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ディープラーニングに最適な Python ライブラリ 10 選

更新中 on 2024 年 1 月 16 日

Python は着実に地位を向上させ、トップのプログラミング言語になりました。これには、他の主流言語と比較して非常に効率が高いことなど、多くの理由があります。英語のようなコマンドと構文も備えているため、初心者のプログラマーにとって最適です。

おそらく Python の最大のセールスポイントは、データサイエンスからデータ操作まであらゆる用途にこの言語を使用できるようにする膨大な量のオープンソースライブラリです。

Python とディープラーニング

ディープラーニングは、人間の脳の構造にヒントを得たアルゴリズムである人工ニューラルネットワークを含む機械学習のサブ分野です。ディープラーニングには多くの用途があり、自動運転車、ニュース集約ツール、自然言語処理 (NLP)、仮想アシスタント、視覚認識など、今日の AI テクノロジーの多くで使用されています。

近年、Python はディープラーニングのための素晴らしいツールであることが証明されています。コードは簡潔で読みやすいため、深層学習アプリケーションに最適です。また、その単純な構文により、他のプログラミング言語と比較してアプリケーションをより迅速に開発できます。深層学習に Python を使用するもう XNUMX つの主な理由は、この言語をさまざまなプログラミング言語でコーディングされた他のシステムと統合できることです。これにより、他の言語で書かれた AI プロジェクトとのブレンドが容易になります。

ディープラーニングに最適な Python ライブラリ 10 個を見てみましょう。

1. TensorFlow

TensorFlow は、深層学習アプリケーションに最適な Python ライブラリの XNUMX つとして広く考えられています。 Google Brain チームによって開発され、幅広い柔軟なツール、ライブラリ、コミュニティリソースを提供します。初心者も専門家も同様に、TensorFlow を使用して深層学習モデルやニューラルネットワークを構築できます。

TensorFlow は柔軟なアーキテクチャとフレームワークを備えており、CPU や GPU などのさまざまな計算プラットフォーム上で実行できます。そうは言っても、テンソルプロセッシングユニット (TPU) で操作すると最高のパフォーマンスが得られます。 Python ライブラリは、深層学習モデルで強化学習を実装するためによく使用され、機械学習モデルを直接視覚化できます。

TensorFlow の主な機能の一部を次に示します。

柔軟なアーキテクチャとフレームワーク。
さまざまな計算プラットフォーム上で実行されます。
抽象化機能
ディープニューラルネットワークを管理します。

2. ピトーチ

深層学習用の最も人気のある Python ライブラリのもう 2016 つは、Pytorch です。これは、XNUMX 年に Facebook の AI 研究チームによって作成されたオープンソースライブラリです。このライブラリの名前は、Lua で書かれた深層学習フレームワークである Torch に由来しています。プログラミング言語。

PyTorch を使用すると、多くのタスクを実行でき、NLP やコンピュータービジョンなどの深層学習アプリケーションに特に役立ちます。

PyTorch の優れた点には、重いグラフを処理する場合でも実行できる高速な実行速度が含まれます。また、柔軟なライブラリでもあり、簡素化されたプロセッサまたは CPU および GPU 上で動作できます。 PyTorch には、ライブラリを拡張できる強力な API と自然言語ツールキットがあります。

PyTorch の主な機能の一部を次に示します。

統計の配布と運用
データセットの制御
深層学習モデルの開発
柔軟性の高いです

3. NumPy

他のよく知られた Python ライブラリの XNUMX つである NumPy は、大規模な多次元配列および行列の処理にシームレスに利用できます。これは、高レベルの数学関数の大規模なセットに依存しているため、深層学習における効率的な基礎科学計算に特に役立ちます。

NumPy 配列は、他の Python リストよりも必要な記憶領域がはるかに少なく、高速で使いやすいです。データは、ライブラリを使用して行列内で操作、転置、再形成できます。 NumPy は、あまり複雑な作業を必要とせずに深層学習モデルのパフォーマンスを向上させる優れたオプションです。

NumPy の主な機能の一部を次に示します。

形状操作
高性能N次元配列オブジェクト
データのクリーニング/操作
統計演算と線形代数

4. scikit-Learn

Scikit-Learn はもともと SciPy ライブラリのサードパーティ拡張機能でしたが、現在は Github 上のスタンドアロン Python ライブラリです。 Scikit-Learn には、分類、回帰、およびクラスタリング手法に DBSCAN、勾配ブースティング、サポートベクターマシン、およびランダムフォレストが含まれています。

Scikit-Learn の最大の特徴の XNUMX つは、他の SciPy スタックと簡単に相互運用できることです。また、ユーザーフレンドリーで一貫性があるため、データの共有と使用が容易になります。

Scikit-learn の主な機能の一部を次に示します。

データの分類とモデリング
エンドツーエンドの機械学習アルゴリズム
データの前処理
モデル選択

5. SciPy

そこで、Scipy を紹介します。Scipy は、Numpy をベースにした無料のオープンソースライブラリです。 SciPy は、大規模なデータセットに対して科学的および技術的なコンピューティングを実行できる機能を備えた、最高の Python ライブラリの XNUMX つです。配列最適化と線形代数のための組み込みモジュールが付属しています。

このプログラミング言語には NumPy のすべての関数が含まれていますが、NumPy はそれらの関数をユーザーフレンドリーな科学ツールに変えます。画像操作によく使用され、高レベルの非科学数学関数の基本的な処理機能を提供します。

SciPy の主な機能の一部を次に示します。

ユーザーフレンドリー
データの視覚化と操作
科学的および技術的な分析
大規模なデータセットを計算します

6. パンダ

主にデータサイエンスやディープラーニングの分野で使用されるオープンソースの Python ライブラリの XNUMX つが Pandas です。ライブラリは、データの分析に使用されるデータ操作および分析ツールを提供します。このライブラリは、数値テーブルの操作や時系列分析に強力なデータ構造を利用しています。

Pandas ライブラリは、データを効率的に表現しながらさまざまな方法で操作する Series と DataFrame を提供することで、データを管理および探索するための高速かつ効率的な方法を提供します。

Panda の主な機能の一部を次に示します。

データのインデックス作成
データアライメント
データセットのマージ/結合
データの操作と分析

7. マイクロソフト CNTK

深層学習アプリケーション用のもう XNUMX つの Python ライブラリは、以前は Computational Network ToolKit として知られていた Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit) です。オープンソースのディープラーニングライブラリは、分散ディープラーニングおよび機械学習タスクを実装するために使用されます。

CNTK を使用すると、畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、フィードフォワードディープニューラルネットワーク (DNN)、リカレントニューラルネットワーク (RNN) などの予測モデルを CNTK フレームワークと組み合わせることができます。これにより、エンドツーエンドの深層学習タスクを効果的に実装できます。

CNTK の主な機能の一部を次に示します。

オープンソース
分散ディープラーニングタスクを実装する
予測モデルと CNTK フレームワークを組み合わせる
エンドツーエンドの深層学習タスク

8. ケラス

Kears は、ディープラーニングタスクに使用されるもう XNUMX つの注目すべきオープンソース Python ライブラリであり、ディープニューラルネットワークの迅速なテストを可能にします。 Keras は、モデルの構築、グラフの視覚化、データセットの分析に必要なツールを提供します。それに加えて、直接インポートして読み込むことができる、事前にラベル付けされたデータセットも含まれています。

Keras ライブラリは、モジュール式で拡張可能で柔軟性があるため、多くの場合好まれます。これにより、初心者にとって使いやすいオプションになります。また、目標、レイヤー、オプティマイザー、およびアクティベーション関数と統合することもできます。 Keras はさまざまな環境で動作し、CPU と GPU で実行できます。また、最も幅広いデータ型の XNUMX つを提供します。

Keras の主な機能の一部を次に示します。

神経層の発達
データプーリング
深層学習および機械学習モデルを構築する
活性化関数とコスト関数

9. テアノ

リストの最後に近いのは、機械学習とディープライブラリ向けに特別に開発された数値計算 Python ライブラリである Theano です。このツールを使用すると、数式や行列計算の効率的な定義、最適化、評価を実現できます。これらすべてにより、Theano を使用して次元配列を使用して深層学習モデルを構築できるようになります。

Theano は、非常に特殊なライブラリであるため、多くのディープラーニング開発者やプログラマーによって使用されています。中央処理装置 (CPU) の代わりにグラフィックス処理装置 (GPU) で使用できます。

Theano の主な機能の一部を次に示します。