機械学習と AI に最適な Python ライブラリ 10 選

Python は長年にわたって人気が高まり、機械学習 (ML) および人工知能 (AI) タスクで最も人気のあるプログラミング言語の 1 つになりました。これは業界の既存の言語の多くを置き換えるものであり、これらの主流のプログラミング言語と比較するとより効率的です。さらに、英語に似たコマンドにより、初心者も専門家も同様にアクセスできます。 

多くのユーザーを魅了する Python のもう XNUMX つの基本的な特徴は、オープンソース ライブラリの膨大なコレクションです。 これらのライブラリは、あらゆる経験レベルのプログラマーが、ML と AI、データ サイエンス、画像とデータ操作などを含むタスクに使用できます。 

機械学習と AI に Python を使用する理由

Python のオープンソース ライブラリは、Python を機械学習や AI タスクに有利にする唯一の機能ではありません。 Python は汎用性と柔軟性も高く、必要に応じて他のプログラミング言語と併用することもできます。 さらに、市場のほぼすべての OS およびプラットフォームで動作できます。 

ディープ ニューラル ネットワークと機械学習アルゴリズムの実装には非常に時間がかかる場合がありますが、Python には時間を短縮する多くのパッケージが用意されています。 これはオブジェクト指向プログラミング (OOP) 言語でもあるため、データの効率的な使用と分類に非常に役立ちます。 

Python を特に初心者にとって有利にするもう XNUMX つの要因は、ユーザーのコミュニティが成長していることです。 Python は世界で最も急速に成長しているプログラミング言語の XNUMX つであるため、Python 開発者と開発サービスの数は爆発的に増加しました。 Python コミュニティは言語とともに成長しており、アクティブなメンバーは常にビジネスの新しい問題に取り組むために Python を使用しようとしています。

Python がトップ プログラミング言語の 10 つである理由がわかったので、機械学習と AI に最適な Python ライブラリ XNUMX を紹介します。 

1. NumPy

NumPy は、機械学習と AI に最適な Python ライブラリとして広く知られています。 これは、さまざまな行列に対してさまざまな数学的演算を実行するために使用できるオープンソースの数値ライブラリです。 NumPy は最もよく使用されている科学ライブラリの XNUMX つであると考えられているため、多くのデータ サイエンティストがデータ分析に NumPy を利用しています。 

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。 NumPy を使用して、行列内のデータを操作、転置、再形成できます。 全体として、NumPy は、あまり複雑な作業を必要とせずに機械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。 

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

2. SciPy

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。 科学技術計算を実行できるため、大規模なデータセットに特に役立ちます。 SciPy には、NumPy と同様に、配列最適化と線形代数のための組み込みモジュールも付属しています。 

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 は、科学分析と工学における役割により、基本的な Python ライブラリの XNUMX つです。 

SciPy の主な機能の一部を次に示します。

• 使いやすい。
• 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。 

3. テアノ

数値計算 Python ライブラリである Theano は、機械学習専用に開発されました。 数式や行列計算の最適化、定義、評価が可能になります。 これにより、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り、主に機械学習および深層学習の開発者やプログラマーによって使用されます。 NumPy との統合をサポートしており、中央処理装置 (CPU) の代わりにグラフィックス処理装置 (GPU) で使用できるため、データ集約型の計算が 140 倍高速になります。 

Theano の主な機能の一部を次に示します。

• 組み込みの検証および単体テスト ツール。
• 迅速かつ安定した評価。
• データ集約型の計算。
• 高性能の数学的計算。

4. パンダ

市場でもう XNUMX つのトップ Python ライブラリは Pandas で、これは機械学習によく使用されます。 データを分析および操作するデータ分析ライブラリとして機能し、開発者が構造化された多次元データと時系列の概念を簡単に操作できるようにします。 

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。 

5. TensorFlow

もう XNUMX つの無料のオープンソース Python ライブラリである TensorFlow は、微分可能プログラミングに特化しています。 このライブラリは、初心者や専門家が DL モデルと ML モデル、およびニューラル ネットワークを構築できるようにするツールとリソースのコレクションで構成されています。

TensorFlow は、柔軟なアーキテクチャとフレームワークで構成されており、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、ML および DL 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。 

6. ケラス

Keras は、機械学習および深層学習モデル内のニューラル ネットワークの開発と評価を目的としたオープンソースの Python ライブラリです。 Theano と Tensorflow の上で実行できるため、少ないコードでニューラル ネットワークをトレーニングできます。 

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。 

• データプーリング。
• 神経層の発達。
• 深層学習および機械学習モデルを構築します。
• アクティベーション関数とコスト関数。 

7. パイトーチ

オープンソースの機械学習 Python ライブラリのもう 1 つのオプションは、C プログラミング言語フレームワークである Torch に基づく PyTorch です。 PyTorch は、NumPy などの他の Python ライブラリと統合できるデータ サイエンス ライブラリです。ライブラリは、プログラムの実行中に変更できる計算グラフを作成できます。これは、自然言語処理 (NLP) やコンピューター ビジョンなどの ML および DL アプリケーションに特に役立ちます。

PyTorch の主なセールス ポイントには、重いグラフを処理する場合でも実行できる高速性が含まれます。 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。

• 統計の配布と操作。
• データセットの制御。
• DLモデルの開発。
• 柔軟性が高い。 

8. 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。 Spotify などの大手企業でも利用されており、使用すると多くのメリットがあります。 XNUMX つは、スパム検出、画像認識、予測、顧客セグメンテーションなどの古典的な機械学習アルゴリズムに非常に役立つことです。 

Scikit-learn のもう XNUMX つの主なセールス ポイントは、他の SciPy スタック ツールと簡単に相互運用できることです。 Scikit-learn は、ユーザーフレンドリーで一貫した対話機能を備えているため、データの共有と使用が簡単になります。 

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。
• モデルの選択。 

9. matplotlib

Matplotlib は NumPy と SciPy を統合したもので、独自の MATLAB 統計言語を使用する必要をなくすように設計されました。 包括的な無料のオープンソース ライブラリは、Python で静的、アニメーション化されたインタラクティブなビジュアライゼーションを作成するために使用されます。 

Python ライブラリは、データをデータ処理や機械学習タスクのトレーニングに移す前にデータを理解するのに役立ちます。 Python GUI ツールキットに依存して、オブジェクト指向 API を使用してプロットとグラフを作成します。 また、MATLAB と同様のインターフェイスも提供するため、ユーザーは MATLAB と同様のタスクを実行できます。 

Matplotlib の主な機能の一部を次に示します。

• 出版品質のプロットを作成します。
• 視覚的なスタイルとレイアウトをカスタマイズします。
• さまざまなファイル形式にエクスポートします。
• ズーム、パン、更新できるインタラクティブな Figure。 

10. プロット

機械学習と AI に最適な Python ライブラリ 10 個のリストを締めくくるのは、もう XNUMX つの無料のオープンソース視覚化ライブラリである Plotly です。 高品質で臨場感あふれる、すぐに出版できるチャートのおかげで、開発者の間で非常に人気があります。 Plotly を通じてアクセスできるグラフには、箱ひげ図、ヒートマップ、バブル チャートなどがあります。 

Plotly は市場で最高のデータ視覚化ツールの 3 つであり、DXNUMX.js、HTML、CSS 視覚化ツールキットの上に構築されています。 Python で書かれており、Django フレームワークを使用しており、インタラクティブなグラフの作成に役立ちます。 さまざまなデータ分析および視覚化ツールで動作し、データをグラフに簡単にインポートできます。 Plotly を使用してスライド デッキやダッシュボードを作成することもできます。 

Plotly の主な機能の一部を次に示します。 

• チャートとダッシュボード。
• スナップショットエンジン。
• Python のビッグデータ。
• データをグラフに簡単にインポートします。