機械学習と深層学習に最適な 10 の Python ライブラリ

Python は最も一般的に使用されている言語の 1 つであり、データ サイエンス、スクリプト作成、および Django や Flask などのフレームワークを使用したバックエンド RESTful API の作成に適用されます。 Web 開発にドメインを持っている一方で、ほとんどの企業は、データ サイエンスや人工知能に関連するタスクに Python を使用することを好みます。

Python の豊富なオープンソース ライブラリは、Python の最も有用な特性の 1 つですが、過小評価されています。 それらは、データ サイエンスや視覚化から画像やデータの変更まで、あらゆる用途に使用できます。 しかし、近年、一部の Python ライブラリは、機械学習 (ML) およびディープ ラーニング (DL) の分野で反論の余地のない存在感を確立しています。

Python は非常に適応性と柔軟性に優れているため、低レベルのエントリ ライブラリと特殊なコード ライブラリに加えて、必要に応じて他の言語と併用することができます。 また、利用可能なほぼすべてのオペレーティング システムとプラットフォームで動作します。

これには、複雑なニューラル ネットワークと機械学習技術の作成に必要な労力を大幅に削減するパッケージが含まれています。 さらに、Python はオブジェクト指向プログラミング言語としても使用できます。これは、機械学習プロセスの重要なコンポーネントである効果的なデータの利用と分類に必要です。

開発者やデータ サイエンティストが Python を好むのはなぜですか?

Python は、簡潔で読みやすいコードを提供します。 人工知能と機械学習は複雑なアルゴリズムとさまざまなワークフローに依存していますが、Python の使いやすさにより、開発者は信頼できるシステムを作成できます。 開発者は、言語の技術的な微妙な点を心配するよりも、ML の問題に対処することに全力を注ぐことができます。

また、Python は簡単に習得できるため、多くの開発者の関心を集めています。 Python コードは人間が理解できるため、機械学習モデルの開発が容易になります。

機械学習と深層学習に最適な 10 個の Python ライブラリ

1.テンソルフロー

微分可能プログラミングに優れた Python ライブラリは TensorFlow です。 TensorFlow は無料でオープンソースです。 機械学習、深層学習モデル、およびニューラル ネットワークの開発は、ライブラリの想像を絶するほど多くのツールと資料によって、初心者と専門家の両方にとって簡単になります。 TensorFlow の柔軟な設計と基盤により、CPU や GPU を含むさまざまなコンピューティング システムで機能することができます。

TensorFlow を使用すると、組み込みツールを使用して ML モデルをすぐにトレーニングおよびテストでき、ディープ ラーニングおよびニューラル ネットワークで学習アルゴリズムを適用するために使用できます。 TensorFlow はデスクトップ コンピューターだけのものではありません。 また、サーバーやモバイル デバイスで使用して、インテリジェントなモデルを構築およびトレーニングすることもできます。

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2.ケラス

Keras は、ディープ ラーニングおよび機械学習モデルでニューラル ネットワークを作成および分析するための Python オープンソース フレームワークです。 TensorFlow と Theano の両方で実行できるため、数行のコードだけでニューラル ネットワークのトレーニングを開始できます。これは、親フレームワークと比較してごくわずかです。 Keras ライブラリは、初心者と経験豊富なプログラマーの両方に適した、用途が広くスケーラブルです。 また、ターゲット、オプティマイザー、レイヤー、アクティベーション関数を統合することで、ニューラル ネットワークを構築するための完全に機能するモデルも提供します。

Keras フレームワークは適応性と移植性に優れているため、さまざまなコンテキストで CPU と GPU の両方で実行できます。 迅速かつ効率的なプロトタイピング、調査、データ モデリング、および視覚化を可能にします。

3. ナンパイ

NumPy は、著名なオープンソースの数値 Python ライブラリです。 行列と配列に対して幅広い数学的計算を実行できます。 これは最も有名な科学 Python ライブラリの 1 つであり、データ サイエンティストはデータ分析に頻繁に使用します。 多次元配列を分析し、線形代数とフーリエ変換を処理する機能により、ML アプリケーションに最適です。

NumPy 配列は、従来の Python リストよりも大幅に少ないストレージ容量を必要とします。 また、後者よりも操作がはるかに高速で簡単です。 NumPy を使用すると、マトリックス内のデータを転置および再形成して変更できます。 Numpy の特性を他の Python ライブラリと組み合わせると、機械学習モデルのパフォーマンスを簡単に向上させることができます。

4. パンダ

Pandas は、機械学習で最も広く使用されているPython ライブラリの 1 つです。 これは基本的に、開発者が魅力的で完璧な高レベルのデータ表現を作成できるようにする、データの調査と分析のための Python フレームワークです。 NumPy 上に構築された Pandas は、機械学習用のデータ セットとポイントの準備を担当します。 Pandas は、1 次元 (シリーズ) と 2 次元 (DataFrame) の 2 種類のデータ構造を採用しているため、科学や統計学から金融や工学まで、さまざまな分野で Pandas を活用できます。

Pandas ライブラリは適応性が高く、SciPy、Scikit-learn などの他の科学ライブラリや、NumPy などの数値ライブラリと連携できます。 Pandas は非常に記述的で、高速で、コンプライアンスに準拠しているため、非常に簡単に使用できます。 Pandas を使用すると、ユーザーまたはデータ サイエンティストは、数回のキーストロークでデータを結合、マージ、および再インデックス化することで、データの機能を変更できます。

5.サイピー

SciPy は、線形代数、最適化、数学的統合、および統計用のビルド済みモジュールが含まれているため、人工知能愛好家の間でよく知られている Python ライブラリです。

SciPy は、配列操作サブルーチンを NumPy に大きく依存しており、NumPy のすべての機能を組み込んでいます。 SciPy は画像処理に適しており、基本的な処理機能を備えた準高レベルの数学演算が含まれています。 使い方は簡単で、すぐに実装できます。 また、データを視覚化および操作するための高度なコマンドも備えています。

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6.シキットラーン

scikit-learn は無料のPython AI ライブラリであり、一般に SciPy の拡張版と見なされています。 NumPy と SciPy に基づいています。 これは主に、データ モデリングと、教師ありおよび教師なしの機械学習アルゴリズムの構築のために作成されました。

scikit-learn は、シンプルでわかりやすく、一貫性のあるインターフェイスにより、初心者でもユーザーフレンドリーでもあります。 scikit-learn はデータ モデリングのみを専門としているため、その使用には制限がありますが、ユーザーが選択した方法でデータを変更および交換できるようにする点で優れています。

7.テアノ

Theano は、多次元配列を使用して数学演算を最適化するための一般的な Python パッケージです。 これは、GPU と CPU の使用率を最適化することによって達成されます。 Theano は非常に堅牢なライブラリであり、大規模な計算が行われる科学研究で長い間使用されてきましたが、誰でもプロジェクトに使用できるほど基本的なものです。

8.パイトーチ

PyTorch は、Torch C プログラミング言語フレームワークに基づくオープンソースの Python 機械学習ライブラリです。 PyTorch は、NumPy などの他の Python ライブラリと統合できます。 Python アプリケーションの実行中にいつでも変更できる計算グラフを生成できます。 主に NLP (自然言語処理) や CV (コンピューター ビジョン) の分野で使用されます。

9.Matplotlib

Matplotlib は、有名な Python データ視覚化ライブラリです。 Pandas のようなデータ処理ライブラリには直接接続されていません。 これは、プログラマーがデータ パターンを視覚化したい場合に非常に役立ちます。 これは、2D グラフおよびチャートの作成に使用できる 2D チャート作成パッケージです。 Matplotlib ライブラリの Pyplot と呼ばれるツールは、データを視覚化するためのさまざまなメカニズムを制御するためのオプションを提供することで、プログラマのプロットを簡素化します。

10.OpenCV

OpenCV はPython のニューラル ネットワーク ライブラリです。 これは、リアルタイム コンピュータ ビジョン システムで使用できる多数のプログラミング関数の集合です。 顔や物体を識別し、手書きも認識できます。 このライブラリにより、ユーザーは画像やビデオ データからさまざまな視覚的入力を解釈できます。

結論

Python ライブラリは、Python の心臓部を反映するコードと関数のグループです。 それらは、コア Python アーキテクチャにインポートされ、他の Python 関数にリンクすることによって機能します。 これにより、ユーザーまたはデータ サイエンティストは、新しい関数をプログラムせずに呼び出して利用することができます。

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