知っておくべき機械学習ライブラリトップ9[2022]

機械学習の初期の頃、まだ主流のテクノロジーではなかったため、開発者は、数学と統計の公式を使用して各MLアルゴリズムを手動でコーディングすることにより、機械学習タスクを実行する必要がありました。 当然のことながら、このプロセスは時間と労力の両方を要しました。 ありがたいことに、これを行う必要はもうありません。

機械学習が主流の技術ドメインに入って以来、MLコミュニティは前例のないペースで進化してきました。 その結果、今日、私たちは完全な在庫の機械学習ライブラリと機械学習フレームワークを自由に利用できます。

基本的に、機械学習ライブラリは、特定のプログラミング言語で記述された関数とルーチンのセットを参照します。 これらのライブラリは、無限のコード行を書き直すことなく複雑なタスクを実行できるようにすることで、ML開発者/MLエンジニアのタスクをはるかに簡単にします。

この投稿では、最も人気があり、広く使用されている機械学習ライブラリのいくつかについて説明します。

トップ機械学習ライブラリ

1.TensorFlow _

機械学習ライブラリについて話すときは、最初にTensorFlowについて言及する必要があります。 結局のところ、これは間違いなく世界で最も人気のある機械学習ライブラリの1つです。 Googleによって開発されたTensorFlowは、データフローグラフを使用した数値計算用に明示的に設計された、オープンソースのJavaScriptベースの機械学習ライブラリです。 さまざまな便利なツール、ライブラリ、リソースが用意されており、MLアプリケーションの構築、トレーニング、デプロイを簡単に行うことができます。 最良の部分は、GPU、CPU、さらにはモバイルコンピューティングプラットフォームでも実行できることです。

TensorFlowは、Node.jsおよびブラウザーでのモデルのトレーニングとデプロイに広く使用されています。 コアライブラリを使用してブラウザでMLモデルを開発およびトレーニングできますが、TensorFlow Lite（軽量ライブラリ）を使用してモバイルデバイスや組み込みデバイスにモデルをデプロイできます。 大規模な本番環境でMLモデルのトレーニング、検証、デプロイを行う場合は、TensorFlowExtendedが役立ちます。

2. NumPy

NumPyは、科学計算用のPythonベースの機械学習ライブラリです。 これには、洗練された（ブロードキャスト）関数、C / C ++とFortranコードを統合するためのツール、および強力なN次元配列オブジェクトが含まれています。 NumPyは、高レベルの数学関数を使用して、大規模な多次元配列および行列処理に広く使用されています。 これとは別に、線形代数、フーリエ変換、および乱数機能に最適です。

NumPyは、任意のデータ型を定義できる汎用データの効率的な多次元コンテナーとして使用できます。 これにより、多くの異なるデータベースとのシームレスで迅速な統合がさらに促進されます。

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3. SciPy

SciPyは、数学、科学、工学のためのPythonベースのMLエコシステムです。 これは主に科学技術コンピューティングに使用されます。 SciPyはNumPy配列オブジェクトに基づいて構築されています。 これは、Matplotlib、Pandas、SymPy、およびその他の科学計算ライブラリのホストなどのツールを含むNumPyスタックのコンポーネントです。 SciPyによって活用される基礎となるデータ構造は、NumPyモジュールによって提供される多次元配列です。

SciPyには、最適化、線形代数、積分、補間、特殊関数、FFT、信号および画像処理、常微分方程式の解法など、科学プログラミングで一般的に実行されるタスクのモジュールが含まれています。

4.Scikit-Learn

Scikit-Learnは、他の3つのPythonライブラリ（NumPy、SciPy、Matplotlib）に基づいて構築されたオープンソースのPythonベースの機械学習ライブラリです。 Scikit-いくつか例を挙げると、分類、回帰、クラスタリング、次元削減、ナイーブベイズ、勾配ブースティング、K-means、モデル選択など、多数のMLアルゴリズムのパックを学習します。 これは、データマイニング、データ分析、および統計モデリングのための優れたツールです。

Scikit-learnの最も優れた機能の1つは、巨大なサポートコミュニティとともに優れたドキュメントを備えていることです。 その唯一の欠点は、大規模な本番環境アプリケーションの分散コンピューティングをサポートしていないことです。

5.テアノ

私たちのリストにあるもう1つのPythonベースの機械学習ライブラリであるTheanoは、NumPyと非常によく似ています。 構造を取り、NumPyやその他のネイティブライブラリを使用する効率的なコードに変換できます。 Theanoは主に数値計算に使用されます。 ディープラーニングで使用される大規模なニューラルネットワークアルゴリズムに必要なさまざまなタイプの計算を処理できます。

Theanoを使用すると、多次元配列を含む数式を効率的に定義、最適化、および評価できます。 シンボリックな区別があり、Cで動的なコード生成が可能です。おそらくこのMLライブラリの最大の特徴は、CPUのみで実行する場合よりも最大100倍高速なデータ集約型の計算を行うGPUを利用することです。 Theanoの速度は、複雑な計算タスクやディープラーニングプロジェクトに適した強力なツールです。

6.PyTorch

PyTorchは、Torchライブラリからインスピレーションを得たオープンソースのディープラーニングライブラリの1つです。 FacebookのAI研究チームによって開発され、その名前が示すように、Pythonベースのライブラリです。 C ++フロントエンドを備えていますが、高度に洗練されたPythonインターフェイスを備えています。

PyTorchは、主に自然言語処理とコンピュータービジョンアプリケーションに使用されます。 PyTorchの「torch.distributed」バックエンドは、研究と本番の両方でスケーラブルな分散トレーニングとパフォーマンスの最適化を可能にします。 PyTorchの2つのコア機能は、Deep Neural Networks（テープベースの自動差分システムに基づく）とGPUを使用したTensorコンピューティングです。

7.ケラス

Kerasは、Pythonで記述されたオープンソースのニューラルネットワークライブラリです。 TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit、およびPlaidML上で実行できます。 Kerasは、ディープニューラルネットワークでの高速実験を容易にするように設計されているため、非常にユーザーフレンドリーで、モジュール式で、拡張性があります。 Kerasは、ディープニューラルネットを使用した迅速な実験を非常にうまく処理できますが、低レベルの計算をそれほどうまくサポートすることはできません。この目的のために「バックエンド」ライブラリを使用します。

Kerasの最大の利点はスピードです。 データの並列処理のサポートが組み込まれているため、大量のデータを処理すると同時に、モデルのトレーニングに必要な時間を短縮できます。

8.パンダ

Pandasは、今日利用できる最高のオープンソースデータ操作およびデータ分析ライブラリの1つです。 これはNumPyに基づいており、データへのアクセス、インデックス作成、マージ、およびグループ化に役立つ多数の機能を提供します。 実際、PandasはPythonでMicrosoft Excelに相当すると見なすことができます。あらゆる種類の表形式のデータに関しては、Pandasを考慮する必要があります。

Pandasは、データの抽出と準備のために明示的に開発されました。 そのため、MLに直接関係しない場合もありますが、MLモデルをトレーニングする前のデータ準備に役立ちます。 多くの高レベルのデータ構造とデータ分析のためのさまざまなツールがあり、データを模索、結合、フィルタリングするための組み込みメソッドがあります。 Pandasを使用すると、数行のコードを記述するだけで標準の操作を実行できます。 複雑なタスクの場合、コードを簡潔でわかりやすくするのに役立つ多くのPandasコマンドがあります。

9. Matplotlib

Matpoltlibは、Pythonで記述された最も重要なデータ視覚化ライブラリの1つです。 これは、2Dグラフとプロットを作成するために使用できる2Dプロットライブラリです。 パンダと同じように、機械学習とは直接関係ありません。 ただし、これは大規模なデータセットのパターンを視覚化するのに役立つ強力な視覚化ツールです。

Matplotlibには、汎用GUIツールキット（Tkinter、wxPython、Qt、GTK +など）を使用してアプリケーションにプロットを埋め込むためのオブジェクト指向APIがあります。 また、線のスタイル、フォントプロパティ、書式設定軸などを制御する機能を提供することにより、プロットプロセスを容易にするPyPlotモジュールも含まれています。 Matplotlibを使用すると、プロット、棒グラフ、ヒストグラム、パワースペクトル、エラーチャート、散布図などを作成できます。

結論

これらは、手に入れることができる最高の機械学習ライブラリの9つです。 ここで説明した機械学習ライブラリは、ほとんどすべてのMLのニーズと要件を処理する必要があります。

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