2022年の機械学習用の上位9つのPythonライブラリ

機械学習は、コンピューターサイエンスで最もアルゴリズムを多用する分野です。 人々が機械学習のためにすべてのアルゴリズムをコーディングしなければならなかった時代は終わりました。 Pythonとそのライブラリ、モジュール、フレームワークに感謝します。

Python機械学習ライブラリは、機械学習アルゴリズムの実装に最も適した言語に成長しました。 Pythonの学習は、データサイエンスと機械学習を習得するために不可欠です。 機械学習に使用される主なPythonライブラリを見てみましょう。

トップPython機械学習ライブラリ

1）NumPy

NumPyは、よく知られている汎用の配列処理パッケージです。 複雑度の高い数学関数の広範なコレクションにより、NumPyは大規模な多次元配列および行列を処理するために強力になります。 NumPyは、線形代数、フーリエ変換、および乱数の処理に非常に役立ちます。 TensorFlowのような他のライブラリは、テンソルを操作するためにバックエンドでNumPyを使用します。

NumPyを使用すると、任意のデータ型を定義し、ほとんどのデータベースと簡単に統合できます。 NumPyは、任意のデータ型にある任意の汎用データの効率的な多次元コンテナーとしても機能します。 NumPyの主な機能には、強力なN次元配列オブジェクト、ブロードキャスト関数、およびC /C++とFortranコードを統合するためのすぐに使用できるツールが含まれます。

2）SciPy

機械学習が超音速で成長する中、多くのPython開発者は、機械学習、特に科学的および分析的コンピューティング用のPythonライブラリを作成していました。 2001年、Travis Oliphant、Eric Jones、およびPearu Petersonは、これらのビットとピースのコードのほとんどをマージして標準化することを決定しました。 結果として得られたライブラリは、SciPyライブラリと名付けられました。

SciPyライブラリの現在の開発は、開発者のオープンコミュニティによってサポートおよび後援されており、無料のBSDライセンスの下で配布されています。

SciPyライブラリは、線形代数、画像の最適化、統合補間、特殊関数、高速フーリエ変換、信号と画像の処理、常微分方程式（ODE）の解法、および科学と分析におけるその他の計算タスクのためのモジュールを提供します。

SciPyで使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は、配列操作サブルーチンをNumPyに依存しています。 SciPyライブラリは、ユーザーフレンドリーで効率的な数値関数を提供するとともに、NumPy配列と連携するように構築されました。

3）Scikit-learn

2007年、 David Cournapeauは、Google SummerofCodeプロジェクトの一環としてScikit-learnライブラリを開発しました。 2010年にINRIAが関与し、2010年1月に公開リリースを行いました。Skikit-learnは2つのPythonライブラリ（NumPyとSciPy）の上に構築され、機械学習アルゴリズムを開発するための最も人気のあるPython機械学習ライブラリになりました。

Scikit-learnには、Pythonの一貫したインターフェースで機能する、教師あり学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムが幅広く用意されています。 ライブラリは、データマイニングやデータ分析にも使用できます。 Scikit-learnライブラリが処理できる主な機械学習機能は、分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル選択、および前処理です。

4）テアノ

Theanoは、数式や行列計算を評価および操作するための最適化コンパイラとして機能できるPython機械学習ライブラリです。 NumPy上に構築されたTheanoは、NumPyとの緊密な統合を示し、非常によく似たインターフェイスを備えています。 Theanoは、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）とCPUで動作します。

GPUアーキテクチャで作業すると、より高速な結果が得られます。 Theanoは、CPUよりもGPUで最大140倍高速にデータ集約型の計算を実行できます。 Theanoは、対数関数と指数関数を処理するときに、エラーとバグを自動的に回避できます。 Theanoには、単体テストと検証のためのツールが組み込まれているため、バグや問題を回避できます。

5）TensorFlow

TensorFlowは、GoogleBrainチームによるGoogleの内部使用のために開発されました。 その最初のリリースは、ApacheLicense2.0の下で2015年11月に行われました。 TensorFlowは、機械学習モデルを作成するための一般的な計算フレームワークです。 TensorFlowは、さまざまな抽象化レベルでモデルを構築するためのさまざまなツールキットをサポートしています。

TensorFlowは、非常に安定したPythonおよびC++APIを公開します。 他の言語の下位互換性のあるAPIも公開できますが、不安定になる可能性があります。 TensorFlowは、さまざまな計算プラットフォームCPU、GPU、TPUで実行できる柔軟なアーキテクチャを備えています。 TPUはTensorプロセッシングユニットの略で、機械学習と人工知能のためにTensorFlowを中心に構築されたハードウェアチップです。

6）ケラス

2017年11月の時点でKerasのユーザー数は20万人を超えています。Kerasは、ニューラルネットワークと機械学習に使用されるオープンソースライブラリです。 Kerasは、TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit、R、またはPlaidML上で実行できます。 KerasはCPUとGPUでも効率的に実行できます。

Kerasは、レイヤー、目的、活性化関数、オプティマイザーなどのニューラルネットワークビルディングブロックと連携します。 Kerasには、DeepNeuralNetworkコードを作成するときに便利な画像やテキスト画像を処理するための機能も多数あります。

標準のニューラルネットワークとは別に、Kerasは畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークをサポートしています。

7）PyTorch

PyTorchには、コンピュータービジョン、機械学習、自然言語処理をサポートするさまざまなツールとライブラリがあります。 PyTorchライブラリはオープンソースであり、Torchライブラリに基づいています。 PyTorchライブラリの最も重要な利点は、学習と使用が簡単なことです。

PyTorchは、NumPyを含むPythonデータサイエンススタックとスムーズに統合できます。 NumPyとPyTorchの違いはほとんどわかりません。 PyTorchを使用すると、開発者はTensorで計算を実行することもできます。 PyTorchには、外出先で計算グラフを作成し、実行時にそれらを変更するための堅牢なフレームワークがあります。 PyTorchのその他の利点には、マルチGPUサポート、簡素化されたプリプロセッサ、カスタムデータローダーが含まれます。

8）パンダ

パンダは、「リレーショナル」データまたは「ラベル付き」データの両方で機能するように設計された、高速で柔軟で表現力豊かなデータ構造をサポートするデータ分析に使用される最も人気のあるPythonライブラリになりつつあります。 今日のPandasは、Pythonで実際のデータ分析を解決するための必然的なライブラリです。 パンダは非常に安定しており、高度に最適化されたパフォーマンスを提供します。 バックエンドコードは、純粋にCまたはPythonで記述されています。

パンダが使用するデータ構造の2つの主なタイプは次のとおりです。

• シリーズ（1次元）
• DataFrame（2次元）

これら2つを組み合わせると、科学、統計、社会、金融、そしてもちろん分析やその他のエンジニアリング分野など、ほとんどのセクターのデータ要件とユースケースの大部分を処理できます。

パンダは、以下を含むさまざまな種類のデータをサポートし、うまく機能します。

• 異種データの列を持つ表形式のデータ。 たとえば、SQLテーブルまたはExcelスプレッドシートからのデータについて考えてみます。
• 順序付けされた時系列データと順序付けられていない時系列データ。 他のライブラリやツールとは異なり、時系列の頻度を固定する必要はありません。 Pandasは、不均一な時系列データの処理において非常に堅牢です
• 行と列に同種または異種タイプのデータを含む任意の行列データ
• その他の形式の統計または観測データセット。 データにラベルを付ける必要はまったくありません。 Pandasのデータ構造は、ラベルを付けなくても処理できます。

9）Matplotlib

Matplotlibは、さまざまな形式で出版品質の画像プロットと図を作成するための2Dプロットに使用されるデータ視覚化ライブラリです。 このライブラリは、数行のコードでヒストグラム、プロット、エラーチャート、散布図、棒グラフを生成するのに役立ちます。

これはMATLABのようなインターフェースを提供し、非常にユーザーフレンドリーです。 GTK +、wxPython、Tkinter、Qtなどの標準のGUIツールキットを使用して機能し、プログラマーがグラフやプロットをアプリケーションに埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIを提供します。

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結論

Pythonは、データサイエンスと機械学習に関して頼りになる言語であり、データサイエンスにPythonを選択する理由は複数あります。

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Pythonには活発なコミュニティがあり、ほとんどの開発者は独自の目的でライブラリを作成し、後でそれを公開して利益を得ています。 Python開発者が使用する一般的な機械学習ライブラリの一部を次に示します。 データサイエンスのスキルを更新したい場合は、データサイエンスプログラムのIIIT-BのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。