기계 학습 및 딥 러닝을 위한 최고의 Python 라이브러리 10개

Python은 가장 일반적으로 사용되는 언어 중 하나로 데이터 과학, 스크립팅, Django 및 Flask와 같은 프레임워크를 사용하여 백엔드 RESTful API 생성에 응용 프로그램이 있습니다. 웹 개발에 도메인을 가지고 있지만 대부분의 회사는 데이터 과학 및 인공 지능과 관련된 작업에 Python을 사용하는 것을 선호합니다.

Python의 풍부한 오픈 소스 라이브러리는 가장 유용하지만 과소평가된 특성 중 하나입니다. 데이터 과학 및 시각화에서 그림 및 데이터 수정에 이르기까지 무엇이든 사용할 수 있습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 일부 Python 라이브러리는 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL) 영역에서 반박할 수 없는 존재감을 확립했습니다.

Python은 매우 적응력이 뛰어나고 유연하여 저수준 항목 및 특수 코드 라이브러리 외에도 필요에 따라 다른 언어와 함께 사용할 수 있습니다. 또한 사용 가능한 거의 모든 운영 체제 및 플랫폼에서 작동합니다.

여기에는 복잡한 신경망과 기계 학습 기술을 만드는 데 필요한 노동력을 대폭 줄이는 패키지가 포함되어 있습니다. 또한 Python은 기계 학습 프로세스의 중요한 구성 요소인 효과적인 데이터 활용 및 분류에 필요한 객체 지향 프로그래밍 언어로도 사용할 수 있습니다.

개발자와 데이터 과학자가 Python을 선호하는 이유는 무엇입니까?

Python은 간결하고 읽기 쉬운 코드를 제공합니다. 인공 지능과 머신 러닝은 복잡한 알고리즘과 다양한 워크플로에 의존하지만 Python의 용이성 덕분에 개발자는 신뢰할 수 있는 시스템을 만들 수 있습니다. 개발자는 언어의 기술적 미묘함에 대해 걱정하기보다는 ML 문제를 해결하는 데 모든 관심을 기울일 수 있습니다.

파이썬은 또한 배우기가 간단하기 때문에 많은 개발자들에게 흥미를 불러일으키고 있습니다. Python 코드는 사람이 이해할 수 있으므로 기계 학습 모델을 더 쉽게 개발할 수 있습니다.

기계 학습 및 딥 러닝을 위한 10가지 최고의 Python 라이브러리

1. 텐서플로우

미분 가능 프로그래밍에서 뛰어난 Python 라이브러리는 TensorFlow입니다. TensorFlow는 무료이며 오픈 소스입니다. 기계 학습, 딥 러닝 모델 및 신경망 개발은 도서관의 상상할 수 없는 과다한 도구와 자료로 인해 초보자와 전문가 모두에게 간단합니다. TensorFlow의 유연한 설계와 기반을 통해 CPU 및 GPU를 비롯한 다양한 컴퓨팅 시스템에서 작동할 수 있습니다.

TensorFlow를 사용하면 내장 도구를 사용하여 ML 모델을 즉시 훈련 및 테스트할 수 있으며 딥 러닝 및 신경망에서 학습 알고리즘을 적용하는 데 사용할 수 있습니다. TensorFlow는 데스크톱 컴퓨터만을 위한 것이 아닙니다. 서버 및 모바일 장치에서 이를 사용하여 지능형 모델을 구축하고 교육할 수도 있습니다.

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2. 케라스

Keras는 딥 러닝 및 기계 학습 모델에서 신경망을 만들고 분석하기 위한 Python 오픈 소스 프레임워크입니다. TensorFlow와 Theano 모두에서 실행될 수 있으므로 상위 프레임워크에 비해 아주 적은 몇 줄의 코드만으로 신경망 교육을 시작할 수 있습니다. Keras 라이브러리는 초보자와 숙련된 프로그래머 모두에게 적합하고 다재다능하고 확장 가능합니다. 또한 대상, 옵티마이저, 계층 및 활성화 기능을 통합하여 신경망 구축을 위한 완전한 기능 모델을 제공합니다.

Keras 프레임워크는 적응성과 이식성이 뛰어나 다양한 컨텍스트와 CPU 및 GPU 모두에서 실행할 수 있습니다. 빠르고 효율적인 프로토타이핑, 연구, 데이터 모델링 및 시각화가 가능합니다.

3. 넘파이

NumPy는 유명한 오픈 소스 수치 Python 라이브러리입니다. 행렬 및 배열에 대해 광범위한 수학적 계산을 수행할 수 있습니다. 가장 유명한 과학 Python 라이브러리 중 하나이며 데이터 과학자가 데이터 분석에 자주 사용합니다. 다차원 배열을 분석하고 선형 대수 및 푸리에 변환을 처리하는 기능은 ML 애플리케이션에 탁월합니다.

NumPy 배열은 기존 Python 목록보다 훨씬 적은 저장 공간을 요구합니다. 그들은 또한 후자보다 훨씬 빠르고 조작하기 쉽습니다. NumPy를 사용하면 매트릭스의 데이터를 전치 및 재구성하여 변경할 수 있습니다. Numpy의 특성을 다른 Python 라이브러리와 결합하면 기계 학습 모델의 성능을 쉽게 높일 수 있습니다.

4. 팬더

Pandas는 기계 학습에 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리 중 하나입니다 . 기본적으로 개발자가 매력적이고 완벽한 상위 수준 데이터 표현을 만들 수 있는 데이터 연구 및 분석을 위한 Python 프레임워크입니다. NumPy에 구축된 Pandas는 기계 학습을 위한 데이터 세트 및 포인트 준비를 담당합니다. Pandas는 1-D(시리즈)와 2-D(DataFrame)의 두 가지 유형의 데이터 구조를 사용하여 과학 및 통계에서 금융 및 엔지니어링에 이르기까지 다양한 분야에서 Pandas를 활용할 수 있습니다.

Pandas 라이브러리는 적응 가능하며 SciPy, Scikit-learn 등과 같은 다른 과학 라이브러리 및 NumPy와 같은 수치 라이브러리와 함께 작동할 수 있습니다. 매우 설명적이고 빠르며 규정을 준수하는 특성으로 인해 Pandas는 사용이 매우 간단합니다. Pandas를 사용하면 사용자 또는 데이터 과학자가 몇 ​​번의 키 입력으로 결합, 병합 및 재인덱싱하여 데이터 기능을 변경할 수 있습니다.

5. 사이파이

SciPy는 선형 대수, 최적화, 수학적 통합 및 통계를 위한 사전 구축된 모듈을 포함하므로 인공 지능 애호가들 사이에서 잘 알려진 Python 라이브러리입니다.

SciPy는 어레이 조작 서브루틴을 위해 NumPy에 크게 의존하며 NumPy의 모든 기능을 통합합니다. SciPy는 이미지 처리에 적합하며 기본 처리 기능과 함께 준 상위 수준의 수학 연산을 포함합니다. 사용이 간편하고 구현이 빠릅니다. 또한 데이터를 시각화하고 조작하기 위한 고급 명령도 있습니다.

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6. 사이킷런

Scikit-learn은 일반적으로 SciPy의 직접적인 확장으로 간주되는 무료 Python AI 라이브러리 입니다. NumPy와 SciPy를 기반으로 합니다. 주로 데이터 모델링 및 지도 및 비지도 기계 학습 알고리즘 구축을 위해 만들어졌습니다.

Scikit-learn은 간단하고 직설적이며 일관된 인터페이스로 인해 초보자이자 사용자 친화적입니다. scikit-learn은 데이터 모델링만을 전문으로 하기 때문에 사용이 제한적이지만 사용자가 원하는 방식으로 데이터를 변경하고 교환할 수 있도록 하는 데 효과적입니다.

7. 테아노

Theano는 다차원 배열을 사용하여 수학 연산을 최적화하기 위한 널리 사용되는 Python 패키지입니다. GPU 및 CPU 사용 최적화를 통해 달성됩니다. Theano는 엄청난 규모의 계산이 있는 과학 연구에서 오랫동안 사용되어 온 엄청나게 강력한 라이브러리이지만 누구나 프로젝트에 사용할 수 있을 만큼 충분히 기본적입니다.

8. 파이토치

PyTorch는 Torch C 프로그래밍 언어 프레임워크를 기반으로 하는 오픈 소스 Python 기계 학습 라이브러리입니다. PyTorch는 NumPy와 같은 다른 Python 라이브러리와 통합될 수 있습니다. Python 응용 프로그램이 실행되는 동안 언제든지 변경될 수 있는 계산 그래프를 생성할 수 있습니다. 주로 NLP(Natural Language Processing) 및 CV(Computer Vision) 영역에서 사용됩니다.

9. 매트플롯립

Matplotlib는 잘 알려진 Python 데이터 시각화 라이브러리입니다. Pandas와 같은 데이터 처리 라이브러리에 직접 연결되지 않습니다. 프로그래머가 데이터 패턴을 시각화하고자 할 때 매우 유용합니다. 2D 그래프 및 차트를 만드는 데 사용할 수 있는 2D 차트 패키지입니다. Matplotlib 라이브러리의 Pyplot이라는 도구는 데이터 시각화를 위한 다양한 메커니즘을 제어하는 ​​옵션을 제공하여 프로그래머를 위한 플로팅을 단순화합니다.

10. 오픈CV

OpenCV는 파이썬 신경망 라이브러리 입니다. 실시간 컴퓨터 비전 시스템에서 사용할 수 있는 수많은 프로그래밍 기능의 모음입니다. 얼굴과 물체를 식별하고 손글씨도 인식할 수 있습니다. 라이브러리를 통해 사용자는 사진 및 비디오 데이터에서 다양한 시각적 입력을 해석할 수 있습니다.

결론

Python 라이브러리는 Python의 핵심을 반영하는 코드 및 함수 그룹입니다. 핵심 Python 아키텍처로 가져오고 다른 Python 기능에 연결하여 작동합니다. 이를 통해 사용자 또는 데이터 과학자는 프로그래밍하지 않고도 새로운 기능을 호출하고 활용할 수 있습니다.

자신의 재능을 가지고 데이터 사이언스와 Python 분야에서 일하고 싶다면 적절한 실무 경험이 필요합니다. 프로젝트에 참여하면 필요한 실용적인 기술을 제공하고 이력서를 크게 강화할 수 있습니다. 데이터 과학 및 비즈니스 분석 학습을 시작하기 위해 신뢰할 수 있는 과정을 찾는 초보자인 경우 upGrad의 데이터 과학 및 비즈니스 분석 전문 인증서에 등록할 수 있습니다 .