[2022년] 당신이 알아야 할 상위 9가지 머신 러닝 라이브러리

아직 주류 기술이 아닌 기계 학습 초기에 개발자는 수학 및 통계 공식을 사용하여 각 ML 알고리즘을 수동으로 코딩하여 기계 학습 작업을 수행해야 했습니다. 당연히 그 과정은 시간과 노동 집약적이었습니다. 고맙게도, 우리는 더 이상 이것을 할 필요가 없습니다!

기계 학습이 주류 기술 영역에 진입한 이후로 ML 커뮤니티는 전례 없는 속도로 발전해 왔습니다. 결과적으로 오늘날 우리는 완전한 인벤토리 머신 러닝 라이브러리와 머신 러닝 프레임워크를 마음대로 사용할 수 있습니다.

기본적으로 머신 러닝 라이브러리는 특정 프로그래밍 언어로 작성된 함수 및 루틴 세트를 참조합니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 끝없는 코드 줄을 다시 작성할 필요 없이 복잡한 작업을 수행할 수 있으므로 ML 개발자/ML 엔지니어의 작업이 훨씬 쉬워집니다.

이 게시물에서 우리는 가장 인기 있고 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리에 대해 이야기할 것입니다.

최고의 머신 러닝 라이브러리

1. 텐서플로우

기계 학습 라이브러리에 대해 이야기할 때 먼저 TensorFlow를 언급해야 합니다. 결국, 의심할 여지 없이 세계에서 가장 인기 있는 기계 학습 라이브러리 중 하나입니다. Google에서 개발한 TensorFlow는 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을 위해 명시적으로 설계된 오픈 소스 JavaScript 기반 기계 학습 라이브러리입니다. ML 애플리케이션을 손쉽게 구축, 교육 및 배포하는 데 도움이 되는 유용한 도구, 라이브러리 및 리소스 모음이 함께 제공됩니다. 가장 좋은 점은 GPU, CPU 및 모바일 컴퓨팅 플랫폼에서도 실행할 수 있다는 것입니다.

TensorFlow는 Node.js와 브라우저에서 모델을 교육하고 배포하는 데 광범위하게 사용됩니다. 코어 라이브러리를 사용하여 브라우저에서 ML 모델을 개발하고 교육할 수 있지만 TensorFlow Lite(경량 라이브러리)를 사용하여 모바일 및 임베디드 장치에 모델을 배포할 수 있습니다. 대규모 프로덕션 환경에서 ML 모델을 교육, 검증 및 배포하려는 경우 TensorFlow Extended가 도움이 될 것입니다.

2. 넘파이

NumPy는 과학 컴퓨팅을 위한 Python 기반 기계 학습 라이브러리입니다. 여기에는 정교한(브로드캐스팅) 기능, C/C++ 및 Fortran 코드 통합을 위한 도구, 강력한 N차원 배열 개체가 포함됩니다. NumPy는 높은 수준의 수학 함수를 사용하여 대규모 다차원 배열 및 행렬 처리에 광범위하게 사용됩니다. 이 외에도 선형 대수, 푸리에 변환 및 난수 기능에 탁월합니다.

임의의 데이터 유형을 정의할 수 있는 일반 데이터의 효율적인 다차원 컨테이너로 NumPy를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 데이터베이스와 원활하고 신속하게 통합할 수 있습니다.

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3. 사이파이

SciPy는 수학, 과학 및 엔지니어링을 위한 Python 기반 ML 에코시스템입니다. 주로 과학 및 기술 컴퓨팅에 사용됩니다. SciPy는 NumPy 배열 객체를 기반으로 합니다. Matplotlib, Pandas, SymPy 및 기타 여러 과학 컴퓨팅 라이브러리와 같은 도구를 포함하는 NumPy 스택의 구성 요소입니다. SciPy에서 활용하는 기본 데이터 구조는 NumPy 모듈에서 제공하는 다차원 배열입니다.

SciPy에는 최적화, 선형 대수학, 적분, 보간, 특수 함수, FFT, 신호 및 이미지 처리, 상미분 방정식 풀이, 광고 등 과학 프로그래밍에서 일반적으로 수행되는 일부 작업에 대한 모듈이 포함되어 있습니다.

4. 사이킷런

Scikit-Learn은 NumPy, SciPy 및 Matplotlib의 세 가지 다른 Python 라이브러리를 기반으로 구축된 오픈 소스 Python 기반 기계 학습 라이브러리입니다. Scikit-Learn은 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 축소, Naive Bayes, Gradient boosting, K-means, 모델 선택을 비롯한 다양한 ML 알고리즘을 포함합니다. 데이터 마이닝, 데이터 분석 및 통계 모델링을 위한 훌륭한 도구입니다.

Scikit-learn의 가장 좋은 기능 중 하나는 방대한 지원 커뮤니티와 함께 ​​훌륭한 문서가 있다는 것입니다. 유일한 단점은 대규모 생산 환경 응용 프로그램에 대한 분산 컴퓨팅을 지원하지 않는다는 것입니다.

5. 테아노

목록에 있는 또 다른 Python 기반 기계 학습 라이브러리인 Theano는 NumPy와 매우 유사합니다. 구조를 가져와 NumPy 및 기타 기본 라이브러리를 사용하는 효율적인 코드로 변환할 수 있습니다. ano는 주로 수치 계산에 사용됩니다. 딥 러닝에 사용되는 대규모 신경망 알고리즘에 필요한 다양한 유형의 계산을 처리할 수 있습니다.

ano를 사용하면 다차원 배열과 관련된 수학 표현식을 효율적으로 정의, 최적화 및 평가할 수 있습니다. 깔끔한 상징적 차별화가 있고 C에서 동적 코드 생성이 가능합니다. 아마도 이 ML 라이브러리의 가장 큰 측면은 CPU 단독으로 실행할 때보다 최대 100배 빠른 데이터 집약적 계산을 수행하는 GPU를 활용한다는 것입니다. ano의 속도는 복잡한 계산 작업과 딥 러닝 프로젝트를 위한 강력한 도구입니다.

6. 파이토치

PyTorch는 Torch 라이브러리에서 영감을 얻은 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리 중 하나입니다. 페이스북의 AI 연구팀이 개발한 것으로 이름에서 알 수 있듯 파이썬 기반의 라이브러리다. C++ 프론트엔드가 있지만 고도로 세련된 Python 인터페이스가 특징입니다.

PyTorch는 주로 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 사용됩니다. PyTorch의 "torch.distributed" 백엔드는 연구 및 생산 모두에서 확장 가능한 분산 교육 및 성능 최적화를 가능하게 합니다. PyTorch의 두 가지 핵심 기능은 Deep Neural Networks(테이프 기반 자동 diff 시스템 기반)와 GPU를 사용하는 Tensor 컴퓨팅입니다.

7. 케라스

Keras는 Python으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit 및 PlaidML 위에서 실행할 수 있습니다. Keras는 Deep Neural Networks로 빠른 실험을 용이하게 하도록 설계되었기 때문에 매우 사용자 친화적이고 모듈식이며 확장 가능합니다. Keras는 Deep Neural Nets로 빠른 실험을 매우 잘 처리할 수 있지만 저수준 계산을 잘 지원할 수 없습니다. 이 목적을 위해 "백엔드" 라이브러리를 사용합니다.

Keras의 가장 큰 장점은 속도입니다. 데이터 병렬화에 대한 지원이 내장되어 있으므로 대량의 데이터를 처리하는 동시에 모델 학습에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다.

8. 판다

Pandas는 현재 사용 가능한 최고의 오픈 소스 데이터 조작 및 데이터 분석 라이브러리 중 하나입니다. 데이터 액세스, 인덱싱, 병합 및 그룹화에 유용한 수많은 기능을 제공하는 NumPy를 기반으로 합니다. 사실, Pandas는 Microsoft Excel과 동등한 Python으로 간주될 수 있습니다. 모든 종류의 테이블 형식 데이터와 관련하여 Pandas를 고려해야 합니다.

Pandas는 데이터 추출 및 준비를 위해 명시적으로 개발되었습니다. 따라서 ML과 직접적인 관련이 없을 수도 있지만 ML 모델을 훈련하기 전에 데이터를 준비하는 데 유용합니다. 데이터 탐색, 결합 및 필터링을 위한 내장된 방법과 함께 많은 고급 데이터 구조와 데이터 분석을 위한 다양한 도구가 있습니다. Pandas를 사용하면 몇 줄의 코드만 작성하여 표준 작업을 수행할 수 있습니다. 복잡한 작업의 경우 코드를 간결하고 깔끔하게 만드는 데 도움이 되는 많은 Pandas 명령이 있습니다.

9. 매트플롯립

Matpoltlib는 Python으로 작성된 가장 중요한 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 2D 그래프와 플롯을 만드는 데 사용할 수 있는 2D 플로팅 라이브러리입니다. Pandas와 마찬가지로 Machine Learning과 직접적인 관련이 없습니다. 그러나 대규모 데이터 세트의 패턴을 시각화하는 데 도움이 되는 강력한 시각화 도구입니다.

Matplotlib에는 범용 GUI 툴킷(예: Tkinter, wxPython, Qt 및 GTK+)을 사용하여 애플리케이션에 플롯을 포함하기 위한 객체 지향 API가 있습니다. 또한 선 스타일, 글꼴 속성, 서식 지정 축 등을 제어하는 ​​기능을 제공하여 플로팅 프로세스를 더 쉽게 만드는 PyPlot 모듈이 포함되어 있습니다. Matplotlib를 사용하면 플롯, 막대 차트, 히스토그램, 전력 스펙트럼, 오류 차트, 산점도 등을 만들 수 있습니다.

결론

다음은 손에 넣을 수 있는 최고의 머신 러닝 라이브러리 9개입니다! 여기서 언급한 기계 학습 라이브러리는 거의 모든 ML 요구 사항과 요구 사항을 처리해야 합니다.

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