2022년 기계 학습을 위한 상위 9개 Python 라이브러리

머신 러닝 은 컴퓨터 과학에서 가장 알고리즘 집약적인 분야입니다. 사람들이 기계 학습을 위해 모든 알고리즘을 코딩해야 했던 시대는 지났습니다. Python과 라이브러리, 모듈 및 프레임워크 덕분입니다.

Python 기계 학습 라이브러리 는 기계 학습 알고리즘 구현에 가장 선호되는 언어로 성장했습니다. Python 학습은 데이터 과학 및 기계 학습을 마스터하는 데 필수적입니다. 머신 러닝에 사용되는 주요 Python 라이브러리를 살펴보겠습니다.

최고의 Python 기계 학습 라이브러리

1) 넘파이

NumPy는 잘 알려진 범용 배열 처리 패키지입니다. 매우 복잡한 수학 함수의 광범위한 컬렉션은 NumPy를 강력한 다차원 배열과 행렬을 처리하도록 만듭니다. NumPy는 선형 대수, 푸리에 변환 및 난수를 처리하는 데 매우 유용합니다. TensorFlow와 같은 다른 라이브러리는 텐서를 조작하기 위해 백엔드에서 NumPy를 사용합니다.

NumPy를 사용하면 임의의 데이터 유형을 정의하고 대부분의 데이터베이스와 쉽게 통합할 수 있습니다. NumPy는 또한 모든 데이터 유형에 있는 모든 일반 데이터에 대한 효율적인 다차원 컨테이너 역할을 할 수 있습니다. NumPy의 주요 기능에는 강력한 N차원 배열 객체, 브로드캐스팅 기능, C/C++ 및 Fortran 코드를 통합하기 위한 즉시 사용 가능한 도구가 포함됩니다.

2) 사이파이

기계 학습이 초음속으로 성장함에 따라 많은 Python 개발자는 기계 학습 , 특히 과학 및 분석 컴퓨팅을 위한 Python 라이브러리를 만들고 있었습니다. 2001년 Travis Oliphant, Eric Jones 및 Pearu Peterson은 이러한 비트와 조각 코드의 대부분을 병합하고 표준화하기로 결정했습니다. 결과 라이브러리는 SciPy 라이브러리로 명명되었습니다.

SciPy 라이브러리의 현재 개발은 공개 개발자 커뮤니티에서 지원 및 후원하며 무료 BSD 라이선스에 따라 배포됩니다.

SciPy 라이브러리는 선형 대수학, 이미지 최적화, 통합 보간, 특수 함수, 고속 푸리에 변환, 신호 및 이미지 처리, ODE(Ordinary Differential Equation) 풀이, 과학 및 분석의 기타 계산 작업을 위한 모듈을 제공합니다.

SciPy에서 사용하는 기본 데이터 구조는 NumPy 모듈에서 제공하는 다차원 배열입니다. SciPy는 배열 조작 서브루틴을 위해 NumPy에 의존합니다. SciPy 라이브러리는 NumPy 배열과 함께 작동하도록 구축되었으며 사용자 친화적이고 효율적인 수치 함수를 제공합니다.

3) 사이킷런

2007 년 David Cournapeau 는 Google Summer of Code 프로젝트의 일환으로 Scikit-learn 라이브러리를 개발했습니다. 2010년 INRIA에 참여하여 2010년 1월에 공개 릴리스했습니다. Skikit-learn은 NumPy 및 SciPy의 두 Python 라이브러리를 기반으로 구축되었으며 기계 학습 알고리즘 개발을 위한 가장 인기 있는 Python 기계 학습 라이브러리가 되었습니다.

Scikit-learn 에는 Python의 일관된 인터페이스에서 작동하는 다양한 지도 및 비지도 학습 알고리즘이 있습니다. 라이브러리는 데이터 마이닝 및 데이터 분석에도 사용할 수 있습니다. Scikit-learn 라이브러리가 처리할 수 있는 주요 기계 학습 기능은 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소, 모델 선택 및 전처리입니다.

4) 테아노

Theano는 수학 표현식과 행렬 계산을 평가하고 조작하기 위한 최적화 컴파일러 역할을 할 수 있는 파이썬 기계 학습 라이브러리 입니다. NumPy를 기반으로 구축된ano는 NumPy와 긴밀하게 통합되어 있으며 인터페이스가 매우 유사합니다. ano는 GPU(그래픽 처리 장치) 및 CPU에서 작동할 수 있습니다.

GPU 아키텍처에서 작업하면 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다. Theano는 CPU보다 GPU에서 최대 140배 빠른 데이터 집약적 계산을 수행할 수 있습니다. ano는 로그 및 지수 함수를 다룰 때 자동으로 오류와 버그를 피할 수 있습니다. theano에는 단위 테스트 및 유효성 검사를 위한 도구가 내장되어 있어 버그와 문제를 피할 수 있습니다.

5) 텐서플로우

TensorFlow는 Google Brain 팀에서 Google 내부용으로 개발했습니다. 첫 번째 릴리스는 Apache License 2.0에 따라 2015년 11월에 나왔습니다. TensorFlow는 기계 학습 모델 을 생성하기 위한 널리 사용되는 계산 프레임워크입니다. TensorFlow는 다양한 추상화 수준에서 모델을 구성하기 위한 다양한 툴킷을 지원합니다.

TensorFlow는 매우 안정적인 Python 및 C++ API를 제공합니다. 다른 언어에 대해서도 이전 버전과 호환되는 API를 노출할 수 있지만 불안정할 수 있습니다. TensorFlow는 다양한 컴퓨팅 플랫폼 CPU, GPU 및 TPU에서 실행할 수 있는 유연한 아키텍처를 가지고 있습니다. TPU는 기계 학습 및 인공 지능을 위해 TensorFlow를 기반으로 구축된 하드웨어 칩인 Tensor Processing Unit의 약자입니다.

6) 케라스

Keras는 2017년 11월 현재 200,000명이 넘는 사용자를 보유하고 있습니다. Keras는 신경망 및 기계 학습에 사용되는 오픈 소스 라이브러리입니다. Keras는 TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R 또는 PlaidML 위에서 실행할 수 있습니다. Keras는 CPU와 GPU에서도 효율적으로 실행할 수 있습니다.

Keras는 레이어, 목표, 활성화 함수 및 최적화 프로그램과 같은 신경망 빌딩 블록과 함께 작동합니다. Keras에는 심층 신경망 코드를 작성할 때 유용한 이미지 및 텍스트 이미지 작업을 위한 많은 기능이 있습니다.

표준 신경망과 별도로 Keras는 컨볼루션 및 순환 신경망을 지원합니다.

7) 파이토치

PyTorch에는 컴퓨터 비전, 기계 학습 및 자연어 처리를 지원하는 다양한 도구와 라이브러리가 있습니다. PyTorch 라이브러리는 오픈 소스이며 Torch 라이브러리를 기반으로 합니다. PyTorch 라이브러리의 가장 큰 장점은 배우고 사용하기 쉽다는 것입니다.

PyTorch는 NumPy를 포함한 Python 데이터 과학 스택과 원활하게 통합할 수 있습니다. NumPy와 PyTorch의 차이점을 거의 구별하지 못할 것입니다. PyTorch는 또한 개발자가 Tensor에서 계산을 수행할 수 있도록 합니다. PyTorch는 이동 중에 계산 그래프를 빌드하고 런타임에 변경할 수 있는 강력한 프레임워크를 가지고 있습니다. PyTorch의 다른 장점으로는 다중 GPU 지원, 단순화된 전처리기 및 사용자 지정 데이터 로더가 있습니다.

8) 판다

Pandas 는 "관계형" 또는 "레이블이 있는" 데이터 모두에서 작동하도록 설계된 빠르고 유연하며 표현적인 데이터 구조를 지원하여 데이터 분석에 사용되는 가장 인기 있는 Python 라이브러리로 떠오르고 있습니다. 오늘날 Pandas는 Python에서 실용적이고 실제적인 데이터 분석을 해결하기 위한 불가피한 라이브러리입니다. Pandas는 매우 안정적이며 고도로 최적화된 성능을 제공합니다. 백엔드 코드는 순수하게 C 또는 Python으로 작성되었습니다.

팬더가 사용하는 두 가지 주요 데이터 구조 유형은 다음과 같습니다.

• 시리즈(1차원)
• DataFrame(2차원)

이 두 가지를 함께 사용하면 과학, 통계, 사회, 금융, 물론 분석 및 기타 엔지니어링 영역과 같은 대부분의 부문에서 방대한 데이터 요구 사항과 사용 사례를 처리할 수 있습니다.

Pandas는 다음을 포함하여 다양한 종류의 데이터를 지원하고 잘 수행합니다.

• 이기종 데이터 열이 있는 테이블 형식 데이터입니다. 예를 들어, SQL 테이블이나 Excel 스프레드시트에서 가져온 데이터를 고려하십시오.
• 순서가 지정된 시계열 데이터와 순서가 지정되지 않은 시계열 데이터. 시계열의 빈도는 다른 라이브러리 및 도구와 달리 고정될 필요가 없습니다. Pandas는 고르지 않은 시계열 데이터를 처리하는 데 매우 강력합니다.
• 행과 열에 동종 또는 이종 유형의 데이터가 있는 임의의 행렬 데이터
• 다른 형태의 통계 또는 관찰 데이터 세트. 데이터에 레이블을 지정할 필요가 전혀 없습니다. Pandas 데이터 구조는 레이블을 지정하지 않고도 처리할 수 있습니다.

9) 매트플롯립

Matplotlib는 다양한 형식의 출판 품질 이미지 플롯과 그림을 생성하기 위해 2D 플로팅에 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다. 라이브러리는 몇 줄의 코드로 히스토그램, 플롯, 오류 차트, 산점도, 막대 차트를 생성하는 데 도움이 됩니다.

MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하며 매우 사용자 친화적입니다. GTK+, wxPython, Tkinter 또는 Qt와 같은 표준 GUI 툴킷을 사용하여 작동하여 프로그래머가 그래프와 플롯을 애플리케이션에 포함하는 데 도움이 되는 객체 지향 API를 제공합니다.

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결론

Python은 데이터 과학 및 기계 학습 과 관련하여 가장 많이 사용되는 언어이며 데이터 과학에 Python을 선택하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다.

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Python에는 대부분의 개발자가 자신의 목적을 위해 라이브러리를 만들고 나중에 자신의 이익을 위해 대중에게 공개하는 활발한 커뮤니티가 있습니다. 다음은 Python 개발자가 사용하는 몇 가지 일반적인 기계 학습 라이브러리입니다. 데이터 과학 기술을 업데이트하려면 데이터 과학 프로그램에서 IIIT-B의 Executive PG 프로그램을 확인하십시오.