2021 年の Python 機械学習ライブラリ トップ 10

Python は機械学習の最も鋭い武器であると言え、Python の機械学習にはその影響力を拡大し、栄光を生み出す力があります。この 2 つは相互に補完し合うため、機械学習といえば Python を思い浮かべるのが自然です。少し狭いですが、その背後にはその存在の必然性もあります。

今日は、2021 年の Python 機械学習に関連する最も重要なサードパーティ ライブラリ 10 個を紹介します。お見逃しなく。

TensorFlow

TensorFlow とは

現在機械学習プロジェクトに Python を使用している場合は、この人気のあるオープン ソース ライブラリ TensorFlow

# について聞いたことがあるはずです。 # #このライブラリは、Google が Brain Team と協力して開発したものです。TensorFlow は、ほぼすべての Google 機械学習アプリケーションの一部です。

TensorFlow は、多くのテンソル演算を伴う新しいアルゴリズムを作成するためのコンピューティング ライブラリのようなものです。 、ニューラル ネットワークとして 計算グラフとして簡単に表現できるため、TensorFlow をテンソルの一連の操作として使用して実装できます。さらに、テンソルはデータを表す N 次元の行列であり、機械学習における重要な概念です。

応答性の高い構築

TensorFlow を使用すると、グラフのあらゆる部分を簡単に視覚化できますが、Numpy や SciKit を使用する場合にはこれは不可能です。

柔軟

Tensorflow の非常に重要な特徴の 1 つは、操作性が非常に柔軟であることです。つまり、高度にモジュール化されており、特定の関数を独立して作成するオプションも提供されます

トレーニングが簡単

分散コンピューティングのための CPU と GPU でのトレーニングは簡単です

並列ニューラル ネットワーク トレーニング

ある意味、TensorFlow はパイプラインを提供しており、複数の GPU で複数のニューラル ネットワークをトレーニングできます。これにより、モデルは大規模システムで非常に効率的になります

大規模なアクティブなコミュニティ

Google によって開発されているため、安定性の向上に常に取り組んでいるソフトウェア エンジニアの大規模なチームがすでに存在します。開発者コミュニティは非常に活発です。あなたは一人で戦っているわけではありません

オープンソース

この機械学習ライブラリの最も優れた点は、オープンソースであるため、インターネット接続があれば誰でも使用できることです

Scikit-Learn

Scikit-learn とは

NumPy や SciPy に関連する Python ライブラリです。これは、複雑なデータを処理するための最適なライブラリの 1 つと考えられています。

このライブラリには多くの最適化変更が加えられており、その 1 つは複数のメトリクスを使用する機能を提供する相互検証機能です。ロジスティック回帰や最近隣法などの多くのトレーニング方法には、いくつかの小さな改善と最適化が施されています。

Scikit-Learn の機能

交差検証

これを実行してください 目に見えないデータに対する教師ありモデルの精度を確認してください

教師なし学習アルゴリズム

製品には、クラスタリング、因子分析、主成分分析、教師なしニューラル ネットワークなど、さまざまな種類のアルゴリズムが含まれています

特徴抽出

画像やテキストから特徴 (単語のバッグなど) を抽出するために使用されます

Numpy

#Numpy とは#Numpy は Python で最も人気のある機械学習ライブラリの 1 つとみなされています

TensorFlow や他のライブラリは内部で Numpy を使用してテンソルに対して複数の操作を実行します。配列インターフェイスは Numpy の最高かつ最も重要な機能です。

Numpy の機能

インタラクティブ

Numpy はインタラクティブで非常に使いやすいです

数学的計算

複雑な数学的実装を非常にシンプルにできる

#直観的

#コーディングが非常に簡単になり、概念を理解しやすくなる

オープンソース

広く普及

#Keras

Keras とは

Keras はその 1 つとみなされますPython の最も優れた機械学習ライブラリの 1 つであり、ニューラル ネットワークを表現するためのより簡単なメカニズムを提供します。 Keras は、モデルのコンパイル、データセットの処理、グラフの視覚化などに最適なユーティリティも提供します。

バックエンドでは、Keras は内部で Theano または TensorFlow を使用します。 CNTK などの最も一般的なニューラル ネットワークの一部も使用できます。 Keras を他の機械学習ライブラリと比較すると、比較的遅いです。バックエンドインフラストラクチャを使用して計算グラフを作成し、それを利用して操作を実行するためです。 Keras のすべてのモデルはポータブルです

Keras の特徴

CPU と GPU をサポート

CPU と GPU でスムーズに実行できます

包括的なモデル

Keras は、完全接続、畳み込み、プーリング、ループ、埋め込みなど、ニューラル ネットワークのほぼすべてのモデルをサポートしています。さらに、これらのモデルを組み合わせて、より複雑なモデルを構築することもできます

モジュール性

Keras は本質的にモジュール式であり、驚異的な表現力、柔軟性、革新的な研究能力を可能にします

完全なベースPython について

Keras は完全に Python に基づいたフレームワークで、デバッグと探索が簡単です

PyTorch

PyTorch とは

PyTorch は、開発者が GPU アクセラレーションを使用してテンソル計算を実行し、動的計算グラフを作成し、勾配を自動的に計算できるようにする最大の機械学習ライブラリです。さらに、PyTorch は、ニューラル ネットワークに関連するアプリケーションの問題を解決するための豊富な API も提供します。

この機械学習ライブラリは、C 言語で実装され、Lua でカプセル化されたオープン ソースの機械ライブラリである Torch に基づいています

この Python 機械ライブラリは 2017 年に発表されました。その開始以来、このライブラリはますます人気が高まり、ますます多くの機械学習開発者を魅了してきました

PyTorch の機能

ハイブリッド フロント エンド

新しいハイブリッド フロント エンドは、Eager モードでの使いやすさと柔軟性を提供しながら、速度、最適化、機能を向上させるためにグラフィカル モードにシームレスに移行します。 Python および C

#Python First

##Python に深く統合されるように構築されているため、Python および C

#Python First

## Cython や Numba などの一般的なライブラリやパッケージで使用されます

多数のライブラリとツール

研究者と開発者の活発なコミュニティが、PyTorch を拡張し、開発をサポートするためのツールとライブラリの豊富なエコシステムを構築しました。コンピューター ビジョンから強化学習までの領域

LightGBM

LightGBM とは

勾配ブースティングは、次の 1 つです。最も人気のある最高の機械学習ライブラリは、再定義された基本モデル (つまり、 デシジョン ツリー ) を使用して機能し、開発者が新しいアルゴリズムを構築するのに役立ちます。したがって、このメソッドを迅速かつ効率的に実装するために使用できる特別なライブラリがいくつかあります。

これらのライブラリは、LightGBM、XGBoost、および CatBoost です。これらのライブラリはすべて、一般的な問題の解決に役立ち、ほぼ同様の方法で使用できます。

LightGBM の機能

高速

非常に高速な計算により、高い生産性を保証します。 効率

直感的

直感的で非常にユーザーフレンドリー

高速トレーニング

他の多くの深層学習ライブラリよりもトレーニング速度が速い

フォールト トレランス

NaN 値およびその他の正規値を考慮する場合、エラーは生成されません

#Eli5

##Eli5 とは

ほとんどの場合、機械学習モデルは不正確な結果を予測しますが、Python で構築された Eli5 機械学習ライブラリは、この問題の克服に役立ちます。すべての機械学習モデルの視覚化とデバッグを組み合わせ、アルゴリズムのすべての作業ステップをトレースします。

Eli5 の機能

Eli5 は、XGBoost、lightning、scikit-learn、sklearn などの多くのライブラリもサポートしています。 crfsuite etc

SciPy

SciPy とは

SciPy はアプリケーション開発者とエンジニアのためのマシンです 学習ライブラリ。 SciPy ライブラリには、最適化、線形代数、統合、統計のためのモジュールが含まれています

SciPy の特徴

SciPy ライブラリの主な特徴は、NumPy を使用して開発されており、その配列が NumPy を最大限に活用していることです。 NumPy

さらに、SciPy は、その特定のサブモジュールを使用して、最適化、数値積分、その他多くのプログラムなどのすべての効率的な数値ルーチンを提供します

SciPy のすべてのサブモジュールのすべての関数は十分に文書化されています

Theano

Theano とは

Theano は、計算用の Python ライブラリです。多次元配列上のコンピューティング フレームワークのための機械学習ライブラリです。 Theano は TensorFlow と同様に動作しますが、TensorFlow ほど効率的ではないため、運用環境に適応させることはできません

さらに、Theano は TensorFlow と同様の分散環境または並列環境でも使用できます

Theano の機能

NumPy との緊密な統合

Theano コンパイル済み関数で完全な NumPy 配列を使用できる機能

GPU の効率的な使用

データ集約型の計算を実行CPU よりもはるかに高速です

効率的なシンボリック微分

Theano は 1 つ以上の入力を使用して関数を微分できます

速度と安定性のための最適化

x が非常に小さい場合、log(1 x) の正解が得られます。もちろん、これは Theano

の安定性を示す一例にすぎません。

動的 C コード生成

これまでよりも速く式を評価し、効率が大幅に向上

広範な単体テストと自己検証

モデル内の検出と診断 多くの種類エラーと曖昧さの多さ

Pandas

Pandas とは

Pandas は Python にある機械学習ライブラリです。高度なデータ構造とさまざまな分析ツールを提供します。このライブラリの優れた機能は、1 つまたは 2 つのコマンドだけを使用して複雑なデータ操作を変換できることです。 Pandas には、時系列機能だけでなく、データのグループ化、結合、フィルタリングのためのメソッドが多数組み込まれています。反復、並べ替え、集計、接続、視覚化などの操作のサポートは、Pandas の機能上のハイライトの 1 つです。

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