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。
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
LightGBMLightGBM 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
SciPySciPy 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
TheanoTheano 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。
さて、これが今日共有されたすべてのコンテンツです。気に入ったら「いいね」をお願いします~
以上が2021 年の Python 機械学習ライブラリ トップ 10の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
ホットAIツール
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
ホットトピック
7467
15
1376
52
77
11
18
19
PSフェザーリングは、遷移の柔らかさをどのように制御しますか？
Apr 06, 2025 pm 07:33 PM
羽毛の鍵は、その漸進的な性質を理解することです。 PS自体は、勾配曲線を直接制御するオプションを提供しませんが、複数の羽毛、マッチングマスク、および細かい選択により、半径と勾配の柔らかさを柔軟に調整して、自然な遷移効果を実現できます。
インストール後にMySQLの使用方法
Apr 08, 2025 am 11:48 AM
この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。
mysqlは支払う必要がありますか
Apr 08, 2025 pm 05:36 PM
MySQLには、無料のコミュニティバージョンと有料エンタープライズバージョンがあります。コミュニティバージョンは無料で使用および変更できますが、サポートは制限されており、安定性要件が低く、技術的な能力が強いアプリケーションに適しています。 Enterprise Editionは、安定した信頼性の高い高性能データベースを必要とするアプリケーションに対する包括的な商業サポートを提供し、サポートの支払いを喜んでいます。バージョンを選択する際に考慮される要因には、アプリケーションの重要性、予算編成、技術スキルが含まれます。完璧なオプションはなく、最も適切なオプションのみであり、特定の状況に応じて慎重に選択する必要があります。
PSフェザーリングをセットアップする方法は？
Apr 06, 2025 pm 07:36 PM
PSフェザーリングは、イメージエッジブラー効果であり、エッジエリアのピクセルの加重平均によって達成されます。羽の半径を設定すると、ぼやけの程度を制御でき、値が大きいほどぼやけます。半径の柔軟な調整は、画像とニーズに応じて効果を最適化できます。たとえば、キャラクターの写真を処理する際に詳細を維持するためにより小さな半径を使用し、より大きな半径を使用してアートを処理するときにかすんだ感覚を作成します。ただし、半径が大きすぎるとエッジの詳細を簡単に失う可能性があり、効果が小さすぎると明らかになりません。羽毛効果は画像解像度の影響を受け、画像の理解と効果の把握に従って調整する必要があります。
MySQLインストール後にデータベースのパフォーマンスを最適化する方法
Apr 08, 2025 am 11:36 AM
MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール（ShowProcessList、ShowStatus）を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。
高負荷アプリケーションのMySQLパフォーマンスを最適化する方法は？
Apr 08, 2025 pm 06:03 PM
MySQLデータベースパフォーマンス最適化ガイドリソース集約型アプリケーションでは、MySQLデータベースが重要な役割を果たし、大規模なトランザクションの管理を担当しています。ただし、アプリケーションのスケールが拡大すると、データベースパフォーマンスのボトルネックが制約になることがよくあります。この記事では、一連の効果的なMySQLパフォーマンス最適化戦略を検討して、アプリケーションが高負荷の下で効率的で応答性の高いままであることを保証します。実際のケースを組み合わせて、インデックス作成、クエリ最適化、データベース設計、キャッシュなどの詳細な主要なテクノロジーを説明します。 1.データベースアーキテクチャの設計と最適化されたデータベースアーキテクチャは、MySQLパフォーマンスの最適化の基礎です。いくつかのコア原則は次のとおりです。適切なデータ型を選択し、ニーズを満たす最小のデータ型を選択すると、ストレージスペースを節約するだけでなく、データ処理速度を向上させることもできます。
MySQLインストール後に開始できないサービスのソリューション
Apr 08, 2025 am 11:18 AM
MySQLは開始を拒否しましたか？パニックにならないでください、チェックしてみましょう！多くの友人は、MySQLのインストール後にサービスを開始できないことを発見し、彼らはとても不安でした！心配しないでください、この記事はあなたがそれを落ち着いて対処し、その背後にある首謀者を見つけるためにあなたを連れて行きます！それを読んだ後、あなたはこの問題を解決するだけでなく、MySQLサービスの理解と問題のトラブルシューティングのためのあなたのアイデアを改善し、より強力なデータベース管理者になることができます！ MySQLサービスは開始に失敗し、単純な構成エラーから複雑なシステムの問題に至るまで、多くの理由があります。最も一般的な側面から始めましょう。基本知識：サービススタートアッププロセスMYSQLサービススタートアップの簡単な説明。簡単に言えば、オペレーティングシステムはMySQL関連のファイルをロードし、MySQLデーモンを起動します。これには構成が含まれます
MySQLはダウンロード後にインストールできません
Apr 08, 2025 am 11:24 AM
MySQLのインストール障害の主な理由は次のとおりです。1。許可の問題、管理者として実行するか、SUDOコマンドを使用する必要があります。 2。依存関係が欠落しており、関連する開発パッケージをインストールする必要があります。 3.ポート競合では、ポート3306を占めるプログラムを閉じるか、構成ファイルを変更する必要があります。 4.インストールパッケージが破損しているため、整合性をダウンロードして検証する必要があります。 5.環境変数は誤って構成されており、環境変数はオペレーティングシステムに従って正しく構成する必要があります。これらの問題を解決し、各ステップを慎重に確認して、MySQLを正常にインストールします。
