機械学習は、今日の世界で開発されている非常に高速かつ効率的なテクノロジーです。私たちの社会では、人間はすべての生物の中で最も知的な脳を持ち、あらゆるタスクを知的に実行できると考えられています。機械学習は AI (人工知能) のサブセットであり、コンピューターで以前のデータや履歴から学習して意味のある決定を下すために使用できるアルゴリズムの開発に使用されます。機械学習は人間にとって複雑なタスクを実行できるため、時間の経過とともに人気が高まり続けています。
数年前、機械学習モデルは、さまざまなアルゴリズムと統計概念を使用して手動でトレーニングされ、コーディングされていました。このプロセスは非常に時間がかかり、非効率的です。最近では、機械学習モデルのトレーニングがより簡単、効率的、生産的になりました。この背後にある理由は、多くのオープンソースの Python モジュール、フレームワーク、ライブラリが利用できることです。 Python は、その構文が理解しやすく、利用可能なライブラリが幅広いため、開発者の間で最も好まれているプログラミング言語です。 Numpy、Pandas、Tensorflow など、Python ライブラリは多数あります。この記事では、機械学習用のトップのオープンソース Python ライブラリについて学びます。
Numpy は単に「数値 Python」です。機械学習の研究にとって非常に重要な Python ライブラリです。これは、大きな配列や多次元配列の処理に使用できる汎用パッケージです。 Numpy が提供するさまざまなツールには、数学関数、線形代数ルーチンなどが含まれます。 Numpy の利点は、Python の柔軟性を持ち、最適化されたコンパイル済み C コードにより速度が向上することです。 Numpy の構文は非常にシンプルなので、バックグラウンドに関係なく、プログラマーであれば誰でも採用できます。
Scipy は「Scientific Python」の略です。データの最適化、統合、計算統計のためのさまざまなモジュールが含まれています。 Scipy は NumPy に基づいて構築されています。 Scipy ライブラリがインストールされている場合は、Numpy 拡張機能がシステムに自動的にインストールされます。 Scipy は、ビッグ データ処理に関しては MATLAB に非常に似ています。ご存知のとおり、Scipy はオープン ソース ライブラリであり、世界中に活発で反応の良いコミュニティがあり、追加モジュールの開発を随時担当しています。
Scikit learn は、古典的な機械学習アルゴリズム専用の非常に人気のある Python ライブラリです。このライブラリは、Python の 2 つの基本ライブラリである Numpy と Scipy に基づいて構築されています。 Scikit Learn ライブラリをインストールするには、Numpy ライブラリと Scipy ライブラリがシステムにすでにインストールされている必要があります。 Scikit Learn は、教師ありか教師なしかに関係なく、ほぼすべての学習アルゴリズムでサポートされています。 Python の Scikit 学習ライブラリは、データ マイニングとデータ分析に使用されます。この機能により、このライブラリは機械学習の初心者の間で際立っています。
ご存知のとおり、機械学習は数学的および統計的手法を使用してモデルをトレーニングします。 Theano は非常に有名なオープン ソース Python ライブラリであり、多次元配列を含む複雑な数式の定義、評価、最適化などのさまざまな操作に使用できます。 Theano ライブラリは、CPU と GPU の分散使用を操作および最適化することでこの効率を実現します。このライブラリは単体テストと検証用に特別に設計されており、あらゆる種類のエラーを検出するために使用できます。
Tensor は、「Google」の研究者によって開発されたオープンソースの Python ライブラリです。 TensorFlow ライブラリは、より高いパフォーマンス効率を達成するために複雑な数値計算を実行するために使用されます。 Tensorflow は、テンソルを含む計算の定義と実行で構成されます。また、さまざまな人工知能ベースのアプリケーション開発で使用されるいくつかのディープ ニューラル ネットワークを実行するためにも使用されます。 tensorflow を使用すると、特定のグラフ上のデータの動きを示すデータ フロー グラフを作成できます。
Keras は、Google が開発した非常に人気のある高レベルの深層学習 API です。このライブラリは、機械学習ニューラル ネットワークの実装に使用されます。このライブラリの基本的なソース コードは Python 言語で書かれており、ニューラル ネットワークを簡単に実装できます。 Keras ライブラリは、学習と使用が比較的簡単です。これは、このライブラリのフロントエンドが Python 言語であり、抽象化精度が高く、さまざまなバックエンド計算をサポートしているためです。これが、Keras ライブラリが他の機械学習フレームワークよりもわずかに遅い理由です。 Keras を使用すると、さまざまなバックエンドを切り替えることができるため、ライブラリが初心者に優しいものになります。
PyTorch は、機械学習用のオープンソース Python ライブラリです。このライブラリは、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン、その他の多くの機械学習ツール用のさまざまなツールをサポートしています。このライブラリを使用すると、開発者はさまざまなタスクやテンソルの計算を実行し、GPU アクセラレーションを実行できます。また、開発者が計算を示すグラフを作成することもできます。
Pandas ライブラリは、2008 年に Wes McKinney によって開発されました。このライブラリは、Numpy ライブラリの上に構築されています。 Pandas は、数値データと時系列の効率的な操作を可能にするさまざまなデータ構造と操作をサポートする Python プログラミングのライブラリです。このライブラリは、データセットをグループ化、マージ、フィルタリングするためのさまざまなメソッドを提供します。
Matplotlib は、データ視覚化のためのオープンソース Python ライブラリです。 Matplotlib ライブラリは、2D グラフの作成やグラフ上にデータをプロットするためにも使用されます。このライブラリの機能には、線のスタイルや書式設定などの制御が含まれます。このライブラリは、データ視覚化のためのヒストグラム、ヒストグラムなど、さまざまな種類のグラフィックスをサポートしています。
＃＃＃結論は＃＃＃
以上が最高のオープンソース Python 機械学習ライブラリの詳細内容です。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。
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