머신러닝은 오늘날 세계에서 발전하는 매우 빠르고 효율적인 기술입니다. 우리 사회에서 인간은 모든 생명체 중에서 가장 지능적인 두뇌를 가지고 있으며 모든 작업을 지능적으로 수행할 수 있는 것으로 간주됩니다. 머신 러닝은 컴퓨터에서 이전 데이터와 기록을 학습하고 의미 있는 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 사용되는 AI(인공 지능)의 하위 집합입니다. 기계 학습의 인기는 인간이 수행하기 어려운 작업을 수행할 수 있기 때문에 시간이 지남에 따라 계속 증가하고 있습니다.
몇 년 전만 해도 기계 학습 모델은 다양한 알고리즘과 통계 개념을 사용하여 수동으로 훈련하고 코딩했습니다. 이 프로세스는 시간이 많이 걸리고 비효율적입니다. 최근에는 기계 학습 모델 교육이 더 쉽고 효율적이며 생산적이 되었습니다. 그 이유는 많은 오픈 소스 Python 모듈, 프레임워크 및 라이브러리를 사용할 수 있기 때문입니다. Python은 이해하기 쉬운 구문과 광범위한 사용 가능한 라이브러리로 인해 개발자들 사이에서 가장 선호되는 프로그래밍 언어입니다. Numpy, Pandas, Tensorflow 등과 같은 많은 Python 라이브러리가 있습니다. 이 기사에서는 기계 학습을 위한 최고의 오픈 소스 Python 라이브러리에 대해 알아봅니다.
Numpy는 간단히 말해서 “수치적 파이썬”입니다. 머신러닝 연구에 매우 중요한 Python 라이브러리입니다. 대규모 배열과 다차원 배열을 처리하는 데 사용할 수 있는 범용 패키지입니다. Numpy가 제공하는 다양한 도구에는 수학 함수, 선형 대수 루틴 등이 포함됩니다. Numpy의 장점은 Python의 유연성을 갖고 있으며 최적화된 컴파일된 C 코드로 인해 속도가 빨라진다는 것입니다. Numpy의 구문은 배경에 관계없이 모든 프로그래머가 채택할 수 있을 만큼 간단합니다.
Scipy는 "과학적인 Python"을 의미합니다. 여기에는 데이터 최적화, 통합 및 계산 통계를 위한 다양한 모듈이 포함되어 있습니다. Scipy는 NumPy를 기반으로 구축되었습니다. Scipy 라이브러리가 설치되어 있으면 Numpy 확장이 시스템에 자동으로 설치됩니다. Scipy는 빅데이터 처리를 위한 MATLAB과 매우 유사합니다. 우리가 알고 있듯이 Scipy는 오픈 소스 라이브러리이며 전 세계적으로 수시로 추가 모듈을 개발하는 작업을 담당하는 적극적이고 반응이 빠른 커뮤니티가 있습니다.
Scikit learn은 고전적인 기계 학습 알고리즘 전용으로 매우 인기 있는 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 Python의 두 가지 기본 라이브러리인 Numpy와 Scipy를 기반으로 구축되었습니다. Scikit Learn 라이브러리를 설치하려면 시스템에 Numpy 및 Scipy 라이브러리가 이미 설치되어 있어야 합니다. Scikit Learn은 감독 여부에 관계없이 거의 모든 학습 알고리즘에 대해 지원됩니다. Python의 Scikit 학습 라이브러리는 데이터 마이닝 및 데이터 분석에 사용됩니다. 이 기능은 이 라이브러리를 기계 학습을 처음 접하는 사람들 사이에서 돋보이게 만듭니다.
우리 모두 알고 있듯이 기계 학습은 수학적, 통계적 방법을 사용하여 모델을 교육합니다. Theano는 다차원 배열을 포함한 복잡한 수학적 표현을 정의, 평가 및 최적화하는 등 다양한 작업에 사용할 수 있는 매우 유명한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. Theano 라이브러리는 CPU 및 GPU의 분산 사용을 조작하고 최적화하여 이러한 효율성을 달성합니다. 이 라이브러리는 단위 테스트 및 검증을 위해 특별히 설계되었으며 모든 종류의 오류를 감지하는 데 사용할 수 있습니다.
Tensor는 'Google' 연구원이 개발한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. TensorFlow 라이브러리는 더 높은 성능 효율성을 달성하기 위해 복잡한 수치 계산을 수행하는 데 사용됩니다. Tensorflow는 텐서와 관련된 계산을 정의하고 실행하는 것으로 구성됩니다. 또한 다양한 인공지능 기반 애플리케이션 개발에 사용되는 일부 심층 신경망을 실행하는 데에도 사용됩니다. 텐서플로우를 사용하면 특정 그래프에서 데이터의 이동을 보여주는 데이터 흐름 그래프를 만들 수 있습니다.
Keras는 Google에서 개발한 매우 인기 있는 고급 딥 러닝 API입니다. 이 라이브러리는 기계 학습 신경망 구현에 사용됩니다. 이 라이브러리의 기본 소스 코드는 Python 언어로 작성되었으며 신경망을 쉽게 구현할 수 있습니다. Keras 라이브러리는 비교적 배우고 사용하기 쉽습니다. 이는 이 라이브러리의 프런트엔드가 Python 언어이기 때문에 추상화 정밀도가 높고 다양한 백엔드 계산을 지원하기 때문입니다. 이것이 Keras 라이브러리가 다른 기계 학습 프레임워크보다 약간 느린 이유입니다. Keras를 사용하면 다양한 백엔드 간에 전환할 수 있으므로 라이브러리가 초보자에게 친숙해집니다.
PyTorch는 기계 학습을 위한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 및 기타 여러 기계 학습 도구를 위한 다양한 도구를 지원합니다. 이 라이브러리를 사용하여 개발자는 다양한 작업이나 텐서에 대한 계산을 수행하고 GPU 가속을 수행할 수 있습니다. 또한 개발자는 계산을 표시하는 그래프를 만들 수도 있습니다.
Pandas 라이브러리는 Wes McKinney가 2008년에 개발했습니다. 이 라이브러리는 Numpy 라이브러리 위에 구축되었습니다. Pandas는 숫자 데이터와 시계열을 효율적으로 조작할 수 있도록 다양한 데이터 구조와 작업을 지원하는 Python 프로그래밍 라이브러리입니다. 라이브러리는 데이터 세트를 그룹화, 병합 및 필터링하는 다양한 방법을 제공합니다.
Matplotlib는 데이터 시각화를 위한 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. Matplotlib 라이브러리는 2D 그래프를 생성하고 그래프에 데이터를 그리는 데에도 사용됩니다. 이 라이브러리의 일부 기능에는 선 스타일 제어, 서식 지정 등이 포함됩니다. 라이브러리는 데이터 시각화를 위해 히스토그램, 히스토그램 등과 같은 다양한 종류의 그래픽을 지원합니다.
머신러닝은 인간에게 복잡한 작업을 수행할 수 있기 때문에 시간이 지남에 따라 인기가 높아졌습니다.
다양한 오픈 소스 Python 라이브러리를 통해 개발자 커뮤니티는 수동으로 구축한 기계 학습 모델보다 더 짧은 시간에 더 효율적으로 기계 학습 모델을 구축할 수 있습니다.
기계 학습을 위한 최고의 오픈 소스 Python 라이브러리로는 Numpy, Matplotlib, Scipy, Pandas, Tensorflow 등이 있습니다.
Numpy는 Python의 유연성을 갖고 있으며, 최적화된 컴파일된 C 코드로 인해 속도가 빨라지기 때문에 개발자들 사이에서 장점이 있습니다.
Pandas는 다양한 데이터 구조와 연산을 지원하고 수치 데이터 연산과 시계열 연산을 효율적으로 완료할 수 있는 Python 프로그래밍의 패키지 라이브러리입니다.
TensorFlow는 다양한 인공 지능 기반 애플리케이션을 개발하는 데 사용되는 심층 신경망을 실행하는 데 사용됩니다.
위 내용은 최고의 오픈 소스 Python 기계 학습 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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