歴代の Python 機械学習ライブラリ トップ 10

グイド ヴァン ロッサムが考案した Python は、コンピュータ サイエンスの分野で多くの新しいことを可能にしたオブジェクト指向プログラミング言語です。 Python を開発する際の Guido Van Rossum の主な動機は、初心者にとって読みやすく、習得しやすい言語を生み出すことでした。

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Python プログラミング言語は、機械学習と AI 分野に移行し、データ サイエンスを使用したい企業にとって最初の選択肢です。 膨大な数のライブラリのおかげで、Python は、Python 開発機関の開発者の間で業界で新しいことを試す最初の選択肢にもなっています。

Python には、言語用に開発されたこれまでで最も広範なライブラリ コレクションがあります。 また、幅広いアプリケーションがあり、汎用言語であるため、Web サイト、デスクトップ アプリケーション、バックエンド アプリケーション、インテリジェント システムの開発など、ほぼすべてのタイプの製品の開発に使用できます。

Python 言語での機械学習の実装に特化した XNUMX のライブラリを調査しています。

1. パンダ:

Pandas は、このリストの中で最もよく構築されたデータ操作ライブラリの XNUMX つです。 Pandas ライブラリは AQR Financial 社で作成され、その後、このライブラリの開発のリーダーである従業員の XNUMX 人の要求によってオープンソース化されました。

Pandas ライブラリには、データを処理して大きなデータセットを操作するための最良の方法があります。 機械学習ドメインで大規模なデータセットを扱うプログラマーは、ライブラリを使用して、ビジネスのニーズに応じてデータセットを構造化します。 さらに、Pandas にはデータ分析と操作にも優れたアプリケーションがあります。

2.NumPy：

NumPy は、Python が数値計算機能を取得した方法です。 Python は最初、数値計算機能があまりない状態で開発されたため、その進歩を妨げていました。 しかし、開発者はこのライブラリを思いつき、Python はそこからより優れた言語としてステップアップすることができました。

NumPy は、線形代数の計算、行列の操作など、大量の数値計算オプションを提供します。 オープンソース ライブラリである NumPy は、ライブラリを簡単に使用できるようにする新しい式で常に改良および更新されています。 NumPy は、画像、大規模な配列、音波の実装の表現や操作などの機械学習の取り組みに役立ちます。

3.Matplotlib：

Matplotlib は、数値および統計的に計算されたデータと共によく使用され、さまざまなタイプのチャート、ヒストグラム、およびグラフをプロットするのに役立つライブラリです。 これは、データの視覚化に役立ち、Python を使用する際のデータの視覚化とレポートの究極の選択肢です。

Matplotlib を NumPy および SciPy と一緒に使用すると、データ分析と視覚化のために MATLAB 統計言語を使用する必要がなくなります。

また、データ分析および視覚化ツールに関しては、Matplotlib に最も多くのオプションがあります。 開発者は、大量の 2D および 3D チャート、およびその他のプロット図を使用して、より効率的な方法でデータ分析を提示するのに役立ちます。

4. パイトーチ:

PyTorch は、Facebook が新しいテクノロジーと機械学習アプリケーションに飛び込もうとしていたときに、Facebook で開発されました。 主に、画像処理や自然言語処理などの複雑な計算タスクで使用されます。

このライブラリは、主に機械学習ドメインの研究開発に関連する大規模プロジェクトを容易にするために開発されました。 したがって、それは迅速であり、絶え間なく変化するプロジェクトに適応することができます。

PyTorch は、大量のデータを処理する場所で使用され、クラウドでも利用できるため、使用するための特別なハードウェアをセットアップする必要がありません。 これらは、プロジェクトでこの機械学習ライブラリを使用する追加の利点です。

5.TensorFlow：

TensorFlow は、Python エコシステムのもう 2015 つの優れた数値計算ライブラリです。 Google Brain チームによって開発され、XNUMX 年にコミュニティに提供された TensorFlow は、非常に優れたパフォーマンスを発揮しています。 Google チームは、ライブラリの定期的な更新と新機能も提供しています。これにより、ライブラリは日々より強力になっています。

TensorFlow は、機械学習が組み込まれたほぼすべての Google 製品で使用されています。 これは、ニューラル ネットワークに多数のテンソル演算が含まれていることを考えると、開発者がニューラル ネットワークを操作する必要がある場合の最初の選択肢のライブラリであり、このライブラリはそのような演算の実行において非常に効率的です。

このライブラリは、開発者が迅速かつ効率的にデプロイできるモデルを構築したい場合の最初の選択肢でもあります。 TensorFlow を使用すると、チームはさまざまなプラットフォームやデバイスで機械学習モデルを開発およびテストできます。 ユニットはモデルをクラウドにデプロイし、TensorFlow を使用して有意義なデータと洞察を収集することもできます。

6.Scikit-学ぶ：

GitHub で最も人気のある機械学習ライブラリの XNUMX つである SciKit-Learn を使用すると、開発者は科学、工学、および数学的計算を迅速に実行できます。

Scikit-Learn は、ほぼすべての機械学習プログラムおよび製品で使用されています。 これには、完全に収集された最も多くの機械学習アルゴリズムがあります。 これには、教師あり、教師なしの機械学習のアルゴリズム、回帰アルゴリズム、画像とテキストの分類アルゴリズム、およびクラスタリング アルゴリズムも含まれています。

SciKit-Learn は、以前のデータを使用して既存の製品またはその機能を改善したい場合の開発者にとって明らかな選択肢です。

7.ケラス：

ニューラル ネットワークを使用したい場合は、Keras が最適なライブラリです。 Keras は当初、ニューラル ネットワークのプラットフォームとして開発されましたが、時間が経つにつれて大成功を収め、後にスタンドアロンの Python ライブラリに変換されました。

Keras は主に、Uber、Netflix、Square などの大手テクノロジー企業で使用され、大量のテキストと画像データを最高の精度で同時に処理します。 Keras は、完全な安定性とパフォーマンスで複数のバックエンドに優れたサポートを提供するため、大規模なアプリケーションで使用されます。

8.オレンジ3：

Orange3 は、1996 年にリュブリャナ大学の科学者によって開発された Python ライブラリです。 Orange3 は、学習曲線が管理しやすいため、コミュニティで非常に好まれています。 Orange3 の開発は、精度の高いレコメンデーション システムの作成に重点を置いていました。 現在、Orange3 はさまざまなサブグループに拡大しています。 データ マイニングやデータの視覚化、数値計算にも使用できます。

Orange3 の特徴は、ウィジェットベースの構造です。 この構造のおかげで、開発者はパフォーマンスの良いモデルを簡単に作成でき、これらのモデルを使用して正確なビジネス予測を提供できます。

9.SciPy：

SciPy は、正確な計算のためのメソッドと関数の提供に重点を置いた別の Python ライブラリです。 SciPy ライブラリは、業界で有名な SciPy スタックの一部です。

SciPy は、科学、数学的、および工学関連の計算で頻繁に使用されます。 複雑な計算の処理に優れているため、業界の先駆者となっています。 SciPy は NumPy で構成されているため、SciPy からの計算は非常に効率的で超高速であることは間違いありません。

さらに、SciPy は統計、線形代数、相関、積分、その他の数値計算などの高度な数学的トピックを直接取り上げます。 これらすべてを驚異的なスピードで実行し、SciPy を使用して開発された機械学習モデルの全体的なパフォーマンスを向上させます。

10.テアノ:

Theano は主に、迅速に解くことができない大きく複雑な数学方程式に取り組むために開発されました。 モントリオール学習アルゴリズム研究所の研究者は、Theano を開発するというアイデアを思いつきました。

開始以来、常に最高の機械学習ライブラリのいくつかと競合する必要がありました。 ただし、Theano は依然として使用効率が高く、CPU と GPU の両方で非常に優れたパフォーマンスを発揮します。 Theano はまた、そのモデルでコードを再利用できるようにするため、製品開発の全体的な速度が向上します。

このようなライブラリの使用は、より優れた安定した製品の開発に不可欠です。 データ分析から視覚化を作成する場合は、Matplotlib ライブラリを選択する必要があります。これは、豊富なオプションが提供されるためです。 ただし、テンソルや、非常に高速で処理する必要がある他の数値計算を処理している場合は、間違いなく TensorFlow を使用する必要があります。

Python は汎用言語であり、言語に追加の利点を提供するあらゆる種類のライブラリとモジュールが付属しています。 機械学習がコア ドメインである場合、これらは Python 環境用に公開された最高の機械学習ライブラリの一部です。

著者,

Harikrishna Kundariya は、マーケティング担当者、開発者、IoT、ChatBot およびブロックチェーンに精通しており、デザイナー、共同創設者、ディレクターです。 eSparkBizテクノロジー. 彼の 8 年以上の経験により、IoT と ChatBot に基づいた新しいスタートアップにデジタル ソリューションを提供することができます。

ソース: https://blog.ionixxtech.com/top-10-python-machine-learning-libraries-of-all-time/