역대 최고 10 개의 Python 머신 러닝 라이브러리

Guido Van Rossum의 아이디어 인 Python은 컴퓨터 과학 분야에서 많은 새로운 것을 가능하게 한 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. Python을 개발할 때 Guido Van Rossum의 주된 동기는 초보자도 쉽게 읽을 수 있고 배우기 쉬운 언어를 만드는 것이 었습니다. Guido는 두 가지 측면에서 모두 성공했습니다.

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Python 프로그래밍 언어는 기계 학습 및 AI 분야로 전환하고 데이터 과학을 사용하려는 비즈니스를위한 첫 번째 선택입니다. 수많은 라이브러리 덕분에 Python은 업계에서 새로운 것을 시도하기 위해 Python Development Agencies의 개발자들 사이에서 첫 번째 선택이되었습니다.

Python에는 언어 용으로 개발 된 라이브러리 중 가장 광범위한 컬렉션이 있습니다. 또한 다양한 응용 프로그램이 있으며 웹 사이트, 데스크톱 응용 프로그램, 백엔드 응용 프로그램 또는 지능형 시스템 개발 등 거의 모든 유형의 제품 개발에 사용할 수있는 범용 언어입니다.

우리는 Python 언어로 기계 학습을 구현하는 데 전념하는 XNUMX 개의 라이브러리를 탐색하고 있습니다.

1. 판다 :

Pandas는이 목록에서 가장 잘 구축 된 데이터 조작 라이브러리 중 하나입니다. Pandas 라이브러리는 AQR Financial 회사에서 생성되었으며 나중에이 라이브러리 개발의 리더 인 직원 중 한 명이 요구하여 오픈 소스로 제공되었습니다.

Pandas 라이브러리에는 데이터를 처리하고 대규모 데이터 세트를 조작하는 가장 좋은 방법이 있습니다. 기계 학습 도메인에서 대규모 데이터 세트로 작업하는 프로그래머는 라이브러리를 사용하여 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터 세트를 구성합니다. 또한 Pandas는 데이터 분석 및 조작에도 훌륭한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.

2.NumPy :

NumPy는 파이썬이 수치 계산 능력을 얻은 방법입니다. Python은 처음에는 너무 많은 수치 컴퓨팅 기능없이 개발되어 발전을 방해했습니다. 그러나 개발자들은이 라이브러리를 생각 해냈고 파이썬은 거기에서 더 나은 언어로 발전 할 수있었습니다.

NumPy는 선형 대수 계산, 행렬 작업 등과 같은 많은 수치 계산 옵션을 제공합니다. 오픈 소스 라이브러리 인 NumPy는 라이브러리 사용을 간단하게 만드는 새로운 공식으로 지속적으로 개선되고 업데이트되고 있습니다. NumPy는 이미지, 대형 배열 및 음파 구현을 표현하고 작업하는 것과 같은 기계 학습 노력에 유용합니다.

3.Matplotlib :

Matplotlib는 다양한 유형의 차트, 히스토그램 및 그래프를 그리는 데 유용한 라이브러리 인 숫자 및 통계적으로 계산 된 데이터와 함께 자주 사용됩니다. 데이터 시각화의 도구이며 Python을 사용하는 동안 데이터 시각화 및보고를위한 궁극적 인 선택입니다.

Matplotlib를 NumPy 및 SciPy와 함께 사용하면 데이터 분석 및 시각화를 위해 MATLAB 통계 언어를 사용해야하는 필요성을 대체 할 수 있습니다.

Matplotlib는 데이터 분석 및 시각화 도구와 관련하여 가장 많은 옵션을 제공합니다. 개발자가 다양한 2D 및 3D 차트와 기타 플로팅 다이어그램을 사용하여보다 효율적인 방식으로 데이터 분석을 제공 할 수 있습니다.

4. PyTorch :

PyTorch는 회사가 새로운 기술과 기계 학습 애플리케이션으로 도약하기를 원할 때 Facebook에서 개발되었습니다. 주로 이미지 처리 및 자연어 처리와 같은 복잡한 계산 작업에 사용됩니다.

이 라이브러리는 주로 기계 학습 영역의 연구 및 개발과 관련된 대규모 프로젝트를 용이하게하기 위해 개발되었습니다. 따라서 신속하고 끊임없이 변화하는 프로젝트에 적응할 수 있습니다.

PyTorch는 대량의 데이터를 처리해야하는 곳에서 사용되며 클라우드에서도 사용할 수 있으므로 사용을위한 특수 하드웨어를 설정할 필요가 없습니다. 프로젝트에서이 기계 학습 라이브러리를 사용하면 추가 된 이점이 있습니다.

5. TensorFlow :

TensorFlow는 Python 생태계의 또 다른 우수한 수치 컴퓨팅 라이브러리입니다. Google Brain 팀에서 개발하여 2015 년 커뮤니티에 전달한 TensorFlow는 매우 잘 수행되었습니다. 또한 Google 팀은 라이브러리에 정기적 인 업데이트와 새로운 기능을 제공하여 매일 더욱 강력하게 만듭니다.

TensorFlow는 기계 학습이 포함 된 거의 모든 Google 제품에서 사용됩니다. 신경망에 여러 텐서 작업이 포함되어 있고이 라이브러리는 이러한 작업을 수행하는 데 매우 효율적이므로 개발자가 신경망으로 작업해야 할 때 가장 먼저 선택하는 라이브러리입니다.

이 라이브러리는 또한 개발자가 빠르고 효율적으로 배포 할 수있는 모델을 구축하고자 할 때 첫 번째 선택입니다. TensorFlow를 사용하면 팀이 다양한 플랫폼과 기기에서 머신 러닝 모델을 개발하고 테스트 할 수 있습니다. 또한 단위는 TensorFlow를 사용하여 클라우드에 모델을 배포하고 의미있는 데이터와 인사이트를 수집 할 수 있습니다.

6.Scikit-Learn :

GitHub에서 가장 인기있는 기계 학습 라이브러리 중 하나 인 SciKit-Learn을 사용하면 개발자가 과학, 엔지니어링 및 수학적 계산을 신속하게 수행 할 수 있습니다.

Scikit-Learn은 거의 모든 기계 학습 프로그램 및 제품에서 사용됩니다. 완벽하게 수집 된 기계 학습 알고리즘이 가장 많습니다. 여기에는 감독, 비지도 머신 러닝, 회귀 알고리즘, 이미지 및 텍스트 분류 알고리즘, 클러스터링 알고리즘을위한 알고리즘이 포함됩니다.

SciKit-Learn은 이전 데이터를 사용하여 기존 제품 또는 기능을 개선하려는 개발자에게 확실한 선택입니다.

7. 케 라스 :

신경망으로 작업하고 싶다면 Keras가 최고의 라이브러리입니다. Keras는 처음에 신경망 용 플랫폼으로 개발되었지만 시간이 지남에 따라 엄청난 성공을 거두면서 나중에 독립형 Python 라이브러리로 변환되었습니다.

Keras는 주로 Uber, Netflix 및 Square와 같은 대기업에서 대량의 텍스트 및 이미지 데이터를 최고의 정확도로 동시에 처리하는 데 사용됩니다. Keras는 완벽한 안정성과 성능으로 여러 백엔드에 대한 탁월한 지원을 제공하기 때문에 대규모 응용 프로그램에 사용됩니다.

8. 오렌지 3 :

Orange3는 1996 년 류블 랴나 대학의 과학자들이 개발 한 Python 라이브러리입니다. Orange3는보다 관리하기 쉬운 학습 곡선으로 인해 커뮤니티에서 크게 선호됩니다. Orange3의 개발은 매우 정확한 추천 시스템을 만드는 데 중점을 두었습니다. 오늘날 Orange3는 다양한 하위 그룹으로 확장되었습니다. 데이터 마이닝 및 데이터 시각화뿐만 아니라 수치 계산에도 사용할 수 있습니다.

Orange3를 구별하는 것은 위젯 기반 구조입니다. 이 구조의 도움으로 개발자는 더 나은 성능의 모델을 쉽게 만들 수 있으며 이러한 모델을 사용하여 정확한 비즈니스 예측을 제공 할 수 있습니다.

9.SciPy :

SciPy는 정확한 계산을위한 방법과 함수를 제공하는 데 초점을 맞춘 또 다른 Python 라이브러리입니다. SciPy 라이브러리는 업계에서 유명한 SciPy 스택의 일부입니다.

SciPy는 과학, 수학 및 엔지니어링 관련 계산에 많이 사용됩니다. 복잡한 계산을 처리하는 데 탁월하므로 업계의 선구자였습니다. SciPy는 NumPy로 구성되어 있으므로 SciPy의 계산이 매우 효율적이고 매우 빠르다는 것을 확신 할 수 있습니다.

또한 SciPy는 통계, 선형 대수, 상관 관계, 통합 및 기타 수치 계산과 같은 고급 수학 주제를 직접 처리합니다. 이 모든 작업을 엄청난 속도로 수행하여 SciPy를 사용하여 개발 된 기계 학습 모델의 전반적인 성능을 향상시킵니다.

10. 테 아노 :

Theano는 주로 빠르게 풀 수없는 크고 복잡한 수학 방정식을 다루기 위해 개발되었습니다. Montreal Institute of Learning Algorithms의 연구원들은 Theano 개발 아이디어를 내놓았습니다.

처음부터 항상 최고의 기계 학습 라이브러리와 경쟁해야했습니다. 그러나 Theano는 여전히 사용 효율성이 높으며 CPU와 GPU 모두에서 예외적으로 잘 수행 할 수 있습니다. Theano는 또한 모델에서 코드 재사용을 허용하여 제품 개발의 전반적인 속도를 향상시킵니다.

이러한 라이브러리의 사용은 더 좋고 안정적인 제품을 개발하는 데 중요합니다. 데이터 분석에서 시각화를 생성하려면 제공되는 광범위한 옵션 때문에 Matplotlib 라이브러리를 선택해야합니다. 그러나 텐서와 매우 빠른 속도로 처리해야하는 다른 숫자 계산을 중심으로 작업하는 경우에는 반드시 TensorFlow를 진행해야합니다.

Python은 범용 언어이며 언어에 추가 이점을 제공하는 모든 종류의 라이브러리 및 모듈과 함께 제공됩니다. 기계 학습이 핵심 도메인 인 경우 Python 환경 용으로 게시 된 최고의 기계 학습 라이브러리 중 일부입니다.

저자,

Harikrishna Kundariya는 마케팅 담당자, 개발자, IoT, ChatBot 및 블록 체인에 정통한 디자이너, 공동 창립자, eSparkBiz 기술. 8 세 이상의 경험을 통해 그는 IoT 및 ChatBot을 기반으로하는 새로운 스타트 업에 디지털 솔루션을 제공 할 수 있습니다.

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