2021 年の Python 機械学習ライブラリトップ 10

Python は機械学習にとって最も鋭い武器であると言えます。また、機械学習は Python の影響力を拡大し、栄光を取り戻すのに役立ちます。機械学習といえば、当然のように Python を思い浮かべるほど、この 2 つは互いに補完し合っています。少し範囲が狭いとはいえ、存在の裏には必然性があるのです。

今日は、2021 年に 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。

テンソルフロー

TensorFlowとは

現在、Python を使用して機械学習プロジェクトに取り組んでいる場合は、人気の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 と共同で開発したもので、TensorFlow はほぼすべての Google 機械学習アプリケーションの一部となっています。

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計算ライブラリのようなものです。ニューラルネットワークは計算グラフとして簡単に表現できるため、TensorFlow を使用して、テンソルに対する一連の演算として実装できます。さらに、テンソルはデータを表す N 次元行列であり、機械学習における重要な概念です。

TensorFlowの特徴

TensorFlowは、高速線形代数演算のためのXLAなどの技術を活用して、速度に最適化されています。

レスポンシブな構造

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では不可能です。

フレキシブル

Tensorflow の非常に重要な機能の 1 つは、操作性が非常に柔軟であることです。つまり、高度なモジュール性を備えており、特定の機能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ではCPUとGPUの両方で簡単にトレーニングできます。

並列ニューラルネットワークトレーニング

ある意味で、TensorFlow は複数の GPU 上で複数のニューラルネットワークをトレーニングできるパイプラインを提供するため、大規模システムでモデルを非常に効率的に実行できます。

大規模で活発なコミュニティ

Google によって開発されているため、すでに大規模なソフトウェアエンジニアチームが安定性の向上に絶えず取り組んでおり、開発者コミュニティも非常に活発なので、一人で戦う必要はありません。

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、インターネットに接続できる人なら誰でも使用できることです。

サイキットラーン

Scikit-learnとは

これは NumPy および SciPy に関連付けられた Python ライブラリであり、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。

このライブラリでは多くの最適化の変更が行われました。その 1 つは、複数のインジケーターを使用できる機能を提供するクロス検証機能です。ロジスティック回帰や最近傍法などの多くのトレーニング手法は、いくつかの小さな改善と最適化を受けました。

Scikit-Learnの特徴

クロス検証

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する方法はさまざまです。

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、多くの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を抽出するために使用（例：単語バッグ）

ナンピー

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 つと考えられています。

TensorFlow やその他のライブラリは、内部的に Numpy を使用してテンソルに対するさまざまな操作を実行します。配列インターフェースは、Numpy の最も優れた、最も重要な機能です。

Numpyの特徴

相互の作用

Numpyはインタラクティブでとても使いやすい

数学的計算

複雑な数学的実装を非常にシンプルにできる

直感的

コーディングが非常に簡単になり、概念を理解しやすくなります

オープンソース

広く使用されているため、オープンソースの貢献者が多い

ケラス

Kerasとは

Keras は Python で最も優れた機械学習ライブラリの 1 つと考えられており、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のためのクラス最高のユーティリティも提供します。

バックエンドでは、Keras は内部的に Theano または TensorFlow を使用します。 CNTK などの最も人気のあるニューラルネットワークを使用することもできます。 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、それを活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の両方でスムーズに動作します

包括的なモデル

Keras は、完全接続、畳み込み、プーリング、再帰、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化されており、驚異的な表現力、柔軟性、革新的な研究機能を実現します。

完全にPythonベース

Kerasは完全にPythonベースのフレームワークで、デバッグや探索が簡単です。

パイトーチ

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、動的な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でラップされたオープンソースの機械学習ライブラリであるTorchに基づいています。

この Python マシンライブラリは 2017 年にリリースされ、開始以来人気が高まり、ますます多くの機械学習開発者の注目を集めています。

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、C++ ランタイム環境での速度、最適化、機能性のためにグラフィカルモードにシームレスに移行します。

分散トレーニング

Python および C++ からアクセス可能な、集合操作の非同期実行とポイントツーポイント通信のネイティブサポートを活用して、研究と生産のパフォーマンスを最適化します。

Pythonファースト

Pythonに深く統合されるように構築されているため、CythonやNumbaなどの一般的なライブラリやパッケージと一緒に使用できます。

多く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は、PyTorchを拡張し、コンピュータービジョンから強化学習までさまざまな分野の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。

ライトGBM

LightGBMとは

勾配ブースティングは、再定義された基本モデル (決定木など) を使用して開発者が新しいアルゴリズムを構築するのに役立つ、最高かつ最も人気のある機械学習ライブラリの 1 つです。したがって、この方法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あります。

これらのライブラリは、LightGBM、XGBoost、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、ほぼ同じ方法で使用できます。

LightGBMの特徴

速い

非常に高速な計算により高い生産性を実現

直感的

直感的で非常にユーザーフレンドリー

より速いトレーニング

他の多くのディープラーニング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値やその他のノルム値はエラーを発生することなく考慮されます

エリ5

Eli5とは

ほとんどの場合、機械学習モデルによって予測された結果は正確ではありませんが、Python で構築された Eli5 機械学習ライブラリはこの問題を克服するのに役立ちます。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動作ステップを追跡します。

Eli5の特徴

Eli5 は、XGBoost、lightning、scikit-learn、sklearn-crfsuite などの多くのライブラリもサポートしています。

サイパイ

SciPyとは

SciPy は、アプリケーション開発者およびエンジニア向けの機械学習ライブラリです。 SciPyライブラリには、最適化、線形代数、積分、統計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、その配列はNumPyを最大限に活用していることです。

さらに、SciPy は、特定のサブモジュールを使用して、最適化、数値積分などの効率的な数値ルーチンをすべて提供します。

すべてのSciPy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

テアノ

テアノとは何か

Theano は、多次元配列を計算するための Python の計算フレームワーク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、本番環境には適していません。

さらに、TheanoはTensorFlowと同様に分散環境や並列環境でも使用できます。

Theanoの特徴

NumPyとの緊密な統合

Theano コンパイル関数で完全な NumPy 配列を使用する機能

GPUの効率的な使用

CPUよりもはるかに高速にデータ集約型の計算を実行

効率的な記号微分

Theano は 1 つ以上の入力を持つ関数を微分化できます。

速度と安定性の最適化

x が非常に小さい場合でも、log(1+x) という正しい答えを得ることができます。もちろん、これは Theano が安定する方法の一例にすぎません。

動的Cコード生成

これまでよりも速く式を評価し、効率を大幅に向上

広範なユニットテストと自己検証

モデル内のさまざまな種類のエラーや曖昧さを検出して診断する

パンダ

パンダとは

Pandas は、高レベルのデータ構造とさまざまな分析ツールを提供する Python の機械学習ライブラリです。このライブラリの優れた機能の 1 つは、1 つまたは 2 つのコマンド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、グループ化、データの結合、フィルタリング、および時系列機能のための組み込みメソッドが多数あります。