2019 年に知っておくべき機械学習向け Python ライブラリ トップ 10

この記事では、開発者がデータを解析、クリーンアップ、表現し、既存のアプリケーションに機械学習を実装するために使用できる Python のトップ ライブラリのいくつかについて説明します。

以下の10個のライブラリを紹介します。

Python は現在人気があり広く使用されているプログラミング言語の 1 つであり、業界の多くのプログラミング言語に取って代わっています。 Python が開発者の間で人気がある理由はたくさんありますが、最も重要な理由の 1 つは、ユーザーが利用できるライブラリの数が多いことです。 Python のシンプルさにより、多くの開発者が機械学習用の新しいライブラリを作成するようになりました。 Python はライブラリの数が多いため、機械学習の専門家の間で非常に人気があります。

そこで、最初に紹介するライブラリは TensorFlow です。

テンソルフロー

TensorFlow とは何ですか?

TensorFlow は、大量のテンソル演算を実行する新しいアルゴリズムを記述するための計算ライブラリのように機能します。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操作として実装できます。さらに、テンソルはデータを表す N 次元行列です。

TensorFlowの特徴

TensorFlow は速度に最適化されており、高速な線形代数演算のために XLA などのテクノロジを活用します。

1. レスポンシブな構築: TensorFlow を使用すると、計算グラフの各部分を簡単に視覚化できますが、これは NumPy や SciKit を使用する場合にはオプションではありません。
2. 柔軟性: TensorFlow の非常に重要な機能は、その操作が非常に柔軟であることです。つまり、モジュール式であり、別々にしておきたいパーツのオプションが提供されます。
3. トレーニングが簡単: 分散コンピューティングの場合、CPU と GPU の両方で簡単にトレーニングできます。
4. ニューラル ネットワーク トレーニングの並列化: TensorFlow はパイプラインを提供します。ある意味では、複数のニューラル ネットワークと複数の GPU をトレーニングできるため、モデルは大規模システムで非常に効率的になります。
5. 大規模なコミュニティ: 言うまでもなく、TensorFlow は Google によって開発されているため、TensorFlow の安定性を継続的に改善している大規模なソフトウェア エンジニアのグループが存在します。
6. 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。

TensorFlow はどこで使用されますか?

実際には TensorFlow は毎日使用されていますが、Google 音声検索や Google フォトなどのアプリは間接的にそれを行っています。これらのアプリケーションはこのライブラリを使用して開発されます。

TensorFlow で作成されたすべてのライブラリは、C および C++ で記述されています。ただし、洗練された Python フロントエンドも備えています。 Python コードはコンパイルされ、C および C++ を使用して構築された TensorFlow 分散実行エンジンで実行されます。

TensorFlow のアプリケーションの数は事実上無制限であり、それが TensorFlow の優れた点です。

サイキットラーン

Scikit-Learn とは何ですか?

Scikit-Learn は、NumPy および SciPy に関連する Python ライブラリです。複雑なデータを処理するための推奨ライブラリの 1 つと考えられています。このライブラリは多くの変更を受けています。変更点の 1 つは、複数のメトリックを使用できるようにする相互検証機能です。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方法では、ある程度の改善が見られました。

Scikit-Learnの特徴

1. 相互検証: 未知のデータに対して教師ありモデルの精度をテストする方法はさまざまです。
2. 教師なし学習アルゴリズム: Scikit-Learn は、クラスタリング、因子分析、主成分分析から教師なしニューラル ネットワークに至るまで、多数のアルゴリズムを提供します。
3. 特徴抽出: 画像やテキスト (例: bag of words) から特徴を抽出するために使用されます。

Scikit-Learn はどこで使用されますか?

次元削減、分類、回帰、クラスタリング、モデル選択などの標準的な機械学習およびデータマイニングタスクを実装するための多くのアルゴリズムが含まれています。

ナンピ

NumPy とは何ですか?

NumPy は、Python で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、テンソルに対して複数の操作を実行するために内部的に NumPy を使用します。配列インターフェースは、NumPy の最も優れた、そして最も重要な機能です。

NumPyの機能

1. インタラクティブ性: NumPy は非常にインタラクティブで使いやすいです。
2. 数学: 複雑な数学の実装を非常にシンプルにします。
3. 直感的: コーディングと概念の理解が非常に簡単になります。
4. 豊富なインタラクション: 広く使用されているため、オープンソースの貢献も多数あります。

NumPy はどこで使用されますか?

NumPy のインターフェースを使用すると、画像、音波、その他のバイナリ生ストリームを N 次元配列として表現できます。このライブラリを機械学習用に実装するには、フルスタック開発者にとって NumPy の知識が重要です。

ケラス

Kerasとは何ですか?

Keras は、Python で最も優れた機械学習ライブラリの 1 つと考えられています。ニューラル ネットワークを表現するためのよりシンプルなメカニズムを提供します。 Keras は、モデルのコンパイル、データセットの操作、グラフの視覚化などに最適なユーティリティもいくつか提供します。

バックエンドでは、Keras は内部的に Theano または TensorFlow を使用し、CNTK などの最も人気のあるニューラル ネットワークも使用できます。他の機械学習ライブラリと比較すると、Keras は比較的低速です。バックエンド アーキテ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。ただし、すべての Keras モデルは移植可能です。

Kerasの特徴

1. 1. Keras は CPU と GPU の両方でスムーズに実行されます。
2. 2. Keras は、完全接続、畳み込み、プール、再帰、埋め込みなど、ほぼすべてのニューラル ネットワーク 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。
3. 3. Keras は本質的にモジュール化されており、表現力と柔軟性に富み、革新的な研究が容易です。
4. 4. Keras は完全に Python ベースのフレームワークであり、簡単にデバッグと探索を行うことができます。

Keras はどこで使用されますか?

Keras で開発された機能は、Netflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、Square など多くの企業で使用されており、すでに頻繁に利用されています。 Keras は、ディープラーニングを製品の中核に据えているスタートアップ企業の間で特に人気があり、ディープラーニングの研究者の間でも人気があります。 Keras は、CERN (欧州原子核研究機構) や NASA (アメリカ航空宇宙局) などの大規模な科学組織の研究者にも採用されています。

Keras には、レイヤー、目的、アクティベーション関数、オプティマイザー、画像やテキスト データの処理を容易にするさまざまなツールなど、一般的に使用される多くのニューラル ネットワーク構成要素の実装が含まれています。

さらに、Keras は、MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、ResNet など、多くの前処理済みデータセットと事前トレーニング済みモデルも提供します。

パイトーチ

PyTorch とは何ですか?

PyTorch は、開発者が GPU アクセラレーションを活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、Lua のラッパーを使用して C で実装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。 Python で書かれたこの機械学習ライブラリは 2017 年にリリースされ、リリース以来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

1. 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 (動的グラフ モード) での使いやすさと柔軟性を提供しながら、C++ ランタイム環境でグラフ モードにシームレスに移行して、速度、最適化、機能性を向上させます。
2. 分散トレーニング: Python と C++ が提供する集合操作の非同期実行とピアツーピア通信のネイティブ 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。
3. Python ファースト: PyTorch は単一の C++ フレームワークにバインドされた Python ではありません。 Cython や Numba などの一般的なライブラリやパッケージで使用できるように、Python に深く統合されるように構築されています。
4. 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が、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で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。

PyTorch はどこで使われていますか?

PyTorch は主に自然言語処理などのアプリケーションに使用されます。 PyTorch は主に Facebook の AI 研究グループによって開発されました。 Uber の確率的プログラミング「Pyro」ソフトウェアはこの基盤の上に構築されています。 PyTorch は多くの点で TensorFlow を上回っており、最近大きな注目を集めています。

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と決定木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、このアプローチを迅速かつ効率的に実装するために設計された専用のライブラリが存在します。

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、共通の問題を解決するのに役立つ競合ライブラリであり、ほぼ同じ方法で利用できます。

LightGBMの特徴

1. 計算速度が速く、生産効率が高い。
2. 直感的で使いやすい。
3. 他の多くのディープラーニング ライブラリよりも高速なトレーニング。
4. NaN値やその他の正規化された値はエラーを起こさずに考慮されます。

LightGBMはどこで使用されますか?

このライブラリは、高度にスケーラブルで最適化された高速な勾配ブースティング実装を提供するため、機械学習開発者の間で人気があります。なぜなら、フルスタック機械学習開発者のほとんどが、これらのアルゴリズムを使用して機械学習の競争に勝っているからです。

エリ5

Eli5とは何ですか?

ほとんどの場合、機械学習モデルからの予測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、この課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、lighting、scikit-learn、sklearn-crfsuite ライブラリをサポートしています。上記のすべてのライブラリは、さまざまなタスクを実行するために使用できます。

Eli5はどこで使われますか?

• 短時間で大量の計算を必要とする数学アプリケーション
• Eli5 は、他の Python パッケージとの依存関係がある場合に重要な役割を果たします。
• さまざまな分野におけるレガシーアプリケーションと新しいアプローチの実装

サイパイ

SciPyとは何ですか?

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 ライブラリと SciPy スタックの違いを理解する必要があります。 SciPy ライブラリには、最適化、線形代数、積分、統計のため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、適切に文書化されています。

SciPy はどこで使われていますか?

SciPy は、NumPy を使用して数学関数を解くためのライブラリです。 SciPy は NumPy 配列を基本データ構造として使用し、線形代数、積分 (微積分)、常微分方程式の解法、信号処理など、科学プログラミングにおけるさまざまな一般的なタスク用のモジュールが付属しており、これらは SciPy で簡単に処理できます。

テアノ

Theanoとは何ですか?

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 ほど効率的ではありません。実稼働環境には適していないためです。

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

1. NumPy との緊密な統合: Theano コンパイルされた関数で NumPy 配列を完全に使用できるようになります。
2. GPU の透過的な使用: CPU よりもはるかに高速にデータ集約型の計算を実行します。
3. 効率的な記号微分化: Theano は 1 つ以上の入力の関数を微分します。
4. 速度と安定性が最適化されており、x が非常に小さい場合でも log(1+x) の正しい答えが得られます。これは、Theano の安定性を示す一例にすぎません。
5. 動的 C コード生成: これまでよりも高速に式を評価し、効率を大幅に向上します。
6. 広範な単体テストと自己検証: モデル内のさまざまな種類のエラーと曖昧さを検出し、診断します。

Theano はどこで使われていますか?

Theano 式の実際の構文は記号的であるため、通常のソフトウェア開発に慣れている初心者にとっては戸惑うかもしれません。具体的には、式は抽象的な方法で定義され、コンパイルされてから実際に計算に使用されます。

Theano は、ディープラーニングで使用される大規模なニューラル ネットワーク アルゴリズムに必要な計算の種類に合わせて特別に設計されています。これは最も古いライブラリの 1 つ (開発は 2007 年に開始) であり、ディープラーニングの研究開発における業界標準と見なされています。 Theano は現在、複数のニューラル ネットワーク プロジェクトで使用されており、その人気は時間とともに高まっています。

パンダ

パンダとは何ですか?

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。このライブラリの最大の特徴の 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、時系列機能のための組み込みメソッドが多数あります。これらの方法はすべて、優れた速度インジケーターを備えています。

パンダの特徴

Pandas を使用すると、データを操作するプロセスが容易になります。再インデックス、反復、ソート、集計、結合、視覚化などの操作のサポートは、Pandas のハイライトの 1 つです。

Pandasはどこで使われていますか?

現在、Pandas ライブラリには、数百の新機能、バグ修正、機能強化、API の変更を含むリリースが少なくなっています。 Pandas は、データのグループ化と並べ替え、メソッドを適用するための最も適切な出力の選択、カスタム型に対する操作の実行のサポートなどにより、これを改善します。

とりわけ、Pandas を使用する場合のハイライトはデータ分析です。ただし、他のライブラリやツールと併用すると、Pandas は高いレベルの機能性と優れた柔軟性を保証します。