データサイエンスと機械学習のための珍しいPythonライブラリ

[51CTO.com オリジナル記事] この記事では、現在市場にあるデータサイエンスや機械学習に適した優れた Python ライブラリを包括的に紹介します。

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画像はPexelsより

テクノロジー コミュニティにおける現在の幅広い需要に応じて、この記事では、データ サイエンスと機械学習の実装に適した、市場にある優れた Python ソフトウェアに次の順序で焦点を当てます。

• データサイエンスと機械学習入門
• データサイエンスと機械学習に Python を使用する理由は何ですか?
• データサイエンスと機械学習のための Python ライブラリ

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データサイエンスと機械学習入門

周知のとおり、私たちはビッグデータの時代に生きており、データは機械モデルの開発を推進する「燃料」です。

実際には、データ サイエンスと機械学習はどちらもスキルであり、単なる 2 つの独立したテクノロジーではありません。

開発者には、データから実用的な洞察を得て、予測モデルを構築して問題を解決するスキルが求められます。

文字通りの定義では：

• データサイエンスは、実用的な問題を解決するためにデータから有用な情報を抽出するプロセスです。
• 機械学習は、大量のデータを提供して問題を解決するプロセスです。

両者の関係は次のように説明できます。機械学習はデータサイエンスの一部であり、機械学習アルゴリズムやその他の統計手法を使用して、データがビジネスにどのように影響し、発展するかを理解します。

データサイエンスと機械学習に Python を使用する理由は何ですか?

Python は、機械学習とデータサイエンスを実装するために使用される人気のプログラミング言語の中で第 1 位にランクされています。これはなぜでしょうか?

①習得が簡単：Pythonは非常にシンプルな構文を使用しており、簡単な計算を実行するために使用できます。

たとえば、複雑な計算プロセスに 2 つの文字列を追加して、複雑な機械学習モデルを構築します。

② コードが少ない: データサイエンスや機械学習の実装には多くのアルゴリズムが関係しますが、Python の定義済みパッケージのサポートにより、アルゴリズムをゼロから記述する必要がありません。

同時に、簡略化のために、Python は「コードしながらチェックする」方法も提供しており、これによりコードのテストの作業負荷が効果的に軽減されます。

③ ビルド済みのライブラリ：Python には、さまざまな機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを実装するために使用できる 100 を超えるビルド済みのライブラリがあります。

したがって、ユーザーはデータセットに対してアルゴリズムを実行するたびに、必要なパッケージを 1 つのコマンドでインストールしてロードするだけで済みます。

その中でも、より人気のあるビルド済みライブラリとしては、NumPy、Keras、Tensorflow、Pytorch などがあります。

④プラットフォームに依存しない: Pythonは、Windows、macOS、Linux、Unixなど複数のプラットフォームで実行できます。

PyInstaller などのパッケージを使用すると、コードをあるプラットフォームから別のプラットフォームに移動するときにすべての依存関係を処理できます。

⑤ 大規模なコミュニティサポート: Python には多数の支持者がいるだけでなく、さまざまなプログラマーが自分のエラーを投稿したり、互いに助け合ったりできる複数のコミュニティとフォーラムもあります。

データサイエンスと機械学習のための Python ライブラリ

Python が人工知能 (AI) や機械学習の分野で広く使用されている重要な理由の 1 つは、Python が何千もの組み込みライブラリを提供していることです。

これらのライブラリは、さまざまな組み込み関数とメソッドを通じて、データの分析、処理、整理、モデリングなどのタスクを簡単に実行できます。

以下では、次の種類のタスク ライブラリに焦点を当てます。

• 統計分析
• データの視覚化
• データモデリングと機械学習
• ディープラーニング
• 自然言語処理 (NLP)

統計分析

統計はデータサイエンスと機械学習の基礎です。すべての機械学習とディープラーニング (DL) アルゴリズムおよび関連技術は、統計学の基本原理と概念に基づいています。 Python は、統計分析専用のソフトウェア ライブラリを多数提供しています。

ここでは、複雑な統計計算を実行できる推奨パッケージと組み込み関数に焦点を当てます。

彼らです：

• ナンピ
• サイパイ
• パンダ
• 統計モデル

①NumPy

NumPy、または Numerical Python は、最もよく使用される Python ライブラリの 1 つです。このライブラリの主な機能は次のとおりです。数学的および論理的演算のための多次元配列のサポート。

ユーザーは、NumPy を使用して、画像や音波タイプの実数の多次元配列のインデックス作成、並べ替え、再形成、転送を行うことができます。

NumPy の特定の機能のリストは次のとおりです。

単純なものから複雑なものまで、数学的および科学的計算を実行します。

多次元配列オブジェクトに対する強力なサポートと、配列要素を操作するための関数とメソッドのコレクション。

フーリエ変換およびデータ処理ルーチンを提供します。

線形回帰、ロジスティック回帰、ナイーブベイズなどの機械学習アルゴリズムに必要な線形代数計算を実行します。

②SciPy

NumPy 上に構築された SciPy ライブラリは、サブパッケージのコレクションです。統計分析に関連するさまざまな基本的な問題の解決に役立ちます。

SciPy は NumPy ライブラリを使用して定義された配列要素の処理に適しているため、NumPy を使用して完了できない数式の計算に使用されることがよくあります。

SciPy の具体的な機能のリストは次のとおりです。

• NumPy 配列を操作して、数値積分および最適化手法のためのプラットフォームを提供します。
• ベクトル量子化、フーリエ変換、積分、補間などのサブパッケージのコレクションが付属しています。
• 線形代数関数の完全なスタックが提供されます。これらの関数は、k-means などのアルゴリズムを使用したクラスタリングなどの高度な計算を実行できます。
• 信号処理、データ構造、数値アルゴリズム、スパース行列の作成をサポートします。

③パンダ

もう一つの重要な統計ライブラリとして、Pandas は主に統計、金融、経済、データ分析などの幅広い分野で使用されています。

ソフトウェア ライブラリは、主に NumPy 配列を使用して Pandas データ オブジェクトを処理します。結局のところ、NumPy、Pandas、SciPy は科学計算とデータ処理を実行する上で深く相互依存しています。

Pandas の機能のリストは次のとおりです。

• 定義済みインデックスとカスタム インデックスを使用して、有効な DataFrame オブジェクトをすばやく作成します。
• 大規模なデータセットを処理し、サブセット化、スライス、インデックス作成などの操作を実行するために使用できます。
• Excel グラフを作成したり、記述的統計分析、データ ラングリング、変換、操作、視覚化などの複雑なデータ分析タスクを実行するための組み込み関数を提供します。
• 時系列データの処理をサポートします。

私の意見では、Pandas は大量のデータを処理するための優れたライブラリであり、NumPy は多次元配列を優れた方法でサポートしており、Scipy はほとんどの統計分析タスクを実行するためのサブパッケージのセットを提供しています。

④統計モデル

NumPy と SciPy 上に構築された StatsModels Python パッケージは、統計モデルの作成、データ処理、モデル評価に最適です。

NumPy 配列と SciPy ライブラリの科学モデルを使用するだけでなく、効率的なデータ処理のために Pandas と統合することもできます。 StatsModels は、統計計算、統計テスト、データ探索に優れています。

StatsModels の具体的な機能のリストは次のとおりです。

• NumPy および SciPy ライブラリのギャップを埋め、統計テストと仮説検定を実行できます。
• より優れた統計分析を容易にするために、R スタイルの式の実装が提供されています。統計学者は引き続き R 言語を使用できます。
• 統計計算を幅広くサポートできるため、一般化線形モデル (GLM) や通常の最小二乗線形回帰 (OLM) モデルの実装によく使用されます。
• 仮説検定（帰無理論）を含む統計検定をサポートします。

データの視覚化

データの視覚化とは、データから得た重要な洞察をグラフィックを通じて効果的に表現するプロセスです。これには、さまざまなデータ変数間の相関関係を調査するためのグラフ、チャート、マインド マップ、ヒート マップ、ヒストグラム、密度マップなどの形式が含まれます。

ここでは、組み込み関数を使用してさまざまなデータ間の依存関係を調査できる Python データ視覚化パッケージに焦点を当てます。

彼らです：

• マトプロット
• シーボーン
• プロットリー
• ボケ

①Matplotlib

Matplotlib は、Python で最も基本的なデータ視覚化パッケージです。ヒストグラム、棒グラフ、パワースペクトル、エラープロットなど、さまざまな種類のグラフをサポートします。

この 2D グラフィック ライブラリを使用すると、ユーザーは探索的データ分析 (EDA) に不可欠な、明確で簡潔なさまざまなグラフィックを生成できます。

Matplotlib の特定の機能のリストは次のとおりです。

• ユーザーは、適切な線のスタイル、フォント スタイル、フォーマットされた軸、およびその他の関数を Matplotlib で選択して、さまざまなグラフィックスを簡単に描画できます。
• 定量的な情報を推測するためのツールとして、グラフを作成することで、ユーザーが傾向やパターンを理解し、関連性を把握するのに役立ちます。
• Matplotlib パッケージの最も優れた機能の 1 つは、MATLAB に非常によく似たユーザー インターフェイスを提供する Pyplot モジュールです。
• Tkinter、wxPython、Qt などの GUI ツールを通じてグラフィックスをアプリケーションに統合できるオブジェクト指向 API モジュールを提供します。

②シーボーン

Seaborn は Matplotlib ライブラリに基づいていますが、Matplotlib と比較して、より魅力的で説明的な統計チャートを作成するために使用できます。

Seaborn は、データ視覚化の広範なサポートを提供することに加えて、複数の変数間の関係を調査するために使用できるデータセット用の組み込み API も備えています。

Seaborn の具体的な機能のリストは次のとおりです。

• 単変量および二変量データ ポイントを分析および視覚化でき、現在のデータを他のデータ サブセットと比較するオプションもあります。
• さまざまなターゲット変数の線形回帰モデルは、自動統計推定とグラフ表現をサポートします。
• 高レベルの抽象関数の実装を提供することで、複数のプロットグリッドの複雑な視覚化を構築できます。
• Matplotlib プロットは、さまざまな組み込みテーマを使用してスタイル設定および作成できます。

③プロットリー

よく知られているグラフィカル Python ライブラリの 1 つである Ploty は、インタラクティブなグラフィックスを使用して、ユーザーがターゲット変数と予測変数間の依存関係を理解し​​やすくします。

統計を分析および視覚化し、財務、ビジネス、科学データの明確なグラフ、サブプロット、ヒート マップ、3D チャートを生成するために使用できます。

Ploty の機能のリストは次のとおりです。

• 3D チャート、科学および統計グラフ、SVG マップなど、30 種類を超えるチャート タイプを備え、明確な視覚化を実現します。
• Python API を使用すると、チャート、グラフ、テキスト、Web 画像で構成されるパブリック/プライベート ダッシュボードを作成できます。
• JSON 形式でシリアル化された視覚化イメージを作成でき、ユーザーは R、MATLAB、Julia などのさまざまなプラットフォームで簡単にアクセスできます。
• Plotly Grid と呼ばれる組み込み API を通じて、ユーザーはデータを Ploty 環境に直接インポートできます。

④ボケ

Bokeh は、Web ブラウザー向けの説明的なグラフィカル表現を構築するための、Python で最もインタラクティブなライブラリの 1 つです。

膨大なデータセットを簡単に処理し、幅広い EDA の実行に役立つ汎用グラフを構築できます。

明確に定義された機能により、Bokeh ではインタラクティブなチャート、ダッシュボード、データ アプリケーションを構築できます。

Bokeh の機能のリストは次のとおりです。

• ユーザーは簡単なコマンドを使用して複雑な統計チャートを素早く作成できます。
• HTML、ノートブック、サーバー出力をサポートします。また、R、Python、Lua、Julia など、複数の言語のバインディングもサポートしています。
• Flask および Django との統合により、アプリケーション上で特定の視覚化を表現できます。
• 視覚化ファイルのサポートを提供することで、ユーザーはそれらを Matplotlib、Seaborn、ggplot などの他のライブラリに変換できます。

機械学習

結果を正確に予測し、特定の問題を解決できる機械学習モデルを作成することは、あらゆるデータ サイエンス プロジェクトの最も重要な部分です。

ただし、機械学習やディープラーニングを実装するには、多くの場合、数千行のコードが必要になります。ニューラル ネットワークを使用して複雑な問題を解決する必要がある場合、対応するモデルはより複雑になります。

幸いなことに、Python に付属するさまざまなソフトウェア パッケージを使用すると、アルゴリズムを記述することなく、さまざまな機械学習技術アプリケーションを簡単に実装できます。

ここでは、組み込み関数を通じてさまざまな機械学習アルゴリズムを実装するために強く推奨される機械学習パッケージに焦点を当てます。

彼らです：

• サイキットラーン
• XGBoost
• エリ5

①Scikit-learn

データ モデリングとモデル評価用の Python ライブラリの 1 つである Scikit-learn には、さまざまな教師ありおよび教師なし機械学習アルゴリズムが付属しています。

同時に、アンサンブル学習とブースティング機械学習の明確な定義にも使用できます。

Scikit-learn の機能のリストは次のとおりです。

標準データセット（Iris や Boston House Price など）を提供することで、ユーザーが機械学習を実施するのに役立ちます。

さまざまなファイルに対する解析、クラスタリング、分類、回帰、異常検出などの教師ありおよび教師なし機械学習を実行するための組み込みメソッド。

データ内の重要な属性を識別するのに役立つ特徴抽出および特徴選択の組み込み関数が付属しています。

クロス検証を実行し、モデルのパフォーマンスを最適化し、さまざまなパラメータを調整することで、モデルのパフォーマンスを評価するさまざまな方法を提供します。

②XGBoost

XGBoost は「Extreme Gradient Boosting」の略で、Boosting 機械学習クラス Python パッケージに属します。 XGBoost は勾配ブースティングを通じて、機械学習モデルのパフォーマンスと精度を向上させることができます。

XGBoost の機能のリストは次のとおりです。

C++ で記述された XGBoost は、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるための最も高速かつ効果的なソフトウェア ライブラリの 1 つと考えられています。

XGBoost のコアアルゴリズムは並列化可能なので、マルチコアコンピュータのパフォーマンスを効果的に活用できます。同時に、XGBoost は大規模なデータセットを処理することもでき、複数のデータセットにわたってネットワーク作業を実行することもできます。

クロス検証、パラメータ調整、正規化、欠損値の処理を実行するための内部パラメータを提供し、Scikit-learn と互換性のある API も提供します。

XGBoost は、トップレベルのデータサイエンスや機械学習のコンテストでよく使用されているため、他のアルゴリズムよりも優れていると広く考えられています。

③エリ5

ELI5 は、機械学習モデルのパフォーマンスの向上に重点を置いた別の Python ライブラリです。比較的新しいため、機械学習モデルの精度を向上させるために、XGBoost、LightGBM、CatBoost と一緒に使用されることが多いです。

ELI5 の具体的な機能の一覧は次のとおりです。

• Scikit-learn パッケージとの統合を提供し、特徴の重要性を特徴付け、決定木とツリーベースのアンサンブルからの予測を解釈します。
• XGBClassifier、XGBRegressor、LGBMClassifier、LGBMRegressor、CatBoostClassifier、CatBoostRegressor、および Catboost によって行われた予測を分析および解釈する機能。
• さまざまなアルゴリズムの実装をサポートし、ブラックボックス モデルの検査を可能にします。 TextExplainer モジュールは、テキスト分類器によって行われた予測を説明できます。
• 線形回帰器と分類器によって与えられた Scikit-learn 一般線形モデル (GLM) の重みと予測を分析するのに役立ちます。

ディープラーニング

機械学習と人工知能の進化は、ディープラーニングと切り離せません。ディープラーニングを導入することで、複雑なモデルを構築し、膨大なデータセットを処理できるようになります。

Python が提供するさまざまなディープラーニング パッケージを使用すると、さまざまな効率的なニューラル ネットワークを簡単に構築できます。

ここでは、組み込み関数を通じて複雑なニューラル ネットワークを実装するために強く推奨されるディープラーニング パッケージに焦点を当てます。

彼らです：

• テンソルフロー
• ピトーチ
• ケラス

①テンソルフロー

ディープラーニング用の Python ライブラリの 1 つである TensorFlow は、さまざまなタスクにわたるデータフロー プログラミングに使用できるオープン ソース ライブラリです。

TensorFlow は、シンボリック数学ライブラリを使用して、強力で正確なニューラル ネットワークを構築します。直感的なマルチプラットフォーム プログラミング インターフェイスを提供し、さまざまな分野で高度なスケーラビリティを実現します。

TensorFlow の具体的な機能のリストは次のとおりです。

• 大規模なプロジェクトやデータ セット向けに複数のニューラル ネットワークを構築およびトレーニングできます。
• ニューラル ネットワークのサポートに加えて、統計分析を実行するためのさまざまな機能とメソッドも提供します。たとえば、確率モデルやベイジアン ネットワーク (Bernoulli、Chi2、Uniform、Gamma など) を作成するための組み込み関数が付属しています。
• TensorFlow は、重みとバイアスに対して階層的な操作を実行できる階層コンポーネントを提供し、正規化手法 (バッチ正規化、ドロップアウトなど) を実装することでモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
• TensorBoard と呼ばれるビジュアライザーが付属しており、インタラクティブで視覚的なグラフを作成して、データ機能の依存関係を理解することができます。

②ピトーチ

Pytorch は、大規模なデータセットにディープラーニング技術とニューラル ネットワークを実装するために使用できる、Python ベースのオープン ソースの科学計算パッケージです。

Facebook はこのソフトウェア ライブラリを使用して、顔認識や自動タグ付けなどのタスクを可能にするニューラル ネットワークを開発しています。

Pytorch の具体的な機能のリストは次のとおりです。

• 他のデータ サイエンスおよび機械学習フレームワークと統合できる、使いやすい API を提供します。
• NumPy と同様に、Pytorch は Tensor と呼ばれる多次元配列を提供し、GPU で使用できます。
• 大規模なニューラル ネットワークをモデル化できるだけでなく、統計分析に使用できる 200 を超える数学演算をサポートするインターフェイスも提供します。
• そのコードは各ノードで実行され、動的な計算グラフを作成します。これにより、時系列分析が支援され、リアルタイムで売上を予測できます。

③ケラス

Python の優れたディープラーニング ライブラリの 1 つである Keras は、ニューラル ネットワークの構築、分析、評価、改善のための包括的なサポートを提供できます。

Keras は、Theano および TensorFlow Python ライブラリ上に構築されています。複雑で大規模なディープラーニング モデルの構築に必要なさまざまな追加機能を提供します。

Keras の機能のリストは次のとおりです。

• 完全接続、畳み込み、プーリング、再帰、埋め込みなど、あらゆるタイプのニューラル ネットワークの構築をサポートします。さまざまなモデルをさらに組み合わせて、大規模なデータセットや問題に対応する完全なニューラル ネットワークを作成する機能。
• レイヤーとターゲットの定義、アクティベーション関数など、ニューラル ネットワーク計算を実行するための組み込み関数があり、オプティマイザーと多数のツールを使用して画像とテキスト データを簡単に処理できます。
• MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、ResNet など、いくつかの前処理済みデータセットとトレーニング済みモデルが付属しています。
• 新しい関数やメソッドなどのモジュールを簡単に拡張してサポートできます。

自然言語処理

Google は Alexa を使用してユーザーが何を検索しているかを正確に予測し、Siri などの他のチャットボットの背後では自然言語処理 (NLP) テクノロジが使用されています。

NLP は AI システムの設計において大きな役割を果たします。このシステムは、人間の言語とコンピューター間の相互作用を説明するのに役立ちます。

ここでは、組み込み関数を通じて高度な AI システムを実装するために強く推奨される自然言語処理パッケージに焦点を当てます。

彼らです：

• ナタリー
• スパシー
• ゲンシム

①NLTK（自然言語ツールキット）

NLTK は、人間の言語と行動を分析するための優れた Python パッケージと考えられています。ほとんどのデータ サイエンティストの第一選択肢である NLTK ライブラリは、使いやすいインターフェイスを提供し、人間の相互作用を説明したり、推奨エンジンなどの AI システムを構築したりするのに役立つ 50 を超えるコーパスと語彙リソースが含まれています。

以下は NLTK の具体的な機能の一覧です。

• テキスト分析のための分類、タグ付け、ステミング、解析、および意味的推論のためのデータおよびテキスト処理方法の完全なセットを提供します。
• テキストを分類し、人間の発話における行動の傾向やパターンを見つけるための複雑なシステムの構築に役立つ、産業用 NLP ライブラリのラッパーが含まれています。
• 計算言語学を実装するための包括的なガイドと、初心者プログラマーが NLP を使い始めるのに役立つ完全な API ドキュメント ガイドが付属しています。
• 大規模なユーザーと専門家のコミュニティがあり、計算言語学に Python を使用する方法を学ぶための包括的なチュートリアルとクイック ガイドを提供しています。

②スパシー

無料の Python オープンソース ライブラリである spaCy は、高度な自然言語処理 (NLP) 関連テクノロジを実装するために使用できます。

大量のテキストを扱う場合、spaCy を使用すると、テキストの形態論的な意味を理解し、それを人間が理解できる言語に分類する方法を簡単に理解できます。

spaCy の機能のリストは次のとおりです。

• 言語計算に加えて、spaCy は、ユーザーが単語の意味をよりよく理解できるように、さまざまな統計モデルを構築、トレーニング、テストするための個別のモジュールも提供します。
• 文章の文法構造の分析を支援するために、さまざまな言語注釈が組み込まれています。これは、さまざまなテストを理解するのに役立つだけでなく、文中のさまざまな単語間の関係を見つけるのにも役立ちます。
• 略語や複数の句読点を含む複雑にネストされたトークンをトークン化するために使用できます。
• spaCy は、強力な機能と効率性に加え、51 を超える言語もサポートしています。

③ゲンシム

Gensim は、大規模なドキュメントやテキストから意味トピックを抽出し、統計モデルと言語計算を通じて処理し、人間の行動を分析および予測することを目的とした、もう 1 つのオープン ソース Python パッケージです。

生データであろうと非構造化データであろうと、膨大なデータセットを処理して対処する機能を備えています。

Genism の機能のリストは次のとおりです。

• 各単語の統計的意味を理解することで、効果的な分類ドキュメント モデルを構築できます。
• Word2Vec、FastText、潜在的意味解析などのテキスト処理アルゴリズムが搭載されています。
• これらのアルゴリズムは、文書内の統計的な共起パターンを調査し、不要な単語を除外して重要な特徴のみを含むモデルを構築します。
• インポート用の I/O ラッパーとリーダーを提供し、複数のデータ形式をサポートします。
• シンプルで直感的なインターフェースなので、初心者でも簡単に試すことができます。同時に、API の学習曲線は比較的緩やかであるため、あらゆる分野の開発者の間で非常に人気があります。

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