人工知能タスクに知っておくべき 11 個の Python ライブラリ

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この記事はWeChatのパブリックアカウント「Python Society」から転載されたもので、著者はHuangwei AIです。この記事を転載する場合は、Python Society の公式アカウントにご連絡ください。

序文

Python がデータ サイエンスにとって非常に重要な理由の 1 つは、データ分析と視覚化のライブラリが膨大にあることです。この記事では、最も人気のあるもののいくつかについて説明します。

1.テンソルフロー

Google が開発した TensorFlow ディープラーニング フレームワークは、間違いなくニューラル ネットワークをトレーニングするための最も人気のあるツールです。 Google は、Gmail や Google 翻訳などの大規模なサービスを実装するために、このフレームワークを積極的に使用しています。 TensorFlow は、Uber、Airbnb、Xiaomi、Dropbox などのブランドで使用されています。

• TensorFlow を使用すると、ニューラル ネットワークの各部分を視覚化できます。
• Tensorflow モジュールは独立して作成できます。
• TensorFlow を使用すると、CPU と GPU の両方でニューラル ネットワークをトレーニングできます。
• 配信学習プロセス。
• 大規模なチームが継続的に安定性の向上と新機能の開発に取り組んでいます。

2. サイキットラーン

Scikit-Learn は、Python、C、C++ で書かれた人気の機械学習ライブラリです。汎用的な代替手段を使用して、機械学習における従来の問題を解決します。産業システムや科学研究に使用されます。

幅広い教師あり学習および教師なし学習アルゴリズム。

Scikit-learn は機械学習アルゴリズムに特化しています。読み込み、処理、データ操作、視覚化はライブラリのタスクには含まれません。

大規模なコミュニティと詳細なドキュメント。

3. ナンバリング

NumPy は、機械学習用の最も人気のある Python ライブラリの 1 つです。 TensorFlow やその他のライブラリは、多次元配列に対する操作を実行するためにこれを内部的に使用します。

インタプリタ言語 (Python) で実装された数学アルゴリズムは、コンパイル言語で実装されたものよりもはるかに遅くなることがよくあります。 NumPy ライブラリは、多次元配列に最適化された計算アルゴリズムの実装を提供します。

4. ケラス

ディープラーニング モデルをすばやく簡単に構築する必要がある場合、Keras は最適な選択肢です。 P は、TensorFlow および Theano フレームワークへのアドオンです。このライブラリは、ディープラーニング ネットワークの操作を対象としており、コンパクト、モジュール式、拡張可能になるように設計されています。 Keras は、計算バックエンドとして使用される科学計算ライブラリに関係なく、ニューラル ネットワークを簡単に構築できる、高レベルで直感的な抽象化のセットを提供します。

• 優れた性能を発揮する CPU と GPU。
• 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おり、組み合わせてより複雑なモデルを構築できます。
• プラットフォームは完全に Python で記述されているため、標準のデバッグ ツールを使用できます。

5. パイトーチ

PyTorch は、ニューラル ネットワークを扱うための最良の選択肢の 1 つであり、TensorFlow の長年のライバルです。主に Facebook の人工知能グループによって開発されました。 PyTorch は、Generative Adversarial Networking におけるディープラーニング フレームワークとして使用されます。 PyTorch で独自の GAN を作成する方法を学びます。

• シンプルな GPU サポート。
• GPU モードでは、PyTorch は高品質の最適化を提供し、C++ API ランタイム環境を備えています。
• 非同期計算実行をサポートします。
• ONNX ベースのフレームワーク、レンダラー、ランタイムへの直接アクセス。

6. ライトGBM

LightGBM は勾配ブースティング フレームワークであり、Kaggle コンペティションで最も人気のあるアルゴリズムの 1 つです。勾配ブースティングは、分類および回帰問題のための機械学習手法であり、予測モデルのアンサンブル（通常は決定木）の形式で予測モデルを構築します。

• 学習速度が速く、効率が高い。
• メモリ消費量が少ない。
• 並列コンピューティングと GPU コンピューティングをサポートします。
• 大量のデータを処理できます。

7. パンダ

Pandas は、データを操作するための高レベルの構造と、データを分析するための幅広いツールを提供するライブラリです。このライブラリを使用すると、データの並べ替えやグループ化、欠損データや時系列の処理など、多くの複雑なコマンドを少量のコードで実行できます。すべてのデータはデータ フレーム テーブルの形式で表示されます。

8. サイパイ

SciPy は、機械学習タスクを含む科学および工学コンピューティングに不可欠です。

• 機能: 関数の最小値と最大値の検索、積分の計算、特殊関数のサポート、信号と画像処理、微分方程式の解など。
• SciPy は NumPy と密接に関連しているため、NumPy 配列はデフォルトでサポートされています。
• SciPy ライブラリは、HDF5 ファイル内の大量のデータを管理するために設計された階層型データベースである PyTables と対話できます。

9. イーライ5

Eli5 は、統合 API を使用して機械学習モデルを視覚化およびデバッグするための Python ライブラリです。これには、scikit-learn、Keras、前述の LightGBM、XGBoost、lightning、CatBoost など、いくつかの ML フレームワークとライブラリのサポートが組み込まれています。

10. ナラティカ

NLTK は、自然言語の記号処理と統計処理のためのライブラリとプログラムのセットです。このパッケージには、このパッケージで実行できる自然言語処理タスクの背後にある概念を説明する書籍を含む広範なドキュメントが付属しています。

11. 枕

Pillow は、PIL (Python Image Library) 画像ライブラリの改良版です。複数のファイルタイプをサポート: PDF、WebP、PCX、PNG、JPEG、GIF、PSD、WebP、PCX、GIF、IM、EPS、ICO、BMP など。コンピューター ビジョン タスクに使用できるフィルタリング ツールは多数あります。