2021 年のトップ 10 機械学習ライブラリ

今は人工知能爆発の時代です。AIと機械学習は広く普及しています。もちろん、機械学習の分野で最も人気のある言語はPythonです。 Python は、シンプルで使いやすく、管理しやすい言語であるため、特に機械学習の分野ではコミュニティから幅広く支持されています。多くのフレームワークは Python で書かれていたり、Python SDK を提供したりしています。誰もが簡単に学習して使用できるように、2021 年に最も人気のある Python 機械学習ライブラリをリストします。

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テンソルフロー

ウェブサイト: tensorflow.org
ソースコードリポジトリ: Github/tensorflow/tensorflow
開発者: Google Brain チーム
主な用途: ディープニューラルネットワーク

TensorFlow は、Google Brain チームによって開発された AI フレームワークであり、主にディープラーニングとニューラルネットワークに使用されます。 TF を使用すると、コンピューティングタスクを複数の CPU または GPU コア、さらには複数の GPU に簡単に分散できます。 TensorFlow の基本的な計算単位はテンソルです。テンソルは、N 次元データとその線形演算を格納できるコンテナとして定義できます。

パンダ

ウェブサイト: pandas.pydata.org
ソースコードリポジトリ: github/pandas-dev/pandas
開発者: オープンソースコミュニティ
主な用途: データの分析と操作

Pandas ライブラリは、主に数値データと時系列のデータ操作に使用されます。データフレームとシリーズを使用して、それぞれ 3 次元データと 2 次元データを定義します。 Pandas は、大規模なデータセットを高速に検索できるように、大規模なデータをインデックス化するオプションを提供します。データの再形成、ユーザー定義の軸を中心としたピボット、欠損データの処理、データセットのマージと結合、データフィルタリングオプションなどの機能を備えていることで知られています。

Pandas は大規模なデータセットに非常に便利で高速です。レコード数が 50k を超えると、そのパフォーマンスは Numpy を上回ります。 Excel のようなインタラクティブ性と Numpy のようなスピードを提供するため、データのクリーニングに関しては最適なライブラリです。また、外部ライブラリの助けを借りずに最小限のコードで DateTime を処理できる数少ない ML ライブラリの 1 つでもあります。

ナンピー

ウェブサイト: numpy.org
ソースコードリポジトリ: github/numpy/numpy
開発者: オープンソースコミュニティ
主な用途: 一般的なマトリックス処理

Numpy は、多次元データと複雑な数学関数を処理するために使用されます。 Numpy は、基本的な代数からフーリエ変換、ランダムシミュレーション、トポロジ操作に至るまでのタスクと機能を処理できる、Python 言語用の高速コンピューティングライブラリです。このライブラリのカーネルは C 言語で記述されており、一般的な Python コンピューティングライブラリよりも優れたパフォーマンスを備えています。レコード数がそれほど多くない場合は、インデックス作成の点では、Numpy 配列の方が Pandas シリーズよりも大幅に優れています。さらに、NumPy 配列は現在単一の CPU でのみサポートされているため、パフォーマンスは制限されます。

Numpy は学習コストが低く (前回の記事を参照)、使いやすく、最も人気のある機械学習ライブラリの 1 つです。

自然言語ツールキット (NLTK)

ウェブサイト: nltk.org
ソースコードリポジトリ: github/nltk/nltk
開発者: NLTK チーム
主な用途: 自然言語処理

これは広く使用されているテキスト分類および自然言語処理ライブラリです。文書内の語幹処理、見出し語化、タグ付け、キーワードの検索に使用できます。 NLTK は、感情、レビュー分析、テキスト分類、レビュー内のキーワードのチェック、テキストマイニング、人間の言語に関連するその他多くの操作などの高度な言語分析に使用できます。 NLTK では、認識と作成のためのモデルをトレーニングするためにテキスト処理が必要です。

サイキットラーン

ウェブサイト: scikit-learn.org
ソースコードリポジトリ: github/scikit-learn/scikit-learn
開発者: SkLearn.org
主な用途: 予測データ分析とデータモデリング

Scikit-learn は主に、回帰、分類、クラスタリング、モデル選択などのさまざまなデータモデリングの概念に使用されます。このライブラリは、Numpy、Scipy、matplotlib をベースに書かれています。 Scikit-learn は簡単に統合でき、特定の目標を達成するために他の機械学習ライブラリと拡張できます。たとえば、データ分析には Numpy と Pandas が使用され、視覚化には Plotly が使用されます。

ケラス

ウェブサイト: keras.io
ソースコードリポジトリ: github/keras-team/keras
開発者: さまざまな開発者
主な用途: ニューラルネットワーク計算

Keras は、特に AI ニューラルネットワークに重点を置いた Tensorflow ライブラリへの Python インターフェースを提供します。初期のリリースには、Theano、Microsoft Cognitive Platform、PlaidMl などの他のバックエンドもいくつか含まれていました。 Keras には、一般的に使用されるニューラルネットワーク用の標準ブロックのほか、画像やテキストの処理をより高速かつスムーズにするツールが含まれています。標準的なニューラルネットワークブロックに加えて、再帰ニューラルネットワークも提供します。

パイトーチ

ウェブサイト: pytorch.org
ソースコードリポジトリ: github/pytorch/pytorch
開発者: Facebook AI Lab (FAIR)
主な用途: ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータービジョン

Pytorch は、Lua 言語で実装された Torch 機械学習ライブラリに基づいて Facebook が開発した ML ライブラリです。このプロジェクトは、Python、C++、CUDA を組み合わせて書かれています。 PyTorch は、Python だけでなく、C や C++ などの一般的な言語の拡張機能もサポートしています。 TF の競合製品として、テンソルも使用しますが、学習が簡単で、Python との統合が優れています。このライブラリは NLP をサポートしていますが、主な焦点はディープラーニングモデルの開発とトレーニングにあります。

mlパック

ソースコードリポジトリ: github/mlpack/mlpack
開発者: コミュニティ、ジョージア工科大学サポート
主な用途: 複数の ML モデルとアルゴリズム

MlPack は主に C++ ベースの機械学習ライブラリであり、Python、R、Julia、Golang などの言語をサポートしています。 GMM、K 平均法、最小角度回帰、線形回帰など、ほぼすべてのよく知られた機械学習アルゴリズムとモデルをサポートするように設計されています。このライブラリを開発する際の主な焦点は、初心者のプログラマーでも問題なく理解して使用できるように、高速で拡張可能で理解しやすく、使いやすいライブラリにすることです。

オープンCV

ウェブサイト: opencv.org
ソースコードリポジトリ: github/opencv/opencv
開発者: Intel Corporation が開始
主な用途: コンピュータービジョン

OpenCV は、コンピュータービジョンと画像処理専用のオープンソースプラットフォームです。このライブラリには、コンピュータービジョンと機械学習専用の 2,500 を超えるアルゴリズムが含まれています。人間の動きを追跡し、動く物体を検出し、3D モデルを抽出し、画像をつなぎ合わせて高解像度の画像を作成し、AR の可能性を探求することができます。 OpenCV はさまざまな CCTV 監視で広く使用されており、大手カメラメーカーも OpenCV を使用して製品をよりスマートで使いやすくしています。

マトプロット

ウェブサイト: matplotlib.org/
ソースコードリポジトリ: github/matplotlib/matplotlib
開発者: Micheal Droettboom、コミュニティ
主な目的: データの視覚化

Matplotlib は Python で最も広く使用されているグラフィックライブラリです。 Python GUI ツールキットを使用してグラフとプロットを生成します。 Matplotlib は MATLAB のようなインターフェースも提供しており、ユーザーは MATLAB と同様のタスクを実行できます。このライブラリは無料のオープンソースであり、matplotlib API をさまざまな他のライブラリに拡張する多くの拡張インターフェースを備えています。