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知っておく必要のある機械学習用の上位8つ以上のPythonライブラリ
機械学習で学習する上位8つ以上のPythonライブラリは、TensorFlow、Scikit-learn、Numpy、Keras、PyTorch、LightGBM、Eli5、SciPy、Theano、Pandasです。
Pythonはさまざまな目的に役立つライブラリの海であり、Python開発者として、最高のライブラリについて十分な知識を持っている必要があります。これを支援するために、機械学習用の上位10個のPythonライブラリを紹介する記事を次に示します。
序章
Pythonは、最も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りました。
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、その1つは、ユーザーが操作できるライブラリのコレクションが驚くほど多いことです。
Pythonが人気がある理由に関するいくつかの重要な理由は次のとおりです。
- Pythonには膨大な数のライブラリのコレクションがあります。
- Pythonは、その単純さと容易さのために、初心者レベルのプログラミング言語です。
- Pythonの開発から展開、保守まで、開発者の生産性を高める必要があります。
- 移植性は、Pythonが非常に人気があるもう1つの理由です。
- Pythonのプログラミング構文は習得が簡単で、C、Java、およびC++と比較すると高水準です。
したがって、わずか数行のコードで新しいアプリケーションが作成されます。
Pythonのシンプルさは、機械学習用の新しいライブラリを作成するために多くの開発者を魅了しています。ライブラリの膨大なコレクションのために、Pythonは機械学習の専門家の間で非常に人気が高まっています。
したがって、Pythonライブラリのトップ10ブログの最初のライブラリはTensorFlowです。
TensorFlow
TensorFlowとは何ですか？
現在Pythonで機械学習プロジェクトに取り組んでいる場合は、TensorFlowとして知られるこの人気のあるオープンソースライブラリについて聞いたことがあるかもしれません。
このライブラリは、BrainTeamと共同でGoogleによって開発されました。TensorFlowは、機械学習用のほぼすべてのGoogleアプリケーションの一部です。
TensorFlowは、多数のテンソル操作を含む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をテンソルの一連の操作として使用して実装できます。さらに、テンソルはデータを表すN次元行列です。
TensorFlowの機能
TensorFlowは速度が最適化されており、XLAなどの手法を利用して線形代数をすばやく操作します。
1.レスポンシブコンストラクト
TensorFlowを使用すると、 Numpy または SciKitを使用している間はオプションではない、グラフのすべての部分を簡単に視覚化できます 。
2.柔軟
非常に重要なTensorflow機能の1つは、操作性に柔軟性があることです。つまり、モジュール性があり、スタンドアロンにしたい部分があり、そのオプションを提供します。
3.簡単に訓練可能
分散コンピューティング用のGPUだけでなくCPUでも簡単にトレーニングできます 。
4.並列ニューラルネットワークトレーニング
TensorFlow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という意味でパイプラインを提供し、大規模システムでモデルを非常に効率的にします。
5.大規模なコミュニティ
言うまでもなく、Googleによって開発された場合、安定性の向上に継続的に取り組んでいるソフトウェアエンジニアの大規模なチームがすでに存在します。
6.オープンソース
この機械学習ライブラリの最も優れている点は、オープンソースであるため、インターネットに接続している限り、誰でも使用できることです。
TensorFlowの使用？
TensorFlowを毎日使用していますが、GoogleVoiceSearchやGooglePhotosなどのアプリケーションで間接的に使用しています。これらはTensorFlowのアプリケーションです。
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、Pythonのフロントエンドは複雑です。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文字通り無制限であり、それがTensorFlowの美しさです。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次はScikit-Learn！
Scikit-Learn
Scikit-learnとは何ですか？
これは、NumPyとSciPyに関連付けられているPythonライブラリです。複雑なデータを処理するための最良のライブラリの1つと見なされています。
このライブラリには多くの変更が加えられています。1つの変更は相互検証機能であり、複数のメトリックを使用する機能を提供します。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は、いくつかの小さな改善を受けています。
Scikit-Learnの機能
1.相互検証： 見えないデータの教師ありモデルの精度をチェックするためのさまざまな方法があります。
2.教師なし学習アルゴリズム： この場合も、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まで、さまざまなアルゴリズムが提供されています。
3.特徴抽出： 画像やテキストから特徴を抽出するのに便利です（例：Bag of words）
Scikit-Learnはどこで使用していますか？
これには、次元削減、分類、回帰、クラスタリング、モデル選択など、標準的な機械学習とデータマイニングタスクを実装するための多数のアルゴリズムが含まれています。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、Numpyです！
ゴツゴツ
Numpyとは何ですか？
Numpyは、Pythonで最も人気のある機械学習ライブラリの1つと見なされています。
TensorFlowおよびその他のライブラリは、Tensorで複数の操作を実行するためにNumpyを内部的に使用します。アレイインターフェースは、Numpyの最高かつ最も重要な機能です。
Numpyの特徴
- インタラクティブ： Numpyは非常にインタラクティブで使いやすいです。
- 数学：複雑な数学の実装を非常に簡単にします。
- 直感的：コーディングが非常に簡単になり、概念を理解するのも簡単になります。
- 多くの相互作用：広く使用されているため、多くのオープンソースの貢献があります。
Numpyの使用？
このインターフェースは、画像、音波、およびその他のバイナリ生ストリームをN次元の実数の配列として表現するために利用できます。
機械学習用にこのライブラリを実装するには、フルスタック開発者にとってNumpyの知識が重要です。
次は、この「Pythonライブラリのトップ10」ブログに、Kerasがあります。
ケラス
Kerasとは何ですか？
Kerasは、Pythonで最もクールな機械学習ライブラリの1つと見なされています。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に最適なユーティリティもいくつか提供しています。
バックエンドでは、KerasはTheanoまたはTensorFlowのいずれかを内部で使用します。CNTKのような最も人気のあるニューラルネットワークのいくつかも使用できます。Kerasは、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、それを使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の機能
- CPUとGPUの両方でスムーズに動作します。
- Kerasは、完全に接続された、畳み込み、プーリング、反復、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できます。
- Kerasは本質的にモジュール式であり、非常に表現力があり、柔軟性があり、革新的な研究に適しています。
- Kerasは完全にPythonベースのフレームワークであり、デバッグと探索が簡単になります。
Kerasはどこで使用していますか？
あなたはすでにKerasで構築された機能と常に対話しています—それはNetflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、Square、および他の多くで使用されています。ディープラーニングを製品の中心に据えているスタートアップの間で特に人気があります。
Kerasには、レイヤー、目的、活性化関数、オプティマイザー、画像やテキストデータの操作を容易にするツールのホストなど、一般的に使用されるニューラルネットワークビルディングブロックの多数の実装が含まれています。
さらに、MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、ResNetなどの多くの前処理されたデータセットと事前トレーニングされたモデルを提供します。
Kerasは、ディープラーニングの研究者の間でも人気があり、2位にランクインしています。Kerasは、特にCERNやNASA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。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、PyTorchです！
PyTorch
PyTorchとは何ですか？
PyTorchは、開発者がGPUの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最大の機械学習ライブラリです。これ以外に、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を提供します。
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マシンライブラリであるTorchに基づいています。
このPythonのマシンライブラリは2017年に導入され、その開始以来、ライブラリは人気を博し、ますます多くの機械学習開発者を魅了しています。
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、イーガーモードでの使いやすさと柔軟性を提供すると同時に、C ++ランタイム環境での速度、最適化、および機能のためにグラフ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とピアツーピア通信の非同期実行のネイティブサポートを利用して、研究と本番の両方でパフォーマンスを最適化します。
Python First
PyTorchは、モノリシックC++フレームワークへのPythonバインディングではありません。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で使用できます。
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の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のアプリケーション？
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。
これは主にFacebookの人工知能研究グループによって開発されており、確率的プログラミング用のUberの「Pyro」ソフトウェアがその上に構築されています。
PyTorchはさまざまな点でTensorFlowを上回っており、最近注目を集めています。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、LightGBMです！
LightGBM
LightGBMとは何ですか？
勾配ブースティングは、最も人気のある機械学習ライブラリの1つであり、開発者が再定義された基本モデル、つまり決定木を使用して新しいアルゴリズムを構築するのに役立ちます。したがって、このメソッドを高速かつ効率的に実装するために利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、および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つ競合他社であり、ほぼ同様の方法で利用できます。
LightGBMの機能
非常に高速な計算により、高い生産効率が保証されます。
直感的であるため、ユーザーフレンドリーになります。
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。
NaN値やその他の正規値を考慮しても、エラーは発生しません。
LightGBMのアプリケーションは何ですか？
これらのライブラリは、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の実装を提供し、機械学習開発者の間で人気があります。機械学習のフルスタック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コンテストで優勝したためです。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、Eli5です！
Eli5
Eli5とは何ですか？
ほとんどの場合、機械学習モデルの予測結果は正確ではありません。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。これは、視覚化とすべての機械学習モデルのデバッグの組み合わせであり、アルゴリズムのすべての作業ステップを追跡します。
Eli5の機能
さらに、Eli5は、wotherライブラリXGBoost、lightning、scikit-learn、およびsklearn-crfsuiteライブラリをサポートしています。
Eli5のアプリケーションは何ですか？
短時間で多く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。
レガシーアプリケーションとさまざまな分野での新しい方法論の実装。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、SciPyです！
SciPy
SciPyとは何ですか？
SciPyは、アプリケーション開発者とエンジニア向けの機械学習ライブラリです。ただし、SciPyライブラリとSciPyスタックの違いを知る必要があります。SciPyライブラリには、最適化、線形代数、統合、および統計のためのモジュールが含まれています。
SciPyの機能
SciPyライブラリの主な機能は、NumPyを使用して開発されており、その配列がNumPyを最大限に活用していることです。
さらに、SciPyは、最適化、数値積分、およびその特定のサブモジュールを使用する他の多くのようなすべての効率的な数値ルーチンを提供します。
SciPyのすべてのサブモジュールのすべての機能は十分に文書化されています。
SciPyのアプリケーション？
SciPyは、数学関数を解く目的でNumPyを使用するライブラリです。SciPyは、基本的なデータ構造としてNumPy配列を使用し、科学プログラミングで一般的に使用されるさまざまなタスク用のモジュールが付属しています。
線形代数、積分（微積分）、常微分方程式の解法、信号処理などのタスクは、SciPyによって簡単に実行されます。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、Theanoです！
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と同様に機能しますが、TensorFlowほど効率的ではありません。実稼働環境に適合できないためです。
さらに、Theanoは、TensorFlowと同様に、分散環境または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でコンパイルされた関数で完全にNumPy配列を使用する機能。
- 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。
- 効率的なシンボリック微分 – Theanoは、1つまたは複数の入力を持つ関数の導関数を実行します。
- 速度と安定性の最適化– 非常に小さい
log(1+x)場合でも 正しい答えを得る ことができます。xこれは、Theanoの安定性を示す例の1つにすぎません。 - 動的Cコード生成 –これまでになく高速に式を評価することにより、効率が大幅に向上します。
- 広範な単体テストと自己検証 –モデル内の複数のタイプのエラーとあいまいさを検出および診断します。
Theanoはどこで使用していますか？
Theano式の実際の構文はシンボリックであり、通常のソフトウェア開発に慣れている初心者には当てはまらない可能性があります。具体的には、式は抽象的な意味で定義され、コンパイルされ、後で実際に計算に使用されます。
特に、ディープラーニングの大規模ニューラルネットワークアルゴリズムの計算の種類を処理します。これは、この種の最初のライブラリの1つであり（開発は2007年に開始されました）、ディープラーニングの研究開発の業界標準です。
Theanoは今日の複数のニューラルネットワークプロジェクトの強みであり、Theanoの人気は時間とともに成長しています。
そして最後に、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログにパンダがあります！
パンダ
パンダとは何ですか？
Pandasは、Pythonの機械学習ライブラリであり、分析用の高レベルでさまざまなツールのデータ構造を提供します。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、データを使用して複雑な操作を変換できることです。パンダには、時系列機能だけでなく、データのグループ化、結合、フィルタリングのための非常に多くの組み込みメソッドがあります。
パンダの特徴
パンダは、データを操作するプロセス全体がより簡単になることを確認します。Pandasの機能のハイライトには、インデックスの再作成、反復、並べ替え、集計、連結、視覚化などの操作のサポートがあります。
パンダのアプリケーション？
現在、数百の新機能、バグ修正、拡張機能、APIの変更を含むパンダライブラリのリリースは少なくなっています。pandasの改善点は、データのグループ化と並べ替え、applyメソッドに最適な出力の選択、およびカスタム型操作の実行のサポートを提供することです。
パンダの使用に関しては、とりわけデータ分析がハイライトになります。ただし、パンダを他のライブラリやツールと併用すると、高い機能と十分な柔軟性が保証されます。
結論
このトップ10のPythonライブラリブログが、Pythonで利用可能なライブラリの学習を開始するのに役立つことを願っています。
#python #tensorflow #scikitlearn #numpy #keras #pytorch #lightgbm #eli5 #scipy #theano #pandas
What is GEEK
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知っておく必要のある機械学習用の上位8つ以上のPythonライブラリ
機械学習で学習する上位8つ以上のPythonライブラリは、TensorFlow、Scikit-learn、Numpy、Keras、PyTorch、LightGBM、Eli5、SciPy、Theano、Pandasです。
Pythonはさまざまな目的に役立つライブラリの海であり、Python開発者として、最高のライブラリについて十分な知識を持っている必要があります。これを支援するために、機械学習用の上位10個のPythonライブラリを紹介する記事を次に示します。
序章
Pythonは、最も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りました。
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、その1つは、ユーザーが操作できるライブラリのコレクションが驚くほど多いことです。
Pythonが人気がある理由に関するいくつかの重要な理由は次のとおりです。
- Pythonには膨大な数のライブラリのコレクションがあります。
- Pythonは、その単純さと容易さのために、初心者レベルのプログラミング言語です。
- Pythonの開発から展開、保守まで、開発者の生産性を高める必要があります。
- 移植性は、Pythonが非常に人気があるもう1つの理由です。
- Pythonのプログラミング構文は習得が簡単で、C、Java、およびC++と比較すると高水準です。
したがって、わずか数行のコードで新しいアプリケーションが作成されます。
Pythonのシンプルさは、機械学習用の新しいライブラリを作成するために多くの開発者を魅了しています。ライブラリの膨大なコレクションのために、Pythonは機械学習の専門家の間で非常に人気が高まっています。
したがって、Pythonライブラリのトップ10ブログの最初のライブラリはTensorFlowです。
TensorFlow
TensorFlowとは何ですか？
現在Pythonで機械学習プロジェクトに取り組んでいる場合は、TensorFlowとして知られるこの人気のあるオープンソースライブラリについて聞いたことがあるかもしれません。
このライブラリは、BrainTeamと共同でGoogleによって開発されました。TensorFlowは、機械学習用のほぼすべてのGoogleアプリケーションの一部です。
TensorFlowは、多数のテンソル操作を含む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をテンソルの一連の操作として使用して実装できます。さらに、テンソルはデータを表すN次元行列です。
TensorFlowの機能
TensorFlowは速度が最適化されており、XLAなどの手法を利用して線形代数をすばやく操作します。
1.レスポンシブコンストラクト
TensorFlowを使用すると、 Numpy または SciKitを使用している間はオプションではない、グラフのすべての部分を簡単に視覚化できます 。
2.柔軟
非常に重要なTensorflow機能の1つは、操作性に柔軟性があることです。つまり、モジュール性があり、スタンドアロンにしたい部分があり、そのオプションを提供します。
3.簡単に訓練可能
分散コンピューティング用のGPUだけでなくCPUでも簡単にトレーニングできます 。
4.並列ニューラルネットワークトレーニング
TensorFlow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という意味でパイプラインを提供し、大規模システムでモデルを非常に効率的にします。
5.大規模なコミュニティ
言うまでもなく、Googleによって開発された場合、安定性の向上に継続的に取り組んでいるソフトウェアエンジニアの大規模なチームがすでに存在します。
6.オープンソース
この機械学習ライブラリの最も優れている点は、オープンソースであるため、インターネットに接続している限り、誰でも使用できることです。
TensorFlowの使用？
TensorFlowを毎日使用していますが、GoogleVoiceSearchやGooglePhotosなどのアプリケーションで間接的に使用しています。これらはTensorFlowのアプリケーションです。
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、Pythonのフロントエンドは複雑です。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文字通り無制限であり、それがTensorFlowの美しさです。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次はScikit-Learn！
Scikit-Learn
Scikit-learnとは何ですか？
これは、NumPyとSciPyに関連付けられているPythonライブラリです。複雑なデータを処理するための最良のライブラリの1つと見なされています。
このライブラリには多くの変更が加えられています。1つの変更は相互検証機能であり、複数のメトリックを使用する機能を提供します。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は、いくつかの小さな改善を受けています。
Scikit-Learnの機能
1.相互検証： 見えないデータの教師ありモデルの精度をチェックするためのさまざまな方法があります。
2.教師なし学習アルゴリズム： この場合も、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まで、さまざまなアルゴリズムが提供されています。
3.特徴抽出： 画像やテキストから特徴を抽出するのに便利です（例：Bag of words）
Scikit-Learnはどこで使用していますか？
これには、次元削減、分類、回帰、クラスタリング、モデル選択など、標準的な機械学習とデータマイニングタスクを実装するための多数のアルゴリズムが含まれています。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、Numpyです！
ゴツゴツ
Numpyとは何ですか？
Numpyは、Pythonで最も人気のある機械学習ライブラリの1つと見なされています。
TensorFlowおよびその他のライブラリは、Tensorで複数の操作を実行するためにNumpyを内部的に使用します。アレイインターフェースは、Numpyの最高かつ最も重要な機能です。
Numpyの特徴
- インタラクティブ： Numpyは非常にインタラクティブで使いやすいです。
- 数学：複雑な数学の実装を非常に簡単にします。
- 直感的：コーディングが非常に簡単になり、概念を理解するのも簡単になります。
- 多くの相互作用：広く使用されているため、多くのオープンソースの貢献があります。
Numpyの使用？
このインターフェースは、画像、音波、およびその他のバイナリ生ストリームをN次元の実数の配列として表現するために利用できます。
機械学習用にこのライブラリを実装するには、フルスタック開発者にとってNumpyの知識が重要です。
次は、この「Pythonライブラリのトップ10」ブログに、Kerasがあります。
ケラス
Kerasとは何ですか？
Kerasは、Pythonで最もクールな機械学習ライブラリの1つと見なされています。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に最適なユーティリティもいくつか提供しています。
バックエンドでは、KerasはTheanoまたはTensorFlowのいずれかを内部で使用します。CNTKのような最も人気のあるニューラルネットワークのいくつかも使用できます。Kerasは、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、それを使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の機能
- CPUとGPUの両方でスムーズに動作します。
- Kerasは、完全に接続された、畳み込み、プーリング、反復、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できます。
- Kerasは本質的にモジュール式であり、非常に表現力があり、柔軟性があり、革新的な研究に適しています。
- Kerasは完全にPythonベースのフレームワークであり、デバッグと探索が簡単になります。
Kerasはどこで使用していますか？
あなたはすでにKerasで構築された機能と常に対話しています—それはNetflix、Uber、Yelp、Instacart、Zocdoc、Square、および他の多くで使用されています。ディープラーニングを製品の中心に据えているスタートアップの間で特に人気があります。
Kerasには、レイヤー、目的、活性化関数、オプティマイザー、画像やテキストデータの操作を容易にするツールのホストなど、一般的に使用されるニューラルネットワークビルディングブロックの多数の実装が含まれています。
さらに、MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、ResNetなどの多くの前処理されたデータセットと事前トレーニングされたモデルを提供します。
Kerasは、ディープラーニングの研究者の間でも人気があり、2位にランクインしています。Kerasは、特にCERNやNASA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。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、PyTorchです！
PyTorch
PyTorchとは何ですか？
PyTorchは、開発者がGPUの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最大の機械学習ライブラリです。これ以外に、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を提供します。
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マシンライブラリであるTorchに基づいています。
このPythonのマシンライブラリは2017年に導入され、その開始以来、ライブラリは人気を博し、ますます多くの機械学習開発者を魅了しています。
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、イーガーモードでの使いやすさと柔軟性を提供すると同時に、C ++ランタイム環境での速度、最適化、および機能のためにグラフ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とピアツーピア通信の非同期実行のネイティブサポートを利用して、研究と本番の両方でパフォーマンスを最適化します。
Python First
PyTorchは、モノリシックC++フレームワークへのPythonバインディングではありません。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で使用できます。
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の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のアプリケーション？
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。
これは主にFacebookの人工知能研究グループによって開発されており、確率的プログラミング用のUberの「Pyro」ソフトウェアがその上に構築されています。
PyTorchはさまざまな点でTensorFlowを上回っており、最近注目を集めています。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、LightGBMです！
LightGBM
LightGBMとは何ですか？
勾配ブースティングは、最も人気のある機械学習ライブラリの1つであり、開発者が再定義された基本モデル、つまり決定木を使用して新しいアルゴリズムを構築するのに役立ちます。したがって、このメソッドを高速かつ効率的に実装するために利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、および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つ競合他社であり、ほぼ同様の方法で利用できます。
LightGBMの機能
非常に高速な計算により、高い生産効率が保証されます。
直感的であるため、ユーザーフレンドリーになります。
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。
NaN値やその他の正規値を考慮しても、エラーは発生しません。
LightGBMのアプリケーションは何ですか？
これらのライブラリは、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の実装を提供し、機械学習開発者の間で人気があります。機械学習のフルスタック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コンテストで優勝したためです。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、Eli5です！
Eli5
Eli5とは何ですか？
ほとんどの場合、機械学習モデルの予測結果は正確ではありません。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。これは、視覚化とすべての機械学習モデルのデバッグの組み合わせであり、アルゴリズムのすべての作業ステップを追跡します。
Eli5の機能
さらに、Eli5は、wotherライブラリXGBoost、lightning、scikit-learn、およびsklearn-crfsuiteライブラリをサポートしています。
Eli5のアプリケーションは何ですか？
短時間で多く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。
レガシーアプリケーションとさまざまな分野での新しい方法論の実装。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、SciPyです！
SciPy
SciPyとは何ですか？
SciPyは、アプリケーション開発者とエンジニア向けの機械学習ライブラリです。ただし、SciPyライブラリとSciPyスタックの違いを知る必要があります。SciPyライブラリには、最適化、線形代数、統合、および統計のためのモジュールが含まれています。
SciPyの機能
SciPyライブラリの主な機能は、NumPyを使用して開発されており、その配列がNumPyを最大限に活用していることです。
さらに、SciPyは、最適化、数値積分、およびその特定のサブモジュールを使用する他の多くのようなすべての効率的な数値ルーチンを提供します。
SciPyのすべてのサブモジュールのすべての機能は十分に文書化されています。
SciPyのアプリケーション？
SciPyは、数学関数を解く目的でNumPyを使用するライブラリです。SciPyは、基本的なデータ構造としてNumPy配列を使用し、科学プログラミングで一般的に使用されるさまざまなタスク用のモジュールが付属しています。
線形代数、積分（微積分）、常微分方程式の解法、信号処理などのタスクは、SciPyによって簡単に実行されます。
それで、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログの次は、Theanoです！
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と同様に機能しますが、TensorFlowほど効率的ではありません。実稼働環境に適合できないためです。
さらに、Theanoは、TensorFlowと同様に、分散環境または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でコンパイルされた関数で完全にNumPy配列を使用する機能。
- 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。
- 効率的なシンボリック微分 – Theanoは、1つまたは複数の入力を持つ関数の導関数を実行します。
- 速度と安定性の最適化– 非常に小さい
log(1+x)場合でも 正しい答えを得る ことができます。xこれは、Theanoの安定性を示す例の1つにすぎません。 - 動的Cコード生成 –これまでになく高速に式を評価することにより、効率が大幅に向上します。
- 広範な単体テストと自己検証 –モデル内の複数のタイプのエラーとあいまいさを検出および診断します。
Theanoはどこで使用していますか？
Theano式の実際の構文はシンボリックであり、通常のソフトウェア開発に慣れている初心者には当てはまらない可能性があります。具体的には、式は抽象的な意味で定義され、コンパイルされ、後で実際に計算に使用されます。
特に、ディープラーニングの大規模ニューラルネットワークアルゴリズムの計算の種類を処理します。これは、この種の最初のライブラリの1つであり（開発は2007年に開始されました）、ディープラーニングの研究開発の業界標準です。
Theanoは今日の複数のニューラルネットワークプロジェクトの強みであり、Theanoの人気は時間とともに成長しています。
そして最後に、この「トップ10 Pythonライブラリ」ブログにパンダがあります！
パンダ
パンダとは何ですか？
Pandasは、Pythonの機械学習ライブラリであり、分析用の高レベルでさまざまなツールのデータ構造を提供します。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、データを使用して複雑な操作を変換できることです。パンダには、時系列機能だけでなく、データのグループ化、結合、フィルタリングのための非常に多くの組み込みメソッドがあります。
パンダの特徴
パンダは、データを操作するプロセス全体がより簡単になることを確認します。Pandasの機能のハイライトには、インデックスの再作成、反復、並べ替え、集計、連結、視覚化などの操作のサポートがあります。
パンダのアプリケーション？
現在、数百の新機能、バグ修正、拡張機能、APIの変更を含むパンダライブラリのリリースは少なくなっています。pandasの改善点は、データのグループ化と並べ替え、applyメソッドに最適な出力の選択、およびカスタム型操作の実行のサポートを提供することです。
パンダの使用に関しては、とりわけデータ分析がハイライトになります。ただし、パンダを他のライブラリやツールと併用すると、高い機能と十分な柔軟性が保証されます。
結論
このトップ10のPythonライブラリブログが、Pythonで利用可能なライブラリの学習を開始するのに役立つことを願っています。
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