Top 8 - 기계 학습 및 인공 지능을 위한 Python 라이브러리

1. TensorFlow

TensorFlow는 고급 수치 계산을 수행하기위한 엔드 투 엔드 파이썬 머신 러닝 라이브러리입니다. TensorFlow는 이미지 인식, 필기 숫자 분류, 반복 신경 네트워크, NLP (Natural Language Processing), 워드 임베딩 및 PDE (Partial Differential Equation)를 위한 심층 신경망을 처리 할 수 ​​있습니다 . TensorFlow Python은 탁월한 아키텍처 지원을 보장하여 데스크탑, 서버 및 모바일 장치를 포함한 광범위한 플랫폼에서 쉽게 계산을 배포 할 수 있습니다.

 

추상화는 기계 학습 및 AI 프로젝트에 대한 TensorFlow Python의 주요 이점입니다. 이 기능을 통해 개발자는 알고리즘 구현의 일반적인 세부 사항을 처리하는 대신 앱의 포괄적 인 논리에 집중할 수 있습니다. 이 라이브러리를 통해 Python 개발자는 AI 및 ML을 손쉽게 활용하여 얼굴이나 음성 표현과 같은 사용자 입력에 응답하는 고유 한 반응 형 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

2. Keras

Keras는 신경망 및 기계 학습 프로젝트를 구성하기 위해 작성된 최고의 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. Deeplearning4j, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Theano 또는 TensorFlow에서 실행할 수 있습니다. 최적화 프로그램, 신경 계층, 활성화 기능, 초기화 체계, 비용 함수 및 정규화 체계를 포함한 거의 모든 독립형 모듈을 제공합니다. 새로운 함수와 클래스를 추가하는 것처럼 새로운 모듈을 쉽게 추가 할 수 있습니다. 모델에 코드가 이미 정의되어 있으므로 별도의 모델 구성 파일이 필요하지 않습니다.

 

Keras는 기계 학습 초보자가 신경망을 쉽게 설계하고 개발할 수 있도록합니다. Keras Python은 컨볼 루션 신경망도 처리합니다. 정규화, 최적화 및 활성화 계층에 대한 알고리즘이 포함되어 있습니다. Keras는 엔드 투 엔드 Python 머신 러닝 라이브러리 대신 모듈 성과 전체 표현성을 향상시키는 사용자 친화적이고 확장 가능한 인터페이스로 작동합니다.

3. Theano 

Theano는 2007 년에 출시 된 이후 ML 및 AI의 Python 개발자와 연구원을 확보했습니다.

핵심적으로, 그것은 다차원 배열을 다루는 수학적 표현을 정의, 최적화 및 평가할 수있는 잘 알려진 과학적 컴퓨팅 라이브러리입니다. 여러 ML 및 AI 응용 프로그램의 기본은 까다로운 수학적 표현의 반복 계산입니다. Theano를 사용하면 CPU 단독으로 실행할 때보 다 최대 100 배 빠른 데이터 집약적 계산을 수행 할 수 있습니다. 또한 효과적인 기호 차별화를 제공하고 광범위한 코드 테스트 기능을 포함하는 GPU에 최적화되어 있습니다.

 

성능면에서 Theano는 대규모 신경망에서 계산을 처리 할 수있는 기능을 포함하고있는 훌륭한 Python 기계 학습 라이브러리입니다. ML 앱의 개발 시간과 실행 시간, 특히 딥 러닝 알고리즘의 향상을 목표로합니다. TensorFlow 앞에서 Theano의 한 가지 단점은 초보자에게 구문이 매우 어렵다는 것입니다.

4. Scikit-learn

Scikit-learn은 광범위한 클러스터링, 회귀 및 분류 알고리즘을 갖춘 또 하나의 유명한 오픈 소스 Python 기계 학습 라이브러리입니다. DBSCAN, 그라디언트 부스팅, 랜덤 포레스트, 벡터 머신 및 k- 평균이 몇 가지 예입니다. NumPy 및 SciPy와 같은 숫자 및 과학 Python 라이브러리와 상호 운용 할 수 있습니다.

상업적으로 사용 가능한 인공 지능 라이브러리입니다. 이 Python 라이브러리는 감독 및 감독되지 않은 ML을 모두 지원합니다. 다음은 Scikit-learn Python이 기계 학습에 가장 선호하는 Python 라이브러리 중 하나가되는 주요 이점 목록입니다.

• 차원 축소
• 의사 결정 트리 가지 치기 및 유도
• 의사 결정 경계 학습
• 기능 분석 및 선택
• 이상치 탐지 및 거부
• 고급 확률 모델링
• 비지도 분류 및 클러스터링

5. PyTorch

왜 PyTorch가 짧은 시간에 머신 러닝을위한 인기있는 Python 라이브러리 중 하나가되었는지 생각한 적이 있습니까?

PyTorch는 강력한 커뮤니티에서 지원하는 훌륭한 예제, 응용 프로그램 및 사용 사례가 포함 된 프로덕션 용 Python 기계 학습 라이브러리입니다. 

 

이 라이브러리는 강력한 GPU 가속을 흡수하여 NLP와 같은 응용 프로그램에서 적용 할 수 있습니다. GPU 및 CPU 계산을 지원하므로 연구 및 생산에서 성능 최적화 및 확장 가능한 분산 교육을 제공합니다. PyTorch의 두 가지 고급 기능은 GPU 가속을 사용한 심층 신경망 및 Tensor 계산입니다. 딥 러닝 프레임 워크의 성능을 향상시키는 글로우 (Glow)라는 머신 러닝 컴파일러가 포함되어 있습니다.

6. NumPy 

NumPy 또는 Numerical Python은 Python에서 개발 된 선형 대수입니다. 많은 개발자와 전문가가 머신 러닝을 위해 다른 Python 라이브러리보다 선호하는 이유는 무엇입니까?

 

Mat-plotlib, SciPy, Scikit-learn 등과 같은 거의 모든 Python 머신 러닝 패키지는이 라이브러리를 합리적인 정도로 의존합니다. 여기에는 선형 대수, 푸리에 변환, 난수 및 파이썬에서 행렬 및 n- 어레이와 함께 작동하는 기능과 같은 복잡한 수학 연산을 처리하는 함수가 포함되어 있습니다. NumPy Python 패키지는 과학 계산도 수행합니다. 음파, 이미지 및 기타 이진 함수를 처리하는 데 널리 사용됩니다.

 

7. Pandas

머신 러닝 프로젝트에서 데이터를 준비하고 기본 트렌드 및 패턴을 분석하는 데 상당한 시간이 소요됩니다. 여기에서 Python Pandas는 머신 러닝 전문가의 관심을받습니다. Python Pandas는 데이터 조작 및 분석을위한 광범위한 도구를 제공하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 CSV, SQL 데이터베이스, JSON 파일 및 Excel과 같은 광범위한 소스에서 데이터를 읽을 수 있습니다.

 

하나 또는 두 개의 명령으로 복잡한 데이터 작업을 관리 할 수 ​​있습니다. Python Pandas에는 데이터 결합, 시계열 기능 그룹화 및 필터링을위한 몇 가지 기본 제공 메소드가 제공됩니다. 전반적으로 Pandas는 데이터 관련 작업을 처리하는 데만 국한되지 않습니다. 보다 집중적이고 강력한 데이터 도구를 만들기위한 최고의 출발점입니다.

 

8. Seaborn

마지막으로 머신 러닝 및 AI 용 Python 라이브러리 목록의 마지막 라이브러리는 Seaborn입니다. 이는 Matplotlib의 기초에 기반한 비교할 수없는 시각화 라이브러리입니다. 스토리 텔링과 데이터 시각화는 머신 러닝 프로젝트에 중요합니다. 머신 러닝 알고리즘의 유형을 결정하기 위해 데이터 세트에 대한 탐색 적 분석이 종종 필요하기 때문입니다. Seaborn은 놀라운 통계 그래픽을 만들기 위해 고급 데이터 세트 기반 인터페이스를 제공합니다.

 

이 Python 기계 학습 라이브러리를 사용하면 시계열, 히트 맵 및 바이올린 플롯과 같은 특정 유형의 플롯을 만드는 것이 간단합니다. Seaborn의 기능은 Python Pandas 및 matplotlib를 뛰어 넘어 여러 관측에 걸쳐 데이터를 결합하고 통계 모델의 적합성을 플로팅 및 시각화하여 데이터 세트 패턴을 강화할 때 통계 추정을 수행하는 기능을 제공합니다.

 

 

0. 라이브러리별 Github 활동 통계

위에서 설명한 머신 러닝을위한 각 Python 라이브러리에 대한 Github 활동의 세부 사항은 다음과 같습니다.

 

기여자 순으로 보면, TensorFlow > Pandas > Scikit-learn > Pytorch > Keras > Numpy >..

이 라이브러리는 기계 학습 프로젝트에서 작업 할 때 시간을 절약하고 빌드 할 수있는 명시적인 기능을 제공하므로 매우 유용합니다. 머신 러닝을위한 뛰어난 Python 라이브러리 컬렉션 중 가장 좋은 라이브러리는 고려할 가치가 있습니다. 이 Python 기계 학습 라이브러리를 사용하면 작업중인 기본 알고리즘에 대한 최소한의 지식만으로도 고급 분석 기능을 도입 할 수 있습니다. 

 

 

[ref] https://hackernoon.com/top-8-python-libraries-for-machine-learning-and-artificial-intelligence-y08id3031