2021년 상위 10개 Python 기계 학습 라이브러리

Python은 기계 학습을 위한 가장 날카로운 무기라고 할 수 있으며, Python을 위한 기계 학습은 영향력을 확대하고 영광을 창조하는 힘을 가지고 있습니다. 둘은 서로를 보완하므로 머신러닝에 관해서 사람들은 자연스럽게 Python을 떠올립니다. 비록 조금 좁기는 하지만 그 뒤에는 존재의 필연성도 있습니다!

오늘은 2021년 Python 머신러닝과 관련된 가장 중요한 타사 라이브러리 10개를 소개하겠습니다. 놓치지 마세요

TensorFlow

TensorFlow란 무엇인가요

현재 Python을 사용하고 계시다면 기계 학습 학습 프로젝트의 경우 이 인기 있는 오픈 소스 라이브러리 TensorFlow에 대해 들어보셨을 것입니다.

이 라이브러리는 Google이 Brain 팀과 협력하여 개발한 것입니다. TensorFlow는 거의 모든 Google 기계 학습 애플리케이션의 일부입니다

TensorFlow는 다수의 텐서 연산을 포함하는 새로운 알고리즘을 작성하기 위한 컴퓨팅 라이브러리 신경망은 계산 그래프로 쉽게 표현될 수 있으므로 TensorFlow를 텐서에 대한 일련의 연산으로 구현할 수 있습니다. 또한, 텐서는 데이터를 나타내는 N차원 행렬이며 기계 학습에서 중요한 개념입니다

TensorFlow의 특징

TensorFlow는 XLA와 같은 기술을 사용하여 빠른 선형 대수 연산을 수행합니다

반응형 구성입니다.

Usage TensorFlow를 사용하면 Numpy나 SciKit을 사용할 때는 불가능한 그래프의 모든 부분을 쉽게 시각화할 수 있습니다.

Flexible

Tensorflow의 가장 중요한 특징 중 하나는 조작성이 매우 유연하다는 것입니다.

훈련하기 쉬움

분산 컴퓨팅을 위해 CPU 및 GPU에서 훈련하기 쉽습니다

병렬 신경망 훈련

어떤 의미에서 TensorFlow는 우리가 할 수 있는 파이프라인을 제공합니다. 여러 GPU에서 여러 신경망을 훈련하여 대규모 시스템에서 모델을 매우 효율적으로 만듭니다.

대규모 활성 커뮤니티

Google에서 개발했기 때문에 이미 대규모 소프트웨어 엔지니어 팀이 안정성 개선을 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. 개발자 커뮤니티가 매우 활발합니다. 혼자 싸우는 것이 아닙니다.

오픈 소스

이 머신 러닝 라이브러리의 가장 좋은 점은 오픈 소스이므로 인터넷 네트워크만 있으면 누구나 사용할 수 있다는 것입니다

Scikit -Learn

Scikit-learn이란 무엇입니까

NumPy 및 SciPy와 관련된 Python 라이브러리이며 복잡한 처리를 수행하는 것으로 간주됩니다. 데이터에 대한 최고의 라이브러리 중 하나입니다.

이 라이브러리에는 많은 최적화 변경이 이루어졌습니다. , 그 중 하나는 여러 지표를 사용할 수 있는 기능을 제공하는 교차 검증 기능입니다. 로지스틱 회귀 및 최근접 이웃과 같은 많은 훈련 방법이 약간 개선되고 최적화되었습니다.

Scikit-Learn의 기능

교차 검증

보이지 않는 데이터에 대해 지도 모델의 정확성을 확인하는 방법에는 여러 가지가 있습니다

Unsupervised 학습 알고리즘

클러스터링, 요인 분석, 주성분 분석, 비지도 신경망을 포함한 다양한 알고리즘이 제품에 포함되어 있습니다.

특징 추출

이미지와 텍스트에서 특징(예: Bag of Words)을 추출합니다.

Numpy

Numpy란 무엇입니까

Numpy는 Python에서 가장 인기 있는 기계 학습 라이브러리 중 하나로 간주됩니다

TensorFlow 및 기타 라이브러리는 Numpy를 내부적으로 사용하여 텐서에 대한 여러 작업을 수행하며 배열 인터페이스가 가장 좋고 가장 중요합니다. Numpy의 기능

Numpy의 기능

Interactive

Numpy는 대화형이며 사용하기 매우 쉽습니다

수학적 계산

복잡한 수학 구현을 매우 간단하게 만들 수 있습니다

직관적

코딩을 정말 쉽게 만들고 개념을 이해하기 쉽게 만듭니다.

오픈 소스

널리 사용되므로 오픈 소스 기여자가 많습니다

Keras

Keras란 무엇입니까

Keras는 Python에서 가장 멋진 기계 학습으로 간주됩니다. 신경망. Keras는 또한 모델 컴파일, 데이터 세트 처리, 그래프 시각화 등을 위한 최고의 유틸리티 중 일부를 제공합니다.

백엔드에서 Keras는 내부적으로 Theano 또는 TensorFlow를 사용합니다. CNTK와 같이 가장 널리 사용되는 일부 신경망도 사용할 수 있습니다. Keras를 다른 머신러닝 라이브러리와 비교해 보면 상대적으로 느립니다. 백엔드 인프라를 사용하여 계산 그래프를 생성한 다음 이를 활용하여 작업을 수행하기 때문입니다. Keras의 모든 모델은 이식 가능합니다

Keras의 특징

CPU 및 GPU 지원

CPU 및 GPU에서 원활하게 실행될 수 있습니다

포괄적인 모델

Keras는 완전 연결, 컨볼루션, 풀링, 루프, 임베딩 등 신경망의 거의 모든 모델을 지원합니다. 또한 이러한 모델을 결합하여 더 복잡한 모델을 구축할 수 있습니다.

모듈성

Keras는 본질적으로 모듈식이므로 놀라운 표현력, 유연성 및 혁신적인 연구 기능을 허용합니다.

완전히 Python 기반

Keras는 완전히 Python 기반 프레임워크입니다. 디버깅 및 탐색이 쉽습니다

PyTorch

PyTorch란 무엇입니까

PyTorch는 개발자가 GPU 가속으로 텐서 계산을 수행하고 동적으로 그래프를 계산하고 자동으로 기울기를 계산할 수 있는 가장 큰 기계 학습 라이브러리입니다. 또한 PyTorch는 신경망과 관련된 애플리케이션 문제를 해결하기 위한 풍부한 API도 제공합니다.

이 기계 학습 라이브러리는 C 언어로 구현되고 Lua로 캡슐화된 오픈 소스 기계 라이브러리인 Torch를 기반으로 합니다.

이 Python 기계 라이브러리는 2017년에 출시되었습니다. 창립 이후 라이브러리는 점점 더 인기를 얻었고 점점 더 많은 기계 학습 개발자의 관심을 끌었습니다.

PyTorch의 기능

하이브리드 프런트엔드

Eager 모드의 새로운 하이브리드 프런트엔드는 그래픽으로 원활하게 전환하면서 사용 편의성과 유연성을 제공합니다. C++ 런타임 환경의 속도, 최적화 및 기능을 위한 모드

분산 교육

집단 작업의 비동기 실행을 활용하고 C++에서 액세스하는 P2P 통신에 대한 Python 및 기본 지원을 통해 연구 및 생산 성능을 최적화합니다.

Python 우선

Python에 긴밀하게 통합되도록 구축되었으므로 Cython 및 Numba와 같은 인기 있는 라이브러리 및 패키지와 함께 사용할 수 있습니다.

다양한 라이브러리 및 도구

연구자와 개발자로 구성된 활발한 커뮤니티가 풍부한 생태계를 구축했습니다. PyTorch를 확장하고 컴퓨터 비전에서 강화 학습에 이르는 영역의 개발을 지원하기 위한 도구 및 라이브러리

LightGBM

LightGBM이란 무엇입니까

Gradient Boosting은 개발자가 빌드하는 데 도움이 되는 가장 인기 있는 최고의 기계 학습 라이브러리 중 하나입니다. 재정의된 기본 모델(예: 의사결정 트리)을 사용하여 새로운 알고리즘을 만듭니다. 따라서 이 방법을 빠르고 효율적으로 구현하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 특수 라이브러리가 있습니다.

이러한 라이브러리는 LightGBM, XGBoost 및 CatBoost입니다. 이 모든 라이브러리는 일반적인 문제를 해결하는 데 도움이 되며 거의 유사한 방식으로 사용할 수 있습니다.

LightGBM의 기능

빠름

매우 빠른 계산으로 높은 생산성 보장

직관적

직관적이므로 사용자에게 매우 유용함 친화적

더 빠르게 기차 than than는 다른 많은 딥 러닝 라이브러리보다 더 빠른 훈련을 가지고 있습니다. 당시에는 기계 학습 모델이 예측한 결과가 정확하지 않으며, Python으로 구축된 Eli5 기계 학습 라이브러리는 이 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다. 모든 기계 학습 모델을 시각화 및 디버깅하고 알고리즘의 모든 작업 단계를 추적하는 기능을 결합합니다.

Eli5

Eli5는 XGBoost, Lightning, scikit-learn 및 sklearn-crfsuite 등과 같은 많은 라이브러리도 지원합니다.

SciPy

SciPy란 무엇입니까

SciPy는 애플리케이션 개발자와 엔지니어를 위한 기계 학습 라이브러리입니다. SciPy 라이브러리에는 최적화, 선형 대수, 통합 및 통계를 위한 모듈이 포함되어 있습니다.

SciPy의 특징

SciPy 라이브러리의 주요 특징은 NumPy를 사용하여 개발되었으며 배열은 NumPy를 최대한 활용한다는 것입니다.

또한 SciPy는 특정 하위 모듈을 사용합니다. 최적화, 수치 통합 및 기타 여러 프로그램과 같은 모든 효율적인 수치 루틴을 제공합니다.

SciPy의 모든 하위 모듈에 있는 모든 기능은 잘 문서화되어 있습니다.

Theano

Theano란 무엇입니까

Theano는 컴퓨팅 프레임워크 기계 학습 라이브러리입니다. 다차원 배열을 계산하기 위한 Python. Theano는 TensorFlow와 유사하게 작동하지만 TensorFlow만큼 효율적이지 않으므로 프로덕션 환경에 적용할 수 없습니다

또한 Theano는 TensorFlow와 유사한 분산 또는 병렬 환경에서도 사용할 수 있습니다

Theano의 특징

NumPy

Theano 컴파일 함수에서 전체 NumPy 배열을 사용하는 기능

GPU의 효율적인 사용 CPU보다 훨씬 빠르게 데이터 집약적인 계산 수행

효율적인 기호 차별화

Theano는 하나 이상의 Derivative와 함께 사용할 수 있습니다. 입력 함수의

속도 및 안정성 최적화

x가 아주 작더라도 log(1+x)의 정답을 얻을 수 있습니다. 물론 이것은 Theano의 안정성을 보여주는 하나의 예일 뿐입니다

동적 C 코드 생성

이전보다 빠르게 표현식을 평가하여 효율성을 대폭 향상

광범위한 단위 테스트 및 자체 검증

모델의 다양한 유형의 오류와 모호성을 감지 및 진단

Pandas

이란 무엇입니까? Pandas

Pandas는 고급 데이터 구조와 다양한 분석 도구를 제공하는 Python의 기계 학습 라이브러리입니다. 이 라이브러리의 가장 큰 특징은 단 하나 또는 두 개의 명령을 사용하여 복잡한 데이터 작업을 변환하는 기능입니다. Pandas에는 시계열 기능뿐만 아니라 데이터 그룹화, 결합 및 필터링을 위한 다양한 내장 방법이 있습니다.

Pandas의 기능

Pandas는 재인덱싱, 반복, 정렬, 집계를 지원하여 데이터 조작의 전체 프로세스를 더 쉽게 만듭니다. , 시각화 등 작업에 대한 참여 및 지원은 Pandas의 기능적 하이라이트 중 하나입니다

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