機械学習とデータサイエンスのための最も人気のある Python ライブラリ トップ 10

2018 年は人工知能と機械学習が急速に発展する年となるでしょう。一部の専門家は、Python は Java よりも現実的であり、自然に機械学習の優先言語になるだろうと述べています。

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データ サイエンスの観点から見ると、Python の構文は数学の構文に最も近いため、数学者や経済学者などの専門家にとって理解しやすく学習しやすい言語となっています。この記事では、機械学習とデータサイエンスのアプリケーションに最も役立つ Python ツールのトップ 10 を紹介します。

機械学習ツール

1. 将軍

SHOGUN は、サポート ベクター マシン (SVM) に重点を置いた機械学習ツールボックスです。 C++ で書かれており、1999 年に作成されました。これは最も古い機械学習ツールの 1 つです。幅広い統合機械学習手法を提供し、機械学習のための透明性とアクセス性に優れたアルゴリズムを提供することを目指しており、この分野に関心のあるすべての人に無料の機械学習ツールを提供しています。

Shogun は、統一された大規模な学習のための十分に文書化された Python インターフェースを提供し、高パフォーマンスの速度を実現します。ただし、Shogun の欠点は、API が使いにくいことです。 (プロジェクトアドレス: https://github.com/shogun-toolbox/shogun)

2. ケラス

Keras は、Python ディープラーニング ライブラリを提供する高レベルのニューラル ネットワーク API です。これは、他のライブラリと比較してニューラル ネットワークを表現するより簡単な方法を提供するため、機械学習の初心者にとって最適な選択肢です。 Keras は純粋な Python で書かれており、Tensorflow、Theano、CNTK バックエンドに基づいています。

公式サイトによると、Keras は、使いやすさ、モジュール性、容易な拡張性、Python との連携という 4 つの主要な指針に重点を置いています。しかし、速度の面では、Keras は比較的弱いです。 (プロジェクトアドレス: https://github.com/keras-team/keras)

3. サイキットラーン

scikit-learn は Python での機械学習プロジェクトです。シンプルで効率的なデータマイニングおよびデータ分析ツールです。 NumPy、SciPy、matplotlib 上に構築されています。 Scikit-Learn は、一貫性があり使いやすい API グリッドとランダム検索を提供します。その主な利点は、シンプルなアルゴリズムと高速性です。 Scikit-learn の基本機能は、主に分類、回帰、クラスタリング、データ次元削減、モデル選択、データ前処理の 6 つの部分に分かれています (プロジェクト アドレス: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn)

4. パターン

Pattern は、データ マイニング、自然言語処理、機械学習、ネットワーク分析、Web 分析のためのツールを提供する Web マイニング モジュールです。また、包括的なドキュメント、50 を超える例、350 を超えるユニット テストも付属しています。何より、無料です！（プロジェクトアドレス：https://github.com/clips/pattern）

5. テアノ

Theano は、おそらく最も成熟した Python ディープラーニング ライブラリの 1 つです。Theano は、ギリシャのピタゴラス派の哲学者であり数学者でもあるピタゴラスの妻にちなんで名付けられました。Theano の主な特徴は、NumPy との緊密な統合、記号言語を使用して必要な結果を定義すること、フレームワークがプログラムをコンパイルして GPU または CPU で効率的に実行することです。

また、数式を定義、最適化、評価するためのツールも提供しており、Theano 上に多数の他のライブラリを構築してデータ構造を探索することもできます。それでも、Theano の使用にはいくつかの欠点があります。たとえば、API の学習には長い時間がかかることや、大規模なモデルの Theano のコンパイル時間が非効率的であると主張する人もいます (プロジェクト アドレス: https://github.com/Theano/Theano)

データサイエンスツール

1. サイパイ

SciPy (「サイ・パイ」と発音) は、オープンソースの数学、科学、および工学コンピューティング パッケージです。 SciPy は、NumPy、IPython、Pandas などのさまざまなパッケージを使用して、一般的な数学および科学プログラミング タスク用のライブラリを提供します。このツールは、コンピューター上で数字を操作し、その結果を表示または公開したい場合に最適で、無料です。 (プロジェクトアドレス: https://github.com/scipy/scipy)

2. ダスク

Dask は、分析コンピューティング用の柔軟な並列コンピューティング ライブラリです。同様に、DataFrame は Pandas ライブラリと同じであり、Array オブジェクトは NumPy と同様に動作し、純粋な Python で記述して並列化できるため、数行のコードのみを変更するだけで、既存のコードをすばやく並列化できます。 (プロジェクトアドレス: https://github.com/dask/dask)

3. ナンバ

このツールは、LLVM コンパイラ インフラストラクチャを使用して Python 構文をマシン コードにコンパイルするオープン ソースの最適化コンパイラです。データ サイエンス アプリケーションで Numba を使用する主な利点は、Numba が NumPy をサポートするコンパイラーであるため、NumPy 配列を使用してアプリケーションを高速化できることです。 Scikit-Learn と同様に、Numba も機械学習アプリケーションに適しています。 (プロジェクトアドレス: https://github.com/numba/numba)

4. HPAT

High Performance Analysis Toolkit (HPAT) は、ビッグデータ用のコンパイラベースのフレームワークです。 Python の分析/機械学習コードをクラスター/クラウド環境でのビッグデータ分析と機械学習に自動的に拡張し、@jit デコレータを使用して特定の関数を最適化できます。 (プロジェクトアドレス: https://github.com/IntelLabs/hpat)

5. シトン

数学的なコードやループで実行されるコードを扱う場合、Cython が最適な選択肢です。 Cython は、Python 拡張モジュールを迅速に生成できる Pyrex ベースのソース コード トランスレータです。 Cython 言語は Python 言語に非常に近いですが、Cython は C 関数の呼び出しや、変数およびクラス属性での C 型の宣言もサポートしています。これにより、コンパイラは Cython コードから非常に効率的な C コードを生成できるようになります。 (プロジェクトアドレス: https://github.com/cython/cython)