Pythonで使える機械学習ライブラリのランキング7つを解説する

あなたは機械学習Enthusiastですか？

機械学習はあなたを興奮させますか？もしあなたの答えが「YES」なら、以下に挙げるライブラリについてぜひ知っておいてください。

ライブラリ1：Python Keras

モジュールの目的

Kerasは、主にCPUとGPUの両方で深層学習の概念とモデルを実装するために使用されるオープンソースのライブラリです。主にNeural Networksをより高速かつ効率的に実装するために使用されます。

メリット

1. ディープニューラルネットワークを直接、高速、かつ効率的に実装できる。
2. 1. TensorFlowのコアライブラリのほとんどをサポートしている（pythonの別ライブラリ）。
3. 1. コミュニティのサポートも充実している。

デメリット

1. その使い勝手の良さから、GPUでも遅くなることがある。
2. 1. Kerasの場合、エラーログがデバッグしにくいので、困ることがある。

ライブラリ 2: Python matplotlib

モジュールの目的

matplotlib ライブラリは、主に画像、様々な種類のプロット、イメージの視覚化のために使用されます。プラットフォームフリーで、Windows、Mac OS、Linuxのネットワーク上で動作します。

matplotlib は、Python プログラミング言語と並んで、数値やデータのグラフ描画のために最も広く使われているグラフィックライブラリの 1 つになっています。

メリット

1. オープンソースライブラリであるため、ライセンスを取得する必要がない。
2. カスタマイズや拡張が容易です。
3. 1. 移植性が高い。

このライブラリの詳細については、このチュートリアルを参照してください。

ライブラリ 3: Python NLTK

モジュールの目的

NLTKは、教育や研究目的で使用される最も人気のあるライブラリの1つです。正確なテキスト解析のための最良の選択肢の1つです。

このライブラリには、事前に学習されたモデルやコーパス（大量のデータ）が多数付属しており、データの分析が非常に容易になります。

メリット

1. Pythonで利用可能な他のライブラリと比較して、より多くの言語をサポートします。
2. Pythonプログラマが利用できるオープンソースのNLPライブラリがNLTKで豊富に提供されている。

デメリット

1. 速度が遅く、使い方が難しく、初期状態では理解しにくい
2. 1. ニューラルネットワークの実装はサポートされていない

ライブラリの詳細については、以下のチュートリアルを参照してください。

1. NLTKを使ったトークン化
2. Pythonによるステミングとレムマター化

ライブラリ 4: Python NumPy

モジュールの目的

NumPy は Numerical Python の略で、プログラマーが大量のデータを配列の形で効果的かつ効率的に保存、処理するのを支援します。 これはオープンソースのライブラリであり、自由に使用することができます。

メリット

1. リストやタプルに比べ、メモリ容量が少なく、実行速度も速い。
2. データ解析に最適
3. 配列に対する複雑な操作をサポート

デメリット

1. numpy配列の場合、挿入と削除の操作にコストがかかる。
2. NaN ( Not a Number ) 値の処理

numpyモジュールの実装を手っ取り早く始めるには、こちらのチュートリアルをご覧ください。

ライブラリ 5: Pandas

モジュールの目的

Pandasライブラリは、データセットの読み込み、準備、操作、モデリング、分析を含むデータの読み込み、処理、分析に責任を持ちます。これは非常に柔軟で効率的なライブラリです。

メリット

1. より少ないコードでより多くの結果を得ることができる
2. 1. 巨大なデータを効率的に扱うことができる。

デメリット

1. pandasのいくつかのコマンドは、他のものより複雑であることが判明した
2. 学習曲線が非常に急である

pandasのモジュール実装を始めるには、こちらのチュートリアルをご覧ください。

ライブラリ 6: Scikit-Learn

モジュールの目的

Sklearn または scikit-learn ライブラリは、Python で機械学習モデルを実装するために使用できる、最も便利なオープンソースライブラリの 1 つです。回帰、分類、次元削減、クラスタリングなどのモデルがあります。

メリット

1. 使い勝手が良い
2. 非常に多機能で便利
3. 精巧なAPIドキュメントを提供する

デメリット

本ライブラリは、綿密な学習アルゴリズムには不向きです。

ライブラリ 7: TensorFlow

モジュールの目的

Tensorflowは、Googleが構築・開発したオープンソースの機械学習フレームワークです。計算プログラミングを低レベルでアレンジするための抽象的で高水準な手法を提供します。

また、このライブラリには、私たちのソフトウェアを通常のCPU上で変更なく動作させることができるサポートライブラリが含まれています。また、様々なデバイスに対応しています。

メリット

1. グラフの表現力が向上する
2. スケーラブルで効率的
3. 優れたコミュニティサポート
4. 高いパフォーマンス

デメリット

1. エラーが見つかりにくく、デバッグが難しい
2. 非常に低レベルで、学習曲線が急である
3. OpenCLのサポートがない。

まとめ

この記事では、Pythonで書かれた機械学習用の主要なライブラリについて少し詳しく学びました。ライブラリやモジュールは、プログラマが何度もコードを書くことを避けるために役立ちます。
今後ともよろしくお願いします。

お読みいただきありがとうございました。