機械学習とデータ サイエンスに最適な Python ツール

Pythonプログラミング言語には、コードの作成やコンピューター サイエンスの開発に便利な大規模なライブラリとフレームワークが多数あります。Python は、そのシンプルさ、学びやすく、読みやすいコード、論理的で簡潔な構文で有名な言語ですが、機械学習には非常に複雑なアルゴリズムと多段階のワークフローが含まれます。開発者の時間を節約する上で重要な役割を果たします。

一方、データ サイエンスに関しては、Python にはデータ分析を容易にし、簡単に分析できる SciPy、NumPy、Pandas などのこの分野の作業用の特別なパッケージもあり、Web アプリケーションと統合します。

さらに、Python は真のオープンソース言語であり、商用目的であっても Python を自由に使用および配布できます。これにより、Python には豊富な高品質のリソースとドキュメントが提供され、開発プロセスのすべての段階でアドバイスやサポートを提供できる開発者の活発なコミュニティが提供されます。

したがって、LuckyTemplates では、機械学習アプリケーションとデータ サイエンス アプリケーションの両方に役立つ Python ツールについて話し合うことをお勧めします。

データ サイエンス用の Python ツール

1. ナンバ

Numbaは、Anaconda が提供する LLVM コンパイラーを使用して 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 NumPy 対応最適化コンパイラーです。データ サイエンスに適用される Numba は、NumPy Array を使用したコードのコンパイルを高速化するのに役立ちます。多数のアノテーションを備えた Python コードは、言語やインタープリターを変更することなく、C、C++、Fortran と同様のパフォーマンスを達成するように最適化できます。

2.サイトン

Cython はPython の C バージョンです。Python の親セットとも言え、標準の Python モジュールを作成でき、実行速度とパフォーマンスが大幅に向上します。これは基本的に、Python コードを C/C++ コードにコンパイルするための Python への C 拡張機能として設計されており、インライン コメントを介して Jupyter ノートブックで使用されます。

3.ダスク

Dask は、 Python での並列コンピューティングのための柔軟なライブラリです。Numpy または Pandas を使用する場合、RAM 内のデータを処理するという問題に直面することがあります。この場合、Dask はインターフェイスを大規模なメモリ内または分散環境に拡張し、ローカル コンピューター上で実行したり、クラスター上で実行するように拡張したりできるため、処理が簡単です。 。

4.シピー

SciPyは、Python 用のアルゴリズムと数学ツールのオープン ソース ライブラリであり、Pandas、SymPy、Matplotlib などのツールを含む NumPy スタックを構成する NumPy 配列オブジェクト上に構築されています。SciPy は、線形代数、積分、微分、補間から画像処理、フーリエ変換まで、多くの計算モジュールを提供します。

機械学習用の Python ツール

1.SCIKIT-ラーン

Scikit-learn (sklearn と略称) は、機械学習用のオープンソース ライブラリであり、データ サイエンスでも使用されます。これは、NumPy と SciPy で設計された、Python コミュニティで非常に強力で人気のあるツールです。Scikit-learn には最新の機械学習アルゴリズムが含まれており、ドキュメントが付属しており、常に更新されます。このツールは、簡単なランダム検索と API の使用を提供します。ただし、Scikit-Learn を使用する主な利点は、データセット内でさまざまな評価を実行する際の速度です。

2.ケラス

Keras は、 Python で書かれたニューラル ネットワーク用のオープン ソース ライブラリです。Keras は、研究用に深層学習モデルをできるだけ高速かつ簡単に作成するために開発された高レベル API であり、オープン ソース ソフトウェアの MIT ライセンスを持っています。このツールは、TensorFlow、CNTK、Theano などの有名な深層学習ライブラリで使用できます。

Keras には次のような多くの利点があります。

• 使いやすく、モジュールを素早く構築できます。
• CPUとGPUの両方で実行可能
• CNN、RNN の構築をサポートし、両方を組み合わせることができます。
• 簡単な拡張性と Python との連携。

3. テアノ

Theanoは、CPU または GPU で実行できる算術演算をサポートするオープンソースの Python ライブラリであり、深層学習モデルの構築と開発に使用されます。Theano は、計算用の Numpy ライブラリ関数上で使用される非常に便利な構造とモデル調整メソッドを提供します。これは、効率を高めるために CPU に加えて GPU アーキテクチャでも実行できます。Theano はまた、C コードを動的に生成し、広範な単体テストと自己検証を備え、速度と安定性を最適化します。これは、2007 年以来、深層学習技術を使用して人工ニューラル ネットワーク学習モデルを構築および開発した最初のライブラリであり、研究開発コミュニティでは深層学習技術の技術標準とみなされています。

これはクアントリマンのリストです。このリストに重要なツールが含まれていないと思われる場合は、LuckyTemplates が追加できるよう、以下にコメントしてください。