기계 학습 및 데이터 과학을 위한 최고의 Python 도구

Python 프로그래밍 언어에는 코드 작성과 컴퓨터 공학 개발에 편리한 대규모 라이브러리와 프레임워크가 많이 있습니다. Python은 단순성, 배우기 쉽고 읽기 쉬운 코드, 논리적이고 간결한 구문으로 유명한 언어인 반면, Machine Learning은 매우 복잡한 알고리즘과 다단계 작업 흐름을 포함합니다. 따라서 Python의 간결하고 쉬운 논리는 개발자의 시간을 절약하는 데 중요한 역할을 합니다.

반면, 데이터 과학 의 경우 Python에는 데이터 분석을 용이하게 하고 쉽게 분석할 수 있는 SciPy, NumPy 또는 Pandas와 같은 이 작업 분야를 위한 특수 패키지가 있으며 웹 애플리케이션과 통합됩니다.

또한 Python은 진정한 오픈 소스 언어이므로 상업적인 목적으로도 Python을 자유롭게 사용하고 배포할 수 있습니다. 이를 통해 Python에는 풍부한 고품질 리소스와 문서가 제공되며, 개발 프로세스의 모든 단계에서 조언과 지원을 제공할 준비가 된 활발한 개발자 커뮤니티가 제공됩니다.

따라서 LuckyTemplates은 기계 학습 및 데이터 과학 애플리케이션 모두에 유용한 몇 가지 Python 도구에 대해 논의하도록 여러분을 초대합니다.

데이터 과학을 위한 Python 도구

1. 숫자

Numba 는 Anaconda가 후원하는 LLVM 컴파일러를 사용하여 Python 구문을 기계어 코드로 컴파일하는 오픈 소스 NumPy 인식 최적화 컴파일러입니다. 데이터 과학에 적용된 Numba는 NumPy Array를 사용하여 코드 컴파일 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 다양한 주석이 제공되는 Python 코드는 언어나 해석기를 변경하지 않고도 C, C++ 및 Fortran과 유사한 성능을 달성하도록 최적화될 수 있습니다.

2. 사이톤

Cython은 Python의 C 변형입니다. 표준 Python 모듈을 생성할 수 있어 실행 속도와 성능이 크게 향상되는 Python의 상위 세트라고 할 수 있습니다. 기본적으로 Python 코드를 C/C++ 코드로 컴파일하고 인라인 주석을 통해 Jupyter 노트북에서 사용하기 위해 Python의 C 확장으로 설계되었습니다.

3. 다스크

Dask 는 Python의 병렬 컴퓨팅을 위한 유연한 라이브러리입니다. Numpy 또는 Pandas를 사용할 때 RAM에서 데이터를 처리하는 문제에 직면하는 경우가 있습니다. 여기서 Dask는 더 큰 인메모리 또는 분산 환경으로 인터페이스를 확장하고 로컬 컴퓨터에서 실행하거나 클러스터에서 실행하도록 확장할 수 있기 때문에 처리하기 쉽습니다. .

4. 사이피

SciPy 는 Pandas, SymPy 및 Matplotlib와 같은 도구가 포함된 NumPy 스택을 구성하는 NumPy 배열 개체를 기반으로 구축된 Python용 알고리즘 및 수학적 도구의 오픈 소스 라이브러리입니다. SciPy는 선형 대수학, 적분, 미분, 보간, 이미지 처리, 푸리에 변환 등 다양한 계산 모듈을 제공합니다.

기계 학습을 위한 Python 도구

1. SCIKIT 학습

Scikit-learn (sklearn으로 약칭)은 기계 학습을 위한 오픈 소스 라이브러리이며 데이터 과학에도 사용됩니다. 이는 NumPy 및 SciPy를 기반으로 설계된 Python 커뮤니티에서 매우 강력하고 인기 있는 도구입니다. Scikit-learn에는 가장 현대적인 기계 학습 알고리즘이 포함되어 있으며 문서와 함께 제공되며 항상 업데이트됩니다. 이 도구는 쉬운 무작위 검색 및 API 사용을 제공합니다. 그러나 Scikit-Learn을 사용할 때의 가장 큰 장점은 데이터 세트에서 다양한 평가를 수행하는 속도입니다.

2. 케라스

Keras 는 Python으로 작성된 신경망용 오픈 소스 라이브러리입니다. Keras는 연구를 위해 딥 러닝 모델을 최대한 빠르고 쉽게 만들기 위해 개발된 고급 API이며 오픈 소스 소프트웨어에 대한 MIT 라이선스를 보유하고 있습니다. 이 도구는 TensorFlow, CNTK, Theano와 같은 유명한 딥 러닝 라이브러리와 함께 사용할 수 있습니다.

Keras에는 다음과 같은 여러 가지 장점이 있습니다.

• 사용하기 쉽고 모듈을 빠르게 구축할 수 있습니다.
• CPU와 GPU 모두에서 실행 가능
• CNN, RNN 구축을 지원하며 둘을 결합할 수 있습니다.
• 확장성이 쉽고 Python으로 작업할 수 있습니다.

3. 테아노

Theano 는 딥 러닝 모델을 구축하고 개발하는 데 사용되는 CPU 또는 GPU에서 실행할 수 있는 산술 연산을 지원하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. Theano는 효율성을 위해 CPU 외에 GPU 아키텍처에서도 실행할 수 있는 계산을 위한 Numpy 라이브러리 함수 위에 사용되는 매우 편리한 구성과 모델 튜닝 방법을 제공합니다. Theano는 또한 C 코드를 동적으로 생성하고 광범위한 단위 테스트 및 자체 검증 기능을 갖추고 있으며 속도와 안정성을 최적화합니다. 2007년부터 딥러닝 기법을 활용한 인공신경망 학습 모델을 구축·개발한 최초의 라이브러리로, 연구개발계에서 딥러닝 기술의 기술 표준으로 꼽히고 있다.

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