機械学習に最適な 7 つのライブラリの説明


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重要ポイント

  • 機械学習ライブラリは、機械学習モデルを構築およびデプロイするための重要なツールです
  • これらは、モデルのトレーニングとテスト、およびデータに基づく予測と決定に使用できるさまざまな関数とアルゴリズムを提供します。
  • さまざまな機械学習ライブラリが利用可能で、それぞれに独自の長所と機能があるため、プロジェクトに適したライブラリを選択することが重要です。
  • 機械学習ライブラリは、機械学習エコシステムの不可欠な部分であり、世界中の開発者やデータ サイエンティストによって広く使用されています。

機械学習の概念は、初期の人工知能 (AI) システムが開発され、データからモデルをトレーニングするためのアルゴリズムが導入された 1950 年代にさかのぼります。 しかし、機械学習モデルを実装およびトレーニングするためのツールとフレームワークを提供する、今日私たちが知っている最初の機械学習ライブラリは、1980 年代と 1990 年代になるまで登場しませんでした。

最も初期の機械学習ライブラリの 1 つは、 Statlib 図書館、1980 年代にカーネギー メロン大学で開発されました。 このライブラリは、意思決定ツリーとニューラル ネットワークのサポートを含む、統計分析と機械学習のためのツールを提供しました。

その他の初期の機械学習ライブラリには、 ウェカ 図書館は、1990 年代にニュージーランドのワイカト大学で開発され、LIBSVM ライブラリは 1990 年代後半に国立台湾大学で開発されました。 これらのライブラリは、分類、回帰、クラスタリングなど、さまざまな機械学習タスクのためのツールを提供しました。

時が経つにつれて、機械学習の分野は進化と成長を続けており、今日では、それぞれが独自の特徴と機能を備えた多くの機械学習ライブラリが利用可能になっています。

機械学習は急速に成長している分野であり、さまざまな業界で多数の用途があります。 機械学習でよく使われるツールの 1 つにライブラリがあります。 この記事では、機械学習ライブラリとは何か、およびその使用方法について説明します。

プログラミングでは、ライブラリは、特定のタスクまたは一連のタスクを実行するためにプログラムで使用できる、事前に作成されたコードの集まりです。 ライブラリは多くの場合、プログラマーが必要なたびにすべてのコードを最初から作成するのではなく、既に作成およびテストされたコードを再利用する方法として提供されます。

機械学習ライブラリは、機械学習モデルを構築および実装するためのツールと機能を提供するソフトウェア ライブラリです。 これらは、開発者やデータ サイエンティストが機械学習モデルを簡単に構築、トレーニング、展開できるようにするさまざまな機能を提供するため、機械学習エコシステムの重要な部分です。

利用可能な機械学習ライブラリは多数あり、それぞれに独自の機能セットがあります。 最も人気のある機械学習ライブラリには、NumPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch、Keras などがあります。

NumPy は、機械学習の分野で広く使用されている科学計算用の Python ライブラリです。 高パフォーマンスの多次元配列オブジェクトと、これらの配列を操作するためのツールを提供します。 機械学習では、NumPy は、機械学習モデルへの入力として使用される大量のデータを保存および操作するためによく使用されます。また、機械学習アルゴリズムで使用するためにデータを準備するために、このデータに対して数学演算を実行するためにも使用されます。 NumPy は、次のように Python にインポートできます。

Matplotlib は、Python で静的、アニメーション、インタラクティブな視覚化を作成するための包括的なライブラリです。 Matplotlib は次のようにインポートできます。

import matplotlib.pyplot as plt

Pandas は、Python プログラミング言語の上に構築された、高速、強力、柔軟で使いやすいオープン ソースのデータ分析および操作ツールです。 パンダは次のようにインポートできます。

scikit-learn は、Python 用の機械学習ライブラリです。 使いやすいように設計されており、機械学習モデルを構築およびトレーニングするためのさまざまなツールを提供します。 scikit-learn は教師あり学習に重点を置いており、分類、回帰、およびクラスタリングのためのさまざまなアルゴリズムを提供します。 また、特徴選択、次元削減、およびモデル評価のためのツールも備えています。 scikit-learn は、そのシンプルで直感的なインターフェイスと豊富なドキュメントにより、初心者にも専門家にも人気のある選択肢です。 Scikit-learn の例:

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import r2_score

TensorFlow は、Google が開発した機械学習ライブラリです。 機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイに広く使用されており、深層学習に重点を置いています。 TensorFlow には、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) や長短期記憶 (LSTM) ネットワークのサポートなど、ニューラル ネットワークを構築およびトレーニングするための包括的なツール セットがあります。 また、柔軟で効率的な実行モデルを備えているため、開発者は CPU、GPU、TPU などのさまざまなハードウェアで実行できるモデルを構築できます。 TensorFlow は、次のように Python にインポートできます。

PyTorch は、Facebook が開発した Python 用の機械学習ライブラリです。 高速で柔軟なプロトタイピング用に設計されており、深層学習に重点を置いています。 PyTorch には動的な実行モデルがあり、開発者はトレーニング中にモデルを簡単に変更できます。 また、GPU アクセラレーションもサポートしているため、大規模で複雑なモデルのトレーニングに適しています。 PyTorch には成長しているコミュニティがあり、研究および生産機械学習アプリケーションに広く使用されています。 PyTorch は次のようにインポートできます。

Keras は、TensorFlow の上に構築された高レベルの機械学習ライブラリです。 ディープ ラーニング モデルの構築とトレーニングを容易にするように設計されています。 Keras は、ニューラル ネットワークやその他の機械学習モデルの構築に使用できるさまざまなレイヤーとモデルを提供します。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

これらのライブラリに加えて、Theano、MXNet、Scipy など、利用可能な他の多くの機械学習ライブラリがあります。 これらのライブラリにはそれぞれ独自の機能と機能があり、プロジェクトに適したライブラリは特定のニーズと要件によって異なります。

Python ライブラリを使用して、クルーズ船の乗組員数を予測するための重回帰機械学習モデルを実装します。

機械学習に最適な 7 つのライブラリの説明
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このケース スタディでは、重回帰モデルを使用して、次のような特徴に基づいてクルーズ船の乗組員の規模を予測するための機械学習モデルを構築します。 [‘Tonnage’, ‘passengers’, ‘length’, ‘cabins’]. このケース スタディでは、次のライブラリが使用されます。

  • ナンピー
  • matplotlib
  • パンダ
  • scikit 学習

このプロジェクトのデータセットとコードは、次の場所からダウンロードできます。

https://github.com/bot13956/ML_Model_for_Predicting_Ships_Crew_Size

結論として、機械学習ライブラリは、機械学習モデルを構築およびデプロイするための重要なツールです。 これらは、モデルのトレーニングとテスト、およびデータに基づく予測と決定に使用できるさまざまな関数とアルゴリズムを提供します。 さまざまな機械学習ライブラリが利用可能で、それぞれに独自の長所と機能があるため、プロジェクトに適したライブラリを選択することが重要です。 機械学習ライブラリは、機械学習エコシステムの不可欠な部分であり、世界中の開発者やデータ サイエンティストによって広く使用されています。

ベンジャミン O.タヨ 物理学者、データ サイエンス教育者、ライターであり、DataScienceHub の所有者でもあります。 以前は、ベンジャミンはセントラル オクラホマ大学、グランド キャニオン大学、ピッツバーグ州立大学で工学と物理学を教えていました。

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