기계 학습을 위한 인기 있는 Python 라이브러리는 무엇일까요?
코딩과 관련하여 Python은 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. 대안이 있는 것은 사실이지만 파이썬은 사용성 면에서 꾸준히 성장하고 있습니다. 동시에 Python이 인기가 있지만, 성능 및 다소 혼란스러운 빌드 시스템과 같은 몇 가지 단점이 여전히 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 단점을 극복할 수 있으며 Python은 특히 기계 학습과 관련된 작업을 하는 경우 사용자에게 충분한 것 이상을 제공합니다.
1. 카페
분명히 하자면 이 이름은 커피와 관련이 없습니다. Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding의 약자입니다. 꽤 한 입, 오른쪽? 약어가 더 의미가 있는 것은 당연합니다. Caffe의 기본 개념은 이미지를 분류하고 기타 관련 작업을 수행할 수 있는 라이브러리를 만드는 것입니다. Mac 이나 사용하는 다른 컴퓨터에서 검색 하는 데 시간을 할애 하고 필요한 이미지와 기타 파일을 찾는 데 어려움을 겪을 필요 가 없도록 정렬을 위한 이러한 라이브러리가 있으면 도움이 됩니다 .
2. 넘피
원래 Python은 견고한 데이터 구조와 유형을 가지고 있음에도 불구하고 기계 학습을 염두에 두고 개발되지 않았습니다. Numpy는 코더가 방정식과 함께 제공되는 방대한 다차원 데이터 세트를 처리할 수 있기 때문에 편리합니다.
Numpy는 대용량 데이터를 처리하는 것 외에도 벡터화 처리의 효율성으로 평가됩니다. 그러나 라이브러리는 MATLAB 스타일을 사용하므로 Numpy가 작동하는 방식을 익히기 위해 익숙해지는 데 시간이 걸립니다.
3. OpenCV
사용자가 2D 및 3D를 관리할 수 있는 간단한 라이브러리(Python에 한함). 이름에서 알 수 있듯 이 라이브러리는 오픈 소스이며, 원래 작성자뿐만 아니라 때때로 칩을 삽입하는 사용자 때문에 활발하게 개발되고 있습니다.
4. 스크래피
웹사이트에서 정보를 스크랩하거나 스크랩을 위한 크롤러를 생성해야 하는 경우 Scrapy가 최고의 라이브러리입니다. 또한 최근 사용자가 API에 연결하고 데이터에 액세스할 수 있는 새로운 기능을 도입했습니다.
[관련글] 파이썬 공개 웹 크롤러 추천!! 스크래피(Scrapy) 오픈소스
5. 글루온
Apache MXNet에서 사용할 수 있는 Gluon은 Microsoft와 AWS에서 개발한 라이브러리입니다. Gluon을 사용하는 목적은 학습을 위한 정보가 풍부한 라이브러리를 갖는 것입니다. Gluon이 얼마나 직관적이고 일관성이 있는지를 고려하면 Gluon을 활용하는 방법을 배우는 데 너무 오래 걸리지 않아야 합니다.
6. 패스트 AI
PyTorch를 기반으로 구축된 FastAi는 신경망을 만드는 데 사용됩니다. API의 일관성과 시각적 콘텐츠 및 텍스트에 대한 통합 지원 덕분에 FastAi는 최고의 라이브러리 중 하나이며 뛰어난 기능을 제공합니다.
7. ELI5
내가 5세라고 설명하면 Python 라이브러리에 가장 적합한 이름이 아닌 것처럼 보일 수 있지만 ELI5가 정확히 무엇을 의미하는지 알 수 있습니다.
Python에서 사용되는 일부 알고리즘은 설명이 꽤 필요하지만 모든 알고리즘에 적용되는 것은 아닙니다. 더 복잡한 방정식을 계산하려면 추가 도구가 필요합니다. ELI5는 분류기를 디버그하고 특정 예측에 대한 설명을 제공합니다.
8. 라이트GBM
Microsoft는 LightGBM도 개발했습니다. GBM은 gradient boosting machines의 약자이며 라이브러리는 주로 노드 분할을 식별하는 데 사용됩니다. 일부 사용자는 LightGBM을 활용하여 컴퓨터의 GPU 성능을 향상시키기도 합니다.
LightGBM과 유사한 라이브러리인 XGBoost를 만날 수 있습니다. 둘을 구분할 수는 없지만 LightGBM은 특히 메모리 사용과 관련하여 리소스가 많이 사용되지 않습니다.
그것이 당신이 신경 쓰는 것인지 여부는 개인 취향에 달려 있지만, 코딩할 저사양 컴퓨터를 사용하면 사용 중인 도구에 얼마나 많은 리소스가 할당되는지에 더 많은 관심을 기울일 수 있습니다.
9. 판다
Pandas는 Numpy를 기반으로 하며 데이터 조작과 관련하여 최고의 솔루션 중 하나입니다. 웹사이트를 개발 하든 다른 작업을 하든 숫자나 다른 정보에 주의를 기울여야 합니다.
Pandas를 사용하면 SQL 데이터베이스나 Excel과 같은 다른 소스에서 데이터를 통합하여 데이터를 조작할 수 있습니다. 프레임 및 시리즈 분할, 값 관리, 자동 업데이트 추가 등의 기능이 있습니다.
10. 사이파이
Numpy에 구축된 또 다른 라이브러리인 SciPy는 가장 일반적으로 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 사용자는 선형 대수학, 이미지 최적화, 보간, 통계 등을 위한 모듈과 알고리즘을 생성하고 관리하기 위해 이를 사용합니다.
지금까지 기계학습에 도움이 될만한 라이브러리 10개를 살펴보았습니다. 위 라이브러리들이 만능은 아니겠습니다만, 구현하시고자 하는 프로젝트에 조금이라도 도움이 되었으면 하는 마음입니다!
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