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기계 학습 및 AI를 위한 최고의 Python 라이브러리 10개

업데이트 on 2024 년 1 월 16 일

Python은 수년에 걸쳐 인기가 높아져 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI) 작업을 위한 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 이는 업계의 기존 언어 중 상당수를 대체했으며 이러한 주류 프로그래밍 언어와 비교할 때 더 효율적입니다. 무엇보다도 영어와 유사한 명령을 통해 초보자와 전문가 모두가 쉽게 접근할 수 있습니다.

많은 사용자를 끌어들이는 Python의 또 다른 기본 기능은 방대한 오픈 소스 라이브러리 모음입니다. 이러한 라이브러리는 ML 및 AI, 데이터 과학, 이미지 및 데이터 조작 등과 관련된 작업에 대해 모든 경험 수준의 프로그래머가 사용할 수 있습니다.

기계 학습 및 AI에 Python이 필요한 이유는 무엇입니까?

Python의 오픈 소스 라이브러리는 기계 학습 및 AI 작업에 유리하게 만드는 유일한 기능이 아닙니다. Python은 또한 매우 다재다능하고 유연하므로 필요할 때 다른 프로그래밍 언어와 함께 사용할 수도 있습니다. 또한 시장의 거의 모든 OS 및 플랫폼에서 작동할 수 있습니다.

심층 신경망과 기계 학습 알고리즘을 구현하는 것은 시간이 많이 소요될 수 있지만 Python은 이를 줄이는 많은 패키지를 제공합니다. 또한 효율적인 데이터 사용 및 분류에 매우 유용한 객체 지향 프로그래밍(OOP) 언어이기도 합니다.

Python을 특히 초보자에게 유리하게 만드는 또 다른 요인은 성장하는 사용자 커뮤니티입니다. Python은 세계에서 가장 빠르게 성장하는 프로그래밍 언어 중 하나이기 때문에 Python 개발자 및 개발 서비스의 수가 폭발적으로 증가했습니다. Python 커뮤니티는 언어와 함께 성장하고 있으며 활동적인 회원은 항상 비즈니스의 새로운 문제를 해결하기 위해 Python을 사용하려고 합니다.

이제 Python이 최고의 프로그래밍 언어 중 하나인 이유를 알았으므로 기계 학습 및 AI를 위한 최고의 Python 라이브러리 10개를 소개합니다.

1. 눔 파이

NumPy는 기계 학습 및 AI를 위한 최고의 Python 라이브러리로 널리 알려져 있습니다. 다양한 행렬에서 다양한 수학 연산을 수행하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 수치 라이브러리입니다. NumPy는 가장 많이 사용되는 과학 라이브러리 중 하나로 간주되며, 이것이 많은 데이터 과학자가 데이터를 분석하기 위해 NumPy에 의존하는 이유입니다.

NumPy 배열은 다른 Python 목록보다 훨씬 적은 저장 공간을 필요로 하며 더 빠르고 사용하기 편리합니다. 행렬의 데이터를 조작하고, 변환하고, NumPy로 재구성할 수 있습니다. 대체로 NumPy는 너무 많은 복잡한 작업을 요구하지 않고도 기계 학습 모델의 성능을 높일 수 있는 훌륭한 옵션입니다.

다음은 NumPy의 주요 기능 중 일부입니다.

고성능 N차원 배열 개체입니다.
모양 조작.
데이터 정리/조작.
통계 연산 및 선형 대수학.

2. SciPy

SciPy는 NumPy를 기반으로 하는 무료 오픈 소스 라이브러리입니다. 과학 및 기술 컴퓨팅을 수행할 수 있는 대규모 데이터 세트에 특히 유용합니다. SciPy에는 NumPy와 마찬가지로 배열 최적화 및 선형 대수학을 위한 임베디드 모듈도 함께 제공됩니다.

프로그래밍 언어에는 NumPy의 모든 기능이 포함되어 있지만 사용자 친화적이고 과학적인 도구로 변환됩니다. 이미지 조작에 자주 사용되며 높은 수준의 비과학적인 수학 함수에 대한 기본 처리 기능을 제공합니다.

SciPy는 과학적 분석 및 엔지니어링에서의 역할 덕분에 기본 Python 라이브러리 중 하나입니다.

다음은 SciPy의 주요 기능 중 일부입니다.

사용자 친화적입니다.
데이터 시각화 및 조작.
과학적 및 기술적 분석.
대용량 데이터 세트를 계산합니다.

3. 테아 노

수치 계산 Python 라이브러리인 Theano는 기계 학습을 위해 특별히 개발되었습니다. 수학적 표현 및 행렬 계산의 최적화, 정의 및 평가가 가능합니다. 이를 통해 차원 배열을 사용하여 딥 러닝 모델을 구성할 수 있습니다.

Theano는 고도로 구체적인 라이브러리이며 대부분 머신 러닝 및 딥 러닝 개발자와 프로그래머가 사용합니다. NumPy와의 통합을 지원하고 중앙 처리 장치(CPU) 대신 그래픽 처리 장치(GPU)와 함께 사용할 수 있어 데이터 집약적인 계산 속도가 140배 빨라집니다.

다음은 Theano의 주요 기능 중 일부입니다.

기본 제공 유효성 검사 및 단위 테스트 도구.
빠르고 안정적인 평가.
데이터 집약적인 계산.
고성능 수학적 계산.

4. 판다

시장에 나와 있는 또 다른 최고의 Python 라이브러리는 기계 학습에 자주 사용되는 Pandas입니다. 데이터를 분석하고 조작하는 데이터 분석 라이브러리 역할을 하며 개발자가 구조화된 다차원 데이터 및 시계열 개념으로 쉽게 작업할 수 있도록 합니다.

Pandas 라이브러리는 데이터를 효율적으로 표현하는 동시에 다양한 방식으로 조작하는 Series 및 DataFrames를 제공하여 데이터를 빠르고 효율적으로 관리하고 탐색할 수 있는 방법을 제공합니다.

Pandas의 주요 기능은 다음과 같습니다.

데이터 인덱싱.
데이터 정렬
데이터 세트 병합/조인.
데이터 조작 및 분석.

5. TensorFlow

또 다른 무료 오픈 소스 Python 라이브러리인 TensorFlow는 차별화 가능한 프로그래밍을 전문으로 합니다. 라이브러리는 초보자와 전문가가 DL 및 ML 모델과 신경망을 구성할 수 있도록 하는 도구 및 리소스 모음으로 구성됩니다.

TensorFlow는 유연한 아키텍처와 프레임워크로 구성되어 CPU 및 GPU와 같은 다양한 연산 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. 즉, Tensor Processing Unit(TPU)에서 작동할 때 최상의 성능을 발휘합니다. Python 라이브러리는 ML 및 DL 모델에서 강화 학습을 구현하는 데 자주 사용되며 기계 학습 모델을 직접 시각화할 수 있습니다.

다음은 TensorFlow의 주요 기능 중 일부입니다.

유연한 아키텍처 및 프레임워크.
다양한 컴퓨팅 플랫폼에서 실행됩니다.
추상화 기능
심층 신경망을 관리합니다.

6. 케 라스

Keras는 기계 학습 및 딥 러닝 모델 내에서 신경망의 개발 및 평가를 목표로 하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. Theano 및 Tensorflow 위에서 실행할 수 있으므로 적은 코드로 신경망을 훈련할 수 있습니다.

Keras 라이브러리는 모듈식이고 확장 가능하며 유연하기 때문에 종종 선호됩니다. 이것은 초보자를 위한 사용자 친화적인 옵션입니다. 또한 목적, 계층, 옵티마이저 및 활성화 기능과 통합할 수 있습니다. Keras는 다양한 환경에서 작동하며 CPU 및 GPU에서 실행될 수 있습니다. 또한 가장 광범위한 데이터 유형 중 하나를 제공합니다.

다음은 Keras의 주요 기능 중 일부입니다.

데이터 풀링.
신경층 개발.
딥 러닝 및 기계 학습 모델을 구축합니다.
활성화 및 비용 함수.

7. 파이 토치

오픈 소스 기계 학습 Python 라이브러리를 위한 또 다른 옵션은 C 프로그래밍 언어 프레임워크인 Torch를 기반으로 하는 PyTorch입니다. PyTorch는 NumPy와 같은 다른 Python 라이브러리와 통합할 수 있는 데이터 과학 라이브러리입니다. 라이브러리는 프로그램이 실행되는 동안 변경될 수 있는 계산 그래프를 생성할 수 있습니다. 이는 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전과 같은 ML 및 DL 애플리케이션에 특히 유용합니다.

PyTorch의 주요 판매 포인트 중 일부는 무거운 그래프를 처리할 때도 달성할 수 있는 빠른 실행 속도를 포함합니다. 또한 단순화된 프로세서 또는 CPU 및 GPU에서 작동할 수 있는 유연한 라이브러리입니다. PyTorch에는 자연어 툴킷뿐만 아니라 라이브러리에서 확장할 수 있는 강력한 API가 있습니다.

다음은 PyTorch의 주요 기능 중 일부입니다.

통계 분포 및 운영.
데이터 세트에 대한 제어.
DL 모델 개발.
매우 유연합니다.

8. 사이킷런

원래 SciPy 라이브러리에 대한 타사 확장인 Scikit-learn은 이제 Github의 독립 실행형 Python 라이브러리입니다. Spotify와 같은 대기업에서 활용하고 있으며 사용하면 많은 이점이 있습니다. 하나는 스팸 탐지, 이미지 인식, 예측, 고객 분류와 같은 고전적인 기계 학습 알고리즘에 매우 유용합니다.

Scikit-learn의 또 다른 주요 판매 포인트 중 하나는 다른 SciPy 스택 도구와 쉽게 상호 운용할 수 있다는 것입니다. Scikit-learn에는 사용자 친화적이고 일관된 상호 작용이 있어 데이터를 쉽게 공유하고 사용할 수 있습니다.

다음은 Scikit-learn의 주요 기능 중 일부입니다.

데이터 분류 및 모델링.
종단 간 기계 학습 알고리즘.
데이터 전처리.
모델 선택.

9. 매트플롯립

Matplotlib는 NumPy와 SciPy의 통합이며 독점 MATLAB 통계 언어를 사용할 필요성을 대체하도록 설계되었습니다. 포괄적인 무료 오픈 소스 라이브러리는 Python에서 정적, 애니메이션 및 대화형 시각화를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 라이브러리는 기계 학습 작업을 위한 데이터 처리 및 교육으로 데이터를 이동하기 전에 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다. Python GUI 툴킷을 사용하여 개체 지향 API로 플롯과 그래프를 생성합니다. 또한 MATLAB과 유사한 인터페이스를 제공하여 사용자가 MATLAB과 유사한 작업을 수행할 수 있습니다.

다음은 Matplotlib의 주요 기능 중 일부입니다.

출판 품질 플롯을 만듭니다.
시각적 스타일과 레이아웃을 사용자 지정합니다.
다양한 파일 형식으로 내보냅니다.
확대/축소, 이동 및 업데이트가 가능한 대화형 그림입니다.

10. 플롯

기계 학습 및 AI를 위한 최고의 Python 라이브러리 10개 목록을 마무리하는 것은 또 다른 무료 오픈 소스 시각화 라이브러리인 Plotly입니다. 고품질의 몰입형 및 출판 준비가 된 차트 덕분에 개발자들 사이에서 매우 인기가 있습니다. Plotly를 통해 액세스할 수 있는 일부 차트에는 상자 그림, 히트맵 및 거품형 차트가 포함됩니다.

Plotly는 시장에서 가장 우수한 데이터 시각화 도구 중 하나이며 D3.js, HTML 및 CSS 시각화 도구 키트 위에 구축되었습니다. Python으로 작성되었으며 Django 프레임워크를 사용하고 대화형 그래프를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 다양한 데이터 분석 및 시각화 도구에서 작동하며 데이터를 차트로 쉽게 가져올 수 있습니다. Plotly를 사용하여 슬라이드 데크와 대시보드를 만들 수도 있습니다.

다음은 Plotly의 주요 기능 중 일부입니다.