파이썬 라이브러리

딥 러닝을 위한 최고의 Python 라이브러리 10개

업데이트 on 2024 년 1 월 16 일

Python은 최고의 프로그래밍 언어로 꾸준히 성장하고 있습니다. 다른 주류 언어와 비교할 때 매우 높은 효율성을 포함하여 여기에는 여러 가지 이유가 있습니다. 또한 영어와 유사한 명령 및 구문을 제공하므로 초보자 코더에게 최고의 선택입니다.

아마도 Python의 가장 큰 판매 포인트는 데이터 과학에서 데이터 조작에 이르기까지 언어를 사용할 수 있게 해주는 방대한 양의 오픈 소스 라이브러리일 것입니다.

파이썬과 딥 러닝

딥러닝은 인간 두뇌의 구조에서 영감을 얻은 알고리즘인 인공 신경망을 포함하는 기계 학습의 하위 분야입니다. 딥 러닝에는 다양한 애플리케이션이 있으며 자율 주행 자동차, 뉴스 수집 도구, 자연어 처리(NLP), 가상 비서, 시각적 인식 등과 같은 오늘날의 많은 AI 기술에 사용됩니다.

최근 몇 년 동안 Python은 딥 러닝을 위한 놀라운 도구임이 입증되었습니다. 코드가 간결하고 읽기 쉽기 때문에 딥 러닝 애플리케이션에 완벽하게 어울립니다. 또한 간단한 구문 덕분에 다른 프로그래밍 언어에 비해 응용 프로그램을 더 빠르게 개발할 수 있습니다. 딥 러닝에 Python을 사용하는 또 다른 주요 이유는 언어가 다른 프로그래밍 언어로 코딩된 다른 시스템과 통합될 수 있기 때문입니다. 이를 통해 다른 언어로 작성된 AI 프로젝트와 쉽게 혼합할 수 있습니다.

딥 러닝을 위한 최고의 Python 라이브러리 10개를 살펴보겠습니다.

1. TensorFlow

TensorFlow는 딥 러닝 애플리케이션을 위한 최고의 Python 라이브러리 중 하나로 널리 알려져 있습니다. Google Brain 팀에서 개발한 이 도구는 광범위하고 유연한 도구, 라이브러리 및 커뮤니티 리소스를 제공합니다. 초보자와 전문가 모두 TensorFlow를 사용하여 딥 러닝 모델과 신경망을 구성할 수 있습니다.

TensorFlow는 유연한 아키텍처와 프레임워크를 갖추고 있어 CPU 및 GPU와 같은 다양한 컴퓨팅 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. 즉, Tensor Processing Unit(TPU)에서 작동할 때 최상의 성능을 발휘합니다. Python 라이브러리는 딥 러닝 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.

2. 파이 토치

또 다른 딥러닝용 파이썬 라이브러리 중 가장 인기 있는 파이토치(Pytorch)는 페이스북의 AI 연구팀이 2016년에 만든 오픈소스 라이브러리다. 프로그래밍 언어.

PyTorch를 사용하면 많은 작업을 수행할 수 있으며 특히 NLP 및 컴퓨터 비전과 같은 딥 러닝 애플리케이션에 유용합니다.

PyTorch의 가장 좋은 점 중 일부는 빠른 실행 속도를 포함하며, 이는 무거운 그래프를 처리할 때도 달성할 수 있습니다. 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 세트 제어
딥러닝 모델 개발
매우 유연한

3. 눔 파이

잘 알려진 다른 Python 라이브러리 중 하나인 NumPy는 대규모 다차원 배열 및 행렬 처리에 원활하게 활용할 수 있습니다. 그것은 딥 러닝에서 효율적인 기초 과학 계산에 특히 유용하게 만드는 높은 수준의 수학 함수 세트에 의존합니다.

NumPy 배열은 다른 Python 목록보다 훨씬 적은 저장 공간을 필요로 하며 더 빠르고 사용하기 편리합니다. 데이터는 매트릭스에서 조작, 전치 및 라이브러리로 재구성할 수 있습니다. NumPy는 복잡한 작업을 많이 하지 않고도 딥 러닝 모델의 성능을 높일 수 있는 훌륭한 옵션입니다.

다음은 NumPy의 주요 기능 중 일부입니다.

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

4. 사이킷런

Scikit-Learn은 원래 SciPy 라이브러리에 대한 타사 확장이었지만 이제는 Github의 독립형 Python 라이브러리입니다. Scikit-Learn에는 분류, 회귀 및 클러스터링 방법 내에 DBSCAN, 그래디언트 부스팅, 지원 벡터 머신 및 랜덤 포레스트가 포함되어 있습니다.

Scikit-Learn의 가장 큰 측면 중 하나는 다른 SciPy 스택과 쉽게 상호 운용할 수 있다는 것입니다. 또한 사용자 친화적이고 일관성이 있어 데이터를 더 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

5. SciPy

Numpy 기반의 무료 오픈 소스 라이브러리인 Scipy가 등장합니다. SciPy는 대규모 데이터 세트에서 과학 및 기술 컴퓨팅을 수행할 수 있는 능력 덕분에 최고의 Python 라이브러리 중 하나입니다. 어레이 최적화 및 선형 대수학을 위한 임베디드 모듈이 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.

다음은 SciPy의 주요 기능 중 일부입니다.

사용자에게 친숙한
데이터 시각화 및 조작
과학적 및 기술적 분석
대용량 데이터 세트를 계산합니다.

6. 판다

데이터 과학 및 딥 러닝 과목에서 주로 사용되는 오픈 소스 Python 라이브러리 중 하나는 Pandas입니다. 라이브러리는 데이터 분석에 사용되는 데이터 조작 및 분석 도구를 제공합니다. 라이브러리는 수치 테이블 및 시계열 분석을 조작하기 위해 강력한 데이터 구조에 의존합니다.

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

7. 마이크로소프트 CNTK

딥 러닝 애플리케이션을 위한 또 다른 Python 라이브러리는 이전에 Computational Network ToolKit으로 알려진 Microsoft CNTK(Cognitive Toolkit)입니다. 오픈 소스 딥 러닝 라이브러리는 분산 딥 러닝 및 기계 학습 작업을 구현하는 데 사용됩니다.

CNTK를 사용하면 CNN(컨벌루션 신경망), DNN(피드포워드 심층 신경망), RNN(순환 신경망)과 같은 예측 모델을 CNTK 프레임워크와 결합할 수 있습니다. 이를 통해 엔드투엔드 딥 러닝 작업을 효과적으로 구현할 수 있습니다.

다음은 CNTK의 주요 기능 중 일부입니다.

오픈 소스
분산 딥 러닝 작업 구현
예측 모델을 CNTK 프레임워크와 결합
엔드 투 엔드 딥 러닝 작업

8. 케 라스

Kears는 심층 학습 작업에 사용되는 또 다른 주목할만한 오픈 소스 Python 라이브러리로, 신속한 심층 신경망 테스트를 가능하게 합니다. Keras는 모델 구성, 그래프 시각화 및 데이터 세트 분석에 필요한 도구를 제공합니다. 또한 직접 가져오고 로드할 수 있는 미리 레이블이 지정된 데이터 세트도 포함되어 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.

신경층 개발
데이터 풀링
딥 러닝 및 머신 러닝 모델 구축
활성화 및 비용 함수

9. 테아 노

우리 목록의 거의 마지막에는 기계 학습 및 딥 라이브러리를 위해 특별히 개발된 수치 계산 Python 라이브러리인 Theano가 있습니다. 이 도구를 사용하면 수학적 표현 및 행렬 계산의 효율적인 정의, 최적화 및 평가를 달성할 수 있습니다. 이 모든 것을 통해 Theano는 딥 러닝 모델을 구성하기 위한 차원 배열의 고용에 사용될 수 있습니다.

Theano는 매우 특정한 라이브러리이기 때문에 많은 딥 러닝 개발자와 프로그래머가 사용합니다. CPU(중앙 처리 장치) 대신 GPU(그래픽 처리 장치)와 함께 사용할 수 있습니다.

다음은 Theano의 주요 기능 중 일부입니다.