Pythonでよく使われているおすすめの機械学習ライブラリ厳選8選

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佐野裕史
書いた人 佐野裕史

どうも!インストラクターの佐野です。

機械学習は難しい理論ばかりで、なかなか手が出ないという人も多いのではないでしょうか。

でも、Pythonには優秀な機械学習ライブラリがあるので、理論を知らなくても使い方を覚えるだけで済みます。

しかし、ライブラリの情報が少なかったり解説している用語が難しかったりして、何がどう違うのかも全然わからないですよね。

そこで今回は、Pythonでよく使われている人気の機械学習ライブラリをまとめました!

優秀なライブラリばかりなので、ぜひ一度使ってみてください。

TensorFlow

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参照元: Tensorflow

特徴

TnesorFlowは、Googleが「Google Brain」というプロジェクトのもとで開発を行っているニューラルネットワークの最新ライブラリです。

ニューラルネットーワークとは、人間の脳を再現した仕組みのことですが、現在もっとも注目されいているといっても過言ではないでしょう。

ハイレベルな機能を実装することができ、計算をデータフローやグラフで表すことができます。

ライブラリの内部はおよそC++で作られていますが、Pyhonも含まれており柔軟に使用できる構造になっています。

複雑な問題に対処できるように作られているので、実践では非常に役立つライブラリです。

よく使われるジャンル

  • ニューラルネットワーク
  • ディープラーニング

scikit-learn

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scikit-learn

特徴

scikit-learnも機械学習の分野ではかなり有名なライブラリです。

統計学、パターン認識、データ解析の技法が豊富に使うことができるので、研究者の間で人気があります。

他の「NumPy(数値計算)」「SciPy(科学技術計算)」「matplotlib(グラフ描画)」のようなライブラリと比べても、scikit-learnはほぼすべての機械学習の実装を行うことができます。

機械学習の基盤となっているライブラリです。

よく使われるジャンル

  • 機械学習のほぼすべてのジャンル

Theano

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Theano

特徴

Theanoは数学の「多次元配列」を含んでいる数式を定めて最適化して使うことができる機械学習ライブラリです。

「NumPy」と強く統合されていて、よく一緒に使われ、他のライブラリを使っている人の不満点を見事に解消しています。

Theanoの大きな特徴の1つとして、すばらしいチュートリアルがあることがあげられます。

機械学習を実装する上で多くのトラブルを避けることができるでしょう。

よく使われるジャンル

  • ニューラルネットワーク
  • ディープラーニング

Pylearn2

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Pylearn2

特徴

Pylearn2は、大部分の機能がTheanoを基盤として構築され改良されたライブラリです。

そのためできることはTheanoと似ています。

しかし、最大の特徴は大きな柔軟性です。

研究者がほとんど何でもすることを可能にしようという狙いで作られていますので、プラグインなども開発することが可能となっています。

まだ発展途上ですが、今後が楽しみなライブラリです。

よく使われるジャンル

  • ニューラルネットワーク

Pyevolve

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GitHub: Pyevolve

特徴

Pyevolveは、ニューラル・ネットワーク研究のより刺激的で異なる領域の1つである「遺伝的アルゴリズム」の機能を使えることです。

遺伝的アルゴリズムとは、自然のプロセスを模倣するような検索アルゴリズムのことです。

ちょうど、人間の遺伝と同じですね。

Pyevolveは、遺伝的アルゴリズムを構築、実行するために非常に有用で、今後の新世代を担うライブラリになるのではと言われています。

よく使われるジャンル

  • 遺伝的アルゴリズムを使ったニューラルネットワーク

NuPIC

特徴

NuPICは、ジェフ・ホーキンスさんたちが研究をしている「HTM (Hierarchical Temporal Memory) 」という過去の記憶を元に推論を行うアルゴリズムを扱うライブラリです。

ディープラーニングを代表とする通常の機械学習とは少し違ったアルゴリズムや機能を提供しています。

記憶と計算を人間の頭脳の中で絡み合っている仕組みを模倣する新しい計算ライブラリとも呼ばれています。

より人間に近い人工知能が作れるかもしれません。

よく使われるジャンル

  • HTM

Pattern

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GitHub: Pattern

特徴

Patternは機械学習のアルゴリズムだけでなく、データを集めて、分析するのを援助するためのツールも提供しています。

GoogleやTwitterなどのWebサービスから情報を集めてくるときに役立ちます。

クローラーやHTMLの変換などの機能も提供しているので、非常に少ないコードでデータを集め、分析することができます。

よく使われるジャンル

  • NLP
  • クラスタリング
  • クラシフィケーション

Caffe

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Caffe

特徴

Caffehaは、画像をはじめとする視覚的なものを機械学習するときに有用なライブラリです。

グラフィカルな処理を担当するコンピューターのGPUと統合されており、コンピューターに画像を覚えさせることができます。

画像を扱うならまず最初に使いたいライブラリです。

よく使われるジャンル

  • ニューラルネットワーク
  • 視覚的なディープラーニング

まとめ

いかがでしたでしょうか?

ディープラーニングやニューラルネットワークなどの新しい技術を使えるライブラリも増えてきています。

ぜひ一度使ってみて機械学習を体験してみるといいでしょう!

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佐野裕史

佐野裕史

侍エンジニア塾インストラクター。
主に技術担当をしています。

【経歴】
力仕事、接客業、営業職など様々な業界を経てIT業界に参入。
IT未経験からスタートし、1ヶ月で仕事獲得に奇跡的に成功。
1年半後にフリーランスに転身。

Web開発を主に行っており、得意とするのはRails、Ruby。
【技術スキル】
Rails、Ruby、Swift、Java(Android)、JavaScript

【趣味、趣向】
麻雀
MTG(マジックザギャザリング)
ダーツ、卓球、野球、ボウリングなどの球技

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