現役エンジニアがよく使う!Python機械学習ライブラリ厳選9選

機械学習で便利なライブラリはめちゃくちゃ多く、

どれが良くてどれが使いにくい
現場で使われているライブラリが分からない
実用的なライブラリを知りたい

といったことはありませんか?そう思い実際調べても、なかなかスムーズに調べられなかったりすることも、しばしばです。そこで今回、現役エンジニアが使い勝手が良くて頻繁に使っているライブラリを厳選して5個お届けしていきます。

超実用的で使い勝手のいいものだけをご紹介していきますので、期待して読んでくださいね!

TensorFlow(ディープラーニング)

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引用元: Tensorflow https://www.tensorflow.org/

一発で特徴を理解する

google製のニューラルネットワーク最新ライブラリでハイレベルな機能実装の他、グラフで計算を表すような可視化をすることもできます

特徴の詳細を理解する

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(と言われていますが、実際には別の分野の様々な技術も使われています)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て文法が「Theano」よりも簡単です。

また、最近ではChainerやPyTorchのような直感的な記述ができるようになり、更に普及していくことが予想されます。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。Playgroundというニューラルネットワークの動作を可視化した、ニューラルネットワークの仕組みを学ぶための教育コンテンツなどもある。

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(機械学習の全てのジャンル)

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引用元:scikit-learn https://scikit-learn.org/stable/

一発で特徴を理解する

機械学習全般のアルゴリズムが実装されたライブラリでエンジニアの間で大人気

特徴の詳細を理解する

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。機械学習全般のアルゴリズムが実装されたライブラリで大人気なんです。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は簡単に様々な機械学習の実装を試すこととができます。

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(ディープラーニング)

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引用元:Theano http://deeplearning.net/software/theano/index.html

一発で特徴を理解する

機械学習の計算に必要な多次元配列を含む数式を最適化して使用できる機械学習ライブラリ

特徴の詳細を理解する

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。ただし、開発が終了しているのでこれから始めるのはおすすめしません

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

Chainer(ディープラーニング)

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画像:スクリーンショット

一発で特徴を理解する

動的に計算グラフを構築している国産ディープラーニングフレームワークライブラリ

特徴の詳細を理解する

日本のベンチャー企業「PFN」が開発した国産ディープラーニングフレームワークで日本人エンジニアに大人気なんです。TheanoやTensorflowと異なり動的に計算グラフを構築しているので、学習途中でネットワークの形が変わるニューラルネットワークでも簡単に記述できる点が強力なライブラリです。

この書き方は最近では別のライブラリでも広く採用されていて、Tensorflowでも採用されました。直感的にニューラルネットワークが記述できるので非常に便利です。「とりあえずこれをGPUで高速化したい」というコードが有るならChainerやそのGPUバックエンドであるcupyを使うのが一番の近道です。

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

Pytorch(ディープラーニング)

一発で特徴を理解する

計算速度も早く、ソースコードが見やすく扱いやすいディープラーニングフレームワークライブラリ

特徴の詳細を理解する

chainerからforkして作られた近年人気急上昇中のディープラーニングフレームワークライブラリ。Chainerと似たような構文のライブラリで計算が速いと評判。chainerは実装されていない機能を追加するときに自分で微分のコードを書かないといけなかったが、Pytorchはその作業が不要になる点も魅力です。(torch自体がTheanoと同じように自動微分機能を持っている)

Chainer同様にソースコードが非常に見やすく便利で、Tensorflowよりも習得が簡単です。Theanoと比べたら月とスッポンくらい簡単になってしまいます。

よく使われるジャンル

  • ディープラーニング

Pyevolve(遺伝的アルゴリズム/ニューラルネットワーク)

一発で特徴を理解する

Pure Pythonの文法で、APIが簡単に使えたり、進化過程をグラフ化できる機能などがある多機能なライブラリ

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文法は純粋なPythonで書くため、コードは書きやすく読みやすいです。APIが簡単に使えるようになったり、進化過程をグラフ化できる機能など多機能です。

また、拡張性を持たせることを方針としているので、拡張機能も豊富です。

ただ、PyevolveがWebで探してもあまり出てこないことが難点なので入門者には少し難しいライブラリですね。

よく使われるジャンル

  • 遺伝的アルゴリズム

Deap(遺伝的アルゴリズム)

一発で特徴を理解する

拡張性をもっとも意識しており、データ構造からアルゴリズムまでカスタマイズできる多機能ライブラリ

特徴の詳細を理解する

Pyevolveよりも開発が活発だと言われている遺伝的アルゴリズムライブラリ。遺伝的アルゴリズムだけでなく、遺伝的プログラミングやこれらの並列化などにも使うことができる。

拡張性をもっとも意識しているライブラリなので、データ構造からアルゴリズムまでカスタマイズができる作りになっている。

よく使われるジャンル

  • 遺伝的アルゴリズム
  • 遺伝的プログラミング

Stan(確率的プログラミング)

一発で特徴を理解する

科学者や企業に人気で簡単な構文が使えるため、確率的プログラミングの分野では利用者が多いライブラリ

特徴の詳細を理解する

科学者や企業に大人気のMCMCサンプラー。RなどPython以外の言語からも使える。PyStan(確率的プログラミングをするための言語)というラッパーがあり、これを使うことでPythonから簡単に利用できる。

簡単な構文でこの分野で利用者は多い。統計モデルを書くだけで、「ベイズ推定」をすることができるのも強みで利用者が多いことに影響していますね。
※ベイズ推定とは、ベイズ確率の考え方に基づき、推定したい事柄を確率的に求めるもの。

よく使われるジャンル

  • 確率的プログラミング

Edward(確率的プログラミング)

一発で特徴を理解する

計算グラフやベイズ推定+確率変数+確率モデリングといったものが入った多機能確率的プログラミングライブラリ

特徴の詳細を理解する

Stanの競合で、Tensorflowに基づいた確率的プログラミングライブラリです。tensorflowの恩恵受けて、処理がかなり速いのが特徴です。

計算グラフや確率的プログラミング(ベイズ推定+確率変数+確率モデリング)といったものが入っている多機能なライブラリと言えます。モデリングにはPython/Numpyスタックを使っている。

よく使われるジャンル

  • 確率的プログラミング

【番外編】機械学習開発で使えるおすすめツール

Jupyter Notebook

pythonの開発環境で使えます。メリットとしては、コードとメモが一緒に残せます。記法はmarkdownやhtml, latexなども使えて便利です。機械学習と切っても切れない数式を書くのも容易で使い勝手も抜群です。

githubでもjupyter notebookのファイルはちゃんと表示してくれるため大人気です。昔はIPython notebookと言われていたが、PythonだけでなくJulia(新進気鋭の科学計算向けプログラミング言語でJITコンパイルで非常に高速に動作するのが特徴。

速度はC並、書きやすさはPython並な言語)やR(データ解析や統計処理で非常に強い言語でPythonとシェアを争っている言語)などでも使えるようになったためJupyterと改名した。

Anaconda Python

科学計算向けのライブラリを一気にインストールできるPythonディストリビューション。

これだけ入れればすぐに開発ができるできる優れものです。Python言語自体といろんなライブラリがセットになったパッケージだと思えば分かりやすいかもしれません。Pythonを入れて開発環境を構築するよりも「Anaconda Python」を入れた方がすぐに開発できるという点ではやはり手軽さは捨てがたいです。

あなたが学ぶべき言語はPythonで本当に大丈夫?


画像:shutterstock

ここまでPython機械学習ライブラリを紹介してきましたが、この記事をご覧の方の中には、

このままでPythonを習得できるのだろうか..

と不安になっている人もいるのではないでしょうか?そんな方には、一度立ち止まって考えて欲しいことがあります。それは、そもそもあなたがPythonを学ぶ目的は何か?本当に学ぶべき言語はPythonで間違いないか?ということです。

Pythonを学ぶ目的や理由は明確ですか?

Pythonに限った話ではありませんが、プログラミング学習はエラーとの戦いが大半なので、学ぶ目的や理由が不明確だとモチベーションが下がってしまい、挫折してしまいやすいです。

なのでもしあなたが今、

  • なんとなくPythonが人気そうだから
  • Pythonは将来性がありそうだから

といったような、ぼんやりした理由でPythonを学んでいるとしたらそれは要注意。もっと言うと、そもそもあなたが学ぶべき最適な言語が他にあるという可能性も考えられます。

どのプログラミング言語を学ぶか?は、その先のエンジニア人生を左右すると言っても過言ではありません。もしあなたが言語選定に少しでも不安があるなら、まずはプログラミング言語無料診断アプリを使ってみてください。

いくつかの簡単な質問に答えるだけで、あなたにぴったりの言語や学習プランを1分ほどで無料診断致します。

挫折せずに学びたいなら

また、学ぶべき言語はPythonで間違っていないけど、エラーとの戦いに消耗している方や、Python学習に最適な学習環境を作れていない人もいるかもしれません。

というのも、一般的にPythonは初心者でも学びやすい言語と言われていますが、そもそも機械学習という分野は、プログラミング以外にも専門的な知識や数学の知識も必要になってくるので、実は想像以上に挫折しやすい言語でもあるのです。

なのでやはり、つまずいた時に分からない部分を聞ける環境を作っておくと、挫折する事なく学習を続けられスキル習得できる可能性がグッと上がります。

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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。今回は現役エンジニアが実際に使えるライブラリをご紹介をさせていただきました。

どれも実用的なものばかりを5つ集めましたので、きっとあなたが使いやすいものが見つかるはずです。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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書いた人

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

【Facebookページ】
https://www.facebook.com/hiroshi.sano.7
【Twitter】
プログラミング講師@佐野裕史
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