머신러닝 및 인공지능을 위한 최고의 파이썬 라이브러리 10가지

빠르게 발전하는 머신러닝과 인공지능 분야에서 가장 선호되는 프로그래밍 언어 중 하나가 파이썬입니다. 단순히 사용하기 쉽고 영어와 유사한 명령 때문만은 아닙니다. 파이썬은 방대한 오픈 라이브러리를 통해 성능이 크게 확장될 수 있습니다. 머신러닝과 인공지능을 위한 최고의 파이썬 라이브러리를 소개합니다.

 

권현욱(엑셀러) | 아이엑셀러 닷컴 대표 · Microsoft Excel MVP · Excel 솔루션 프로바이더 · 작가

 

(이미지: 아이엑셀러 닷컴)

 

※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.

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• 원문: Top Python Libraries for AI and Machine Learning
• URL: https://www.analyticsinsight.net/top-python-libraries-for-ai-and-machine-learning/

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1. NumPy: 수학 연산 향상

NumPy는 기계 학습 및 AI를 위한 가장 호평받는 Python 라이브러리 중 하나입니다. 오픈 소스 수치 라이브러리로서 행렬에 대한 다양한 수학적 연산을 용이하게 합니다. 효율성은 NumPy 배열에서 작업을 수행하는 기능으로 강조됩니다. 이는 기존 Python 목록보다 저장 공간이 덜 필요하므로 더 빠르고 편리하게 사용할 수 있습니다.

2. SciPy: 과학 및 기술 컴퓨팅

NumPy를 기반으로 구축된 SciPy는 대규모 데이터 세트에 맞춰진 무료 오픈 소스 라이브러리로 과학 및 기술 컴퓨팅 분야에서 탁월합니다. NumPy의 기능을 상속받았지만 이를 사용자 친화적인 과학 도구로 변환합니다. SciPy는 데이터 시각화 및 조작 분야의 중추적인 역할을 하며 높은 수준의 비과학적 수학 함수에 필수적인 처리 기능을 제공합니다.

3. Theano: 머신러닝 강화

Theano는 기계 학습을 위해 명시적으로 제작된 수치 계산 라이브러리로 주목을 받고 있습니다. 그 능력은 수학적 표현과 행렬 계산을 최적화, 정의 및 평가하는 데 있습니다. 라이브러리는 차원 배열의 활용을 촉진하여 딥 러닝 모델을 효율적으로 구성합니다. 데이터 집약적 계산에 대한 Theano의 전문성과 NumPy와의 통합은 기계 학습 및 딥 러닝 개발자를 위한 필수 라이브러리로서의 위상에 기여합니다.

 

4. Pandas: 데이터 분석 간소화

Pandas는 기계 학습 프로젝트에서 데이터 분석의 강력한 주체로 인정받고 있습니다. 데이터 분석 라이브러리 역할을 하는 Pandas는 구조화된 다차원 데이터 및 시계열 개념의 조작을 단순화합니다. 인덱싱, 데이터 정렬, 데이터 세트 병합, 포괄적인 데이터 조작 및 분석 기능과 같은 기능을 갖춘 Pandas는 데이터 관리 및 탐색을 위한 빠르고 효율적인 솔루션을 제공합니다.

5. TensorFlow: 다목적 딥 러닝 프레임워크

무료 오픈 소스 라이브러리인 TensorFlow는 미분 가능 프로그래밍을 전문으로 하며 신경망을 포함한 딥 러닝(DL) 및 ML 모델을 구성하는 데 널리 사용됩니다. 유연한 아키텍처와 프레임워크를 통해 다양한 계산 플랫폼에서 실행할 수 있으며 TPU(텐서 처리 장치)에서 최적의 성능을 얻을 수 있습니다.

6. Keras: 모듈형 신경망

오픈 소스 라이브러리인 Keras는 머신 러닝 및 딥 러닝 모델 내 신경망의 개발 및 평가를 목표로 합니다. Theano와 TensorFlow를 기반으로 작동하는 Keras는 모듈성, 확장성 및 유연성이 뛰어납니다. 최소한의 코드로 신경망을 훈련할 수 있는 사용자 친화적인 디자인은 초보자에게 탁월한 선택입니다.

7. PyTorch: 동적 데이터 과학

또 다른 오픈 소스 기계 학습 라이브러리인 PyTorch는 C 프로그래밍 언어 프레임워크인 Torch를 기반으로 합니다. 실행 속도로 유명한 PyTorch는 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전과 같은 ML 및 DL 애플리케이션에 특히 유용합니다.

 

8. Scikit-Learn: 엔드투엔드 머신러닝

처음에는 SciPy에 대한 타사 확장인 Scikit-Learn이 GitHub의 독립형 Python 라이브러리로 발전했습니다. Spotify와 같은 주요 회사에서 널리 채택된 Scikit-Learn은 기존 기계 학습 알고리즘에서 탁월합니다. 다른 SciPy 스택 도구와의 원활한 상호 운용성이 장점입니다.

9. Matplotlib: 데이터 통찰력 시각화

NumPy와 SciPy의 융합인 Matplotlib는 Python에서 정적, 애니메이션 및 대화형 시각화를 생성하기 위한 포괄적이고 액세스 가능한 오픈 소스 라이브러리 역할을 합니다. 독점 MATLAB 통계 언어를 대체하도록 설계된 Matplotlib는 데이터 처리 및 ML 모델 교육을 시작하기 전에 데이터를 이해하는 데 도움을 줍니다.

10. Plotly: 몰입형 데이터 시각화

마지막으로 소개할 것은 무료 오픈 소스 데이터 시각화 라이브러리인 Plotly입니다. 게시 가능한 고품질의 몰입형 차트로 유명한 Plotly는 상자 그림, 히트맵, 거품형 차트를 비롯한 풍부한 차트 레퍼토리를 제공합니다. D3.js, HTML 및 CSS 시각화 툴킷을 기반으로 구축되고 Python으로 작성된 Plotly는 대화형 그래프 생성을 용이하게 합니다.

 

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