🙌 マシンラーニングプロジェクトに必須の Python ライブラリ Top 10 🚀 - DEV コミュニティ
TL;DR
この記事では、どんなマシンラーニングプロジェクトにも必要な究極の Python ライブラリを紹介します。
- マシンラーニングのサイクルの各ステップに必要なライブラリ - EDA、データクリーニング、データエンジニアリング、モデリングなど
- 全てオープンソース
- 全て Python
フルアプリケーション
1. 🚀Taipy
モデルを実際にアクセス可能かつ有用にする方法について話しましょう。
Taipy がそれを実現し、マシンラーニングモデルを次のレベルに引き上げます。
GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）と ML/Data パイプラインの両方に対して使いやすい開発を目指して設計されたオープンソースライブラリです。（CSS などの他の知識は必要ありません！）アプリケーションの開発を加速させ、初期のプロトタイプから本番環境に投入する準備が整ったアプリケーションまでをサポートします。
Taipy はあなたの ML モデルを、最終ユーザーを感動させる完全なアプリケーションに移行させることを保証します。
1000 つのスターに近づいており、みなさんのサポートなしではここまで来れませんでした🙏
EDA、データクリーニング、データエンジニアリング
2.🐼Pandas
Pandas なしで Python を扱う方法は？
このライブラリは、データフレームとシリーズという 2 つのコアなデータ構造を持ち、データのクリーニングと準備を迅速かつ柔軟に行うことができます。重要な機能には以下が含まれます：
- データの読み込み
- データフレームの整形
- 基本統計
Pandas はあなたのデータサイエンスプロジェクトを始めるためのツールです。他の競合製品も Pandas を追い越そうとしていますが、Dask や Polars として広く使われているわけではありません。将来的な記事の良い話題です！
3.🌱Numpy
Pandas よりも低レベルですが、Numpy は科学計算とデータの前処理に不可欠なツールです。
主に配列を扱い、データの高速な操作や数学関数を可能にします。
このライブラリも Python の必須ライブラリであり、Pandas と同様にデータ中心のタスクに欠かせません。
4.🔢Statsmodel
名前の通り、このライブラリは統計分析用の機能を提供します。
機能の範囲には記述分析から統計テストに至るまで幅広く、時系列データの取り扱い、単変量および多変量統計などにも優れたライブラリです。
5.👓YData Profiling
YData Profiling はコードの1行でデータを徹底的に分析し、EDA ステップを容易にします。
欠損値の検出、相関、分布の分析などが含まれます。
このツールは非常にユーザーフレンドリーであり、データサイエンスのツールボックスに容易に加えることができます。
機械学習/ ディープラーニングアルゴリズム
6.💼 Scikit-learn
これは Python で最も有名なライブラリのトップ 3 に入るかもしれません。
Sklearn は機械学習の参考資料です。K-means クラスタリング、回帰、分類アルゴリズムといった異なるモデルが含まれています。
次元削減技術でも優れています。
また、データ選択や検証機能も提供しています。使いやすさも学びやすさも抜群で、データサイエンスの道のりで最初に使用する ML ライブラリであるべきです。
7.🧠 Keras
Keras は TensorFlow などのフレームワーク上で動作する高レベル API です。ニューラルネットワークを使い始める場合は、Keras から始めてください。実装プロセスを簡素化しているので、ニューラルネットワークの実装に最適な初心者向けの選択肢です。
8.🧠💪TensorFlow
このライブラリはニューラルネットワークモデリングには必須です。画像分類や NLP（自然言語処理）など、非構造化データを扱う場合に完璧です。研究と産業で広く使われており、ニューラルネットワークの設計と操作のための完全な API を提供しています。Keras（上記参照）は TensorFlow の上に構築されたより高レベル（シンプル）な API を提供します。
9.🌴XGBoost
XGBoost は機械学習アルゴリズムの中で最も人気のあるライブラリの1つです。
グラディエントブースティングライブラリとして広く実用的な使用例で使われていますが、特にテーブルデータにおいてそうです。
Kaggle コンペティションの優勝者たちの間でもお気に入りです。
このライブラリには回帰や分類アルゴリズムが含まれているだけでなく、特徴選択ツールも提供しています。
10.🐈CatBoost
CatBoost（カテゴリーブースティングの略）は、データセットが主にカテゴリカルデータで構成されている場合に選ぶべきライブラリです。このライブラリは、ワンホットエンコーディングの複雑さを回避し、カテゴリカルデータの前処理を不要とします。デフォルトパラメータで実行した場合、XGBoost よりも正確さを提供することができます。
この記事を楽しんでいただけたら幸いです！
私は初心者ライターで、改善に関するご提案を歓迎します！
もし何か質問があれば、気軽に問い合わせてください。
こちらの記事はdev.toの良い記事を日本人向けに翻訳しています。
https://dev.to/taipy/top-10-python-libraries-for-any-ml-projects-3gfp
