Pythonでおすすめな機械学習ライブラリとは?

機械学習
  • Pythonで機械学習の開発をしてみたい
  • Pythonで機械学習をするときに入れるべきライブラリがわからない
  • Pythonでおすすめな機械学習ライブラリを知りたい

こんなふうに考えている方はいませんか?

近年、機械学習が広く知られるようになりました。
その影響もあり、機械学習に適したプログラミング言語であるPythonを知っている方も増えています。

しかし、Pythonで実際にどのように開発していけばよいのか分かっていない、という方も多いのではないでしょうか?
この記事では、Pythonで機械学習の開発をする際におすすめなライブラリについて解説します。

この記事を読めば、Pythonで機械学習の開発をするための知識を獲得できます。
ぜひ最後までご覧ください。

機械学習に必要な処理

まず、機械学習に必要な処理について確認しておきましょう。
機械学習では、大きく分けて2つの処理が必要となります。

  • データ処理
  • データの統計処理

それぞれ詳しく解説します。

データ処理

機械学習では、事前に用意されたデータを利用して学習します。
そのため、テーブルデータなどで用意された学習データを読み込んで、内部で処理できる形式に変換しなければなりません。

また、人間が理解できる結果として出力できるように、グラフ等で描画する処理も必要となります。

データの統計処理

データ処理にて読み込んだデータを、実際に統計処理を行って学習していきます。
この統計処理が、機械学習のモデルの学習に当たります。

テーブルデータやテキストデータ、画像データに対する統計処理などが必要となるのです。

機械学習におけるデータ処理をするライブラリ

それでは、機械学習におけるデータ処理をするライブラリから確認していきましょう。
データ処理をするライブラリには以下の3つがあります。

  • Numpy
  • Pandas
  • Matplotlib

それぞれ詳しく解説していきます。

NumPy

Numpyは数値計算を行うためのライブラリです。
機械学習では数値計算が必須となるので、機械学習において最も利用する機会の多いライブラリと言えます。

Numpyを用いることで、ベクトルや行列など、多次元配列などを扱えるようになり、機械学習に必須の計算を行えるようになります。

Pandas

Pandasは、時系列データや数表などのテーブルデータを取り扱うためのライブラリです。
機械学習では、学習データとなる数値やテキスト情報を扱う場面が多くあります。

そうした場面にて、表計算や統計量の算出、データの成形など、テーブルデータを操作するために用いられています。

Matplotlib

Matplotlibは、グラフ描画をするためのライブラリです。
機械学習によって得られた統計量や学習経過をグラフ化し、画像などの出力をするために用いられています。

機械学習におけるデータの統計処理をするライブラリ

続いて、機械学習におけるデータの統計処理をするライブラリから確認していきましょう。
データの統計処理をするライブラリには以下の4つがあります。

  • scikit-learn
  • scikit-image
  • mecab-python
  • gensim

それぞれく詳しく解説していきます。

scikit-learn

scikit-learnは、多くの機械学習アルゴリズムを含んだ巨大なライブラリとなっています。
Pythonでの機械学習において、最も一般的に知られているライブラリです。

なぜなら、一般的な機械学習モデルの多くがscikit-learnに実装されているからです。
システム開発の初期段階など、簡易な機械学習モデルの実装であれば、scikit-learnを用いるのが一般的となっています。

scikit-image

scikit-imageは、画像処理を行うためのライブラリです。
画像の2値化といった画像の改変から、特徴量の抽出まで可能です。

画像処理に必要な処理がほとんど実装されています。

mecab-python

mecab-pythonは、日本語向けに作られた形態素解析ライブラリです。
テキストデータの機械学習を行う場合に用いられます。

形態素解析とは、文章を単語ごとに分けて文章構造を解析する作業を指します。
テキストデータの機械学習では文章構造解析後のデータで学習を行うのが一般的です。
そのため、テキストデータの機械学習を行うために必須のライブラリとなります。

gensim

gensimは、テキストデータに対して用いられることの多いtopic modelingに特化したライブラリです。
topic modelingとは、テキストデータの話題の主題を抽象的に切り出して、何についての文章が書かれているのかを解析するためのモデルです。

テキストデータにおいて成果を出しているtopic modelingのモデルである、word2vecなどを利用できます。
文章の特徴量を抽出する場合に必須となるライブラリです。

まとめ

この記事では、Pythonでおすすめな機械学習ライブラリについてまとました。
この記事でご紹介したライブラリを用いることで、機械学習の開発を一通り行えるようになります。

さまざまなライブラリを使いこなして、機械学習の開発を進めていきましょう。

コメント

タイトルとURLをコピーしました