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Pythonでの機械学習のためにすべてのプログラマーが知っておくべきライブラリ
開発者が統計的手法やデータ分析に取り組む必要がある場合、開発者はPythonの使用について（おそらく）考えることになります。
このプログラミング言語は、親しみやすく、習得しやすいことで知られており、機械学習用の豊富なライブラリセットがあります。
機械学習に関して言えば、Pythonは間違いなくお気に入りの選択肢の1つです。
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ちょっと待って！ まず、機械学習とは何か、ライブラリとは何かを明確にしましょう。
機械学習とは何ですか？
機械学習は文字通り、人工知能を介して機械がデータから学習できるようにするアルゴリズムの研究です。
それは信じられないことではありませんか？ いつの日か、テクノロジーは私たちのために情報を学び、理解することができるようになります。それは、人間としての私たちには不可能な方法です。
一方、ライブラリは、Pythonなどのプログラミング言語で記述されたルーチンと関数のセットです。 このようにして、開発者は多くのコード行を書くことを避けます。
その背後にある魔法は、数学、統計、確率です。
機械学習ライブラリ
では、Pythonでの機械学習に不可欠なライブラリはどれですか？
パンダ
パンダはデータサイエンスの基本です。 これは、データの抽出と準備に使用される、データセットの必須ライブラリです。
Pandasには、データをグループ化、結合、フィルタリングし、時系列分析を実行するためのメソッドがあります。
1次元（シリーズ）と2次元（データフレーム）の2つの主要な構造があります。
パンダのキーワードは、ラベルとリレーショナルデータです。
Matplotlib
開発者が視覚化ライブラリについて考えるとき、最初に頭に浮かぶのはこれです。
Matplotlibは通常、2Dプロットとグラフを作成するために使用されます。 開発者は、チャート、ヒストグラム、散布図を作成することもできます。
プログラマーはより多くのコマンドを知る必要があるため、一方のレベルはかなり低くなりますが、他方では、権限と十分なコマンドがあれば、必要なグラフを作成できます。
シーボーン
Seabornは「別の」視覚化ライブラリです。 Matplotlibの基盤の上に構築されており、それに依存していますが、洗練されたものを次のレベルに引き上げています。
Seabornを使用すると、特定の種類のプロット、ヒートマップ、時系列、およびバイオリン図を簡単に生成できます。
Scikit-learn
Scikit-learnは、データマイニングとデータ分析という2つの基本的な用語を管理します。
従来のMLアルゴリズムを使用するのに理想的です。
Scikit-learnには、SciPyやNumPyなどの他のPythonライブラリと相互運用できる設計があります。
Tensorflow
TensorFlowは、データフローと微分可能プログラミングのための最も人気のあるオープンソースソフトウェアライブラリの1つです。
ディープラーニングアルゴリズムは必要ない場合もありますが、役に立ちますか？ あなたはそれを疑うべきではありません、そしてそれはTensorFlowが何であるかです。
TensorFlowは、中央処理装置とグラフィックス処理装置の両方で実行およびコンパイルするのに最適です。
テアノ
TheanoにはTensorFlowと多くの共通点があります。ディープラーニング用でもあり、CPUとGPUで使用できます。
これは多次元配列であり、数式と演算があり、どちらもNumPyと類似しています。
Theanoは、最も重いライブラリの1つであると考えており、必要に応じて評価、最適化、および定義します。
教師ありまたは教師なしの機械学習に関する人工知能は、プログラミングと開発を改善するために必要なツールです。
機械学習を初めて使用する場合は、 それなら私はこの本を強くお勧めします。
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