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논란의 여지 없이 머신러닝machine learning은 최근 몇 년간 기술 분야에서 가장 인기 있는 주제 중 하나로 뽑힌다. 딱히 아닐 이유가 있을까? 음성 인식이나 이미지 인식 등 더 놀라운 사용 사례들을 보면 왜 그런지 쉽게 알 수 있다.

 

파이썬Python이 머신러닝 테크닉을 배우고 구현하는데 최고의 언어 중 하나로 잡았다.

 

파이썬이 유명한 몇 가지 중요한 이유는 다음과 같다.

• 방대한 라이브러리 컬렉션
• 간단하고 쉬워서 초보자용 프로그래밍 언어로 적합
• 이동성
• 배우기 간단하지만 C, Java, C++과 비교했을 때는 높은 레벨인 파이썬의 프로그래밍 구문

 

머신러닝은 무엇인가?

머신러닝은 경험을 통해 자동으로 발전하는 컴퓨터 알고리즘에 대한 연구이며 인공지능과 관련지어 본다.

 

컴퓨터 공학에서 가장 알고리즘에 집중되는 분야이기도 하다. 머신러닝을 위해 모든 알고리즘을 코딩하는 시대는 이제 갔다. 파이썬과 파이썬 라이브러리, 모듈 그리고 프레임워크 덕분에 이제 더 효과적이고 쉬워졌다.

 

2021년 머신러닝을 위한 최고의 파이썬 라이브러리

파이썬은 머신러닝 알고리즘 구현하는데 가장 선호하는 언어로 올랐다. 머신러닝에 사용되는 주요 파이썬 라이브러리를 먼저 살펴보자.

 

머신러닝과 딥러닝은 많은 수학적인 계산과 연산, 특히 행렬과 관계가 깊다. 쉽고 시간을 절약하기 위해 머신러닝을 위한 파이썬 라이브러리를 사용한다.

 

설문 결과에 따르면 NumPy, Pandas, Matplotlib이 가장 선호하는 머신러닝을 위한 파이썬 라이브러리다.

 

출처: Jetbrains

 

그럼 이제 2021년의 머신러닝을 위한 최고의 파이썬 라이브러리를 살펴보자.

 

1. 넘파이 Numpy

 

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넘파이NumPy(Numerical Python)는 파이썬에서 개발된 선형 대수이다. 많은 개발자 및 전문가들은 다른 머신러닝 파이썬 라이브러리보다 이를 선호한다. SciPy, Matplotlib, Scikit-learn 등 거의 모든 파이썬 머신러닝 패키지가 넘파이에 대부분의 범위 내에 많이 의존하고 있기 때문이다.

 

또한 푸리에 변환Fourier transformation, 선형 대수, 난수 및 파이썬에서 행렬 및 n차원 배열과 사용되는 기능 등과 같은 복잡한 수학 연산을 처리하는 기능이 있다. 더 나아가 이 파이썬 패키지는 과학적 계산까지 가능하다. 그러므로 음파, 이미지 및 다른 이진 함수를 처리하는데 널리 사용되고 있다.

특징

• 고성능 n차원 배열 개체
• 상호적
• 일반적인 데이터를 위한 다차원 컨테이너
• 직관적

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2. 텐서플로 Tensorflow

 

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텐서플로Tensorflow는 하이엔드 수치 계산을 위한 end-to-end 파이썬 머신러닝 라이브러리이다. 이 또한 머신러닝을 위한 가장 권장되는 파이썬 라이브러리 중 하나이다. 자연어 처리Natural language processing, 순환 신경망recurrent neural network, 이미지 인식, 단어 임베딩embedding, 손 글씨 숫자 분류handwritten digit classification와 PDEPartial Differential Equation을 위한 심층 신경망deep neural network을 처리할 수 있다. 텐서플로 파이썬은 우수한 아키텍처 지원을 보장하여 데스크톱, 서버 및 모바일 장치를 비롯한 광범위한 플랫폼에 대해 손쉽게 컴퓨팅을 구축할 수 있게 한다.

 

텐서플로의 주요 이점 중 하나는 머신러닝 및 AI 프로젝트를 위한 추상화abstraction이다. 이 기능을 통해 개발자는 알고리즘을 구현하는 재미없는 세부 사항을 처리하는 것보다 앱app의 포괄적인 로직logic에 집중할 수 있다. 게다가 이 라이브러리를 사용하면 파이썬 개발자들은 이제 AI와 머신러닝을 손쉽게 활용하여 안면 인식, 음성 인식과 같은 사용자 입력에 즉각 반응하는 고유한 응답성 애플리케이션을 만들 수 있다.

특징

• 속도에 최적화, 빠른 선형 대수 연산을 위해 XLA와 같은 기술을 사용
• 반응형 구조
• 탄력적
• 쉽게 교육 가능
• 병렬 신경망 교육
• 대규모 사용자 커뮤니티
• 오픈 소스

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3. 파이토치 PyTorch

 

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단기간만에 파이토치가 머신러닝 파이썬 라이브러리 중 하나로 자리잡은 이유에 대해 생각해 보았는가?

 

파이토치Pytorch는 강력한 커뮤니티에서 지원하는 우수한 예제들과 애플리케이션 및 사용 사례를 갖춘 이미 준비된 파이썬 머신러닝 라이브러리이다. 강력한 GPU 가속을 흡수하여 자연어 처리와 같은 애플리케이션에서 이를 적용할 수 있게 해준다. GPU와 CPU 연산을 지원하므로 성능 최적화와 연구 분야에서 확장 가능한 분산 교육scalable distributed training과 더 나아가 프로덕션production까지 제공한다.

 

GPU 가속을 사용한 심층 신경망과 텐서 계산Tensor computation은 파이토치의 두 가지 고급 기능이다. 딥러닝 프레임워크의 성능을 향상시키는 글로우Glow라는 머신러닝 컴파일러를 포함한다.

특징

• 하이브리드 프론트 엔드
• 분산 교육
• 파이썬 퍼스트
• 라이브러리와 툴

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4. 판다스 Pandas

 

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머신러닝 프로젝트에서는 데이터 준비하고 기본 트렌드 및 패턴을 분석하는데에 상당한 시간이 필요하다. 바로 여기가 파이썬 판다스가 머신러닝 전문가들의 관심을 끄는 대목이다. 파이썬 판다스는 데이터 조작 및 분석을 위한 다양한 툴과 함께 제공되는 오픈 소스 라이브러리이다. 이 라이브러리의 도움으로 SQL 데이터베이스, CSV, JSON 파일 및 엑셀Excel과 같은 다양한 소스의 데이터를 읽을 수 있게 된다.

 

이 기능을 사용하면 한두 개의 명령만으로 복잡한 데이터 작업을 관리할 수 있다. 또한 파이썬 판다스는 데이터를 합치고 시계열time-series 기능을 그룹화하고 필터링하는 많은 방법을 포함한다. 전반적으로 판다스는 단순히 데이터 관련 작업을 처리하는 데만 국한된 것이 아니라 보다 집중되어 있고 강력한 데이터 툴을 만드는 최고의 출발점 역할을 해낸다.

특징

• 디폴트 및 사용자 지정 인덱싱indexing으로 빠르고 효율적인 DataFrame 개체
• 다양한 파일 형식에서 in-memory 데이터 개체로 데이터 로딩하는 툴
• 데이터 정렬data alignment와 결측 데이터missing data의 통합 처리
• 데이터 세트 reshaping and pivoting

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5. Matplotlib

 

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이름에서 보이듯 Matplotlib는 MATLAB식의 인터페이스를 사용하며 유저에게 탁월한 유저 경험을 제공한다. Qt, wxPython, GTK+ 또는 Tkinter와 같은 표준 GUI 툴킷toolkits을 사용하며 객체 지향 API와 함께 프로그래머들에게 그래프와 플롯을 애플리케이션에 임베드embed할 수 있게 해준다.

 

또한 Matplotlib는 고품질 2D 플로팅 그래프 및 그림을 여러 형식으로 만들게 해준다. 그래프와 플롯의 유형에는 오차 차트, 플롯, 히스토그램, 산점도scatter plot, 막대 차트 등이 있을 것이다.

특징

• 빠른 텍스트 렌더링rendering
• Qualitative 컬러맵colormap
• 향상된 이미지 지원
• 향상된 오프셋 텍스트 선택

추가정보

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6. 사이파이 Scipy

 

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사이파이Scipy도 마찬가지로 또 하나의 인기 있는 머신러닝 파이썬 라이브러리다. 인테그레이션integration, 최적화, 선형 대수와 통계에 대한 다양한 모듈을 포함하여 머신러닝 매니아들 사이에서 가장 인기 있는 라이브러리였다. 사이파이 라이브러리와 사이파이 구성stack에는 차이가 있다. 사이파이가 사이파이 구성을 뒷받침해주는 핵심 패키지 중 하나이다. 더불어 사이파이는 이미지 조작에도 아주 유용하다.

특징

• 쉬운 수학 연산 처리
• 하위 모듈submodule을 사용하여 수치적분 및 최적화와 같은 효율적인 수치 루틴 제공
• 신호 처리signal processing 지원

 추가정보

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7. 케라스 Keras

 

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케라스Keras는 머신러닝을 위한 가장 멋진 파이썬 라이브러리 중 하나이다. 머신러닝 초보자에게 추천해줄만 하다. 게다가 신경망을 더 쉽게 표현할 수 있는 방법을 제공하기도 한다. 또한 모델 컴파일링, 데이터 세트 처리, 결과 평가, 그래프 시각화 등 많은 유틸리티를 제공한다.

 

케라스는 내부적으로 텐서플로나 티아노Theano를 백엔드로 사용한다. CNTK와 같은 다른 인기 있는 신경망 프레임워크도 사용할 수 있다. 케라스는 백엔드 인프라를 사용하여 계산 그래프를 구성하고 이를 작업 수행하는 데 사용하기 때문에 다른 라이브러리에 비해 속도가 느리다. 덧붙여 케라스는 Inception, SqueezeNet, Mnist, VGG, ResNet 등의 pre-trained 모델과 전처리된 데이터 세트를 제공한다.

 

특징

• CPU와 GPU에서의 원활한 실행
• 미리 레이블링된 데이터 세트
• 데이터 전처리reprocessing를 위한 여러 가지 방법
• 모델 평가
• 모듈형modularity

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8. 티아노 Theano

 

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핵심에서 티아노는 다차원 배열을 다루는 수학 식을 정의, 최적화, 더 나아가 평가까지 할 수 있게 하는 잘 알려진 과학 컴퓨팅 라이브러리다. 여러 머신러닝과 AI 애플리케이션의 초석은 까다로운 수학식을 반복적으로 계산하는 것이다.

 

티아노는 데이터 집약적인 계산을 CPU에서만 실행할 때 더 빠르게 수행할 수 있게 해준다. 또한 GPU에 잘 최적화되어 있으며 기호 미분symbolic differentiation을 효과적이게 하며 광범위한 코드 테스트 기능을 포함한다. 

 

최고 성능에 대해 논한다면 티아노는 대형 신경망에서 계산을 처리하는 기능이 있는 훌륭한 파이썬 머신러닝 라이브러리이다. (특히 딥러닝 알고리즘에서의)머신 러닝 앱의 실행 시간과 개발 시간을 높이는 것을 목표로 한다. 텐서플로와 비교했을 때 티아노에게 딱 하나 단점이 있다면 초보자에게는 구문이 꽤나 어렵다는 것이다.

특징

• 넘파이와의 긴밀한 통합
• GPU의 투명한 사용
• 효율적인 기호 미분
• 속도 및 안정성 최적화
• 동적dynamic C 코드 생성
• 광범위한 유닛 테스트 및 자체 검증

추가정보

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결론

이 글에서 2021년에 머신러닝을 위한 최고의 파이썬 라이브러리를 살펴보았다.

 

파이썬 생태계는 기여도나 사용되는 면 모두 거대하다. 데이터 조작 단계부터 딥러닝, 자연어 처리, 심지어 시각화에 이르기까지 머신러닝의 모든 주요 영역에서 사용되는 머신러닝 파이썬 라이브러리에 대해 살펴보았다.

 

또한 파이썬은 기능을 향상시킬 뿐만 아니라 개인이 수행할 수 있는 작업의 깊이와 폭을 보여주는 다양한 라이브러리를 가지고 있다. 여기서는 그 중 몇 가지만 언급한 것이다.

 

더 많은 라이브러리들이 무궁무진할 것이다. 만약 알고 있다면 함께 공유해주기를 바란다.

 

 

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원문: 8 Best Python Libraries For Machine Learning in 2021Originally published on Hacker Noon

번역: 김정욱