머신러닝을 위한 파이썬 라이브러리 Top10

파이썬 라이브러리란?

파이썬은 1980년대 Guido Van Rossum이 개발한 프로그래밍 언어로, 오늘날 가장 광범위하게 사용되는 언어 중 하나입니다. 파이썬의 인기는 다양한 요인에서 비롯됩니다.

먼저, 파이썬은 다른 언어와 함께 사용할 수 있는 수많은 라이브러리를 제공합니다. 이러한 라이브러리는 코드를 처음부터 작성하지 않고도 다양한 작업을 수행할 수 있도록 도와주는 유용한 함수와 모듈의 모음입니다. 파이썬은 머신 러닝, 데이터 과학, 데이터 시각화, 이미지 처리, 데이터 조작 등 다양한 분야에서 응용 프로그램 및 모델을 개발하는 데 사용됩니다.

두 번째로, 파이썬은 초보자를 위한 이상적인 프로그래밍 언어입니다. 쉬운 문법과 직관적인 코드 구조를 통해 프로그래밍을 배우기 쉽게 만들어주며, 개발자가 프로젝트의 모든 측면에서 생산성을 향상시킬 수 있도록 돕습니다.

마지막으로, 파이썬은 이식성이 뛰어나다는 특징을 가지고 있습니다. 이 언어는 다양한 운영 체제에서 동작하며, C, Java, C++와 비교할 때 프로그래밍 구문이 배우기 쉽고 추상화 수준이 높아 개발자가 다양한 환경에서 코드를 작성하고 실행하는 데 편리합니다.

또한, 파이썬과 함께하는 이 모든 장점을 더욱 확장시켜주는 것이 바로 파이썬 라이브러리입니다. 파이썬 라이브러리는 처음부터 코드를 작성하지 않고도 코드를 작성할 수 있게 해주는 유용한 함수 모음이라고 할 수 있으며, 현재 약 137,000개 이상의 라이브러리가 있는 파이썬은 머신 러닝, 데이터 과학, 데이터 시각화, 이미지 및 데이터 조작 등 다양한 분야의 애플리케이션과 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

머신러닝을 위한 파이썬 라이브러리 Top10

1. Pandas: 데이터 과학의 핵심 도구

Pandas는 데이터 과학 분야에서 널리 사용되는 BSD 라이선스로 배포되는 오픈 소스 라이브러리로, Pandas는 주로 데이터 분석, 조작, 정리 등에 활용되며, 파이썬을 사용하는 데이터 과학자들 사이에서는 필수적인 도구로 인정받고 있습니다.

Pandas를 사용하면 R과 같은 다른 언어로 전환할 필요 없이, 간단한 데이터 모델링 및 데이터 분석 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이를테면, Pandas는 다음과 같은 다양한 데이터 유형을 다룰 수 있습니다:

• 데이터 집합의 데이터
• 정렬된 데이터와 정렬되지 않은 데이터를 모두 포함하는 시계열
• 행렬 데이터의 행과 열에 레이블이 지정된 데이터
• 레이블이 지정되지 않은 정보
• 기타 모든 유형의 통계 정보

Pandas는 데이터 과학 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터 분석 작업을 단순화하고 자동화할 수 있습니다. 아래는 Pandas가 수행할 수 있는 몇 가지 작업입니다:

• Pandas를 사용하여 데이터 프레임을 슬라이스할 수 있습니다.
• 데이터 프레임 조인 및 병합은 Pandas를 사용하여 수행할 수 있습니다.
• 두 데이터 프레임의 열을 Pandas를 사용하여 연결할 수 있습니다.
• 데이터 프레임에서 인덱스 값을 Pandas를 사용하여 변경할 수 있습니다.
• 열의 헤더는 Pandas를 사용하여 변경할 수 있습니다.
• 데이터를 다양한 형태로 변환하는 작업도 Pandas를 활용하여 수행할 수 있습니다.

2. NumPy: 과학 연산의 핵심

NumPy는 과학 연산에 초점을 맞춘 오픈 소스 파이썬 라이브러리 중 가장 널리 사용되는 하나입니다. 이 강력한 라이브러리는 빠른 계산을 위한 수학 함수를 내장하고 있으며, 큰 행렬과 다차원 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 보여줍니다.

“수치 파이썬“이라는 용어로 불리는 NumPy는 선형 대수학, 다차원 데이터 컨테이너, 난수 생성기 등 다양한 과학적 연산에 사용됩니다. 이러한 기능을 통해 데이터 과학자와 엔지니어는 복잡한 수학 계산과 데이터 처리를 훨씬 효율적으로 수행할 수 있습니다.

NumPy의 중요한 함수 중 몇 가지는 arcsin(), arccos(), tan(), radians() 등이며, 이러한 함수는 다양한 수학적 연산에 사용됩니다.

NumPy 배열은 행과 열이 있는 N차원 배열을 정의하는 파이썬 객체로, 메모리를 덜 차지하고 사용하기 더 빠르고 효율적하기 때문에 List보다 선호됩니다. 이러한 NumPy 배열은 데이터 분석, 이미지 처리, 신호 처리, 머신 러닝 및 다른 과학적 연산에 필수적입니다.

NumPy의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 인터랙티브: NumPy는 사용자 친화적이며 매우 인터랙티브한 라이브러리입니다.
• 수학: 어려운 수학적 방정식을 간단하게 구현할 수 있도록 도와줍니다.
• 직관적: 코드 작성 및 이해가 쉬워 과학적 연산을 단순화합니다.
• 많은 상호 작용: 널리 활용되며 오픈 소스 기여도가 높아 상호 작용이 많습니다.

NumPy 인터페이스는 이미지, 음파 및 기타 이진 원시 스트림을 시각화를 위해 실제 값의 N차원 배열로 변환하는 데 사용됩니다. 따라서 풀스택 개발자가 머신 러닝 및 과학 연구를 위해 이 라이브러리를 활용하기 위해서는 NumPy에 대한 이해와 지식이 필수적입니다.

3. Keras: 딥 러닝의 빠른 실험

Keras는 파이썬 기반의 오픈 소스 신경망 라이브러리로, 심층 신경망을 빠르게 실험할 수 있도록 설계된 강력한 도구입니다. 딥 러닝이 점차 보편화되면서 Keras는 많은 개발자들에게 훌륭한 옵션으로 떠올랐습니다. 그 이유 중 하나는 Keras가 기계가 아닌 인간을 위해 설계된 API라는 점입니다.

Keras는 텐서플로우나 테아노 등 다른 딥 러닝 프레임워크에 비해 업계 및 연구 커뮤니티에서 채택률이 더 높은데, 이는 사용자 친화적인 디자인과 간결한 구문 덕분입니다.

Keras를 사용하려면 먼저 텐서플로우 백엔드 엔진을 설치하는 것이 좋습니다. 이후 Keras를 통해 다양한 딥 러닝 모델을 만들고 훈련할 수 있습니다.

Keras의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• CPU와 GPU 지원: Keras는 중앙 처리 장치와 그래픽 처리 장치 모두에서 문제없이 실행됩니다.
• 다양한 신경망 모델: 완전 연결, 컨볼루션, 풀링, 반복, 임베딩 등 거의 모든 신경망 모델을 지원하며, 이러한 모델을 병합하여 더욱 정교한 모델을 만들 수 있습니다.
• 모듈식 설계: Keras는 표현력이 뛰어나며 적응력이 뛰어난 모듈식 설계를 통해 최첨단 연구에 적합합니다.
• 편리한 디버깅: 파이썬 기반 프레임워크로, 다양한 모델과 프로젝트를 간단하게 디버깅하고 탐색할 수 있습니다.

Keras는 Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square 등 다양한 회사에서 이미 사용 중이며, 특히 딥 러닝을 활용한 제품을 개발하는 기업들 사이에서 높은 인기를 누리고 있습니다.

Keras에는 다양한 신경망 레이어, 목표 함수, 활성화 함수, 최적화 도구 등의 구현뿐만 아니라 사전 처리된 다양한 데이터 세트와 사전 학습된 모델도 포함되어 있어, 딥 러닝 연구와 응용에 필수적인 라이브러리 중 하나입니다.

더 많은 정보와 예제는 Keras 공식 웹사이트를 참고하세요. Keras는 딥 러닝을 탐구하고 이를 활용하는 데 필요한 도구와 리소스를 제공합니다.

4. TensorFlow: 고성능 머신러닝 라이브러리

TensorFlow는 고성능 수치 계산 라이브러리로, 딥러닝 알고리즘과 머신러닝 알고리즘을 개발하고 훈련하기 위해 널리 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. Google AI 조직 내 Google 브레인 팀 연구원들이 개발한 TensorFlow는 현재 수학, 물리학, 머신러닝 연구자들에게 복잡한 수학적 계산을 수행하는 데 필수적으로 활용되고 있습니다.

TensorFlow는 빠른 선형 대수 연산을 위해 XLA와 같은 최적화 기술을 내장하고 있으며, 분산 컴퓨팅을 지원하여 대규모 데이터셋과 모델을 효율적으로 다룰 수 있습니다.

TensorFlow의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 반응형 구성: TensorFlow는 그래프의 모든 부분을 시각화할 수 있어 Numpy나 SciKit 등 다른 라이브러리에서는 어려운 작업을 간단하게 수행할 수 있습니다.
• 적응성: TensorFlow는 머신러닝 모델과 관련하여 유연하게 작동할 수 있도록 모듈화되어 있어 일부 섹션을 독립적으로 만들 수 있습니다.
• 다양한 하드웨어 지원: CPU와 GPU 모두에서 TensorFlow를 사용하여 머신러닝 모델을 효과적으로 훈련할 수 있습니다.
• 병렬 신경망 훈련: TensorFlow를 사용하면 많은 신경망과 GPU를 동시에 훈련할 수 있습니다.
• 오픈 소스 및 대규모 커뮤니티: Google에서 개발한 TensorFlow는 무한한 확장성을 가진 오픈 소스 라이브러리로, 전세계의 머신 러닝 개발자 및 연구자들에게 널리 사용되고 있습니다.

TensorFlow는 구글의 다양한 서비스에서 사용되며, 머신 러닝과 딥 러닝의 주요 라이브러리 중 하나로 자리 잡았습니다. 또한 TensorFlow는 C와 C++로 개발되었지만 파이썬을 기반으로한 유연한 프런트엔드를 제공하여 사용자가 다양한 애플리케이션을 개발하고 실험할 수 있도록 도와줍니다.

TensorFlow의 라이브러리와 도구는 거의 무한한 애플리케이션을 지원하며, 이는 이 라이브러리가 머신 러닝 및 딥 러닝 분야에서 가장 매력적인 기능 중 하나입니다. TensorFlow는 머신 러닝 프로젝트를 시작하고 데이터를 모델링하며 훈련하는 데 필요한 모든 도구와 리소스를 제공하는 강력한 라이브러리입니다.

5. Scikit Learn: 파이썬의 머신 러닝 라이브러리

Scikit Learn은 파이썬 환경에서 실행되는 오픈소스 머신 러닝 라이브러리로, 지도 및 비지도 학습 알고리즘을 개발하고 적용하는 데 널리 사용되는 도구 중 하나입니다. Scikit Learn은 널리 사용되는 알고리즘과 함께 NumPy, Matplotlib, SciPy와 같은 주요 패키지와 통합되어 있어 데이터 과학 및 머신 러닝 프로젝트에 필수적인 라이브러리입니다.

Scikit Learn의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 교차 검증: Scikit Learn은 train_test_split 방법, cross_val_score 등 다양한 교차 검증 기법을 제공하여 모델의 성능을 신뢰성 있게 평가할 수 있습니다.
• 비지도 학습 기법: 클러스터링, 요인 분석, 주성분 분석, 비지도 신경망 등 다양한 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 데이터를 탐색하고 인사이트를 발견할 수 있습니다.
• 특징 추출: Scikit Learn은 사진 및 텍스트와 같은 다양한 데이터에서 의미 있는 특징을 추출하는 데 사용됩니다. 이는 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 유용합니다.

Scikit Learn은 수많은 머신 러닝 알고리즘과 편리한 도구를 제공하여 차원 축소, 분류, 회귀, 클러스터링, 모델 선택 등 다양한 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. Spotify의 음악 추천 시스템부터 의료 진단 및 자연어 처리 프로젝트까지, Scikit Learn은 다양한 응용 분야에서 실용적인 해결책을 제공합니다.

데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어에게 Scikit Learn은 머신 러닝 프로젝트를 시작하고 모델을 개발하는 데 필수적인 라이브러리로 자리 잡고 있으며, 계속해서 새로운 도전과 발견을 이끌어내는 데 기여하고 있습니다.

6. Eli5: 머신 러닝 모델의 해석을 위한 파이썬 라이브러리

머신 러닝 모델의 예측 결과가 부정확한 경우가 종종 있습니다. 이때, Eli5 파이썬 머신 러닝 라이브러리가 도움을 줄 수 있습니다. Eli5는 모든 종류의 머신 러닝 모델을 시각화하고 디버깅하며 알고리즘의 작업 프로세스를 추적하는 데 사용됩니다.

Eli5는 다양한 머신 러닝 라이브러리와 호환되며, XGBoost, Lightning, scikit-learn, sklearn crfsuite 등과 같은 라이브러리를 지원합니다. 이를 통해 머신 러닝 모델을 해석하고 예측을 설명하는 데 도움을 줍니다.

Eli5의 주요 애플리케이션에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• 머신 러닝 모델 디버깅: Eli5는 scikit-learn 회귀자 및 분류기, XGBoost, CatBoost, Keras 등과 같은 다양한 알고리즘을 디버깅하는 데 널리 사용됩니다. 모델이 어떻게 예측을 수행하고 있는지를 시각적으로 이해하고 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.
• 파이썬 패키지 호환성: Eli5는 다른 파이썬 패키지와 함께 사용할 때 특히 유용합니다. Eli5는 레거시 소프트웨어와 혁신적인 접근 방식을 구현하는 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 이를 통해 머신 러닝 모델을 효과적으로 해석하고 결과를 개선할 수 있습니다.

Eli5은 머신 러닝 모델을 보다 투명하게 만들어 예측 과정을 이해하고 해석할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 머신 러닝 프로젝트의 효율성과 정확성을 향상시키고 싶다면, Eli5를 활용해보시기 바랍니다.

7. SciPy: 과학 컴퓨팅과 데이터 처리를 위한 파이썬 라이브러리

SciPy는 과학 컴퓨팅, 데이터 처리, 그리고 고성능 컴퓨팅에 사용되는 무료 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. 이 강력한 라이브러리는 다양한 사용자 친화적인 루틴을 포함하고 있어 빠른 계산을 지원하며, NumPy 확장을 기반으로 하고 있어 데이터 처리와 고급 명령어 실행이 가능합니다.

SciPy는 다음과 같은 주요 하위 패키지로 구성되어 있으며, 다양한 과학적 작업에 사용됩니다:

• 클러스터: 클러스터링 알고리즘
• 상수: 과학적 및 수학적 상수
• fftpack: 고속 푸리에 변환
• 통합: 수치 적분 알고리즘
• 보간: 데이터 보간 및 스플라인 함수
• io: 입출력 기능
• linalg: 선형 대수 루틴
• ndimage: 다차원 이미지 처리
• odr: 직교 거리 회귀
• 최적화: 최적화 알고리즘
• 신호: 신호 처리
• 스파스: 희소 행렬과 선형 대수
• 공간: 공간 데이터 구조 및 알고리즘
• 특수: 특수 함수
• 통계: 통계 기능

SciPy는 NumPy로 작성되어 배열 데이터를 효율적으로 다루며, 수치 알고리즘을 제공하는 강력한 도구입니다. 과학 분야의 다양한 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 도와주며, 문서화가 잘 되어 있어 사용자에게 편리한 환경을 제공합니다.

SciPy는 과학적 연구, 엔지니어링, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 사용되는 필수 라이브러리 중 하나입니다.

8. PyTorch: 유연하고 강력한 딥 러닝 플랫폼

PyTorch는 2017년 Facebook에서 처음 도입한 파이썬 라이브러리로, 딥 러닝과 머신 러닝 애플리케이션을 개발하기 위한 강력한 플랫폼입니다. 이 라이브러리는 두 가지 주요 기능을 결합하고 있습니다:

• 상당한 GPU 가속을 지원하는 텐서 연산: PyTorch는 NumPy와 유사한 텐서 연산을 제공하며, 이를 통해 대규모 데이터셋에서 고속 계산을 수행할 수 있습니다.
• 유연성과 속도를 제공하는 심층 신경망 기반 플랫폼: PyTorch는 딥 러닝 모델을 쉽게 설계하고 학습시킬 수 있는 API를 제공합니다. 또한 그래프를 동적으로 설정하고 동적으로 계산할 수 있어, 머신 러닝 모델을 보다 유연하게 구성할 수 있습니다.

PyTorch의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 사용하기 쉬운 API: 파이썬과 유사한 문법을 사용하며 사용성과 이해도를 향상시키는 사용하기 쉬운 API를 제공합니다.
• 동적 그래프: 파이토치에서 코드를 실행하는 동안 언제든지 그래프를 동적으로 설정하고 동적으로 계산할 수 있어 디버깅과 모델 수정이 편리합니다.
• 높은 처리 속도: 코딩이 간단하고 처리 속도가 빠르므로 딥 러닝 모델의 개발과 실험을 빠르게 수행할 수 있습니다.
• GPU 가속: CUDA를 지원하므로 GPU를 활용하여 빠른 모델 학습을 수행할 수 있습니다.

PyTorch는 주로 자연어 처리 애플리케이션에서 널리 사용되며, Facebook의 인공 지능 연구소에서 개발되었습니다. 또한 Uber의 “Pyro” 확률론적 프로그래밍 소프트웨어 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 현재 PyTorch는 TensorFlow와 함께 딥 러닝 분야에서 가장 주목받는 프레임워크 중 하나로 손꼽힙니다.

9. LightGBM: 빠르고 효율적인 그라디언트 부스팅

그라디언트 부스팅은 간단한 모델을 조합하여 머신 러닝 알고리즘을 개발할 수 있도록 지원하는 데 사용되는 중요한 머신 러닝 패키지 중 하나입니다. 그라디언트 부스팅 알고리즘을 효과적으로 구현하기 위한 몇 가지 전용 라이브러리가 있으며, LightGBM은 이 중 하나입니다.

LightGBM, XGBoost, CatBoost는 모두 동일한 문제를 해결하기 위한 경쟁 라이브러리로서 비슷한 방식으로 사용할 수 있습니다:

• 매우 빠른 계산: LightGBM은 빠른 트리 학습과 분할을 통해 높은 생산성을 제공합니다. 따라서 대규모 데이터셋에서도 빠른 학습이 가능합니다.
• 직관적인 사용: 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 모델을 쉽게 설정하고 학습시킬 수 있습니다.
• NaN 값 및 기타 표준 값 처리: LightGBM은 NaN 값 및 기타 표준 값 처리에 더 강력하며 오류를 방지합니다.
• 확장성 및 효율성: LightGBM은 확장성이 뛰어나며 빠른 그라디언트 부스팅 구현을 제공하여 머신 러닝 엔지니어들 사이에서 인기를 얻고 있습니다.

LightGBM은 특히 대용량 데이터셋에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 다양한 머신 러닝 작업에 활용됩니다. 그라디언트 부스팅을 사용하여 모델을 구축하고 효율적으로 학습시키려는 경우, LightGBM은 강력한 도구로 사용될 수 있습니다.

10. Theano: 수학적 계산의 강력한 도구

Theano는 수학적 계산 및 수학 식을 정의, 최적화하고 평가하는 강력한 도구입니다. 특히 대규모 다차원 배열을 처리하기 위해 사용되며, 대량의 데이터를 다룰 때 표준 C 기반 코드보다 효율적입니다.

Theano는 다음과 같은 특징을 제공합니다:

• NumPy 통합: Theano는 컴파일된 함수에서 NumPy 배열을 완전히 사용할 수 있어, NumPy에 익숙한 사용자에게 편리합니다.
• 투명한 GPU 사용: 데이터 집약적인 연산을 CPU보다 빠르게 수행할 수 있는 GPU를 투명하게 활용합니다.
• 효율적인 기호 미분: Theano는 효율적인 기호 미분을 통해 하나 이상의 입력이 있는 함수에 대한 미분을 수행합니다.
• 속도와 안정성을 위한 최적화: Theano는 로그(1+x)와 같은 작은 입력에 대한 올바른 해를 구하는 문제와 같은 어려운 문제에 대해 안정적으로 작동합니다.
• 동적인 C 코드 생성: 표현식을 빠르게 평가할 수 있도록 동적으로 C 코드를 생성합니다.
• 광범위한 단위 테스트 및 자체 검증: 모델에서 다양한 유형의 문제와 모호성을 감지하고 진단할 수 있는 광범위한 단위 테스트와 자체 검증을 제공합니다.

Theano는 기호 구문을 사용하므로 초보자에게는 혼란스러울 수 있지만, 딥 러닝 신경망 알고리즘과 같이 복잡한 수학적 처리에 필요한 기능을 제공합니다. 현재 Theano는 딥 러닝 연구 및 개발에서 업계 표준으로 사용되며 계속해서 인기를 얻고 있습니다.

마치며

지금까지 머신러닝을 위한 파이썬 라이브러리 Top 10을 자세히 알아보았습니다. 이러한 라이브러리들은 사용하기 쉬운 파이썬 프로그래밍 언어의 강력한 기능을 활용하여 다양한 실제 애플리케이션에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 파이썬은 동적으로 입력되고 해석되는 고수준 언어로, 오류 디버깅 영역에서 빠르게 발전하고 있으며, 글로벌 애플리케이션에서도 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

또한, 파이썬 라이브러리의 제공으로 사용자들은 직접 코드를 작성하지 않고도 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 과학, 머신 러닝, 소프트웨어 엔지니어링 등 다양한 분야에서 파이썬 라이브러리의 다양한 기능과 특성을 활용하여 업무를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 파이썬의 강력한 생태계와 라이브러리들을 잘 활용하면 보다 효율적이고 생산적인 개발 및 분석 작업을 할 수 있습니다.