1. 텐서 플로우 Tensorflow
머신러닝을 위한 가장 권장되는 파이썬 라이브러리 중 하나이다.
자연어 처리, 순환 신경망, 이미지 인식, 심층 신경망 등등 을 처리할 수 있다.
텐서플로우의 중요한 점은 머신러닝 및 AI 프로젝트를 위한 추상화(abstraction)이다.
이 라이브러리를 사용하면 파이썬 개발자들은 AI와 머신러닝을 손쉽게 활용하여 안면 인식, 음성 인식과 같은 기능이 사용되는 응답성 애플리케이션을 만들 수 있다.
2. 넘파이 Numpy
넘파이 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 소속되어있다.
또한 푸리에 변환, 선형 대수, 난수, 파이썬에서 행렬 및 n차원 배열과 사용되는 기능 등 같은 복잡한 수학 연산을 처리 할때 유용하다. 게다가 넘파이는 과학적 계산까지 가능하다. 음파, 이미지, 이진 함수를 처리하는데 사용될수있다.
3. 파이토치 PyTorch
파이토치는 강력한 GPU 가속을 흡수하여 자연어 처리와 같은 애플리케이션에서 이를 적용할 수 있게 해준다.
GPU와 CPU 연산을 지원하므로 성능 최적화와 연구 분야에서 확장 가능한 프로덕션까지 제공한다.
GPU 가속을 사용한 심층 신경망과 텐서 계산은 파이토치의 강점이다.
4. 판다스 Pandas
파이썬 판다스는 데이터 조작 및 분석을 위한 다양한 툴과 함께 제공되는 오픈 소스 라이브러리이다. 이 라이브러리의 도움으로 SQL 데이터베이스, CSV, JSON, Excel과 같은 다양한 데이터를 읽을 수 있다.
파이썬 판다스는 데이터를 합치고 시계열 기능을 사용할수있다.
5. 케라스 Keras
케라스의 강점은 쉽게 배울수있다는 것이다. 그래서 케라스는 머신러닝 초보자에게 추천해줄만 하다.
게다가 케라스는 신경망을 더 쉽게 표현할 수 있다. 또한 모델 컴파일링, 데이터 세트 처리, 그래프 시각화 등 많은 기능을 가지고있다.
케라스는 텐서플로와 티아노를 백엔드로 사용한다. 그리고 신경망 프레임워크까지 사용할 수 있다. 케라스는 Inception, Mnist, VGG 등등의 데이터셋을 제공한다.
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