機械学習ライブラリ12選！特徴を比較して目的に合ったものを使おう

数多くのライブラリがある機械学習や深層学習。「多すぎてどれを使えばいいかわからない」と感じる人もいれば、「そもそもライブラリって何？」という初心者もいるでしょう。

今回はそれぞれの特徴を比較できるよう、12個の機械学習のライブラリを紹介します。機械学習やライブラリが何かという基礎的な解説もあるので、ぜひ参考にしてください。

機械学習ライブラリを利用する前に知っておきたいこと

機械学習のライブラリを使う前に、基本的な事柄をおさえておきましょう。機械学習や深層学習、ライブラリの定義について解説します。

機械学習とは

機械学習は「データを分析する方法」のひとつです。データをもとに「機械（コンピューター）」が自動で反復的に「学習」します。

データに潜む規則性やルールを導き出し、ほかのさまざまな事実にあてはめます。すると、パターンにしたがって、将来の予測が可能になります。

人間が分析するべき箇所を明示することなく、コンピューターが自律してデータから知見を生み出してくれるのが機械学習です。

ビッグデータが扱えるようになった昨今。大量のデータから自動的に洞察を生み出せるため、機械学習は金融工学や画像処理、エネルギー生産など、多くの分野で活用されています。

また、機械学習の類語には「人工知能（AI）」や「深層学習（ディープランニング）」があります。人工知能とは「人間の知的な活動の一部をソフトウェアで人工的に再現したもの」です。

最も広義な範囲をもつのが人工知能で、機械学習と深層学習を内包しています。そして、深層学習は機械学習における代表的な分析手法のひとつです。

深層学習とは

ディープランニングとも呼ばれる深層学習。深層学習とは人間がおこなう作業をコンピューターに学習させる機械学習における手法のひとつです。人工知能の発展をささえる技術として期待されており、多種多様な分野で実用化が進められています。

例えば、開発が急がれている自動運転。その実現のカギを握るのが深層学習です。自動車に搭載されたコンピューターが標識や建物、人間を区別するためには、深層学習の技術が欠かせません。また、さまざまな端末における音声認識にもディープランニングが役立てられています。

深層学習は「ニューラルネットワーク」をもとに構築されています。ニューラルネットワークとは、人間の神経細胞、つまりニューロンの仕組みを模したシステムです。

ニューラルネットワークを多層構造で用いることで、画像やテキストなどのデータに隠された特徴をより深く学習できます。ニューラルネットワークによって、精度の高い学習をおこなえるのが深層学習の特徴です。

ライブラリとは

ライブラリとは「特定の処理をおこなう際に汎用的に用いるプログラムを再利用可能な形式でまとめたもの」です。他人が作成したプログラムを利用できるため、作業時間の短縮となり、簡単にプログラムを実行できます。

特に、プロセスが複雑な機械学習には、多くのライブラリが開発されています。目的に応じてライブラリを使い分け、効率よく機械学習をおこないましょう。

機械学習のライブラリ7選

機械学習に活用できるライブラリは数多くの種類があります。7つ紹介するので、順に確認しましょう。

①Numpy

Numpy（ナンパイ）は、Python専用の数値計算ライブラリです。Numpyのメリットは、大規模な多次元配列や行列の計算ができる点です。

画像処理や音声処理にも活用でき、利用頻度の高いのがNumpyです。Pythonを学習する際には、Numpyも一緒に習得しておくと便利ですよ。

②Pandas

Pandas（パンダス）は、データの処理や分析をおこなうためのライブラリです。行列形式のデータを処理できるのが特徴です。

不要なデータを取り除いたり、必要な情報を精査したりといった前処理を求められるのが機械学習です。その前処理におけるデータセット処理をスムーズにおこなえるため、Pandasは重宝されています。

③SciPy

複雑な数値処理をおこなうためのライブラリが、SciPy（サイパイ）です。信号処理や統計などの科学計算が可能で、NumPyよりも高度な数値計算処理をおこなう場合に用いられます。

④scikit-learn

scikit-learn（サイキット・ラーン）は機械学習全般のアルゴリズムが実装されているため、人気が高く、機械学習ライブラリの定番です。NumPyやSciPyから出力したデータを入力データとして使えるため、他のライブラリと組み合わせて使用できます。

⑤dlib

dlib（ディーリブ）は高度な顔器官検出を手軽に実現できるC++のライブラリです。顔器官検出は目や口、鼻などの位置から表情を読み取るときに使われる技術で、顔認証には必須の機能です。そのため、dlibはロボット工学や携帯電話など、幅広い業界や分野で役立てられています。

⑥Matplotlib

Matplotlib（マットプロットリブ）は、Python用のデータ可視化ライブラリです。散布図やヒストグラムなどのグラフ表示や画像データの描画が可能で、Pandasよりも高度にデータを可視化できます。

⑦Seaborn

Matplotlibとともに使用頻度が高く便利な可視化ライブラリが、Seaborn（シーボーン）です。Matplotilbよりも洗練された図を描けるライブラリでありながら、少ないコードで可視化を可能にするのが強みです。

深層学習のライブラリ5選

深層学習のライブラリについても紹介します。一つひとつ確認しましょう。

①TensorFlow

TensorFlow（テンソルフロー）はGoogleが提供しているライブラリです。TensorFlowは機械学習のライブラリですが、深層学習にも対応しており、汎用性の高さが強みになっています。計算をデータフローやグラフで表せるため、複雑な問題にも対処可能です。

②PyTorch

Pytorch（パイトーチ）はFacebookの人工知能研究グループが開発したライブラリです。操作方法がNumpyに似ているPytorch。

Numpyを使用しているエンジニアであれば、容易に扱えます。計算速度が速いうえに、ソースコードも見やすいことから人気のライブラリです。

③Keras

TensorFlowやTheanoのようなほかの深層学習ライブラリ上で動作するニューラルネットワークのライブラリにKeras（ケラス）があります。

理解しやすい設計で、初心者にもやさしいライブラリです。Kerasを使えば、深層学習の複雑な数学的要素を短いコードで表現できます。

④Chainer

Chainer（チェイナー）は日本での人気の高い深層学習ライブラリです。なぜなら、日本企業が開発したため日本語の情報が多いから。最新技術への対応やバグの修正に関しても情報を得やすく、学習の難易度が低いのも魅力です。

⑤Caffe

Caffe（カフェ）は画像認識の処理を得意とするディープラーニングのためのライブラリです。C++で実装されているCaffeはGPUに対応しているため、高速な計算処理が可能。

開発コミュニティーが活発にGitHubを更新しているため、サンプルコードを手軽に入手でき、初心者にも扱いやすいライブラリです。

機械学習ライブラリの特徴を比較して目的に合ったものを使用しよう

機械学習のライブラリはそれぞれ特色が異なり、実行したい内容にあわせて選択しなければいけません。数値計算をおこなう場合は、計算処理に強みをもつライブラリを選ぶということです。

一般的な表計算や統計量の算出が可能なPandasや、ベクトルや行列といった配列処理能力に特化したNumPyのように、それぞれのライブラリに特徴があります。

また、ライブラリ初心者はソースコードの見やすさや利用者のコミュニティーが活発に活動しているかどうかも考慮した方がいいでしょう。

目的に合ったライブラリで効率よく機械学習をおこなおう

人工知能の発達とともに需要の高まっている機械学習や深層学習。機械学習や深層学習をおこなうには、すでにまとめられたプログラムを利用できるライブラリの活用が不可欠です。

機械学習のライブラリには、NumpyやPandasのほか、多くのライブラリが存在します。ライブラリはそれぞれ特徴が異なるため、自身の目的に適したものを選びましょう。