データサイエンスと機械学習に最適なPythonライブラリ

データサイエンスと機械学習用のPythonライブラリ：

データサイエンス そして 時代の最も需要の高い技術です。この需要により、データサイエンスと機械学習を実装するために、さまざまなライブラリとパッケージを学ぶようになりました。このブログ投稿では、データサイエンスと機械学習用のPythonライブラリに焦点を当てます。これらは、市場で最も誇大宣伝されている2つのスキルを習得するために知っておくべきライブラリです。

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取り上げるトピックのリストは次のとおりです このブログで：

1. データサイエンスと機械学習の概要
2. データサイエンスと機械学習にPythonを使用する理由
3. データサイエンスと機械学習のためのPythonライブラリ
   1. 統計用のPythonライブラリ
   2. 視覚化のためのPythonライブラリ
   3. 機械学習用のPythonライブラリ
   4. ディープラーニング用のPythonライブラリ
   5. 自然言語処理用のPythonライブラリ

データサイエンスと機械学習の概要

データサイエンスと機械学習の研究を始めたとき、いつもこの質問が一番気になりました。機械学習とデータサイエンスの話題につながったのはなぜですか？

この話題は、私たちが生成しているデータの量と大きく関係しています。データは機械学習モデルを推進するために必要な燃料であり、ビッグデータの時代なので、データサイエンスがその時代の最も有望な職務と見なされている理由は明らかです。

データサイエンスと機械学習はスキルであり、テクノロジーだけではありません。これらは、データから有用な洞察を導き出し、予測モデルを構築することによって問題を解決するために必要なスキルです。

正式に言えば、これがデータサイエンスと機械学習の定義方法です。

データサイエンスは、現実の問題を解決するために、データから有用な情報を抽出するプロセスです。

機械学習は、機械に大量のデータを供給することで問題を解決する方法を機械に学習させるプロセスです。

これらの2つのドメインは高度に相互接続されています。 機械学習はデータサイエンスの一部であり、機械学習アルゴリズムやその他の統計手法を利用して、データがビジネスにどのように影響し、成長しているかを理解します。

データサイエンスと機械学習の詳細については、次のブログをご覧ください。

1. データサイエンスチュートリアル–ゼロからデータサイエンスを学びましょう！

では、理解しましょう Pythonライブラリがデータサイエンスと機械学習に適合する場所。

データサイエンスと機械学習にPythonを使用する理由

機械学習とデータサイエンスの実装に使用される最も人気のあるプログラミング言語で1位にランクされています。多くのデータサイエンティストや機械学習エンジニアが他のプログラミング言語よりもPythonを好む理由を理解しましょう。

• 学習のしやすさ： Pythonは、複雑な機械学習モデルの構築などの複雑なプロセスへの2つの文字列の追加など、単純な計算を実装するために使用できる非常に単純な構文を使用します。
• 少ないコード： データサイエンスと機械学習の実装には、何トンものアルゴリズムが含まれます。事前定義されたパッケージに対するPythonのサポートのおかげで、アルゴリズムをコーディングする必要はありません。そして、物事を簡単にするために、Pythonは、コードのテストの負担を軽減する「コードとしてチェック」方法を提供します。
• ビルド済みライブラリ： Pythonには、さまざまな機械学習およびディープラーニングアルゴリズムを実装するための数百のビルド済みライブラリがあります。したがって、データセットに対してアルゴリズムを実行するたびに、必要なパッケージを1つのコマンドでインストールしてロードするだけです。事前に構築されたライブラリの例には、NumPy、Keras、Tensorflow、Pytorchなどがあります。
• プラットフォームに依存しない： Pythonは、Windows、macOS、Linux、Unixなどの複数のプラットフォームで実行できます。あるプラットフォームから別のプラットフォームにコードを転送するときに、依存関係の問題を処理するPyInstallerなどのパッケージを利用できます。
• 大規模なコミュニティサポート： 大ファンのフォローとは別に、Pythonには複数のコミュニティ、グループ、フォーラムがあり、プログラマーがエラーを投稿して互いに助け合っています。

今あなたが知っている Pythonがデータサイエンスと機械学習に最適なプログラミング言語の1つと見なされている理由について、データサイエンスと機械学習のさまざまなPythonライブラリについて理解しましょう。

データサイエンスと機械学習のためのPythonライブラリ

AIと機械学習の分野でPythonが人気を博している最も重要な理由は、Pythonが、データ分析、処理、ラングリング、モデリングなどを簡単に実行できる組み込みの関数とメソッドを備えた数千の組み込みライブラリを提供しているという事実です。オン。以下のセクションでは、次のタスクのためのデータサイエンスライブラリと機械学習ライブラリについて説明します。

1. 統計分析
2. データの視覚化
3. データモデリングと機械学習
4. 深い 学習
5. 自然言語処理（NLP）

統計分析用のPythonライブラリ

統計は、データサイエンスと機械学習の最も基本的な基礎の1つです。すべての機械学習とディープラーニングのアルゴリズム、手法などは、統計の基本原則と概念に基づいて構築されています。

データサイエンスの統計について詳しくは、次のブログをご覧ください。

Pythonには、統計分析のみを目的とした多数のライブラリが付属しています。この「データサイエンスと機械学習のためのPythonライブラリ」ブログでは、最も複雑な統計計算を実行するための組み込み関数を提供する上位の統計パッケージに焦点を当てます。

統計分析用の上位のPythonライブラリのリストは次のとおりです。

1. NumPy
2. SciPy
3. パンダ
4. StatsModels

NumPy

または数値Pythonは、最も一般的に使用されるPythonライブラリの1つです。このライブラリの主な機能は、数学および論理演算用の多次元配列のサポートです。 NumPyが提供する機能は、画像や音波を多次元の実数の配列としてインデックス付け、並べ替え、再形成、伝達するために使用できます。

ジェンキンスvsパペットvsシェフ

NumPyの機能のリストは次のとおりです。

1. 単純なものから複雑な数学的および科学的計算を実行する
2. 多次元配列オブジェクトと、配列要素を処理するための関数とメソッドのコレクションの強力なサポート
3. データ操作のためのフーリエ変換とルーチン
4. 線形回帰、ロジスティック回帰、ナイーブベイズなどの機械学習アルゴリズムに必要な線形代数計算を実行します。

SciPy

NumPy上に構築されたSciPyライブラリは、統計分析に関連する最も基本的な問題の解決に役立つサブパッケージの集合体です。 SciPyライブラリは、NumPyライブラリを使用して定義された配列要素を処理するために使用されるため、NumPyを使用して実行できない数式を計算するためによく使用されます。

SciPyの機能のリストは次のとおりです。

• NumPy配列と連携して、数値積分や最適化などの多数の数学的手法を提供するプラットフォームを提供します。
• これには、ベクトル量子化、フーリエ変換、積分、補間などに使用できるサブパッケージのコレクションがあります。
• k-meansアルゴリズムを使用したクラスタリングなど、より高度な計算に使用される線形代数関数の本格的なスタックを提供します。
• 信号処理、データ構造と数値アルゴリズム、スパース行列の作成などのサポートを提供します。

パンダ

パンダ は、主に統計、金融、経済学、データ分析などの幅広い分野で使用されるもう1つの重要な統計ライブラリです。ライブラリは、パンダのデータオブジェクトを処理するためにNumPy配列に依存しています。 NumPy、Pandas、およびSciPyは、科学計算やデータ操作などを実行するために相互に大きく依存しています。

Pandas、NumPy、SciPyの中から最適なものを選ぶようによく言われますが、相互に大きく依存しているため、すべてを使用することをお勧めします。 Pandasはデータの巨大なチャンクを処理するための最良のライブラリの1つですが、NumPyは多次元配列を優れたサポートを提供し、Scipyは統計分析タスクの大部分を実行するサブパッケージのセットを提供します。

パンダの機能のリストは次のとおりです。

• 事前定義およびカスタマイズされたインデックスを使用して、高速で効果的なDataFrameオブジェクトを作成します。
• 大規模なデータセットを操作し、サブセット化、データスライス、インデックス作成などを実行するために使用できます。
• Excelチャートを作成し、記述統計分析、データラングリング、変換、操作、視覚化などの複雑なデータ分析タスクを実行するための組み込み機能を提供します。
• 時系列データの操作をサポートします

StatsModels

NumPyとSciPyの上に構築されたStatsModelsPythonパッケージは、統計モデルの作成、データ処理、モデル評価に最適です。 NumPyアレイとSciPyライブラリの科学モデルを使用することに加えて、効果的なデータ処理のためにPandasとも統合されています。このライブラリは、統計計算、統計検定、およびデータ探索で有名です。

StatsModelsの機能のリストは次のとおりです。

• NumPyおよびSciPyライブラリにはない統計的検定および仮説検定を実行するのに最適なライブラリ。
• より良い統計分析のためのRスタイルの数式の実装を提供します。これは、統計学者がよく使用するR言語との関連性が高くなっています。
• 統計計算を幅広くサポートしているため、一般化線形モデル（GLM）および通常の最小二乗線形回帰（OLM）モデルを実装するためによく使用されます。
• 仮説検定（ヌル理論）を含む統計的検定は、StatsModelsライブラリを使用して行われます。

だからこれらは最も多かった 統計分析に一般的に使用され、最も効果的なPythonライブラリ。それでは、データサイエンスと機械学習のデータ視覚化の部分に取り掛かりましょう。

データ視覚化のためのPythonライブラリ

写真は千以上の言葉を話します。この引用は芸術の観点から聞いたことはありますが、データサイエンスと機械学習にも当てはまります。評判の高いデータサイエンティストと機械学習エンジニアは、データ視覚化の力を知っています。そのため、Pythonは視覚化の唯一の目的のために大量のライブラリを提供しています。

データの視覚化とは、データからの重要な洞察を、効果的にグラフィック表現で表現することです。これには、さまざまなデータ変数間の相関関係を研究するためのグラフ、チャート、マインドマップ、ヒートマップ、ヒストグラム、密度プロットなどの実装が含まれます。

このブログでは、さまざまなデータ機能間の依存関係を調査するための組み込み関数を提供する、最高のPythonデータ視覚化パッケージに焦点を当てます。

データ視覚化のための上位のPythonライブラリのリストは次のとおりです。

1. Matplotlib
2. シーボーン
3. プロット
4. ボケ

Matplotlib

Pythonの最も基本的なデータ視覚化パッケージです。ヒストグラム、棒グラフ、パワースペクトル、エラーチャートなど、さまざまなグラフをサポートします。これは、探索的データ分析（EDA）に不可欠な明確で簡潔なグラフを生成する2次元のグラフィカルライブラリです。

Matplotlibの機能のリストは次のとおりです。

• Matplotlibは、適切な線のスタイル、フォントのスタイル、フォーマット軸などを選択する関数を提供することにより、グラフのプロットを非常に簡単にします。
• 作成されたグラフは、傾向やパターンを明確に理解し、相関関係を作成するのに役立ちます。これらは通常、定量的な情報について推論するための手段です。
• これには、MATLABユーザーインターフェイスと非常によく似たインターフェイスを提供するPyplotモジュールが含まれています。これは、matplotlibパッケージの最高の機能の1つです。
• Tkinter、wxPython、QtなどのGUIツールを使用してグラフをアプリケーションに統合するためのオブジェクト指向APIモジュールを提供します。

シーボーン

Matplotlibライブラリはのベースを形成します シーボーン 図書館。 Matplotlibと比較して、Seabornを使用すると、より魅力的で記述的な統計グラフを作成できます。 Seabornには、データの視覚化に対する広範なサポートに加えて、複数の変数間の関係を調査するためのデータセット指向のAPIが組み込まれています。

Seabornの機能のリストは次のとおりです。

• 単変量および二変量データポイントを分析および視覚化し、データを他のデータサブセットと比較するためのオプションを提供します。
• さまざまな種類のターゲット変数の線形回帰モデルの自動統計推定とグラフ表示のサポート。
• 高レベルの抽象化を実行する関数を提供することにより、マルチプロットグリッドを構造化するための複雑な視覚化を構築します。
• matplotlibグラフのスタイリングと作成のための多数の組み込みテーマが付属しています

プロット

Plotyは、最もよく知られているグラフィカルPythonライブラリの1つです。ターゲット変数と予測変数の間の依存関係を理解するためのインタラクティブなグラフを提供します。統計、財務、商取引、科学データを分析および視覚化して、明確で簡潔なグラフ、サブプロット、ヒートマップ、3Dチャートなどを作成するために使用できます。

Plotyを最高の視覚化ライブラリの1つにする機能のリストは次のとおりです。

• 明確に定義された視覚化のために、3Dチャート、科学的および統計的グラフ、SVGマップなどを含む、30を超えるチャートタイプが付属しています。
• PlotyのPythonAPIを使用すると、プロット、グラフ、テキスト、およびWeb画像で構成されるパブリック/プライベートダッシュボードを作成できます。
• Plotyを使用して作成されたビジュアライゼーションは、JSON形式でシリアル化されるため、R、MATLAB、Juliaなどのさまざまなプラットフォームで簡単にアクセスできます。
• Plotlyグリッドと呼ばれる組み込みAPIが付属しており、データをPloty環境に直接インポートできます。

ボケ

Pythonで最もインタラクティブなライブラリの1つであるBokehを使用して、Webブラウザの説明的なグラフィック表現を構築できます。膨大なデータセットを簡単に処理し、広範なEDAの実行に役立つ多用途のグラフを作成できます。 Bokehは、インタラクティブなプロット、ダッシュボード、およびデータアプリケーションを構築するための最も明確に定義された機能を提供します。

ブロックチェーン開発者とは

Bokehの機能のリストは次のとおりです。

• 簡単なコマンドを使用して、複雑な統計グラフをすばやく作成できます
• HTML、ノートブック、およびサーバーの形式での出力をサポートします。また、R、Python、lua、Juliaなどを含む複数の言語バインディングもサポートしています。
• FlaskとdjangoもBokehと統合されているため、これらのアプリでも視覚化を表現できます
• matplotlib、seaborn、ggplotなどの他のライブラリで記述された視覚化を変換するためのサポートを提供します

だからこれらは データの視覚化に最も役立つPythonライブラリ。次に、機械学習プロセス全体を実装するための上位のPythonライブラリについて説明します。

機械学習用のPythonライブラリ

結果を正確に予測したり、特定の問題を解決したりできる機械学習モデルを作成することは、データサイエンスプロジェクトの最も重要な部分です。

機械学習やディープラーニングなどの実装には、数千行のコードのコーディングが含まれます。ニューラルネットワークを介して複雑な問題を解決するモデルを作成する場合、これはさらに面倒になる可能性があります。ただし、Pythonには機械学習の手法とアルゴリズムを実装するためだけにいくつかのパッケージが付属しているため、ありがたいことにアルゴリズムをコーディングする必要はありません。

このブログでは、すべての機械学習アルゴリズムを実装するための組み込み関数を提供する上位の機械学習パッケージに焦点を当てます。

機械学習用の上位のPythonライブラリのリストは次のとおりです。

1. Scikit-learn
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-learn

最も便利なPythonライブラリの1つ、 Scikit-learn データモデリングとモデル評価に最適なライブラリです。モデルを作成することだけを目的とした、たくさんの機能が付属しています。これには、すべての教師ありおよび教師なし機械学習アルゴリズムが含まれ、アンサンブル学習およびブースティング機械学習用の明確に定義された関数も付属しています。

Scikit-learnの機能のリストは次のとおりです。

• 機械学習の開始に役立つ一連の標準データセットを提供します。たとえば、有名なIrisデータセットとBoston House Priceデータセットは、Scikit-learnライブラリの一部です。
• 教師あり機械学習と教師なし機械学習の両方を実行するための組み込みメソッド。これには、解決、クラスタリング、分類、回帰、および異常検出の問題が含まれます。
• データ内の重要な属性を識別するのに役立つ特徴抽出と特徴選択のための組み込み関数が付属しています。
• モデルのパフォーマンスを推定するための相互検証を実行する方法を提供し、モデルのパフォーマンスを向上させるためのパラメーター調整のための関数も付属しています。

XGBoost

Extreme Gradient Boostingの略であるXGBoostは、Boosting MachineLearningを実行するための最高のPythonパッケージの1つです。 LightGBMやCatBoostなどのライブラリにも、明確に定義された関数とメソッドが同等に装備されています。このライブラリは、主に、機械学習モデルのパフォーマンスと精度を向上させるために使用される勾配ブースティングマシンを実装することを目的として構築されています。

主な機能の一部を次に示します。

Pythonの__init__とは何ですか

• このライブラリは元々C ++で記述されており、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるための最も高速で効果的なライブラリの1つと見なされています。
• コアXGBoostアルゴリズムは並列化可能であり、マルチコアコンピューターの能力を効果的に使用できます。これにより、ライブラリは、大量のデータセットを処理し、データセットのネットワーク全体で機能するのに十分な強度になります。
• 相互検証、パラメーター調整、正則化、欠落値の処理を実行するための内部パラメーターを提供し、scikit-learn互換APIも提供します。
• このライブラリは、他のアルゴリズムよりも優れていることが一貫して証明されているため、データサイエンスと機械学習の上位のコンテストでよく使用されます。

ElI5

ELI5は、主に機械学習モデルのパフォーマンスの向上に焦点を当てたもう1つのPythonライブラリです。このライブラリは比較的新しく、通常、機械学習モデルの精度を高めるためにXGBoost、LightGBM、CatBoostなどと一緒に使用されます。

主な機能の一部を次に示します。

• Scikit-learnパッケージとの統合を提供して、特徴の重要性を表現し、決定木とツリーベースのアンサンブルの予測を説明します。
• XGBClassifier、XGBRegressor、LGBMClassifier、LGBMRegressor、CatBoostClassifier、CatBoostRegressor、catboost.CatBoostによって行われた予測を分析して説明します。
• これは、テキスト分類子によって行われた予測を説明できるTextExplainerモジュールを含むブラックボックスモデルを検査するために、いくつかのアルゴリズムを実装するためのサポートを提供します。
• 分析に役立ちます 線形回帰子と分類器を含むscikit-learn一般線形モデル（GLM）の重みと予測。

ディープラーニング用のPythonライブラリ

機械学習と人工知能の最大の進歩は、ディープラーニングによるものです。ディープラーニングの導入により、複雑なモデルを構築し、膨大なデータセットを処理できるようになりました。ありがたいことに、Pythonは、効果的なニューラルネットワークの構築に役立つ最高のディープラーニングパッケージを提供します。

このブログでは、複雑なニューラルネットワークを実装するための組み込み関数を提供する上位のディープラーニングパッケージに焦点を当てます。

ディープラーニング用の上位のPythonライブラリのリストは次のとおりです。

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. ハード

Tensorflow

ディープラーニングに最適なPythonライブラリの1つであるTensorFlowは、さまざまなタスクにわたるデータフロープログラミング用のオープンソースライブラリです。これは、強力で正確なニューラルネットワークを構築するために使用される記号数学ライブラリです。広大な分野で高度にスケーラブルな直感的なマルチプラットフォームプログラミングインターフェイスを提供します。

TensorFlowの主な機能は次のとおりです。

• これにより、大規模なプロジェクトやデータセットに対応するのに役立つ複数のニューラルネットワークを構築およびトレーニングできます。
• ニューラルネットワークのサポートに加えて、統計分析を実行するための関数と方法も提供します。たとえば、ベルヌーイ、Chi2、ユニフォーム、ガンマなどの確率モデルやベイジアンネットワークを作成するための関数が組み込まれています。
• ライブラリは、重みとバイアスに対して階層化された操作を実行し、バッチ正規化、ドロップアウトなどの正則化手法を実装することによってモデルのパフォーマンスを向上させる階層化されたコンポーネントを提供します。
• データ機能の依存関係を理解するためのインタラクティブなグラフとビジュアルを作成するTensorBoardと呼ばれるビジュアライザーが付属しています。

Pytorch

は、大規模なデータセットにディープラーニング手法とニューラルネットワークを実装するために使用される、オープンソースのPythonベースの科学計算パッケージです。このライブラリは、顔認識や自動タグ付けなどのさまざまなタスクに役立つニューラルネットワークを開発するためにFacebookによって積極的に使用されています。

Pytorchの主な機能は次のとおりです。

• 他のデータサイエンスおよび機械学習フレームワークと統合するための使いやすいAPIを提供します。
• NumPyと同様に、PytorchはTensorsと呼ばれる多次元配列を提供します。これは、NumPyとは異なり、GPUでも使用できます。
• 大規模なニューラルネットワークのモデル化に使用できるだけでなく、統計分析のための200を超える数学演算を備えたインターフェイスも提供します。
• コード実行のすべてのポイントで動的グラフを構築する動的計算グラフを作成します。これらのグラフは、売上をリアルタイムで予測しながら時系列分析に役立ちます。

ハード

Kerasは、Pythonで最高のディープラーニングライブラリの1つと見なされています。ニューラルネットワークの構築、分析、評価、改善を完全にサポートします。 Kerasは、TheanoおよびTensorFlow Pythonライブラリの上に構築されており、複雑で大規模なディープラーニングモデルを構築するための追加機能を提供します。

Kerasの主な機能は次のとおりです。

• すべてのタイプのニューラルネットワーク（完全接続、畳み込み、プーリング、反復、埋め込みなど）を構築するためのサポートを提供します。大規模なデータセットや問題の場合、これらのモデルをさらに組み合わせて、本格的なニューラルネットワークを作成できます。
• レイヤー、目的、活性化関数、オプティマイザーの定義などのニューラルネットワーク計算を実行するための組み込み関数と、画像およびテキストデータの操作を容易にするための多数のツールがあります。
• それはいくつかの前処理されたものが付属しています MNIST、VGG、Inception、SqueezeNet、ResNetなどを含むデータセットとトレーニング済みモデル。
• これは簡単に拡張でき、関数とメソッドを含む新しいモジュールを追加するためのサポートを提供します。

自然言語処理用のPythonライブラリ

Googleがあなたが探しているものをどのように適切に予測するのか疑問に思ったことはありませんか？ Alexa、Siri、その他のチャットボットの背後にあるテクノロジーは自然言語処理です。 NLPは、人間の言語とコンピューター間の相互作用を説明するのに役立つAIベースのシステムの設計に大きな役割を果たしてきました。

このブログでは、高レベルのAIベースのシステムを実装するための組み込み関数を提供する上位の自然言語処理パッケージに焦点を当てます。

自然言語処理用の上位のPythonライブラリのリストは次のとおりです。

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK（Natural Language ToolKit）

NLTKは、人間の言語と行動を分析するための最良のPythonパッケージであると考えられています。ほとんどのデータサイエンティストに好まれているNLTKライブラリは、人間の相互作用の記述やレコメンデーションエンジンなどのAIベースのシステムの構築に役立つ50を超えるコーパスと字句リソースを含む使いやすいインターフェイスを提供します。

NLTKライブラリの主な機能は次のとおりです。

• テキスト分析の分類、トークン化、ステミング、タグ付け、解析、およびセマンティック推論のための一連のデータおよびテキスト処理方法を提供します。
• テキストの分類と人間の発話の行動傾向とパターンの発見に役立つ複雑なシステムを構築するための産業レベルのNLPライブラリのラッパーが含まれています
• 計算言語学の実装を説明する包括的なガイドと、すべての初心者がNLPを使い始めるのに役立つ完全なAPIドキュメントガイドが付属しています。
• Pythonを使用して計算言語学を実行する方法を学ぶための包括的なチュートリアルとクイックガイドを提供する、ユーザーと専門家の巨大なコミュニティがあります。

spaCy

spaCyは、高度な自然言語処理（NLP）技術を実装するための無料のオープンソースPythonライブラリです。大量のテキストを扱う場合は、テキストの形態学的意味と、人間の言語を理解するためにテキストを分類する方法を理解することが重要です。これらのタスクは、spaCYを介して簡単に実行できます。

spaCYライブラリの主な機能は次のとおりです。

• spaCyは、言語計算に加えて、単語の意味をよりよく理解するのに役立つ統計モデルを構築、トレーニング、およびテストするための個別のモジュールを提供します。
• 文の文法構造を分析するのに役立つさまざまな組み込みの言語注釈が付属しています。これは、テストを理解するのに役立つだけでなく、文中の異なる単語間の関係を見つけるのにも役立ちます。
• 略語と複数の句読点を含む複雑なネストされたトークンにトークン化を適用するために使用できます。
• spaCyは、非常に堅牢で高速であることに加えて、51以上の言語をサポートしています。

Gensim

Gensimは、大きなドキュメントやテキストからセマンティックトピックを抽出して、統計モデルや言語計算を通じて人間の行動を処理、分析、予測するためにモデル化された、もう1つのオープンソースのPythonパッケージです。データが生で構造化されていないかどうかに関係なく、膨大なデータを処理する機能があります。

Genismの主な機能は次のとおりです。

• 各単語の統計的意味を理解することにより、ドキュメントを効果的に分類できるモデルを構築するために使用できます。
• Word2Vec、FastText、潜在意味解析などのテキスト処理アルゴリズムが付属しており、ドキュメント内の統計的共起パターンを調査して、不要な単語を除外し、重要な機能のみを備えたモデルを構築します。
• さまざまなデータ形式をインポートしてサポートできるI / Oラッパーとリーダーを提供します。
• 初心者でも簡単に使えるシンプルで直感的なインターフェースが付属しています。 APIの学習曲線も非常に低く、多くの開発者がこのライブラリを好む理由を説明しています。

データサイエンスと機械学習のトップPythonライブラリがわかったので、もっと知りたいと思っていると思います。始めるのに役立ついくつかのブログがあります：

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