NumPy, TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, Keras와 관련 주요 라이브러리
| 카테고리 | 라이브러리 | 설명 |
|---|---|---|
| 1. NumPy 관련 라이브러리 | CuPy | NumPy와 유사한 API를 제공하며, GPU에서 벡터화된 수학 연산을 지원하는 라이브러리. CUDA 활용으로 고속 연산 가능. |
| Dask | NumPy와 호환되며, 병렬 처리를 통해 큰 배열을 다루는 데 유용. 대규모 데이터셋을 분산 처리할 수 있음. | |
| 2. TensorFlow 관련 라이브러리 | TensorFlow Extended (TFX) | TensorFlow 기반의 머신러닝 파이프라인을 구축하고 운영하는 데 필요한 라이브러리. 모델 훈련부터 배포까지 지원. |
| TensorFlow Lite | 모바일 및 임베디드 시스템에서 경량화된 TensorFlow 모델을 실행할 수 있도록 지원하는 라이브러리. | |
| TensorFlow Hub | 재사용 가능한 모델을 공유하고 활용할 수 있는 플랫폼. 모델을 모듈화하여 효율적으로 사용하고 재사용 가능. | |
| TensorFlow.js | JavaScript 환경에서 TensorFlow 모델을 실행하고 훈련할 수 있게 도와주는 라이브러리. 웹 애플리케이션에서 머신러닝을 적용할 수 있도록 지원. | |
| 3. Scikit-learn 관련 라이브러리 | XGBoost | Gradient Boosting 알고리즘을 기반으로 한 고속 학습 머신러닝 라이브러리. 회귀와 분류 문제에서 뛰어난 성능을 보임. |
| LightGBM | Gradient Boosting 프레임워크로, 대규모 데이터셋 처리에 최적화된 라이브러리. 속도와 메모리 효율성 뛰어남. | |
| CatBoost | Categorical Boosting 알고리즘을 기반으로 한 라이브러리. 범주형 변수 처리에 강력. | |
| TPOT | 유전 알고리즘을 사용하여 자동화된 머신러닝(AutoML)을 제공. 모델 튜닝을 자동화하여 효율적으로 최적화. | |
| Optuna | 하이퍼파라미터 최적화를 위한 라이브러리. 자동화된 튜닝을 통해 모델 성능을 개선. | |
| 4. Pandas 관련 라이브러리 | Dask | Pandas와 유사한 API를 제공하며 병렬 처리와 분산 처리를 지원. 대규모 데이터셋을 다루는 데 유용. |
| Vaex | 대규모 데이터셋 처리에 유용하며, 메모리 효율적이고 빠른 시각화 및 탐색적 분석을 제공. | |
| Modin | Pandas API를 그대로 사용하면서 멀티코어 처리를 통해 데이터프레임 처리 속도 향상. | |
| PyArrow | Arrow 포맷을 사용하여 컬럼형 데이터를 효율적으로 처리. 대규모 데이터셋을 다루는 데 유용. | |
| Sweetviz | Pandas DataFrame을 기반으로 자동으로 유용한 시각화를 생성해주는 데이터 시각화 및 EDA(탐색적 데이터 분석) 라이브러리. | |
| 5. Keras 관련 라이브러리 | TensorFlow Keras (tf.keras) | TensorFlow의 Keras API로, 딥러닝 모델을 구축하고 훈련하는 데 사용. TensorFlow 2.x에서 기본적으로 통합됨. |
| Keras Tuner | 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 라이브러리로, Keras 모델의 하이퍼파라미터를 자동으로 최적화. | |
| Keras Applications | 사전 훈련된 모델(예: ResNet, VGG 등)을 제공. 딥러닝 모델을 빠르게 구축할 수 있도록 도와줌. | |
| Keras Preprocessing | 이미지, 텍스트, 시퀀스 등의 데이터를 전처리하는 데 유용한 도구들 제공. | |
| 추가 유용한 라이브러리 | Hugging Face Transformers | 자연어 처리(NLP)에서 사전 훈련된 모델을 제공. Keras와 TensorFlow에서도 사용 가능. |
| FastAPI | 딥러닝 모델을 웹 API로 배포할 때 효율적인 서버 구축을 도와주는 라이브러리. | |
| MLflow | 모델 추적, 실험 관리, 모델 배포를 위한 라이브러리. 머신러닝 파이프라인을 관리하는 데 유용. |
특정 분야에 맞게 효율적인 연산이나 모델 훈련, 최적화, 배포 등의 역할
1. 데이터 처리 및 분석 (Data Processing & Analysis)
Pandas: 여전히 중요한 라이브러리로, 데이터 처리에 필수적입니다. 하지만 최근에는 대규모 데이터 처리나 분산 처리에 더 적합한 Dask나 Vaex와 같은 라이브러리가 떠오르고 있습니다.
Dask:
Dask는 병렬 처리 및 분산 처리를 통해 Pandas와 비슷한 기능을 제공하며, 대규모 데이터셋을 처리할 수 있게 도와줍니다.
특징: Pandas와 호환되며, 멀티코어 또는 클러스터 환경에서 대규모 데이터셋을 처리할 수 있습니다.
Vaex:
대규모 탐색적 데이터 분석을 위한 라이브러리로, 메모리 효율적인 방식으로 데이터를 처리합니다.
데이터프레임을 사용하여 빠른 시각화 및 통계적 분석을 할 수 있습니다.
2. 데이터 전처리 (Data Preprocessing)
TensorFlow Data (tf.data): TensorFlow에서 제공하는 데이터 전처리를 위한 라이브러리로, 대규모 데이터셋에 대해 효율적으로 처리하고, 모델 훈련에 맞게 데이터를 미리 준비할 수 있습니다.
Hugging Face Datasets:
Hugging Face는 자연어 처리(NLP)에 특화된 데이터셋 라이브러리입니다. 다양한 공개 데이터셋을 제공하며, 쉽게 데이터를 로드하고 준비할 수 있도록 돕습니다.
3. 모델 훈련 및 추론 (Model Training & Inference)
TensorFlow / Keras: 여전히 가장 많이 사용되는 딥러닝 라이브러리입니다. 특히 TensorFlow 2.x에서 Keras가 통합되어 모델 구축 및 훈련을 쉽게 할 수 있습니다.
PyTorch:
PyTorch는 동적 계산 그래프(dynamic computation graph)로 유명하며, 특히 연구자들 사이에서 인기가 높습니다. 모델 훈련과 모델 커스터마이징에서 유연성이 뛰어납니다.
Hugging Face Transformers: 자연어 처리(NLP)에서 매우 중요한 라이브러리로, Transformer 모델을 쉽게 사용하고 학습할 수 있도록 돕습니다.
FastAI:
FastAI는 PyTorch 기반의 라이브러리로, 신속하게 딥러닝 모델을 구축하고 실험할 수 있게 도와줍니다. 자동화된 학습 및 모델 튜닝을 위한 기능이 강화되어 있습니다.
XGBoost / LightGBM:
Gradient Boosting 알고리즘을 기반으로 한 라이브러리로, 전통적인 머신러닝 모델에서도 매우 높은 성능을 자랑합니다. 특히 회귀와 분류 문제에서 뛰어난 성능을 보입니다.
4. 모델 평가 및 하이퍼파라미터 튜닝 (Model Evaluation & Hyperparameter Tuning)
Optuna:
Optuna는 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 라이브러리로, 자동화된 최적화를 통해 모델 성능을 개선할 수 있습니다.
Ray Tune:
Ray Tune은 분산 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 라이브러리로, 큰 모델이나 데이터셋에 대해 효율적으로 하이퍼파라미터를 튜닝할 수 있습니다.
5. 모델 배포 (Model Deployment)
TensorFlow Serving:
TensorFlow Serving은 TensorFlow 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 데 유용한 도구입니다. 효율적인 모델 서빙을 위한 최적화된 라이브러리입니다.
TorchServe:
TorchServe는 PyTorch 모델을 프로덕션에 배포하기 위한 라이브러리로, 대규모 서빙과 모델 추론에 최적화되어 있습니다.
MLflow:
MLflow는 모델 추적, 버전 관리, 배포 등을 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 다양한 머신러닝 프레임워크를 지원하여 통합된 관리가 가능합니다.
Seldon:
Seldon은 배포 및 모니터링을 위한 오픈소스 플랫폼으로, 머신러닝 모델을 Kubernetes 환경에서 스케일링하고 모니터링할 수 있게 해줍니다.
6. 데이터 시각화 (Data Visualization)
Plotly:
Plotly는 인터랙티브 시각화를 제공하는 라이브러리로, 웹 기반 대시보드를 만들 때 유용합니다. 3D 그래프나 동적 시각화를 쉽게 구현할 수 있습니다.
Altair:
Altair는 통계적 데이터 시각화에 최적화된 라이브러리입니다. 직관적인 문법으로 복잡한 시각화를 쉽게 만들 수 있습니다.
7. AutoML (자동화된 머신러닝)
TPOT:
TPOT은 유전 알고리즘을 활용하여 최적의 머신러닝 모델을 자동으로 찾는 AutoML 라이브러리입니다.
AutoKeras:
AutoKeras는 Keras를 기반으로 한 AutoML 라이브러리로, 모델을 자동으로 구축하고 최적화하는 기능을 제공합니다.
H2O.ai:
H2O.ai는 자동화된 머신러닝(AutoML)을 제공하며, 대규모 데이터셋에서 효율적으로 모델을 훈련하고 최적화할 수 있습니다.
8. 컴퓨터 비전 (Computer Vision)
OpenCV:
OpenCV는 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 라이브러리로, 이미지 처리, 얼굴 인식, 객체 추적 등 다양한 기능을 제공합니다.
Detectron2:
Detectron2는 Facebook AI Research에서 개발한 객체 탐지 라이브러리입니다. 최신 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 제공합니다.
Albumentations:
Albumentations는 이미지 증강(augmentation)을 위한 라이브러리로, 데이터셋을 다양하게 변형하여 모델의 일반화를 도울 수 있습니다.
