Pythonの機械学習ライブラリおすすめ一覧！特徴を徹底比較

AI技術の中核をなす機械学習は、現代のテクノロジーにおいて欠かせない存在となりました。
そして、機械学習の実装において圧倒的な人気を誇るプログラミング言語がPythonです。

Pythonが選ばれる大きな理由の一つに、豊富で強力な「機械学習ライブラリ」の存在が挙げられます。

しかし、その種類は多岐にわたり、「どのライブラリを選べばいいのかわからない」「それぞれの特徴を知りたい」と感じる方も多いでしょう。

そこでこの記事では、Pythonで利用できるおすすめの機械学習ライブラリを一覧形式で紹介します。

それぞれの特徴について詳しく解説しますので、「どういった場面で用いるべきライブラリなのか」について徹底比較してください。

Pythonの機械学習ライブラリとは

まず、Pythonの機械学習ライブラリがどのようなものなのか、基本的な概念からわかりやすく説明していきます。

そもそもライブラリとは

プログラミングにおけるライブラリとは、特定の機能や目的のために、関数やクラスといった「あらかじめ作成されたプログラムの部品」を集めたものです。

例えば、数学計算を簡単に行うためのライブラリ、グラフを描画するためのライブラリなど、様々な種類があります。

開発者は、これらのライブラリを自分のプログラムに読み込むだけで、複雑な処理を自分で一から書くことなく、簡単に利用できるようになります。

機械学習ライブラリが果たす役割

機械学習ライブラリは、機械学習アルゴリズムの実装に必要な機能を提供してくれます。

具体的に提供される機能は以下の通りです。

これらのライブラリがなければ、複雑な数式やアルゴリズムを自分で実装する必要があり、機械学習モデルの開発には非常に時間がかかってしまうでしょう。

機械学習ライブラリを利用するメリット

機械学習ライブラリを利用する最大のメリットは、開発効率の飛躍的な向上です。
最適化されたアルゴリズムが実装されているため、開発者は複雑な数理モデルの詳細を深く理解していなくても、比較的容易に高度な機械学習モデルを構築・利用できます。

また、多くのライブラリは世界中の開発者によって活発に開発・メンテナンスされており、最新の研究成果が反映されたアルゴリズムをすぐに試すことが可能です。

コミュニティも大きいため、使い方に関する情報やサンプルコードが豊富に存在し、学習コストを減らせる点も大きな利点と考えられます。

機械学習ライブラリを利用するデメリット

ライブラリの利用には、いくつかの注意点も存在します。

ライブラリは便利な反面、「ブラックボックス」になりやすく、内部で何が行われているかを理解しないまま使ってしまうと、予期せぬ問題が発生した際の原因究明が困難になる場合があります。

また、ライブラリごとに特有の記述方法や設計思想があるため、複数のライブラリを使いこなすには相応の学習コストが必要です。

ライブラリのバージョンアップによって仕様が変更され、既存のコードが動かなくなるリスクも考慮しなければなりません。

Pythonの機械学習ライブラリおすすめ一覧

ここからは、Pythonで利用できるおすすめの機械学習ライブラリを一覧形式で紹介していきます。

それぞれの特徴を理解し、目的に合ったライブラリを選びましょう。

NumPy

NumPy（ナムパイ）は、Pythonで数値計算、特に多次元配列を効率的に扱うための基本的なライブラリです。

機械学習では、画像データやセンサーデータなど、大量の数値を配列として扱う場面が非常に多いため、NumPyは機械学習を行う上での土台となる必須ライブラリと言えます。

多くの機械学習ライブラリが、内部でNumPyの配列形式を利用しているため、直接NumPyを使う機会は減ったとしても、その基本的な操作方法を理解しておくことは極めて重要です。

TensorFlow

TensorFlow（テンソルフロー）は、Googleが開発した、主にディープラーニング（深層学習）のためのライブラリです。
ニューラルネットワークの構築、学習、評価を行うための包括的な機能を提供しています。

柔軟性が高く、研究開発から実際の製品への組み込みまで、幅広い用途に対応できるのが特徴です。

特に、大規模なデータセットを用いた複雑なモデルの学習や、計算リソースを分散させて処理を高速化する機能に優れています。

TensorBoardという可視化ツールも提供されており、学習の進捗状況などを視覚的に確認できます。

PyTorch

PyTorch（パイトーチ）は、Facebook（現Meta）が主導して開発している、TensorFlowと並ぶ人気のディープラーニングライブラリです。

動的な計算グラフを採用しており、柔軟で直感的なモデル構築が可能です。

特に、学術研究分野での採用が多く、最新の研究論文がPyTorchで実装されるケースも増えています。

Pythonの文法に近い感覚で記述できるため、学習しやすいと感じる開発者も多いでしょう。

TensorFlowとPyTorchは、ディープラーニングにおける二大巨頭と言えます。

scikit-learn

scikit-learn（サイキットラーン）は、機械学習の入門から応用まで、最も広く使われている総合的なライブラリの一つです。
回帰、分類、クラスタリング、次元削減など、主要な機械学習アルゴリズムのほとんどを網羅しています。

シンプルなAPI設計で統一されており、様々なアルゴリズムを比較的容易に試すことができるのが大きな魅力と言えるでしょう。

データの前処理やモデル評価のためのツールも充実しており、機械学習の基本的な流れを学ぶのに最適です。

ディープラーニング以外の「古典的」な機械学習手法を扱う際には、まず第一の選択肢となるライブラリです。

Pandas

Pandas（パンダス）は、データ分析や前処理を行うための強力なライブラリです。
Excelのような表形式のデータを効率的に操作する機能を提供します。

CSVファイルやデータベースからデータを読み込み、欠損値の処理、データの抽出・結合、集計といった、機械学習モデルにデータを与える前の「下ごしらえ」作業に不可欠な存在です。

NumPyと連携して動作し、scikit-learnなどの機械学習ライブラリと組み合わせて使われることが一般的になります。

SciPy

SciPy（サイパイ）は、科学技術計算のための高度な数学関数を提供するライブラリです。
NumPyを基盤としており、最適化、線形代数、信号処理、統計など、より専門的な計算機能を提供します。

機械学習のアルゴリズムの中には、SciPyが提供する数学的な関数を利用しているものも多くあります。

直接SciPyの関数を呼び出す機会は多くないかもしれませんが、NumPyと並んでPythonの科学技術計算エコシステムの根幹をなす重要なライブラリです。

Matplotlib

Matplotlib（マットプロットリブ）は、Pythonでグラフを描画するための定番ライブラリです。
折れ線グラフ、棒グラフ、散布図、ヒストグラムなど、様々な種類のグラフを柔軟に作成できます。

機械学習においては、データの分布を可視化したり、モデルの学習結果や性能をグラフで表現したりするために広く利用されます。

PandasやNumPyと連携しやすく、データ分析の結果を視覚的に理解・伝達するための基本的なツールとなります。

seaborn

seaborn（シーボーン）は、Matplotlibをベースにした、より美しく統計的なグラフを描画するためのライブラリです。
Matplotlibよりも少ないコードで、洗練されたデザインのグラフを作成できるのが特徴になります。

特に、複数の変数間の関係性を可視化するグラフ（ヒートマップ、ペアプロットなど）や、統計的な情報を付加したグラフ（回帰直線付き散布図など）を簡単に描画できます。

探索的データ分析（EDA）の効率を大きく向上させるでしょう。

Keras

Keras（ケラス）は、ディープラーニングのモデルをより簡単かつ直感的に構築するための高水準APIを提供するライブラリです。

元々は独立したライブラリでしたが、現在はTensorFlowの公式APIの一部として統合されています。

ニューラルネットワークの層を積み重ねるように記述できるため、TensorFlow本体を直接使うよりも少ないコード量で、迅速にモデルを試作することが可能です。

また、初心者でもディープラーニングの基本的な流れを理解しやすいのがメリットです。

XGBoost

XGBoost（エックスジーブースト）は、勾配ブースティングというアルゴリズムに基づいた、非常に高性能な機械学習ライブラリです。

特に、表形式のデータに対する分類や回帰タスクにおいて、高い精度を発揮することで知られています。

scikit-learnにも勾配ブースティングの実装はありますが、XGBoostはより高速で、大規模なデータセットにも対応できるように最適化されています。

Kaggleなどのデータ分析コンペティションでも頻繁に使われる、実績のあるライブラリです。

Edward

Edward（エドワード）は、確率的プログラミングのためのライブラリです。
ベイジアン推論や変分推論といった、不確実性を扱うための高度な統計モデリング手法を実装するのに役立ちます。

機械学習の中でも、より統計学的なアプローチに関心がある研究者やデータサイエンティスト向けのライブラリと言えます。

現在は、その後継としてTensorFlow Probabilityなどが開発されています。

CatBoost

CatBoost（キャットブースト）は、ロシアのYandex社が開発した勾配ブースティングのライブラリです。
XGBoostやLightGBMと並び、高い予測精度を誇ります。

特に、カテゴリカル変数（性別、地域名など、数値ではないデータ）の扱いを得意としている点が特徴です。

データの前処理の手間を軽減しつつ、高い性能を発揮することが期待できます。

Caffe

Caffe（カフェ）は、特に画像認識の分野で広く使われていたディープラーニングライブラリです。
高い処理速度と、学習済みモデルの豊富さが特徴でした。

しかし、開発の主体がCaffe2（PyTorchに統合）へと移行し、近年ではTensorFlowやPyTorchに比べて利用される場面は減少しています。

特定の研究分野や既存システムで使われている可能性はありますが、新規開発での採用は少なくなっています。

Chainer

Chainer（チェイナー）は、日本のPreferred Networks社が開発したディープラーニングライブラリです。

“Define by Run” という動的な計算グラフの仕組みを採用し、柔軟なネットワーク構築が可能であることから、研究者を中心に人気を博しました。

しかし、2019年に開発体制がPyTorchベースへと移行することが発表され、現在は主要な開発は終了しています。

過去の資産として触れる機会もあるため、ここで掲載はしましたが、これから新規に学習する優先度は低いと考えられます。

Pythonの機械学習ライブラリを学ぶ場合は「キカガク」がおすすめ

Pythonの機械学習ライブラリについて本格的に学びたいと考えている初心者の方には、プログラミングスクール「キカガク」が大変おすすめです。

AIに特化したスクールだけあり、機械学習やディープラーニング、生成AIなど、初心者がAIに関するスキルを習得するには最適な環境が整っています。

最先端でわかりやすいAI学習教材を求めている場合は、是非利用を検討してみてはいかがでしょうか。

まとめ

以上、Pythonの機械学習におけるおすすめのライブラリを一覧で紹介しました。
用途に応じて、適したものを選択・学習するようにしてください。

なお、前述のキカガク以外にも、Pythonについて学びたい場合は以下の記事にあるスクールもおすすめですので、独学に限界を感じた際には一度無料相談をしてみてもよいでしょう。