【AI初学者向け】Python 機械学習/深層学習必須ライブラリ6選

Python には AI（機械学習、深層学習）のスクリプトに欠かせないライブラリがたくさん用意されています。

でも、たくさんあって何を使えばイイのか分からない？

何から学べばイイの？という質問を多くもらいます。

そこで、まずは押さえておきたい必須ライブラリを6つに絞ってご紹介します。

常に新しい技術が出ては消える世界ですが、この６つは必須です！

この記事では、Python 初学者に向けて「ざっくり」と機械学習・深層学習関連のライブラリについてまとめました。

これだけで機械学習がすぐにできるようにはなりませんが、概要として理解してもらえればOKです！

機械学習の必須ライブラリ6選を図解で説明

さっそく、一枚の図にまとめましたのでご覧ください。

【追記】図中でscikit-learnの代表的なデータセットとして挙げている「ボストンの住宅価格（load_boston）」は、scikit-learn 1.2 で削除されました。現在は、アヤメの品種（load_iris）、手書き数字（load_digits）、ワインの種類（load_wine）などをご利用ください。

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まとめ

今回はPython 初学者に向けて「ざっくり」と機械学習・深層学習関連のライブラリについてご紹介しました。

【追記】図中でKerasは「TensorFlowに統合された」と記載していますが、現在のKerasは独立したパッケージ（Keras 3）として開発が続いており、TensorFlowのほかJAXやPyTorchもバックエンドに選べます。

それでは、ステキなPythonライフを！

Pythonの初学者には、こちらの書籍がおススメです。