1. TensorFlow
Google製のニューラルネットワーク最新ライブラリで、ハイレベルな機能実装の他、グラフで計算を表すような可視化をすることもできます。TensorFlowは、ニューラルネットワークとは、人間の脳を再現した仕組みのことで、現在もっとも注目されているといっても過言ではないでしょう。
2. scikit-learn
scikit-learnは機械学習の分野ではかなり有名なライブラリです。機械学習全般のアルゴリズムが実装されたライブラリで大人気です。統計学、パターン認識、データ解析の技法が豊富に使うことができるので、研究者の間で人気があります。
3. Theano
Theanoは数学の「多次元配列」を含んでいる数式を定めて最適化して使うことができる機械学習ライブラリです。「NumPy」と強く統合されていて、よく一緒に使われ、他のライブラリを使っている人の不満点を見事に解消しています。
4. Chainer
Chainerは動的に計算グラフを構築している国産ディープラーニングフレームワークライブラリです。
これらのライブラリは、Pythonで機械学習を行う際に非常に役立つツールです。それぞれの特性を理解し、適切な場面で使用することが重要です。.