10 beste Python-bibliotheken voor diep leren

Python is gestaag aan het groeien om een ​​top programmeertaal te worden. Daar zijn veel redenen voor, waaronder de extreem hoge efficiëntie in vergelijking met andere reguliere talen. Het bevat ook Engels-achtige commando's en syntaxis, waardoor het een eerste keuze is voor beginnende codeerders. 

Misschien wel het grootste verkoopargument van Python is de enorme hoeveelheid open-sourcebibliotheken waarmee de taal voor alles kan worden gebruikt, van datawetenschap tot datamanipulatie. 

Python en diep leren

Deep learning is een deelgebied van machinaal leren waarbij gebruik wordt gemaakt van kunstmatige neurale netwerken, dit zijn algoritmen die zijn geïnspireerd op de structuur van het menselijk brein. Deep learning heeft veel toepassingen en wordt gebruikt in veel van de huidige AI-technologieën, zoals zelfrijdende auto's, nieuwsaggregatietools, natuurlijke taalverwerking (NLP), virtuele assistenten, visuele herkenning en nog veel meer. 

De afgelopen jaren heeft Python bewezen een ongelooflijke tool te zijn voor diep leren. Omdat de code beknopt en leesbaar is, past deze perfect bij deep learning-toepassingen. Dankzij de eenvoudige syntaxis kunnen toepassingen ook sneller worden ontwikkeld in vergelijking met andere programmeertalen. Een andere belangrijke reden om Python voor diep leren te gebruiken, is dat de taal kan worden geïntegreerd met andere systemen die in verschillende programmeertalen zijn gecodeerd. Dit maakt het gemakkelijker om het te combineren met AI-projecten die in andere talen zijn geschreven. 

Laten we eens kijken naar de 10 beste Python-bibliotheken voor diep leren: 

1. TensorFlow

TensorFlow wordt algemeen beschouwd als een van de beste Python-bibliotheken voor deep learning-toepassingen. Het is ontwikkeld door het Google Brain Team en biedt een breed scala aan flexibele tools, bibliotheken en communitybronnen. Zowel beginners als professionals kunnen TensorFlow gebruiken om deep learning-modellen en neurale netwerken te bouwen.

TensorFlow heeft een architectuur en raamwerk die flexibel zijn, waardoor het op verschillende computerplatforms zoals CPU en GPU kan worden uitgevoerd. Dat gezegd hebbende, presteert het het beste wanneer het wordt gebruikt op een tensorverwerkingseenheid (TPU). De Python-bibliotheek wordt vaak gebruikt om Reinforcement Learning te implementeren in deep learning-modellen en u kunt de machine learning-modellen direct visualiseren. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van TensorFlow:

• Flexibele architectuur en framework.
• Draait op verschillende computerplatforms. 
• Abstractie mogelijkheden
• Beheert diepe neurale netwerken. 

2. pytorch

Een andere populaire Python-bibliotheek voor deep learning is Pytorch, een open-sourcebibliotheek gemaakt door het AI-onderzoeksteam van Facebook in 2016. De naam van de bibliotheek is afgeleid van Torch, een deep learning-framework geschreven in de Lua programmeertaal. 

Met PyTorch kunt u veel taken uitvoeren, en het is vooral handig voor deep learning-toepassingen zoals NLP en computervisie. 

Enkele van de beste aspecten van PyTorch zijn de hoge uitvoeringssnelheid, die het zelfs kan bereiken bij het verwerken van zware grafieken. Het is ook een flexibele bibliotheek die kan werken op vereenvoudigde processors of CPU's en GPU's. PyTorch heeft krachtige API's waarmee u de bibliotheek kunt uitbreiden, evenals een toolkit voor natuurlijke taal. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van PyTorch:

• Statistische distributie en bewerkingen
• Controle over datasets
• Ontwikkeling van deep learning-modellen
• zeer flexibel

3. NumPy

Een van de andere bekende Python-bibliotheken, NumPy, kan naadloos worden gebruikt voor grote multidimensionale array- en matrixverwerking. Het is gebaseerd op een groot aantal wiskundige functies op hoog niveau, waardoor het vooral nuttig is voor efficiënte fundamentele wetenschappelijke berekeningen in deep learning. 

NumPy-arrays hebben veel minder opslagruimte nodig dan andere Python-lijsten, en ze zijn sneller en handiger in gebruik. De gegevens kunnen in de matrix worden gemanipuleerd, getransponeerd en opnieuw worden vormgegeven met de bibliotheek. NumPy is een geweldige optie om de prestaties van deep learning-modellen te verbeteren zonder al te veel ingewikkeld werk. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van NumPy: 

• Vormmanipulatie
• Hoogwaardig N-dimensionaal array-object
• Gegevens opschonen/manipuleren
• Statistische bewerkingen en lineaire algebra

4. Scikit-Leren

Scikit-Learn was oorspronkelijk een uitbreiding van derden op de SciPy-bibliotheek, maar het is nu een zelfstandige Python-bibliotheek op Github. Scikit-Learn omvat DBSCAN, gradiëntversterking, ondersteuning van vectormachines en willekeurige forests binnen de classificatie-, regressie- en clustermethoden.  

Een van de grootste aspecten van Scikit-Learn is dat het gemakkelijk interoperabel is met andere SciPy-stacks. Daarnaast is het gebruiksvriendelijk en consistent, waardoor het makkelijker wordt om data te delen en te gebruiken. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Scikit-learn:

• Gegevensclassificatie en modellering
• End-to-end machine learning-algoritmen
• Voorbewerking van gegevens
• Model selectie

5. scipy

Dat brengt ons bij Scipy, een gratis en open-sourcebibliotheek op basis van Numpy. SciPy is een van de beste Python-bibliotheken die er zijn dankzij het vermogen om wetenschappelijke en technische berekeningen uit te voeren op grote datasets. Het gaat vergezeld van ingebedde modules voor array-optimalisatie en lineaire algebra. 

De programmeertaal omvat alle functies van NumPy, maar verandert ze in gebruiksvriendelijke, wetenschappelijke hulpmiddelen. Het wordt vaak gebruikt voor beeldmanipulatie en biedt basisverwerkingsfuncties voor niet-wetenschappelijke wiskundige functies op hoog niveau. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van SciPy:

• Gebruiksvriendelijk
• Datavisualisatie en -manipulatie
• Wetenschappelijke en technische analyse
• Berekent grote datasets

6. Pandas

Een van de open-source Python-bibliotheken die voornamelijk wordt gebruikt in datawetenschap en deep learning-onderwerpen is Panda's. De bibliotheek biedt hulpmiddelen voor gegevensmanipulatie en -analyse, die worden gebruikt voor het analyseren van gegevens. De bibliotheek vertrouwt op zijn krachtige datastructuren voor het manipuleren van numerieke tabellen en tijdreeksanalyse. 

De Pandas-bibliotheek biedt een snelle en efficiënte manier om gegevens te beheren en te verkennen door Series en DataFrames te bieden, die gegevens efficiënt weergeven en tegelijkertijd op verschillende manieren manipuleren. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van panda's:

• Indexering van gegevens
• Gegevensuitlijning
• Samenvoegen/samenvoegen van datasets
• Gegevensmanipulatie en -analyse

7. Microsoft CNTK

Een andere Python-bibliotheek voor deep learning-toepassingen is Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), voorheen bekend als Computational Network ToolKit. De open-source deep-learning-bibliotheek wordt gebruikt om gedistribueerde deep learning- en machine learning-taken te implementeren. 

Met CNTK kunt u voorspellende modellen zoals convolutionele neurale netwerken (CNN's), feed-forward diepe neurale netwerken (DNN's) en terugkerende neurale netwerken (RNN's) combineren met het CNTK-framework. Dit maakt de effectieve implementatie van end-to-end deep learning-taken mogelijk. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van CNTK: 

• Open-source
• Implementeer gedistribueerde deep learning-taken
• Combineer voorspellende modellen met het CNTK-framework
• End-to-end deep learning-taken

8. Keras

Kears is nog een andere opmerkelijke open-source Python-bibliotheek die wordt gebruikt voor deep learning-taken, waardoor snelle diepe neurale netwerktests mogelijk zijn. Keras biedt u de tools die nodig zijn om modellen te bouwen, grafieken te visualiseren en datasets te analyseren. Bovendien bevat het ook vooraf gelabelde datasets die direct kunnen worden geïmporteerd en geladen. 

De Keras-bibliotheek heeft vaak de voorkeur omdat deze modulair, uitbreidbaar en flexibel is. Dit maakt het een gebruiksvriendelijke optie voor beginners. Het kan ook worden geïntegreerd met doelstellingen, lagen, optimizers en activeringsfuncties. Keras werkt in verschillende omgevingen en kan draaien op CPU's en GPU's. Het biedt ook een van de breedste reeksen voor gegevenstypen.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Keras: 

• Ontwikkeling van neurale lagen
• Gegevens bundelen
• Bouwt deep learning- en machine learning-modellen
• Activerings- en kostenfuncties

9. Theano

Bijna aan het einde van onze lijst staat Theano, een Python-bibliotheek voor numerieke berekeningen die speciaal is ontwikkeld voor machine learning en diepe bibliotheken. Met deze tool bereikt u een efficiënte definitie, optimalisatie en evaluatie van wiskundige uitdrukkingen en matrixberekeningen. Dit alles stelt Theano in staat om te worden gebruikt voor het gebruik van dimensionale arrays om deep learning-modellen te bouwen. 

Theano wordt door veel deep learning-ontwikkelaars en programmeurs gebruikt, omdat het een zeer specifieke bibliotheek is. Het kan worden gebruikt met een grafische verwerkingseenheid (GPU) in plaats van een centrale verwerkingseenheid (CPU).

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Theano:

• Ingebouwde validatie- en unittesttools
• Hoogwaardige wiskundige berekeningen
• Snelle en stabiele evaluaties
• Data-intensieve berekeningen

10. MXNet

Onze lijst met de 10 beste Python-bibliotheken voor deep learning wordt afgesloten met MXNet, een zeer schaalbaar open-source deep learning-framework. MXNet is ontworpen om diepe neurale netwerken te trainen en in te zetten, en het kan modellen extreem snel trainen. 

MXNet ondersteunt veel programmeertalen, zoals Python, Julia, C, C++ en meer. Een van de beste aspecten van MXNet is dat het ongelooflijk hoge rekensnelheden en resourcegebruik op GPU biedt. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van MXNet:

• Zeer schaalbaar
• Open-source
• Train en implementeer deep learning neurale netwerken
• Traint modellen snel
• Hoge rekensnelheden