10 parasta Python-kirjastoa koneoppimiseen ja tekoälyyn

Python on kasvattanut suosiotaan vuosien varrella ja siitä on tullut yksi suosituimmista ohjelmointikielistä koneoppimisen (ML) ja tekoälyn (AI) tehtäviin. Se on korvannut monia alan nykyisiä kieliä, ja se on tehokkaampi verrattuna näihin valtavirran ohjelmointikieliin. Kaiken tämän lisäksi sen englanninkieliset komennot tekevät siitä aloittelijoiden ja asiantuntijoiden ulottuvilla. 

Toinen Pythonin perusominaisuus, joka houkuttelee monia sen käyttäjiä, on sen laaja kokoelma avoimen lähdekoodin kirjastoja. Kaiken kokemuksen omaavat ohjelmoijat voivat käyttää näitä kirjastoja tehtäviin, jotka liittyvät ML:ään ja tekoälyyn, datatieteeseen, kuvien ja tietojen käsittelyyn ja paljon muuta. 

Miksi Python koneoppimiseen ja tekoälyyn?

Pythonin avoimen lähdekoodin kirjastot eivät ole ainoa ominaisuus, joka tekee siitä suotuisan koneoppimiseen ja tekoälytehtäviin. Python on myös erittäin monipuolinen ja joustava, joten sitä voidaan käyttää tarvittaessa myös muiden ohjelmointikielten rinnalla. Lisäksi se voi toimia lähes kaikilla markkinoilla olevilla käyttöjärjestelmillä ja alustoilla. 

Syvien hermoverkkojen ja koneoppimisalgoritmien käyttöönotto voi olla erittäin aikaa vievää, mutta Python tarjoaa monia paketteja, jotka vähentävät tätä. Se on myös olio-ohjelmointikieli (OOP), mikä tekee siitä erittäin hyödyllisen tehokkaassa tiedonkäytössä ja luokittelussa. 

Toinen tekijä, joka tekee Pythonista suotuisan etenkin aloittelijoille, on sen kasvava käyttäjäyhteisö. Koska se on yksi nopeimmin kasvavista ohjelmointikielistä maailmassa, Python-kehittäjien ja kehityspalveluiden määrä on kasvanut räjähdysmäisesti. Python-yhteisö kasvaa kielen rinnalla, ja aktiiviset jäsenet haluavat aina käyttää sitä uusien ongelmien ratkaisemiseen liiketoiminnassa.

Nyt kun tiedät, miksi Python on yksi suosituimmista ohjelmointikielistä, tässä on 10 parasta python-kirjastoa koneoppimiseen ja tekoälyyn: 

1. nuhjuinen

NumPyä pidetään laajalti parhaana Python-kirjastona koneoppimiseen ja tekoälyyn. Se on avoimen lähdekoodin numeerinen kirjasto, jonka avulla voidaan suorittaa erilaisia ​​matemaattisia operaatioita eri matriiseille. NumPyä pidetään yhtenä eniten käytetyistä tieteellisistä kirjastoista, minkä vuoksi monet datatieteilijät luottavat siihen tietojen analysoinnissa. 

NumPy-taulukot vaativat paljon vähemmän tallennustilaa kuin muut Python-luettelot, ja ne ovat nopeampia ja kätevämpiä käyttää. Voit muokata matriisin tietoja, transponoida niitä ja muotoilla sen uudelleen NumPyllä. Kaiken kaikkiaan NumPy on loistava vaihtoehto koneoppimismallien suorituskyvyn parantamiseen ilman, että vaaditaan liian monimutkaista työtä. 

Tässä on joitain NumPyn pääominaisuuksia: 

• Tehokas N-ulotteinen array-objekti.
• Muodon manipulointi.
• Tietojen puhdistus/manipulointi.
• Tilastolliset operaatiot ja lineaarinen algebra.

2. SciPy

SciPy on ilmainen avoimen lähdekoodin kirjasto, joka perustuu NumPyyn. Se on erityisen hyödyllinen suurille tietosarjoille, koska se pystyy suorittamaan tieteellistä ja teknistä laskemista. SciPyn mukana tulee myös sulautetut moduulit taulukon optimointia ja lineaarista algebraa varten, kuten NumPy. 

Ohjelmointikieli sisältää kaikki NumPyn toiminnot, mutta se tekee niistä käyttäjäystävällisiä, tieteellisiä työkaluja. Sitä käytetään usein kuvankäsittelyyn ja se tarjoaa peruskäsittelyominaisuudet korkean tason, ei-tieteellisille matemaattisille funktioille. 

SciPy on yksi perus Python-kirjastoista tieteellisen analyysin ja suunnittelun ansiosta. 

Tässä on joitain SciPyn pääominaisuuksista:

• Käyttäjäystävällinen.
• Tietojen visualisointi ja käsittely.
• Tieteellinen ja tekninen analyysi. 
• Laskee suuria tietojoukkoja. 

3. Theano

Numeerinen laskenta Python-kirjasto Theano kehitettiin erityisesti koneoppimista varten. Se mahdollistaa matemaattisten lausekkeiden ja matriisilaskelmien optimoinnin, määrittelyn ja arvioinnin. Tämä mahdollistaa ulottuvuustaulukoiden käytön syvän oppimismallien rakentamiseen. 

Theano on erittäin spesifinen kirjasto, ja sitä käyttävät enimmäkseen koneoppimisen ja syväoppimisen kehittäjät ja ohjelmoijat. Se tukee integraatiota NumPyn kanssa, ja sitä voidaan käyttää grafiikkasuoritusyksikön (GPU) kanssa keskusyksikön (CPU) sijasta, mikä johtaa dataintensiivisiin laskelmiin 140 kertaa nopeammin. 

Tässä on joitain Theanon pääominaisuuksista:

• Sisäänrakennetut validointi- ja yksikkötestaustyökalut.
• Nopeat ja vakaat arvioinnit.
• Tietointensiiviset laskelmat.
• Tehokkaat matemaattiset laskelmat.

4. Panda

Toinen markkinoiden suosituin Python-kirjasto on Pandas, jota käytetään usein koneoppimiseen. Se toimii data-analyysikirjastona, joka analysoi ja käsittelee dataa, ja sen avulla kehittäjät voivat helposti työskennellä strukturoidun moniulotteisen datan ja aikasarjakonseptien kanssa. 

Pandas-kirjasto tarjoaa nopean ja tehokkaan tavan hallita ja tutkia dataa tarjoamalla sarjoja ja datakehyksiä, jotka edustavat dataa tehokkaasti ja käsittelevät sitä eri tavoin. 

Tässä on joitain Pandan tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Tietojen indeksointi.
• Tietojen kohdistus
• Tietojoukkojen yhdistäminen/liittäminen.
• Tietojen käsittely ja analysointi. 

5. TensorFlow

Toinen ilmainen ja avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, TensorFlow on erikoistunut erottuvaan ohjelmointiin. Kirjasto koostuu kokoelmasta työkaluja ja resursseja, joiden avulla aloittelijat ja ammattilaiset voivat rakentaa DL- ja ML-malleja sekä hermoverkkoja.

TensorFlow koostuu arkkitehtuurista ja kehyksestä, jotka ovat joustavia, mikä mahdollistaa sen toimimisen erilaisilla laskenta-alustoilla, kuten CPU ja GPU. Tästä huolimatta se toimii parhaiten, kun sitä käytetään tensorikäsittely-yksikössä (TPU). Python-kirjastoa käytetään usein vahvistusoppimisen toteuttamiseen ML- ja DL-malleissa, ja voit visualisoida koneoppimismalleja suoraan. 

Tässä on joitain TensorFlown tärkeimmistä ominaisuuksista: 

• Joustava arkkitehtuuri ja kehys.
• Toimii useilla eri laskenta-alustoilla. 
• Abstraktiokyky
• Hallitsee syviä neuroverkkoja. 

6. Keras

Keras on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, joka on tarkoitettu neuroverkkojen kehittämiseen ja arviointiin koneoppimis- ja syväoppimismalleissa. Se pystyy toimimaan Theanon ja Tensorflow:n päällä, mikä tarkoittaa, että se voi kouluttaa hermoverkkoja pienellä koodilla. 

Keras-kirjastoa suositaan usein, koska se on modulaarinen, laajennettavissa ja joustava. Tämä tekee siitä käyttäjäystävällisen vaihtoehdon aloittelijoille. Se voidaan myös integroida tavoitteiden, tasojen, optimoijien ja aktivointitoimintojen kanssa. Keras toimii erilaisissa ympäristöissä ja voi toimia CPU:illa ja GPU:illa. Se tarjoaa myös yhden laajimmista tietotyypeistä.

Tässä on joitain Keran tärkeimmistä ominaisuuksista: 

• Tietojen yhdistäminen.
• Hermokerrosten kehittäminen.
• Rakentaa syväoppimis- ja koneoppimismalleja.
• Aktivointi- ja kustannustoiminnot. 

7. PyTorch

Toinen vaihtoehto avoimen lähdekoodin koneoppimisen Python-kirjastolle on PyTorch, joka perustuu Torchiin, C-ohjelmointikielikehykseen. PyTorch on datatieteen kirjasto, joka voidaan integroida muihin Python-kirjastoihin, kuten NumPyyn. Kirjasto voi luoda laskennallisia kuvaajia, joita voidaan muuttaa ohjelman ollessa käynnissä. Se on erityisen hyödyllinen ML- ja DL-sovelluksissa, kuten luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP) ja tietokonenäössä.

PyTorchin tärkeimpiä myyntivaltteja ovat sen suuri suoritusnopeus, jonka se voi saavuttaa jopa raskaita kaavioita käsiteltäessä. Se on myös joustava kirjasto, joka pystyy toimimaan yksinkertaistetuilla prosessoreilla tai suorittimilla ja GPU:illa. PyTorchissa on tehokkaat sovellusliittymät, joiden avulla voit laajentaa kirjastoa, sekä luonnollisen kielen työkalupakki. 

Tässä on joitain PyTorchin pääominaisuuksia:

• Tilastollinen jakautuminen ja toiminta.
• Hallitse tietojoukkoja.
• DL-mallien kehittäminen.
• Erittäin joustava. 

8. Scikit-Opi

Alun perin kolmannen osapuolen SciPy-kirjaston laajennus, Scikit-learn on nyt erillinen Python-kirjasto Githubissa. Sitä käyttävät suuret yritykset, kuten Spotify, ja sen käytöllä on monia etuja. Ensinnäkin se on erittäin hyödyllinen klassisissa koneoppimisalgoritmeissa, kuten roskapostin havaitsemisessa, kuvantunnistuksessa, ennustamisessa ja asiakkaiden segmentoinnissa. 

Toinen Scikit-learnin tärkeimmistä myyntivalteista on, että se on helposti yhteentoimiva muiden SciPy-pinotyökalujen kanssa. Scikit-learnillä on käyttäjäystävällinen ja johdonmukainen vuorovaikutus, joka tekee tietojen jakamisesta ja käyttämisestä helppoa. 

Tässä on joitain Scikit-learnin pääominaisuuksista:

• Tietojen luokittelu ja mallintaminen.
• Päästä päähän koneoppimisalgoritmit.
• Tietojen esikäsittely.
• Mallin valinta. 

9. Matplotlib

Matplotlib on NumPyn ja SciPyn yksikkö, ja se on suunniteltu korvaamaan tarve käyttää omaa MATLAB-tilastokieliä. Kattavaa, ilmaista ja avoimen lähdekoodin kirjastoa käytetään staattisten, animoitujen ja interaktiivisten visualisointien luomiseen Pythonissa. 

Python-kirjasto auttaa sinua ymmärtämään tietoja ennen kuin siirrät sen tietojenkäsittelyyn ja koneoppimistehtävien koulutukseen. Se luottaa Pythonin GUI-työkalusarjoihin tuottaakseen kaavioita ja kaavioita olio-sovellusliittymillä. Se tarjoaa myös MATLABin kaltaisen käyttöliittymän, jotta käyttäjä voi suorittaa samanlaisia ​​tehtäviä kuin MATLAB. 

Tässä on joitain Matplotlibin pääominaisuuksia:

• Luo julkaisulaatuisia juonteita.
• Mukauta visuaalista tyyliä ja asettelua.
• Vie eri tiedostomuotoihin.
• Interaktiiviset hahmot, joilla voi zoomata, panoroida ja päivittää. 

10. Plotly

Lopettaa 10 parhaan koneoppimisen ja tekoälyn Python-kirjastomme luettelon Plotly, joka on toinen ilmainen ja avoimen lähdekoodin visualisointikirjasto. Se on erittäin suosittu kehittäjien keskuudessa korkealaatuisten, mukaansatempaavien ja julkaisuvalmiiden kaavioidensa ansiosta. Jotkut Plotlyn kautta käytettävissä olevista kaavioista sisältävät boxplotit, lämpökartat ja kuplakaaviot. 

Plotly on yksi markkinoiden parhaista datan visualisointityökaluista, ja se on rakennettu D3.js-, HTML- ja CSS-visualisointityökalupakin päälle. Pythonilla kirjoitettu se käyttää Django-kehystä ja voi auttaa luomaan interaktiivisia kaavioita. Se toimii erilaisilla data-analytiikka- ja visualisointityökaluilla, ja sen avulla voit helposti tuoda tietoja kaavioon. Voit myös käyttää Plotlya diakansien ja kojelaudoiden luomiseen. 

Tässä on joitain Plotlyn pääominaisuuksista: 

• Kaaviot ja kojelaudat.
• Snapshot-moottori.
• Big data Pythonille.
• Tuo tiedot helposti kaavioihin.