დაკავშირება ჩვენთან ერთად
პითონის ბიბლიოთეკები:
   პითონის ბიბლიოთეკები  
პითონის 10 საუკეთესო ბიბლიოთეკა მანქანათმცოდნეობისა და AI-სთვის
 
 განახლებულია on   
 
პითონი წლების განმავლობაში გაიზარდა და გახდა ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული პროგრამირების ენა მანქანათმცოდნეობის (ML) და ხელოვნური ინტელექტის (AI) ამოცანებისთვის. მან შეცვალა მრავალი არსებული ენა ინდუსტრიაში და უფრო ეფექტურია ამ პროგრამირების მთავარ ენებთან შედარებით. ყოველივე ამის გარდა, მისი ინგლისური ბრძანებები მას ხელმისაწვდომს ხდის დამწყებთათვის და ექსპერტებისთვის. 
პითონის კიდევ ერთი ფუნდამენტური მახასიათებელი, რომელიც იზიდავს მის ბევრ მომხმარებელს, არის ღია კოდის ბიბლიოთეკების უზარმაზარი კოლექცია. ეს ბიბლიოთეკები შეიძლება გამოიყენონ ყველა გამოცდილების დონის პროგრამისტებმა ამოცანებისთვის, რომლებიც მოიცავს ML და AI-ს, მონაცემთა მეცნიერებას, გამოსახულების და მონაცემების მანიპულირებას და მრავალი სხვას. 
რატომ Python მანქანათმცოდნეობისთვის და AI?
Python-ის ღია წყაროს ბიბლიოთეკები არ არის ერთადერთი ფუნქცია, რაც მას ხელსაყრელს ხდის მანქანათმცოდნეობის და AI ამოცანებისთვის. პითონი ასევე არის უაღრესად მრავალმხრივი და მოქნილი, რაც იმას ნიშნავს, რომ ის ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვა პროგრამირების ენებთან ერთად, როდესაც საჭიროა. უფრო მეტიც, მას შეუძლია იმუშაოს ბაზარზე არსებულ თითქმის ყველა ოპერაციულ სისტემაზე და პლატფორმაზე. 
ღრმა ნერვული ქსელების და მანქანათმცოდნეობის ალგორითმების დანერგვა შეიძლება ძალიან შრომატევადი იყოს, მაგრამ Python გთავაზობთ ბევრ პაკეტს, რომელიც ამცირებს ამას. ის ასევე არის ობიექტზე ორიენტირებული პროგრამირების ენა (OOP), რაც მას ძალზე გამოსადეგს ხდის მონაცემთა ეფექტური გამოყენებისა და კატეგორიზაციისთვის. 
კიდევ ერთი ფაქტორი, რომელიც პითონს ხელსაყრელ ხდის, განსაკუთრებით დამწყებთათვის, არის მისი მომხმარებელთა მზარდი საზოგადოება. ვინაიდან ის მსოფლიოში ერთ-ერთი ყველაზე სწრაფად მზარდი პროგრამირების ენაა, Python-ის დეველოპერებისა და განვითარების სერვისების რიცხვი გაიზარდა. პითონის საზოგადოება იზრდება ენასთან ერთად, აქტიური წევრები ყოველთვის ცდილობენ გამოიყენონ იგი ბიზნესში ახალი პრობლემების მოსაგვარებლად.
ახლა, როცა იცით, რატომ არის პითონი პროგრამირების ერთ-ერთი საუკეთესო ენა, აქ არის პითონის 10 საუკეთესო ბიბლიოთეკა მანქანათმცოდნეობისა და AI-ისთვის: 
1. ნუმპი
NumPy ფართოდ განიხილება, როგორც საუკეთესო პითონის ბიბლიოთეკა მანქანათმცოდნეობისა და AI-სთვის. ეს არის ღია ციფრული ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა მათემატიკური ოპერაციების შესასრულებლად სხვადასხვა მატრიცებზე. NumPy ითვლება ერთ-ერთ ყველაზე გამოყენებულ სამეცნიერო ბიბლიოთეკად, რის გამოც ბევრი მონაცემთა მეცნიერი მას ეყრდნობა მონაცემების გასაანალიზებლად. 
NumPy მასივებს გაცილებით ნაკლები საცავი სჭირდება, ვიდრე Python-ის სხვა სიები, და ისინი უფრო სწრაფი და მოსახერხებელია გამოსაყენებლად. თქვენ შეგიძლიათ მატრიცაში არსებული მონაცემების მანიპულირება, მისი ტრანსპონირება და NumPy-ით გადაკეთება. მთლიანობაში, NumPy შესანიშნავი ვარიანტია მანქანათმცოდნეობის მოდელების მუშაობის გასაზრდელად, ზედმეტი რთული სამუშაოს გარეშე. 
აქ არის NumPy-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი: 
  • მაღალი ხარისხის N-განზომილებიანი მასივის ობიექტი.
  • ფორმის მანიპულირება.
  • მონაცემთა გაწმენდა/მანიპულირება.
  • სტატისტიკური ოპერაციები და წრფივი ალგებრა.
2. მეცნიერი
SciPy არის უფასო, ღია წყაროს ბიბლიოთეკა, რომელიც დაფუძნებულია NumPy-ზე. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა მონაცემთა დიდი ნაკრებისთვის, რომელსაც შეუძლია შეასრულოს სამეცნიერო და ტექნიკური გამოთვლები. SciPy-ს ასევე გააჩნია ჩაშენებული მოდულები მასივის ოპტიმიზაციისთვის და ხაზოვანი ალგებრასთვის, ისევე როგორც NumPy. 
პროგრამირების ენა მოიცავს NumPy-ის ყველა ფუნქციას, მაგრამ ის აქცევს მათ მოსახერხებელი, სამეცნიერო ინსტრუმენტად. ის ხშირად გამოიყენება გამოსახულების მანიპულირებისთვის და უზრუნველყოფს მაღალი დონის, არამეცნიერული მათემატიკური ფუნქციების დამუშავების ძირითად ფუნქციებს. 
SciPy არის პითონის ერთ-ერთი ფუნდამენტური ბიბლიოთეკა სამეცნიერო ანალიზსა და ინჟინერიაში მისი როლის წყალობით. 
აქ არის SciPy-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:
  • მოსახერხებელი.
  • მონაცემთა ვიზუალიზაცია და მანიპულირება.
  • სამეცნიერო და ტექნიკური ანალიზი. 
  • ითვლის დიდი მონაცემთა ნაკრები. 
3. თეანო
რიცხვითი გამოთვლითი პითონის ბიბლიოთეკა, Theano შეიქმნა სპეციალურად მანქანათმცოდნეობისთვის. ის იძლევა მათემატიკური გამონათქვამებისა და მატრიცის გამოთვლების ოპტიმიზაციას, განსაზღვრას და შეფასებას. ეს საშუალებას იძლევა განზომილებიანი მასივების გამოყენება ღრმა სწავლის მოდელების შესაქმნელად. 
Theano არის უაღრესად სპეციფიკური ბიბლიოთეკა და მას ძირითადად იყენებენ მანქანათმცოდნეობის და ღრმა სწავლების დეველოპერები და პროგრამისტები. იგი მხარს უჭერს NumPy-თან ინტეგრაციას და შეიძლება გამოყენებულ იქნას გრაფიკული დამუშავების ერთეულთან (GPU) ცენტრალური დამუშავების ერთეულის (CPU) ნაცვლად, რაც იწვევს მონაცემთა ინტენსიურ გამოთვლებს 140-ჯერ უფრო სწრაფად. 
აქ არის თეანოს რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:
  • ჩამონტაჟებული ვალიდაციის და ერთეულის ტესტირების ხელსაწყოები.
  • სწრაფი და სტაბილური შეფასებები.
  • მონაცემთა ინტენსიური გამოთვლები.
  • მაღალი ხარისხის მათემატიკური გამოთვლები.
4. პანდა
პითონის კიდევ ერთი საუკეთესო ბიბლიოთეკა ბაზარზე არის Pandas, რომელიც ხშირად გამოიყენება მანქანათმცოდნეობისთვის. ის მოქმედებს როგორც მონაცემთა ანალიზის ბიბლიოთეკა, რომელიც აანალიზებს და მანიპულირებს მონაცემებს, და ის დეველოპერებს საშუალებას აძლევს ადვილად იმუშაონ სტრუქტურირებულ მრავალგანზომილებიან მონაცემებთან და დროის სერიების კონცეფციებთან. 
Pandas ბიბლიოთეკა გთავაზობთ მონაცემთა მართვისა და შესწავლის სწრაფ და ეფექტურ გზას Series და DataFrames-ის მიწოდებით, რომლებიც ეფექტურად წარმოადგენენ მონაცემებს და ასევე მანიპულირებენ მათ სხვადასხვა გზით. 
აქ არის პანდების რამდენიმე ძირითადი თვისება:
  • მონაცემთა ინდექსირება.
  • მონაცემთა გასწორება
  • მონაცემთა ნაკრების გაერთიანება/შეერთება.
  • მონაცემთა მანიპულირება და ანალიზი. 
5. TensorFlow
კიდევ ერთი უფასო და ღია წყარო Python ბიბლიოთეკა, TensorFlow სპეციალიზირებულია დიფერენცირებად პროგრამირებაში. ბიბლიოთეკა შედგება ინსტრუმენტებისა და რესურსების კოლექციისგან, რომელიც დამწყებთათვის და პროფესიონალებს საშუალებას აძლევს შექმნან DL და ML მოდელები, ასევე ნერვული ქსელები.
TensorFlow შედგება არქიტექტურისა და ჩარჩოსგან, რომლებიც მოქნილია, რაც საშუალებას აძლევს მას იმუშაოს სხვადასხვა გამოთვლით პლატფორმებზე, როგორიცაა CPU და GPU. ამასთან, ის საუკეთესოდ მუშაობს ტენსორის დამუშავების ერთეულზე (TPU) მუშაობისას. Python ბიბლიოთეკა ხშირად გამოიყენება ML და DL მოდელებში განმამტკიცებელი სწავლების განსახორციელებლად და თქვენ შეგიძლიათ პირდაპირ ვიზუალურად წარმოიდგინოთ მანქანათმცოდნეობის მოდელები. 
აქ მოცემულია TensorFlow-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი: 
  • მოქნილი არქიტექტურა და ჩარჩო.
  • მუშაობს სხვადასხვა გამოთვლით პლატფორმაზე. 
  • აბსტრაქციის შესაძლებლობები
  • მართავს ღრმა ნერვულ ქსელებს. 
6. კერას
Keras არის ღია კოდის პითონის ბიბლიოთეკა, რომელიც მიზნად ისახავს ნერვული ქსელების განვითარებას და შეფასებას მანქანათმცოდნეობის და ღრმა სწავლის მოდელების ფარგლებში. მას შეუძლია იმუშაოს Theano-სა და Tensorflow-ზე, რაც იმას ნიშნავს, რომ მას შეუძლია მოამზადოს ნერვული ქსელები მცირე კოდით. 
Keras ბიბლიოთეკას ხშირად ანიჭებენ უპირატესობას, რადგან ის არის მოდულური, გაფართოებადი და მოქნილი. ეს ხდის მას მოსახერხებელი ვარიანტი დამწყებთათვის. მას ასევე შეუძლია ინტეგრირება მიზნებთან, ფენებთან, ოპტიმიზატორებთან და აქტივაციის ფუნქციებთან. Keras მუშაობს სხვადასხვა გარემოში და შეუძლია იმუშაოს CPU-ზე და GPU-ზე. ის ასევე გთავაზობთ მონაცემთა ტიპების ერთ-ერთ ყველაზე ფართო დიაპაზონს.
აქ არის Keras-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი: 
  • მონაცემთა გაერთიანება.
  • ნერვული ფენების განვითარება.
  • ქმნის ღრმა სწავლისა და მანქანათმცოდნეობის მოდელებს.
  • გააქტიურების და ხარჯების ფუნქციები. 
7. პიტორჩი
კიდევ ერთი ვარიანტი ღია კოდის მანქანური სწავლების Python ბიბლიოთეკისთვის არის PyTorch, რომელიც დაფუძნებულია Torch-ზე, C პროგრამირების ენის ჩარჩოზე. PyTorch არის მონაცემთა მეცნიერების ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიძლება ინტეგრირებული იყოს Python-ის სხვა ბიბლიოთეკებთან, როგორიცაა NumPy. ბიბლიოთეკას შეუძლია შექმნას გამოთვლითი გრაფიკები, რომლებიც შეიძლება შეიცვალოს პროგრამის გაშვებისას. ის განსაკუთრებით სასარგებლოა ML და DL აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) და კომპიუტერული ხედვა.
PyTorch-ის ზოგიერთი ძირითადი გაყიდვის პუნქტი მოიცავს შესრულების მაღალ სიჩქარეს, რომლის მიღწევაც მას შეუძლია მძიმე გრაფიკების მართვის დროსაც კი. ის ასევე არის მოქნილი ბიბლიოთეკა, რომელსაც შეუძლია იმუშაოს გამარტივებულ პროცესორებზე ან CPU-ებსა და GPU-ებზე. PyTorch-ს აქვს ძლიერი API-ები, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ გააფართოვოთ ბიბლიოთეკა, ასევე ბუნებრივი ენის ინსტრუმენტარიუმი. 
აქ მოცემულია PyTorch-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:
  • სტატისტიკური განაწილება და ოპერაციები.
  • მონაცემთა ნაკრების კონტროლი.
  • DL მოდელების შემუშავება.
  • ძალიან მოქნილი. 
8. Scikit- ისწავლე
თავდაპირველად მესამე მხარის გაფართოება SciPy ბიბლიოთეკისთვის, Scikit-learn ახლა არის Pithon-ის დამოუკიდებელი ბიბლიოთეკა Github-ზე. მას იყენებენ მსხვილი კომპანიები, როგორიცაა Spotify და მის გამოყენებას ბევრი სარგებელი აქვს. ერთი, ის ძალზე სასარგებლოა კლასიკური მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებისთვის, როგორიცაა სპამის აღმოჩენის, გამოსახულების ამოცნობის, პროგნოზირების და მომხმარებელთა სეგმენტაციისთვის. 
Scikit-learn-ის კიდევ ერთი მთავარი გაყიდვადი წერტილი არის ის, რომ ის ადვილად თავსებადია სხვა SciPy სტეკის ინსტრუმენტებთან. Scikit-learn-ს აქვს მოსახერხებელი და თანმიმდევრული ურთიერთქმედება, რაც გაგიადვილებთ მონაცემთა გაზიარებას და გამოყენებას. 
აქ არის Scikit-learn-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:
  • მონაცემთა კლასიფიკაცია და მოდელირება.
  • მანქანური სწავლის ალგორითმები ბოლომდე.
  • მონაცემთა წინასწარი დამუშავება.
  • მოდელის შერჩევა. 
9. matplotlib
Matplotlib არის NumPy-ისა და SciPy-ის ერთიანობა და შექმნილია MATLAB სტატისტიკური ენის გამოყენების აუცილებლობის ჩასანაცვლებლად. ყოვლისმომცველი, თავისუფალი და ღია წყაროს ბიბლიოთეკა გამოიყენება პითონში სტატიკური, ანიმაციური და ინტერაქტიული ვიზუალიზაციის შესაქმნელად. 
პითონის ბიბლიოთეკა გეხმარებათ გაიგოთ მონაცემები, სანამ გადაიტანთ მათ მონაცემთა დამუშავებასა და მანქანური სწავლების ამოცანებისთვის ტრენინგზე. ის ეყრდნობა Python GUI-ის ინსტრუმენტთა კომპლექტს, რათა აწარმოოს ნახაზები და გრაფიკები ობიექტზე ორიენტირებული API-ებით. ის ასევე უზრუნველყოფს MATLAB-ის მსგავს ინტერფეისს, რათა მომხმარებელს შეუძლია შეასრულოს მსგავსი დავალებები, როგორც MATLAB. 
აქ მოცემულია Matplotlib-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:
  • შექმენით პუბლიკაციის ხარისხის ნაკვეთები.
  • შეცვალეთ ვიზუალური სტილი და განლაგება.
  • ექსპორტი სხვადასხვა ფაილის ფორმატებში.
  • ინტერაქტიული ფიგურები, რომლებსაც შეუძლიათ მასშტაბირება, გადატანა და განახლება. 
10. ნაკვეთი
ჩვენი 10 საუკეთესო პითონის ბიბლიოთეკის სიის დახურვა მანქანათმცოდნეობისთვის და AI არის Plotly, რომელიც არის კიდევ ერთი უფასო და ღია წყაროს ვიზუალიზაციის ბიბლიოთეკა. ის დიდი პოპულარობით სარგებლობს დეველოპერებში მისი მაღალი ხარისხის, ჩაძირული და პუბლიკაციისთვის მზა სქემების წყალობით. ზოგიერთი სქემები, რომლებიც ხელმისაწვდომია Plotly-ის საშუალებით, მოიცავს boxplots, heatmaps და bubble charts. 
Plotly არის მონაცემთა ვიზუალიზაციის ერთ-ერთი საუკეთესო ინსტრუმენტი ბაზარზე და ის აგებულია D3.js, HTML და CSS ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტთა ნაკრების თავზე. პითონში დაწერილი, ის იყენებს Django ჩარჩოს და შეუძლია დაეხმაროს ინტერაქტიული გრაფიკების შექმნას. ის მუშაობს მონაცემთა ანალიტიკისა და ვიზუალიზაციის სხვადასხვა ინსტრუმენტებზე და საშუალებას გაძლევთ მარტივად შემოიტანოთ მონაცემები დიაგრამაში. თქვენ ასევე შეგიძლიათ გამოიყენოთ Plotly სლაიდების გემბანებისა და დაფების შესაქმნელად. 
აქ მოცემულია Plotly-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი: 
  • დიაგრამები და დაფები.
  • Snapshot ძრავა.
  • დიდი მონაცემები პითონისთვის.
  • მონაცემების ადვილად იმპორტი ჩარტებში. 
       
 დაკავშირებული თემები:
 
ალექს მაკფარლანდი არის ხელოვნური ინტელექტის ჟურნალისტი და მწერალი, რომელიც იკვლევს ხელოვნურ ინტელექტის უახლეს მოვლენებს. ის თანამშრომლობდა მრავალრიცხოვან AI სტარტაპთან და პუბლიკაციებთან მთელ მსოფლიოში.