Οι 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη

Η Python έχει αυξηθεί σε δημοτικότητα με τα χρόνια για να γίνει μια από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού για εργασίες μηχανικής μάθησης (ML) και τεχνητής νοημοσύνης (AI). Έχει αντικαταστήσει πολλές από τις υπάρχουσες γλώσσες στον κλάδο και είναι πιο αποτελεσματικό σε σύγκριση με αυτές τις κύριες γλώσσες προγραμματισμού. Πέρα από όλα αυτά, οι εντολές του που μοιάζουν με τα αγγλικά το καθιστούν προσβάσιμο τόσο σε αρχάριους όσο και σε ειδικούς. 

Ένα άλλο βασικό χαρακτηριστικό της Python που προσελκύει πολλούς από τους χρήστες της είναι η τεράστια συλλογή βιβλιοθηκών ανοιχτού κώδικα. Αυτές οι βιβλιοθήκες μπορούν να χρησιμοποιηθούν από προγραμματιστές όλων των επιπέδων εμπειρίας για εργασίες που περιλαμβάνουν ML και AI, επιστήμη δεδομένων, χειρισμό εικόνων και δεδομένων και πολλά άλλα. 

Γιατί Python for Machine Learning και AI;

Οι βιβλιοθήκες ανοιχτού κώδικα της Python δεν είναι το μόνο χαρακτηριστικό που την καθιστά ευνοϊκή για εργασίες μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης. Η Python είναι επίσης εξαιρετικά ευέλικτη και ευέλικτη, που σημαίνει ότι μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί μαζί με άλλες γλώσσες προγραμματισμού όταν χρειάζεται. Ακόμη περαιτέρω, μπορεί να λειτουργήσει σε όλα σχεδόν τα λειτουργικά συστήματα και τις πλατφόρμες της αγοράς. 

Η εφαρμογή βαθιάς νευρωνικών δικτύων και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης μπορεί να είναι εξαιρετικά χρονοβόρα, αλλά η Python προσφέρει πολλά πακέτα που περιορίζουν αυτό. Είναι επίσης μια αντικειμενοστραφής γλώσσα προγραμματισμού (OOP), γεγονός που την καθιστά εξαιρετικά χρήσιμη για αποτελεσματική χρήση δεδομένων και κατηγοριοποίηση. 

Ένας άλλος παράγοντας που κάνει την Python ευνοϊκή, ειδικά για αρχάριους, είναι η αυξανόμενη κοινότητα χρηστών της. Δεδομένου ότι είναι μία από τις ταχύτερα αναπτυσσόμενες γλώσσες προγραμματισμού στον κόσμο, ο αριθμός των προγραμματιστών Python και των υπηρεσιών ανάπτυξης έχει εκτιναχθεί. Η κοινότητα της Python αναπτύσσεται παράλληλα με τη γλώσσα, με τα ενεργά μέλη να προσπαθούν πάντα να τη χρησιμοποιήσουν για την αντιμετώπιση νέων προβλημάτων στις επιχειρήσεις.

Τώρα που ξέρετε γιατί η Python είναι μία από τις κορυφαίες γλώσσες προγραμματισμού, εδώ είναι οι 10 καλύτερες βιβλιοθήκες python για μηχανική μάθηση και AI: 

1. μουδιασμένος

Η NumPy θεωρείται ευρέως ως η καλύτερη βιβλιοθήκη Python για μηχανική μάθηση και AI. Είναι μια αριθμητική βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτέλεση διαφόρων μαθηματικών πράξεων σε διαφορετικούς πίνακες. Η NumPy θεωρείται μια από τις πιο χρησιμοποιούμενες επιστημονικές βιβλιοθήκες, γι' αυτό πολλοί επιστήμονες δεδομένων βασίζονται σε αυτήν για την ανάλυση δεδομένων. 

Οι πίνακες NumPy απαιτούν πολύ μικρότερο χώρο αποθήκευσης από άλλες λίστες Python και είναι πιο γρήγοροι και πιο βολικοί στη χρήση. Μπορείτε να χειριστείτε τα δεδομένα στη μήτρα, να τα μεταφέρετε και να τα αναδιαμορφώσετε με το NumPy. Συνολικά, το NumPy είναι μια εξαιρετική επιλογή για να αυξήσετε την απόδοση των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης χωρίς να απαιτείται πολύ περίπλοκη εργασία. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του NumPy: 

• Αντικείμενο πίνακα N-διάστάσεων υψηλής απόδοσης.
• Χειρισμός σχήματος.
• Καθαρισμός/χειρισμός δεδομένων.
• Στατιστικές πράξεις και γραμμική άλγεβρα.

2. SciPy

Το SciPy είναι μια δωρεάν βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που βασίζεται στο NumPy. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για μεγάλα σύνολα δεδομένων, με δυνατότητα εκτέλεσης επιστημονικών και τεχνικών υπολογισμών. Το SciPy έρχεται επίσης με ενσωματωμένες μονάδες για βελτιστοποίηση πίνακα και γραμμική άλγεβρα, όπως και το NumPy. 

Η γλώσσα προγραμματισμού περιλαμβάνει όλες τις λειτουργίες του NumPy, αλλά τις μετατρέπει σε φιλικά προς τον χρήστη, επιστημονικά εργαλεία. Χρησιμοποιείται συχνά για χειρισμό εικόνας και παρέχει βασικές δυνατότητες επεξεργασίας για μαθηματικές συναρτήσεις υψηλού επιπέδου, μη επιστημονικές. 

Η SciPy είναι μια από τις θεμελιώδεις βιβλιοθήκες Python χάρη στον ρόλο της στην επιστημονική ανάλυση και τη μηχανική. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του SciPy:

• Φιλικό προς τον χρήστη.
• Οπτικοποίηση και χειραγώγηση δεδομένων.
• Επιστημονική και τεχνική ανάλυση. 
• Υπολογίζει μεγάλα σύνολα δεδομένων. 

3. Θεανώ

Μια βιβλιοθήκη αριθμητικών υπολογισμών Python, Theano, αναπτύχθηκε ειδικά για μηχανική μάθηση. Επιτρέπει τη βελτιστοποίηση, τον ορισμό και την αξιολόγηση των μαθηματικών παραστάσεων και των υπολογισμών πινάκων. Αυτό επιτρέπει τη χρήση συστοιχιών διαστάσεων για την κατασκευή μοντέλων βαθιάς μάθησης. 

Το Theano είναι μια πολύ συγκεκριμένη βιβλιοθήκη και χρησιμοποιείται κυρίως από προγραμματιστές και προγραμματιστές μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Υποστηρίζει ενοποίηση με το NumPy και μπορεί να χρησιμοποιηθεί με μια μονάδα επεξεργασίας γραφικών (GPU) αντί για μια κεντρική μονάδα επεξεργασίας (CPU), η οποία έχει ως αποτέλεσμα υπολογισμούς με ένταση δεδομένων 140 φορές πιο γρήγορους. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά της Theano:

• Ενσωματωμένα εργαλεία επικύρωσης και δοκιμής μονάδων.
• Γρήγορες και σταθερές αξιολογήσεις.
• Υπολογισμοί με ένταση δεδομένων.
• Μαθηματικοί υπολογισμοί υψηλής απόδοσης.

4. Πάντα

Μια άλλη κορυφαία βιβλιοθήκη Python στην αγορά είναι η Pandas, η οποία χρησιμοποιείται συχνά για μηχανική εκμάθηση. Λειτουργεί ως βιβλιοθήκη ανάλυσης δεδομένων που αναλύει και χειρίζεται δεδομένα και επιτρέπει στους προγραμματιστές να εργάζονται εύκολα με δομημένα πολυδιάστατα δεδομένα και έννοιες χρονοσειρών. 

Η βιβλιοθήκη Pandas προσφέρει έναν γρήγορο και αποτελεσματικό τρόπο διαχείρισης και εξερεύνησης δεδομένων παρέχοντας Series και DataFrames, τα οποία αναπαριστούν τα δεδομένα αποτελεσματικά, ενώ παράλληλα τα χειρίζονται με διαφορετικούς τρόπους. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά των Panda:

• Ευρετηρίαση δεδομένων.
• Στοίχιση δεδομένων
• Συγχώνευση/ένωση συνόλων δεδομένων.
• Χειρισμός και ανάλυση δεδομένων. 

5. TensorFlow

Μια άλλη δωρεάν και ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη Python, η TensorFlow ειδικεύεται στον διαφοροποιήσιμο προγραμματισμό. Η βιβλιοθήκη αποτελείται από μια συλλογή εργαλείων και πόρων που επιτρέπει σε αρχάριους και επαγγελματίες να κατασκευάζουν μοντέλα DL και ML, καθώς και νευρωνικά δίκτυα.

Το TensorFlow αποτελείται από μια αρχιτεκτονική και ένα πλαίσιο που είναι ευέλικτα, επιτρέποντάς του να εκτελείται σε διάφορες υπολογιστικές πλατφόρμες όπως CPU και GPU. Με αυτά τα λόγια, αποδίδει καλύτερα όταν λειτουργεί σε μονάδα επεξεργασίας τανυστή (TPU). Η βιβλιοθήκη Python χρησιμοποιείται συχνά για την εφαρμογή ενισχυτικής μάθησης σε μοντέλα ML και DL και μπορείτε να οπτικοποιήσετε απευθείας τα μοντέλα μηχανικής μάθησης. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του TensorFlow: 

• Ευέλικτη αρχιτεκτονική και πλαίσιο.
• Εκτελείται σε μια ποικιλία υπολογιστικών πλατφορμών. 
• Δυνατότητες αφαίρεσης
• Διαχειρίζεται βαθιά νευρωνικά δίκτυα. 

6. Keras

Το Keras είναι μια βιβλιοθήκη Python ανοιχτού κώδικα που στοχεύει στην ανάπτυξη και αξιολόγηση νευρωνικών δικτύων σε μοντέλα μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Είναι ικανό να τρέχει πάνω από το Theano και το Tensorflow, πράγμα που σημαίνει ότι μπορεί να εκπαιδεύσει νευρωνικά δίκτυα με λίγο κώδικα. 

Η βιβλιοθήκη Keras προτιμάται συχνά επειδή είναι αρθρωτή, επεκτάσιμη και ευέλικτη. Αυτό το καθιστά μια φιλική προς το χρήστη επιλογή για αρχάριους. Μπορεί επίσης να ενσωματωθεί με στόχους, επίπεδα, βελτιστοποιητές και λειτουργίες ενεργοποίησης. Το Keras λειτουργεί σε διάφορα περιβάλλοντα και μπορεί να τρέξει σε CPU και GPU. Προσφέρει επίσης ένα από τα μεγαλύτερα εύρη για τύπους δεδομένων.

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Keras: 

• Συγκέντρωση δεδομένων.
• Ανάπτυξη νευρικών στρωμάτων.
• Δημιουργεί μοντέλα βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης.
• Λειτουργίες ενεργοποίησης και κόστους. 

7. PyTorch

Μια ακόμη επιλογή για μια βιβλιοθήκη Python μηχανικής εκμάθησης ανοιχτού κώδικα είναι η PyTorch, η οποία βασίζεται στο Torch, ένα πλαίσιο γλώσσας προγραμματισμού C. Το PyTorch είναι μια βιβλιοθήκη επιστήμης δεδομένων που μπορεί να ενσωματωθεί με άλλες βιβλιοθήκες Python, όπως η NumPy. Η βιβλιοθήκη μπορεί να δημιουργήσει υπολογιστικά γραφήματα που μπορούν να αλλάξουν ενώ εκτελείται το πρόγραμμα. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για εφαρμογές ML και DL όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και η όραση υπολογιστή.

Μερικά από τα κύρια σημεία πώλησης του PyTorch περιλαμβάνουν την υψηλή ταχύτητα εκτέλεσής του, την οποία μπορεί να επιτύχει ακόμη και όταν χειρίζεται βαριά γραφήματα. Είναι επίσης μια ευέλικτη βιβλιοθήκη, ικανή να λειτουργεί σε απλοποιημένους επεξεργαστές ή CPU και GPU. Το PyTorch διαθέτει ισχυρά API που σας επιτρέπουν να επεκτείνετε τη βιβλιοθήκη, καθώς και μια εργαλειοθήκη φυσικής γλώσσας. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του PyTorch:

• Στατιστική κατανομή και λειτουργίες.
• Έλεγχος σε σύνολα δεδομένων.
• Ανάπτυξη μοντέλων DL.
• Πολύ ευέλικτο. 

8. Scikit-Μάθετε

Αρχικά μια επέκταση τρίτου μέρους στη βιβλιοθήκη SciPy, το Scikit-learn είναι τώρα μια αυτόνομη βιβλιοθήκη Python στο Github. Χρησιμοποιείται από μεγάλες εταιρείες όπως το Spotify και υπάρχουν πολλά οφέλη από τη χρήση του. Πρώτον, είναι πολύ χρήσιμο για κλασικούς αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης, όπως για την ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων, την αναγνώριση εικόνας, τη δημιουργία προβλέψεων και την τμηματοποίηση πελατών. 

Ένα άλλο από τα κύρια σημεία πώλησης του Scikit-learn είναι ότι είναι εύκολα διαλειτουργικό με άλλα εργαλεία στοίβας SciPy. Το Scikit-learn έχει μια φιλική προς το χρήστη και συνεπή αλληλεπίδραση που σας διευκολύνει να μοιράζεστε και να χρησιμοποιείτε δεδομένα. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Scikit-learn:

• Ταξινόμηση και μοντελοποίηση δεδομένων.
• Αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης από άκρο σε άκρο.
• Προεπεξεργασία δεδομένων.
• Επιλογή μοντέλου. 

9. matplotlib

Το Matplotlib είναι μια ενότητα των NumPy και SciPy και σχεδιάστηκε για να αντικαταστήσει την ανάγκη χρήσης αποκλειστικής στατιστικής γλώσσας MATLAB. Η ολοκληρωμένη, δωρεάν και ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη χρησιμοποιείται για τη δημιουργία στατικών, κινούμενων και διαδραστικών απεικονίσεων στην Python. 

Η βιβλιοθήκη Python σάς βοηθά να κατανοήσετε τα δεδομένα πριν τα μεταφέρετε σε επεξεργασία δεδομένων και εκπαίδευση για εργασίες μηχανικής εκμάθησης. Βασίζεται σε κιτ εργαλείων Python GUI για την παραγωγή γραφημάτων και γραφημάτων με αντικειμενοστραφή API. Παρέχει επίσης μια διεπαφή παρόμοια με το MATLAB, ώστε ο χρήστης να μπορεί να εκτελεί παρόμοιες εργασίες με το MATLAB. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Matplotlib:

• Δημιουργήστε πλοκές ποιότητας δημοσίευσης.
• Προσαρμόστε το οπτικό στυλ και τη διάταξη.
• Εξαγωγή σε διάφορες μορφές αρχείων.
• Διαδραστικές φιγούρες που μπορούν να κάνουν ζουμ, μετατόπιση και ενημέρωση. 

10. Οπωσδήποτε

Κλείνοντας τη λίστα με τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη είναι το Plotly, το οποίο είναι μια άλλη δωρεάν βιβλιοθήκη οπτικοποίησης ανοιχτού κώδικα. Είναι ιδιαίτερα δημοφιλές μεταξύ των προγραμματιστών χάρη στα υψηλής ποιότητας, καθηλωτικά και έτοιμα για δημοσίευση γραφήματα. Μερικά από τα γραφήματα που είναι προσβάσιμα μέσω του Plotly περιλαμβάνουν γραφήματα κουτιών, χάρτες θερμότητας και γραφήματα με φούσκα. 

Το Plotly είναι ένα από τα καλύτερα εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων στην αγορά και είναι χτισμένο πάνω από το κιτ εργαλείων οπτικοποίησης D3.js, HTML και CSS. Γραμμένο σε Python, χρησιμοποιεί το πλαίσιο Django και μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία διαδραστικών γραφημάτων. Λειτουργεί σε διαφορετικά εργαλεία ανάλυσης δεδομένων και οπτικοποίησης και σας δίνει τη δυνατότητα να εισάγετε εύκολα δεδομένα σε ένα γράφημα. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε το Plotly για να δημιουργήσετε καταστρώματα διαφανειών και πίνακες εργαλείων. 

Εδώ είναι μερικά από τα κύρια χαρακτηριστικά του Plotly: 

• Διαγράμματα και πίνακες εργαλείων.
• Μηχανή Snapshot.
• Μεγάλα δεδομένα για την Python.
• Εισαγάγετε εύκολα δεδομένα σε γραφήματα.