ספריות Python
10 ספריות פייתון הטובות ביותר ללמידה עמוקה
Python עלתה בהתמדה והפכה לשפת תכנות מובילה. יש לכך סיבות רבות, כולל היעילות הגבוהה ביותר שלו בהשוואה לשפות מיינסטרים אחרות. הוא כולל גם פקודות ותחביר דמויי אנגלית, מה שהופך אותו לבחירה מובילה עבור קודנים מתחילים.
אולי נקודת המכירה הגדולה ביותר של Python היא הכמות העצומה של ספריות קוד פתוח המאפשרות להשתמש בשפה לכל דבר, ממדעי נתונים ועד מניפולציה של נתונים.
פייתון ולמידה עמוקה
למידה עמוקה היא תת-תחום של למידת מכונה הכוללת רשתות עצביות מלאכותיות, שהן אלגוריתמים בהשראת מבנה המוח האנושי. ללמידה עמוקה יש יישומים רבים והיא משמשת ברבות מטכנולוגיות הבינה המלאכותית של ימינו, כגון מכוניות בנהיגה עצמית, כלי צבירת חדשות, עיבוד שפה טבעית (NLP), עוזרים וירטואליים, זיהוי ויזואלי ועוד.
בשנים האחרונות, Python הוכיח את עצמו ככלי מדהים ללמידה עמוקה. מכיוון שהקוד הוא תמציתי וקריא, הוא הופך אותו להתאמה מושלמת ליישומי למידה עמוקה. התחביר הפשוט שלו גם מאפשר לפתח יישומים מהר יותר בהשוואה לשפות תכנות אחרות. סיבה מרכזית נוספת לשימוש ב-Python ללמידה עמוקה היא שניתן לשלב את השפה עם מערכות אחרות המקודדות בשפות תכנות שונות. זה מקל על מיזוגו עם פרויקטים של AI שנכתבו בשפות אחרות.
בואו נסתכל על 10 ספריות Python הטובות ביותר ללמידה עמוקה:
1. TensorFlow
TensorFlow נחשבת לאחת מספריות Python הטובות ביותר ליישומי למידה עמוקה. פותח על ידי צוות המוח של Google, הוא מספק מגוון רחב של כלים גמישים, ספריות ומשאבים קהילתיים. מתחילים ומקצוענים כאחד יכולים להשתמש ב-TensorFlow כדי לבנות מודלים של למידה עמוקה, כמו גם רשתות עצביות.
ל-TensorFlow יש ארכיטקטורה ומסגרת גמישות, המאפשרות לה לפעול על פלטפורמות חישוביות שונות כמו CPU ו-GPU. עם זאת, הוא מתפקד בצורה הטובה ביותר כאשר הוא מופעל על יחידת עיבוד טנזור (TPU). ספריית Python משמשת לעתים קרובות ליישום למידת חיזוק במודלים של למידה עמוקה, ותוכלו לדמיין ישירות את מודלים של למידת מכונה.
להלן כמה מהתכונות העיקריות של TensorFlow:
- ארכיטקטורה ומסגרת גמישה.
- פועל על מגוון פלטפורמות חישוביות.
- יכולות הפשטה
- מנהל רשתות עצביות עמוקות.
2. פיטורץ '
עוד אחת מספריות Python הפופולריות ביותר ללמידה עמוקה היא Pytorch, שהיא ספריית קוד פתוח שנוצרה על ידי צוות מחקר AI של פייסבוק בשנת 2016. שמה של הספרייה נגזר מ-Torch, שהיא מסגרת למידה עמוקה שנכתבה ב-Lua שפת תכנות.
PyTorch מאפשר לך לבצע משימות רבות, והוא שימושי במיוחד עבור יישומי למידה עמוקה כמו NLP וראייה ממוחשבת.
כמה מההיבטים הטובים ביותר של PyTorch כוללים את מהירות הביצוע הגבוהה שלו, שהיא יכולה להשיג גם בעת טיפול בגרפים כבדים. זוהי גם ספרייה גמישה, המסוגלת לפעול על מעבדים פשוטים או CPUs ו-GPUs. ל- PyTorch יש ממשקי API רבי עוצמה המאפשרים לך להרחיב את הספרייה, כמו גם ערכת כלים לשפה טבעית.
להלן כמה מהתכונות העיקריות של PyTorch:
- התפלגות סטטיסטית ופעולות
- שליטה על מערכי נתונים
- פיתוח מודלים של למידה עמוקה
- מאוד גמיש
3. רדום
אחת מספריות Python הידועות האחרות, NumPy יכולה להיות מנוצלת בצורה חלקה עבור מערך רב מימדי ועיבוד מטריקס גדול. הוא מסתמך על קבוצה גדולה של פונקציות מתמטיות ברמה גבוהה, מה שהופך אותו לשימושי במיוחד עבור חישובים מדעיים בסיסיים יעילים בלמידה עמוקה.
מערכי NumPy דורשים הרבה פחות שטח אחסון מרשימות Python אחרות, והם מהירים ונוחים יותר לשימוש. ניתן לתמרן את הנתונים במטריצה, להעביר את הנתונים ולעצב אותם מחדש עם הספרייה. NumPy היא אופציה נהדרת להגביר את הביצועים של מודלים של למידה עמוקה ללא צורך בעבודה מורכבת מדי.
להלן כמה מהתכונות העיקריות של NumPy:
- מניפולציה של צורה
- אובייקט מערך N-ממדי בעל ביצועים גבוהים
- ניקוי/מניפולציה של נתונים
- פעולות סטטיסטיות ואלגברה לינארית
4. סקיקיט-למד
Scikit-Learn הייתה במקור הרחבה של צד שלישי לספריית SciPy, אך כעת היא ספריית Python עצמאית ב- Github. Scikit-Learn כולל DBSCAN, הגברת גרדיאנט, תמיכה במכונות וקטורים ויערות אקראיים בתוך שיטות הסיווג, הרגרסיה והאשכולות.
אחד ההיבטים הגדולים ביותר של Scikit-Learn הוא שהוא ניתן לתפעול בקלות עם ערימות SciPy אחרות. זה גם ידידותי ועקבי, מה שמקל על השיתוף והשימוש בנתונים.
להלן כמה מהתכונות העיקריות של Scikit-learn:
- סיווג נתונים ומידול
- אלגוריתמים של למידת מכונה מקצה לקצה
- עיבוד מוקדם של נתונים
- בחירת דגם
5. SciPy
זה מביא אותנו ל-Scipy, שהיא ספריית קוד פתוח בחינם המבוססת על Numpy. SciPy היא אחת מספריות Python הטובות ביותר הודות ליכולתה לבצע מחשוב מדעי וטכני על מערכי נתונים גדולים. זה מלווה במודולים משובצים לאופטימיזציה של מערכים ואלגברה לינארית.
שפת התכנות כוללת את כל הפונקציות של NumPy, אך היא הופכת אותן לכלים מדעיים ידידותיים למשתמש. הוא משמש לעתים קרובות למניפולציה של תמונה ומספק תכונות עיבוד בסיסיות עבור פונקציות מתמטיות ברמה גבוהה, לא מדעיות.
להלן כמה מהתכונות העיקריות של SciPy:
- ידידותי למשתמש
- הדמיית נתונים ומניפולציה
- ניתוח מדעי וטכני
- מחשב מערכי נתונים גדולים
6. פנדות
אחת מספריות הקוד הפתוח של Python המשמשות בעיקר במדעי נתונים ומקצועות למידה עמוקה היא Pandas. הספרייה מספקת כלי מניפולציה וניתוח נתונים, המשמשים לניתוח נתונים. הספרייה מסתמכת על מבני הנתונים החזקים שלה לצורך מניפולציה של טבלאות מספריות וניתוח סדרות זמן.
ספריית Pandas מציעה דרך מהירה ויעילה לנהל ולחקור נתונים על ידי אספקת Series ו-DataFrames, המייצגים נתונים ביעילות תוך מניפולציה שלהם בדרכים שונות.
להלן כמה מהתכונות העיקריות של פנדות:
- אינדקס של נתונים
- יישור נתונים
- מיזוג/הצטרפות של מערכי נתונים
- מניפולציה וניתוח נתונים
ספריית Python נוספת ליישומי למידה עמוקה היא Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), אשר ידועה בעבר בשם Computational Network ToolKit. ספריית למידה עמוקה בקוד פתוח משמשת ליישום משימות למידה עמוקה מבוזרת ולמידת מכונה.
CNTK מאפשר לך לשלב מודלים חזויים כמו רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs), רשתות עצביות עמוקות להזנה קדימה (DNNs) ורשתות עצביות חוזרות (RNNs), עם מסגרת CNTK. זה מאפשר יישום יעיל של משימות למידה עמוקה מקצה לקצה.
להלן כמה מהתכונות העיקריות של CNTK:
- קוד פתוח
- ליישם משימות למידה עמוקה מבוזרות
- שלב מודלים חזויים עם מסגרת CNTK
- משימות למידה עמוקה מקצה לקצה
8. קרס
Kears היא עוד ספריית Python בולטת בקוד פתוח המשמשת למשימות למידה עמוקה, המאפשרת בדיקות רשתות עצביות מהירות. Keras מספקת לך את הכלים הדרושים כדי לבנות מודלים, להמחיש גרפים ולנתח מערכי נתונים. נוסף על כך, הוא כולל גם מערכי נתונים מתויגים מראש שניתן לייבא ולטעון ישירות.
ספריית Keras מועדפת לרוב בשל היותה מודולרית, ניתנת להרחבה וגמישה. זה הופך אותו לאפשרות ידידותית למשתמש למתחילים. זה יכול גם להשתלב עם יעדים, שכבות, מיטובים ופונקציות הפעלה. Keras פועלת בסביבות שונות ויכולה לרוץ על CPUs ו-GPUs. הוא גם מציע את אחד הטווחים הרחבים ביותר עבור סוגי נתונים.
להלן כמה מהתכונות העיקריות של Keras:
- פיתוח שכבות עצביות
- איגום נתונים
- בונה מודלים של למידה עמוקה ולמידת מכונה
- פונקציות הפעלה ועלות
9. תיאנו
לקראת סוף הרשימה שלנו נמצאת Theano, ספריית פייתון חישובים נומרי שפותחה במיוחד עבור למידת מכונה וספריות עמוקות. בעזרת כלי זה, תוכלו להשיג הגדרה, אופטימיזציה והערכה יעילה של ביטויים מתמטיים וחישובי מטריצות. כל זה מאפשר להשתמש ב-Theano להעסקת מערכים ממדיים לבניית מודלים של למידה עמוקה.
Theano משמש הרבה מפתחי למידה עמוקה ומתכנתים בזכות היותה ספרייה מאוד ספציפית. ניתן להשתמש בו עם יחידת עיבוד גרפית (GPU) במקום יחידת עיבוד מרכזית (CPU).
להלן כמה מהתכונות העיקריות של Theano:
- כלי אימות ובדיקת יחידות מובנים
- חישובים מתמטיים בעלי ביצועים גבוהים
- הערכות מהירות ויציבות
- חישובים עתירי נתונים
10. MX Net
סוגר את הרשימה שלנו של 10 ספריות Python הטובות ביותר ללמידה עמוקה היא MXNet, שהיא מסגרת למידה עמוקה בקוד פתוח שניתן להרחבה. MXNet תוכנן לאמן ולפרוס רשתות עצביות עמוקות, והיא יכולה לאמן מודלים במהירות רבה.
MXNet תומך בשפות תכנות רבות, כגון Python, Julia, C, C++ ועוד. אחד ההיבטים הטובים ביותר של MXNet הוא שהוא מציע מהירויות חישוב מהירות להפליא וניצול משאבים ב-GPU.
להלן כמה מהתכונות העיקריות של MXNet:
- ניתן להרחבה מאוד
- קוד פתוח
- אימון ופריסה של רשתות נוירונים של למידה עמוקה
- מאמן דגמים מהר
- מהירויות חישוב מהירות
