गहन शिक्षण के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी

पायथन लगातार शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषा बनने की ओर बढ़ रहा है। इसके कई कारण हैं, जिनमें अन्य मुख्यधारा भाषाओं की तुलना में इसकी अत्यधिक उच्च दक्षता भी शामिल है। इसमें अंग्रेजी जैसे कमांड और सिंटैक्स भी शामिल हैं, जो इसे शुरुआती कोडर्स के लिए एक शीर्ष विकल्प बनाता है। 

शायद पायथन का सबसे बड़ा विक्रय बिंदु इसकी विशाल मात्रा में ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो डेटा विज्ञान से लेकर डेटा हेरफेर तक हर चीज के लिए भाषा का उपयोग करने में सक्षम बनाती है। 

पायथन और डीप लर्निंग

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जिसमें कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क शामिल है, जो मानव मस्तिष्क की संरचना से प्रेरित एल्गोरिदम हैं। डीप लर्निंग के कई अनुप्रयोग हैं और इसका उपयोग आज की कई एआई तकनीकों में किया जाता है, जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कार, समाचार एकत्रीकरण उपकरण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), वर्चुअल असिस्टेंट, विज़ुअल रिकग्निशन और बहुत कुछ। 

हाल के वर्षों में, पायथन गहन शिक्षण के लिए एक अविश्वसनीय उपकरण साबित हुआ है। क्योंकि कोड संक्षिप्त और पठनीय है, यह इसे गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए एकदम उपयुक्त बनाता है। इसका सरल सिंटैक्स अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में अनुप्रयोगों को तेजी से विकसित करने में सक्षम बनाता है। गहन शिक्षण के लिए पायथन का उपयोग करने का एक अन्य प्रमुख कारण यह है कि भाषा को विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोडित अन्य प्रणालियों के साथ एकीकृत किया जा सकता है। इससे इसे अन्य भाषाओं में लिखी गई एआई परियोजनाओं के साथ मिश्रण करना आसान हो जाता है। 

आइए गहन शिक्षण के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरीज़ पर एक नज़र डालें: 

1. TensorFlow

गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए TensorFlow को व्यापक रूप से सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी में से एक माना जाता है। Google ब्रेन टीम द्वारा विकसित, यह लचीले टूल, लाइब्रेरी और सामुदायिक संसाधनों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है। शुरुआती और पेशेवर समान रूप से गहन शिक्षण मॉडल, साथ ही तंत्रिका नेटवर्क बनाने के लिए TensorFlow का उपयोग कर सकते हैं।

TensorFlow में एक वास्तुकला और ढांचा है जो लचीला है, जो इसे सीपीयू और जीपीयू जैसे विभिन्न कम्प्यूटेशनल प्लेटफार्मों पर चलाने में सक्षम बनाता है। जैसा कि कहा गया है, टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (टीपीयू) पर संचालित होने पर यह सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है। पायथन लाइब्रेरी का उपयोग अक्सर गहन शिक्षण मॉडल में सुदृढीकरण सीखने को लागू करने के लिए किया जाता है, और आप सीधे मशीन लर्निंग मॉडल की कल्पना कर सकते हैं। 

यहां TensorFlow की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं:

• लचीली वास्तुकला और रूपरेखा।
• विभिन्न कम्प्यूटेशनल प्लेटफ़ॉर्म पर चलता है। 
• अमूर्तन क्षमताएँ
• गहरे तंत्रिका नेटवर्क का प्रबंधन करता है। 

2. पाइटरॉच

गहन शिक्षण के लिए सबसे लोकप्रिय पायथन पुस्तकालयों में से एक पाइटोरच है, जो 2016 में फेसबुक की एआई अनुसंधान टीम द्वारा बनाई गई एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। पुस्तकालय का नाम टॉर्च से लिया गया है, जो लुआ में लिखा गया एक गहन शिक्षण ढांचा है। प्रोग्रामिंग भाषा। 

PyTorch आपको कई कार्य करने में सक्षम बनाता है, और यह एनएलपी और कंप्यूटर विज़न जैसे गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। 

PyTorch के कुछ सर्वोत्तम पहलुओं में इसकी निष्पादन की उच्च गति शामिल है, जिसे यह भारी ग्राफ़ को संभालते समय भी प्राप्त कर सकता है। यह एक लचीली लाइब्रेरी भी है, जो सरलीकृत प्रोसेसर या सीपीयू और जीपीयू पर काम करने में सक्षम है। PyTorch में शक्तिशाली एपीआई हैं जो आपको लाइब्रेरी के साथ-साथ प्राकृतिक भाषा टूलकिट का विस्तार करने में सक्षम बनाती हैं। 

यहां PyTorch की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं:

• सांख्यिकीय वितरण और संचालन
• डेटासेट पर नियंत्रण
• गहन शिक्षण मॉडल का विकास
• अत्यधिक लचीला

3. Numpy

अन्य प्रसिद्ध पायथन पुस्तकालयों में से एक, NumPy का उपयोग बड़े बहु-आयामी सरणी और मैट्रिक्स प्रसंस्करण के लिए निर्बाध रूप से किया जा सकता है। यह उच्च-स्तरीय गणितीय कार्यों के एक बड़े समूह पर निर्भर करता है, जो इसे गहन शिक्षण में कुशल मौलिक वैज्ञानिक गणनाओं के लिए विशेष रूप से उपयोगी बनाता है। 

NumPy सरणियों को अन्य पायथन सूचियों की तुलना में बहुत कम भंडारण क्षेत्र की आवश्यकता होती है, और वे उपयोग करने में तेज़ और अधिक सुविधाजनक होते हैं। डेटा को मैट्रिक्स में हेरफेर किया जा सकता है, ट्रांसपोज़ किया जा सकता है और लाइब्रेरी के साथ दोबारा आकार दिया जा सकता है। बहुत अधिक जटिल कार्य किए बिना गहन शिक्षण मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए NumPy एक बढ़िया विकल्प है। 

यहां NumPy की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

• आकार में हेरफेर
• उच्च-प्रदर्शन एन-आयामी सरणी ऑब्जेक्ट
• डेटा सफ़ाई/हेरफेर
• सांख्यिकीय संचालन और रैखिक बीजगणित

4. Scikit-जानें

स्किकिट-लर्न मूल रूप से SciPy लाइब्रेरी का एक तृतीय-पक्ष एक्सटेंशन था, लेकिन अब यह Github पर एक स्टैंडअलोन पायथन लाइब्रेरी है। स्किकिट-लर्न में वर्गीकरण, प्रतिगमन और क्लस्टरिंग विधियों के भीतर DBSCAN, ग्रेडिएंट बूस्टिंग, सपोर्ट वेक्टर मशीनें और यादृच्छिक वन शामिल हैं।  

स्किकिट-लर्न का सबसे बड़ा पहलू यह है कि यह अन्य साइपी स्टैक के साथ आसानी से इंटरऑपरेबल है। यह उपयोगकर्ता के अनुकूल और सुसंगत भी है, जिससे डेटा साझा करना और उपयोग करना आसान हो जाता है। 

यहां स्किकिट-लर्न की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं:

• डेटा वर्गीकरण और मॉडलिंग
• एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
• डेटा का पूर्व-प्रसंस्करण
• मॉडल चयन

5. SciPy

यह हमें Scipy तक लाता है, जो Numpy पर आधारित एक निःशुल्क और ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। बड़े डेटासेट पर वैज्ञानिक और तकनीकी कंप्यूटिंग करने की क्षमता के कारण SciPy सर्वश्रेष्ठ पायथन पुस्तकालयों में से एक है। यह सरणी अनुकूलन और रैखिक बीजगणित के लिए एम्बेडेड मॉड्यूल के साथ है। 

प्रोग्रामिंग भाषा में NumPy के सभी फ़ंक्शन शामिल हैं, लेकिन यह उन्हें उपयोगकर्ता के अनुकूल, वैज्ञानिक टूल में बदल देता है। इसका उपयोग अक्सर छवि हेरफेर के लिए किया जाता है और उच्च-स्तरीय, गैर-वैज्ञानिक गणितीय कार्यों के लिए बुनियादी प्रसंस्करण सुविधाएँ प्रदान करता है। 

यहां SciPy की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं:

• यूजर फ्रेंडली
• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और हेरफेर
• वैज्ञानिक एवं तकनीकी विश्लेषण
• बड़े डेटा सेट की गणना करता है

6. पांडा

मुख्य रूप से डेटा विज्ञान और गहन शिक्षण विषयों में उपयोग किए जाने वाले ओपन-सोर्स पायथन पुस्तकालयों में से एक पांडा है। लाइब्रेरी डेटा हेरफेर और विश्लेषण उपकरण प्रदान करती है, जिसका उपयोग डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। संख्यात्मक तालिकाओं और समय श्रृंखला विश्लेषण में हेरफेर के लिए पुस्तकालय अपनी शक्तिशाली डेटा संरचनाओं पर निर्भर करता है। 

पांडास लाइब्रेरी सीरीज़ और डेटाफ़्रेम प्रदान करके डेटा को प्रबंधित और एक्सप्लोर करने का एक तेज़ और कुशल तरीका प्रदान करती है, जो डेटा को विभिन्न तरीकों से हेरफेर करते हुए कुशलतापूर्वक प्रस्तुत करती है। 

यहां पांडा की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं:

• डेटा का अनुक्रमण
• डेटा संरेखण
• डेटासेट का विलय/जुड़ना
• डेटा हेरफेर और विश्लेषण

7. माइक्रोसॉफ्ट सीएनटीके

गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए एक अन्य पायथन लाइब्रेरी Microsoft CNTK (संज्ञानात्मक टूलकिट) है, जिसे पहले कम्प्यूटेशनल नेटवर्क टूलकिट के रूप में जाना जाता था। ओपन-सोर्स डीप-लर्निंग लाइब्रेरी का उपयोग वितरित डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग कार्यों को लागू करने के लिए किया जाता है। 

सीएनटीके आपको सीएनटीके फ्रेमवर्क के साथ कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन), फीड-फॉरवर्ड डीप न्यूरल नेटवर्क (डीएनएन), और आवर्ती न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) जैसे पूर्वानुमानित मॉडल को संयोजित करने में सक्षम बनाता है। यह एंड-टू-एंड गहन शिक्षण कार्यों के प्रभावी कार्यान्वयन को सक्षम बनाता है। 

यहां सीएनटीके की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

• ओपन-सोर्स
• वितरित गहन शिक्षण कार्यों को लागू करें
• सीएनटीके ढांचे के साथ पूर्वानुमानित मॉडल को मिलाएं
• शुरू से अंत तक गहन शिक्षण कार्य

8. Keras

कियर्स एक और उल्लेखनीय ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जिसका उपयोग गहन शिक्षण कार्यों के लिए किया जाता है, जो तेजी से गहन तंत्रिका नेटवर्क परीक्षण की अनुमति देता है। केरस आपको मॉडल बनाने, ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ करने और डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता है। इसके अलावा, इसमें प्रीलेबल किए गए डेटासेट भी शामिल हैं जिन्हें सीधे आयात और लोड किया जा सकता है। 

मॉड्यूलर, एक्स्टेंसिबल और लचीली होने के कारण केरस लाइब्रेरी को अक्सर पसंद किया जाता है। यह इसे शुरुआती लोगों के लिए एक उपयोगकर्ता-अनुकूल विकल्प बनाता है। यह उद्देश्यों, परतों, अनुकूलक और सक्रियण कार्यों के साथ भी एकीकृत हो सकता है। केरस विभिन्न वातावरणों में काम करता है और सीपीयू और जीपीयू पर चल सकता है। यह डेटा प्रकारों के लिए सबसे विस्तृत श्रेणियों में से एक भी प्रदान करता है।

यहां केरस की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

• तंत्रिका परतों का विकास करना
• डेटा पूलिंग
• गहन शिक्षण और मशीन लर्निंग मॉडल बनाता है
• सक्रियण और लागत कार्य

9. थेनो

हमारी सूची के अंत में थीनो है, जो एक संख्यात्मक गणना पायथन लाइब्रेरी है जिसे विशेष रूप से मशीन लर्निंग और डीप लाइब्रेरी के लिए विकसित किया गया है। इस टूल से, आप गणितीय अभिव्यक्तियों और मैट्रिक्स गणनाओं की कुशल परिभाषा, अनुकूलन और मूल्यांकन प्राप्त करेंगे। यह सब थीनो को गहन शिक्षण मॉडल के निर्माण के लिए आयामी सरणियों के उपयोग के लिए उपयोग करने में सक्षम बनाता है। 

अत्यधिक विशिष्ट लाइब्रेरी होने के कारण थीनो का उपयोग बहुत सारे गहन शिक्षण डेवलपर्स और प्रोग्रामर द्वारा किया जाता है। इसका उपयोग सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (सीपीयू) के बजाय ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) के साथ किया जा सकता है।

थीनो की कुछ मुख्य विशेषताएं इस प्रकार हैं:

• अंतर्निहित सत्यापन और इकाई परीक्षण उपकरण
• उच्च प्रदर्शन वाली गणितीय संगणनाएँ
• तेज़ और स्थिर मूल्यांकन
• डेटा-गहन गणना

10. एमएक्सनेट

गहन शिक्षण के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन पुस्तकालयों की हमारी सूची को बंद करने वाला एमएक्सनेट है, जो एक उच्च स्केलेबल ओपन-सोर्स गहन शिक्षण ढांचा है। एमएक्सनेट को गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित और तैनात करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, और यह मॉडल को बहुत तेज़ी से प्रशिक्षित कर सकता है। 

एमएक्सनेट कई प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है, जैसे कि पायथन, जूलिया, सी, सी++, और भी बहुत कुछ। एमएक्सनेट का एक सबसे अच्छा पहलू यह है कि यह जीपीयू पर अविश्वसनीय रूप से तेज़ गणना गति और संसाधन उपयोग प्रदान करता है। 

यहां एमएक्सनेट की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं:

• उच्च स्केलेबल
• ओपन-सोर्स
• गहन शिक्षण तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित और तैनात करें
• मॉडलों को तेजी से प्रशिक्षित करता है
• तेज़ गणना गति