मशीन लर्निंग और एआई के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी

मशीन लर्निंग (एमएल) और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कार्यों के लिए सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक बनने के लिए पिछले कुछ वर्षों में पायथन की लोकप्रियता बढ़ी है। इसने उद्योग में कई मौजूदा भाषाओं को प्रतिस्थापित कर दिया है, और इन मुख्यधारा प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में यह अधिक कुशल है। इन सबके अलावा, इसके अंग्रेजी जैसे कमांड इसे शुरुआती और विशेषज्ञों के लिए समान रूप से सुलभ बनाते हैं। 

पायथन की एक और मूलभूत विशेषता जो इसके कई उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करती है, वह है इसके ओपन-सोर्स पुस्तकालयों का विशाल संग्रह। इन पुस्तकालयों का उपयोग सभी अनुभव स्तरों के प्रोग्रामर द्वारा एमएल और एआई, डेटा विज्ञान, छवि और डेटा हेरफेर और बहुत कुछ से जुड़े कार्यों के लिए किया जा सकता है। 

मशीन लर्निंग और एआई के लिए पायथन क्यों?

पायथन की ओपन-सोर्स लाइब्रेरी ही एकमात्र विशेषता नहीं है जो इसे मशीन लर्निंग और एआई कार्यों के लिए अनुकूल बनाती है। पायथन अत्यधिक बहुमुखी और लचीला भी है, जिसका अर्थ है कि जरूरत पड़ने पर इसे अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ भी इस्तेमाल किया जा सकता है। इसके अलावा, यह बाज़ार के लगभग सभी OS और प्लेटफ़ॉर्म पर काम कर सकता है। 

गहरे तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करना बेहद समय लेने वाला हो सकता है, लेकिन पायथन कई पैकेज पेश करता है जो इसमें कटौती करते हैं। यह एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (ओओपी) भाषा भी है, जो इसे कुशल डेटा उपयोग और वर्गीकरण के लिए बेहद उपयोगी बनाती है। 

एक अन्य कारक जो पाइथॉन को विशेष रूप से शुरुआती लोगों के लिए अनुकूल बनाता है, वह है इसके उपयोगकर्ताओं का बढ़ता समुदाय। चूंकि यह दुनिया में सबसे तेजी से बढ़ती प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है, इसलिए पायथन डेवलपर्स और विकास सेवाओं की संख्या में विस्फोट हुआ है। पायथन समुदाय भाषा के साथ-साथ बढ़ रहा है, सक्रिय सदस्य हमेशा व्यवसाय में नई समस्याओं से निपटने के लिए इसका उपयोग करना चाहते हैं।

अब जब आप जान गए हैं कि पायथन शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक क्यों है, तो यहां मशीन लर्निंग और एआई के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी हैं: 

1. Numpy

मशीन लर्निंग और एआई के लिए NumPy को व्यापक रूप से सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी माना जाता है। यह एक ओपन-सोर्स संख्यात्मक पुस्तकालय है जिसका उपयोग विभिन्न मैट्रिक्स पर विभिन्न गणितीय संचालन करने के लिए किया जा सकता है। NumPy को सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली वैज्ञानिक लाइब्रेरी में से एक माना जाता है, यही कारण है कि कई डेटा वैज्ञानिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए इस पर भरोसा करते हैं। 

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। आप मैट्रिक्स में डेटा में हेरफेर कर सकते हैं, इसे स्थानांतरित कर सकते हैं, और इसे NumPy के साथ दोबारा आकार दे सकते हैं। कुल मिलाकर, बहुत अधिक जटिल कार्य किए बिना मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए NumPy एक बढ़िया विकल्प है। 

यहां NumPy की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

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

2. SciPy

SciPy एक मुफ़्त, ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो NumPy पर आधारित है। यह वैज्ञानिक और तकनीकी कंप्यूटिंग करने में सक्षम होने के कारण डेटा के बड़े सेट के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। SciPy भी NumPy की तरह ही सरणी अनुकूलन और रैखिक बीजगणित के लिए एम्बेडेड मॉड्यूल के साथ आता 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। 

वैज्ञानिक विश्लेषण और इंजीनियरिंग में अपनी भूमिका के कारण SciPy मूलभूत पायथन पुस्तकालयों में से एक 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। 

3. थेनो

एक संख्यात्मक संगणना पायथन लाइब्रेरी, थीनो को विशेष रूप से मशीन लर्निंग के लिए विकसित किया गया था। यह गणितीय अभिव्यक्तियों और मैट्रिक्स गणनाओं के अनुकूलन, परिभाषा और मूल्यांकन को सक्षम बनाता है। यह गहन शिक्षण मॉडल के निर्माण के लिए आयामी सरणियों के उपयोग की अनुमति देता है। 

थीनो एक अत्यधिक विशिष्ट लाइब्रेरी है, और इसका उपयोग ज्यादातर मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग डेवलपर्स और प्रोग्रामर द्वारा किया जाता है। यह NumPy के साथ एकीकरण का समर्थन करता है और इसका उपयोग सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (सीपीयू) के बजाय ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) के साथ किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप डेटा-गहन गणना 140 गुना तेज होती है। 

थीनो की कुछ मुख्य विशेषताएं इस प्रकार हैं:

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

4. पांडा

बाज़ार में एक और शीर्ष पायथन लाइब्रेरी पांडास है, जिसका उपयोग अक्सर मशीन लर्निंग के लिए किया जाता है। यह एक डेटा विश्लेषण लाइब्रेरी के रूप में कार्य करता है जो डेटा का विश्लेषण और हेरफेर करता है, और यह डेवलपर्स को संरचित बहुआयामी डेटा और समय श्रृंखला अवधारणाओं के साथ आसानी से काम करने में सक्षम बनाता 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. 

5. TensorFlow

एक अन्य स्वतंत्र और ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी, टेन्सरफ्लो अलग-अलग प्रोग्रामिंग में माहिर है। लाइब्रेरी में टूल और संसाधनों का एक संग्रह शामिल है जो शुरुआती और पेशेवरों को डीएल और एमएल मॉडल, साथ ही तंत्रिका नेटवर्क बनाने में सक्षम बनाता है।

TensorFlow में एक आर्किटेक्चर और ढांचा शामिल 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 एमएल और डीएल 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। 

6. Keras

केरस एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जिसका उद्देश्य मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल के भीतर तंत्रिका नेटवर्क का विकास और मूल्यांकन करना है। यह थीनो और टेन्सरफ़्लो के शीर्ष पर चलने में सक्षम है, जिसका अर्थ है कि यह कम कोड के साथ तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर 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: 

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

7. पायटॉर्च

ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग पायथन लाइब्रेरी के लिए एक और विकल्प PyTorch है, जो C प्रोग्रामिंग लैंग्वेज फ्रेमवर्क टॉर्च पर आधारित है। PyTorch एक डेटा साइंस लाइब्रेरी है जिसे NumPy जैसी अन्य Python लाइब्रेरी के साथ एकीकृत किया जा सकता है। लाइब्रेरी कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ बना सकती है जिन्हें प्रोग्राम चलने के दौरान बदला जा सकता है। यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और कंप्यूटर विज़न जैसे एमएल और डीएल अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।

PyTorch के कुछ मुख्य विक्रय बिंदुओं में इसकी निष्पादन की उच्च गति शामिल है, जिसे यह भारी ग्राफ़ को संभालने पर 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.
• डीएल मॉडल का विकास।
• अत्यधिक लचीला। 

8. Scikit-जानें

मूल रूप से SciPy लाइब्रेरी का एक तृतीय-पक्ष एक्सटेंशन, Scikit-learn अब Github पर एक स्टैंडअलोन Python लाइब्रेरी है। इसका उपयोग Spotify जैसी बड़ी कंपनियों द्वारा किया जाता है, और इसके उपयोग के कई फायदे हैं। एक के लिए, यह क्लासिकल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए अत्यधिक उपयोगी है, जैसे कि स्पैम का पता लगाने, छवि पहचान, भविष्यवाणी करने और ग्राहक विभाजन के लिए। 

स्किकिट-लर्न का एक और मुख्य विक्रय बिंदु यह है कि यह अन्य SciPy स्टैक टूल के साथ आसानी से इंटरऑपरेबल है। स्किकिट-लर्न में उपयोगकर्ता के अनुकूल और सुसंगत इंटरैक्शन है जो आपके लिए डेटा साझा करना और उपयोग करना आसान बनाता 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. 

9. matplotlib

Matplotlib NumPy और SciPy की एकता है, और इसे मालिकाना MATLAB सांख्यिकीय भाषा का उपयोग करने की आवश्यकता को प्रतिस्थापित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। व्यापक, मुफ़्त और ओपन-सोर्स लाइब्रेरी का उपयोग पायथन में स्थिर, एनिमेटेड और इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए किया जाता है। 

पायथन लाइब्रेरी आपको डेटा को मशीन लर्निंग कार्यों के लिए डेटा प्रोसेसिंग और प्रशिक्षण में ले जाने से पहले समझने में मदद करती है। यह ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड एपीआई के साथ प्लॉट और ग्राफ़ बनाने के लिए पायथन जीयूआई टूलकिट पर निर्भर करता है। यह MATLAB के समान एक इंटरफ़ेस भी प्रदान करता है ताकि उपयोगकर्ता MATLAB के समान कार्य कर सके। 

यहां Matplotlib की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं:

• प्रकाशन गुणवत्ता वाले प्लॉट बनाएं.
• दृश्य शैली और लेआउट को अनुकूलित करें।
• विभिन्न फ़ाइल स्वरूपों में निर्यात करें.
• इंटरएक्टिव आंकड़े जो ज़ूम, पैन और अपडेट कर सकते हैं। 

10. Plotly

मशीन लर्निंग और एआई के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी की हमारी सूची को बंद करने वाला प्लॉटली है, जो एक और मुफ्त और ओपन-सोर्स विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी है। यह अपने उच्च-गुणवत्ता, गहन और प्रकाशन-तैयार चार्ट के कारण डेवलपर्स के बीच अत्यधिक लोकप्रिय है। प्लॉटली के माध्यम से पहुंच योग्य कुछ चार्ट में बॉक्सप्लॉट, हीटमैप और बबल चार्ट शामिल हैं। 

प्लॉटली बाज़ार में सबसे अच्छे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल में से एक है, और इसे D3.js, HTML और CSS विज़ुअलाइज़ेशन टूलकिट के शीर्ष पर बनाया गया है। पायथन में लिखा गया, यह Django फ्रेमवर्क का उपयोग करता है और इंटरैक्टिव ग्राफ़ बनाने में मदद कर सकता है। यह विभिन्न डेटा एनालिटिक्स और विज़ुअलाइज़ेशन टूल पर काम करता है और आपको चार्ट में डेटा को आसानी से आयात करने में सक्षम बनाता है। आप स्लाइड डेक और डैशबोर्ड बनाने के लिए प्लॉटली का भी उपयोग कर सकते हैं। 

यहां प्लॉटली की कुछ मुख्य विशेषताएं दी गई हैं: 

• चार्ट और डैशबोर्ड.
• स्नैपशॉट इंजन.
• पायथन के लिए बड़ा डेटा।
• चार्ट में आसानी से डेटा आयात करें।