A 10 legjobb Python-könyvtár gépi tanuláshoz és mesterséges intelligenciához

A Python az évek során egyre népszerűbb lett, és a gépi tanulás (ML) és a mesterséges intelligencia (AI) feladatok egyik legnépszerűbb programozási nyelvévé vált. Számos meglévő nyelvet váltott fel az iparban, és ezekkel a főbb programozási nyelvekkel összehasonlítva hatékonyabb. Mindezeken felül angolszerű parancsai elérhetővé teszik kezdők és szakértők számára egyaránt. 

A Python másik alapvető jellemzője, amely sok felhasználót vonz, a nyílt forráskódú könyvtárak hatalmas gyűjteménye. Ezeket a könyvtárakat minden tapasztalati szintű programozó használhatja ML és AI, adattudomány, kép- és adatmanipuláció és még sok más feladathoz. 

Miért a Python a gépi tanuláshoz és az AI-hoz?

A Python nyílt forráskódú könyvtárai nem az egyetlen olyan funkció, amely kedvezővé teszi a gépi tanuláshoz és az AI-feladatokhoz. A Python emellett rendkívül sokoldalú és rugalmas, ami azt jelenti, hogy szükség esetén más programozási nyelvekkel együtt is használható. Sőt, a piacon szinte minden operációs rendszeren és platformon képes működni. 

A mély neurális hálózatok és a gépi tanulási algoritmusok megvalósítása rendkívül időigényes lehet, de a Python számos olyan csomagot kínál, amelyek csökkentik ezt. Ez egy objektum-orientált programozási (OOP) nyelv is, amely rendkívül hasznossá teszi a hatékony adatfelhasználáshoz és kategorizáláshoz. 

Egy másik tényező, amely a Pythont különösen a kezdők számára kedvezővé teszi, a növekvő felhasználói közösség. Mivel ez az egyik leggyorsabban növekvő programozási nyelv a világon, a Python fejlesztők és fejlesztői szolgáltatások száma robbanásszerűen megnőtt. A Python közösség a nyelv mellett növekszik, és az aktív tagok mindig arra törekednek, hogy új üzleti problémák megoldására használják.

Most, hogy tudja, miért a Python az egyik legnépszerűbb programozási nyelv, itt van a 10 legjobb Python-könyvtár gépi tanuláshoz és mesterséges intelligenciához: 

1. numpy

A NumPy-t széles körben a gépi tanulás és az AI legjobb Python-könyvtárának tekintik. Ez egy nyílt forráskódú numerikus könyvtár, amely különféle matematikai műveletek végrehajtására használható különböző mátrixokon. A NumPy az egyik leggyakrabban használt tudományos könyvtár, ezért sok adatkutató támaszkodik rá az adatok elemzéséhez. 

A NumPy tömbök sokkal kevesebb tárterületet igényelnek, mint a többi Python-listák, és gyorsabbak és kényelmesebbek a használatuk. A mátrixban lévő adatokat manipulálhatja, transzponálhatja és átformálhatja a NumPy segítségével. Mindent összevetve, a NumPy nagyszerű lehetőség a gépi tanulási modellek teljesítményének növelésére anélkül, hogy túl sok bonyolult munkát igényelne. 

Íme a NumPy néhány fő funkciója: 

• Nagy teljesítményű N-dimenziós tömbobjektum.
• Alak manipuláció.
• Adattisztítás/manipuláció.
• Statisztikai műveletek és lineáris algebra.

2. SciPy

A SciPy egy ingyenes, nyílt forráskódú könyvtár, amely a NumPy-n alapul. Különösen hasznos nagy adathalmazok esetén, mivel tudományos és műszaki számításokat végezhet. A SciPy beágyazott modulokkal is rendelkezik a tömboptimalizáláshoz és a lineáris algebrához, akárcsak a NumPy. 

A programozási nyelv tartalmazza a NumPy összes funkcióját, de felhasználóbarát, tudományos eszközökké alakítja őket. Gyakran használják képkezelésre, és alapvető feldolgozási funkciókat biztosít magas szintű, nem tudományos matematikai függvényekhez. 

A SciPy az egyik alapvető Python-könyvtár a tudományos elemzésben és tervezésben betöltött szerepének köszönhetően. 

Íme a SciPy néhány fő funkciója:

• Felhasználóbarát.
• Adatok megjelenítése és manipulálása.
• Tudományos és műszaki elemzés. 
• Nagy adathalmazokat számít ki. 

3. Theano

A numerikus számítási Python könyvtár, a Theano kifejezetten gépi tanuláshoz lett kifejlesztve. Lehetővé teszi a matematikai kifejezések és mátrixszámítások optimalizálását, meghatározását és értékelését. Ez lehetővé teszi dimenziós tömbök alkalmazását a mély tanulási modellek létrehozásához. 

A Theano egy nagyon specifikus könyvtár, és többnyire gépi tanulást és mély tanulást fejlesztő fejlesztők és programozók használják. Támogatja a NumPy-val való integrációt, és grafikus feldolgozó egységgel (GPU) használható a központi feldolgozó egység (CPU) helyett, ami 140-szer gyorsabb adatigényes számításokat eredményez. 

Íme néhány Theano főbb jellemzője:

• Beépített érvényesítő és egységtesztelő eszközök.
• Gyors és stabil értékelés.
• Adatigényes számítások.
• Nagy teljesítményű matematikai számítások.

4. pandák

Egy másik legnépszerűbb Python-könyvtár a piacon a Pandas, amelyet gyakran használnak gépi tanulásra. Adatelemző könyvtárként működik, amely elemzi és kezeli az adatokat, és lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy könnyen dolgozzanak strukturált többdimenziós adatokkal és idősor-koncepciókkal. 

A Pandas könyvtár gyors és hatékony módot kínál az adatok kezelésére és feltárására azáltal, hogy sorozatokat és adatkereteket biztosít, amelyek hatékonyan reprezentálják az adatokat, miközben különböző módokon kezelik azokat. 

Íme néhány fő jellemzője a pandáknak:

• Az adatok indexelése.
• Adatigazítás
• Adatkészletek egyesítése/egyesítése.
• Adatkezelés és -elemzés. 

5. TensorFlow

Egy másik ingyenes és nyílt forráskódú Python-könyvtár, a TensorFlow a differenciálható programozásra specializálódott. A könyvtár olyan eszközök és erőforrások gyűjteményéből áll, amelyek lehetővé teszik a kezdők és a szakemberek számára, hogy DL és ML modelleket, valamint neurális hálózatokat készítsenek.

A TensorFlow rugalmas architektúrából és keretrendszerből áll, lehetővé téve, hogy különféle számítási platformokon, például CPU-n és GPU-n futhasson. Ezzel együtt a legjobban akkor teljesít, ha tenzor feldolgozó egységen (TPU) működik. A Python-könyvtárat gyakran használják megerősítő tanulás megvalósítására ML és DL modellekben, és közvetlenül megjelenítheti a gépi tanulási modelleket. 

Íme a TensorFlow néhány fő funkciója: 

• Rugalmas architektúra és keretrendszer.
• Számos számítási platformon fut. 
• Absztrakciós képességek
• Kezeli a mély neurális hálózatokat. 

6. Keras

A Keras egy nyílt forráskódú Python-könyvtár, amelynek célja a neurális hálózatok fejlesztése és értékelése a gépi tanulási és mély tanulási modelleken belül. Képes Theano és Tensorflow tetején futni, ami azt jelenti, hogy kevés kóddal képes neurális hálózatokat betanítani. 

A Keras könyvtárat gyakran részesítik előnyben, mivel moduláris, bővíthető és rugalmas. Ez felhasználóbarát opcióvá teszi a kezdők számára. Célokkal, rétegekkel, optimalizálókkal és aktiválási funkciókkal is integrálható. A Keras különféle környezetekben működik, és képes CPU-kon és GPU-kon is futni. Emellett az egyik legszélesebb adattípus-tartományt kínálja.

Íme a Keras néhány főbb jellemzője: 

• Adatgyűjtés.
• Neurális rétegek fejlesztése.
• Mély tanulási és gépi tanulási modelleket épít.
• Aktiválási és költségfüggvények. 

7. PyTorch

Egy másik lehetőség a nyílt forráskódú gépi tanulási Python könyvtárhoz a PyTorch, amely a Torch, egy C programozási nyelvi keretrendszeren alapul. A PyTorch egy adattudományi könyvtár, amely integrálható más Python könyvtárakkal, például a NumPy-val. A könyvtár képes olyan számítási grafikonokat készíteni, amelyek a program futása közben módosíthatók. Különösen hasznos az ML és DL alkalmazásokhoz, mint például a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a számítógépes látás.

A PyTorch néhány fő értékesítési pontja a nagy végrehajtási sebesség, amelyet még nehéz grafikonok kezelésekor is elérhet. Ez egy rugalmas könyvtár is, amely egyszerűsített processzorokon vagy CPU-kon és GPU-kon is működik. A PyTorch hatékony API-kkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik a könyvtár bővítését, valamint egy természetes nyelvi eszközkészletet. 

Íme a PyTorch néhány fő funkciója:

• Statisztikai eloszlás és műveletek.
• Adatkészletek vezérlése.
• DL modellek fejlesztése.
• Rendkívül rugalmas. 

8. scikit-learn

Eredetileg a SciPy könyvtár harmadik féltől származó kiterjesztése, a Scikit-learn mára egy önálló Python-könyvtár a Githubon. Olyan nagy cégek használják, mint a Spotify, és számos előnnyel jár. Egyrészt nagyon hasznos a klasszikus gépi tanulási algoritmusokhoz, például a spamészleléshez, a képfelismeréshez, az előrejelzésekhez és az ügyfelek szegmentálásához. 

A Scikit-learn másik fő értékesítési pontja, hogy könnyen átjárható más SciPy veremeszközökkel. A Scikit-learn felhasználóbarát és következetes interakcióval rendelkezik, amely megkönnyíti az adatok megosztását és felhasználását. 

Íme a Scikit-learn néhány fő funkciója:

• Adatok osztályozása és modellezése.
• Végpontok közötti gépi tanulási algoritmusok.
• Adatok előfeldolgozása.
• Modell kiválasztása. 

9. matplotlib

A Matplotlib a NumPy és a SciPy egysége, és úgy tervezték, hogy helyettesítse a szabadalmaztatott MATLAB statisztikai nyelv használatának szükségességét. Az átfogó, ingyenes és nyílt forráskódú könyvtár statikus, animált és interaktív vizualizációk létrehozására szolgál Pythonban. 

A Python-könyvtár segít megérteni az adatokat, mielőtt áthelyezné őket az adatfeldolgozásba és a gépi tanulási feladatokhoz szükséges képzésbe. A Python GUI eszközkészleteire támaszkodik, hogy objektumorientált API-kkal hozzon létre diagramokat és grafikonokat. Ezenkívül a MATLAB-hoz hasonló felületet biztosít, így a felhasználó hasonló feladatokat hajthat végre, mint a MATLAB. 

Íme a Matplotlib néhány fő funkciója:

• Kiadványminőségű cselekmények létrehozása.
• Testreszabhatja a vizuális stílust és elrendezést.
• Exportálás különböző fájlformátumokba.
• Interaktív figurák nagyításra, pásztázásra és frissítésre. 

10. Teljességgel

A gépi tanuláshoz és mesterséges intelligenciához használható 10 legjobb Python-könyvtárat tartalmazó listánkat a Plotly zárja, amely egy másik ingyenes és nyílt forráskódú vizualizációs könyvtár. Kiváló minőségű, magával ragadó és publikálásra kész diagramjainak köszönhetően rendkívül népszerű a fejlesztők körében. A Plotly segítségével elérhető diagramok némelyike ​​boxplotokat, hőtérképeket és buborékdiagramokat tartalmaz. 

A Plotly az egyik legjobb adatvizualizációs eszköz a piacon, és a D3.js, HTML és CSS vizualizációs eszközkészletre épül. Python nyelven íródott, a Django keretrendszert használja, és segíthet interaktív grafikonok létrehozásában. Különféle adatelemző és vizualizációs eszközökön működik, és lehetővé teszi az adatok egyszerű importálását diagramba. A Plotly segítségével diapaklikat és műszerfalakat is létrehozhat. 

Íme a Plotly néhány főbb jellemzője: 

• Diagramok és műszerfalak.
• Pillanatfelvétel motor.
• Nagy adatok a Python számára.
• Egyszerűen importálhat adatokat diagramokba.