10 Bibliotekat më të mira të Python për mësim të thellë

Python është rritur vazhdimisht për t'u bërë një gjuhë programimi më e mirë. Ka shumë arsye për këtë, duke përfshirë efikasitetin e tij jashtëzakonisht të lartë në krahasim me gjuhët e tjera të zakonshme. Ai gjithashtu përmban komanda dhe sintaksë të ngjashme me anglishten, gjë që e bën atë një zgjedhje kryesore për koduesit fillestarë. 

Ndoshta pika më e madhe e shitjes së Python është sasia e madhe e bibliotekave me burim të hapur që mundësojnë përdorimin e gjuhës për gjithçka, nga shkenca e të dhënave deri te manipulimi i të dhënave. 

Python dhe mësimi i thellë

Mësimi i thellë është një nënfushë e të mësuarit të makinerive që përfshin rrjetet nervore artificiale, të cilat janë algoritme të frymëzuara nga struktura e trurit të njeriut. Mësimi i thellë ka shumë aplikime dhe përdoret në shumë nga teknologjitë e sotme të AI, të tilla si makina vetë-drejtuese, mjetet e grumbullimit të lajmeve, përpunimi i gjuhës natyrore (NLP), asistentët virtualë, njohja vizuale dhe shumë më tepër. 

Vitet e fundit, Python është dëshmuar të jetë një mjet i jashtëzakonshëm për të mësuarit e thellë. Për shkak se kodi është konciz dhe i lexueshëm, ai e bën atë një ndeshje të përsosur për aplikacionet e të mësuarit të thellë. Sintaksa e saj e thjeshtë gjithashtu mundëson që aplikacionet të zhvillohen më shpejt në krahasim me gjuhët e tjera të programimit. Një arsye tjetër kryesore për përdorimin e Python për mësim të thellë është se gjuha mund të integrohet me sisteme të tjera të koduara në gjuhë të ndryshme programimi. Kjo e bën më të lehtë përzierjen e tij me projektet e AI të shkruara në gjuhë të tjera. 

Le të hedhim një vështrim në 10 bibliotekat më të mira të Python për mësim të thellë: 

1. TensorFlow

TensorFlow konsiderohet gjerësisht një nga bibliotekat më të mira të Python për aplikacionet e të mësuarit të thellë. Zhvilluar nga Google Brain Team, ai ofron një gamë të gjerë mjetesh, bibliotekash dhe burimesh të komunitetit fleksibël. Fillestarët dhe profesionistët mund të përdorin TensorFlow për të ndërtuar modele të të mësuarit të thellë, si dhe rrjete nervore.

TensorFlow ka një arkitekturë dhe kornizë që janë fleksibël, duke i mundësuar atij të funksionojë në platforma të ndryshme llogaritëse si CPU dhe GPU. Me këtë tha, ai performon më mirë kur operohet në një njësi përpunimi tensor (TPU). Biblioteka e Python përdoret shpesh për të zbatuar të mësuarit përforcues në modelet e të mësuarit të thellë, dhe ju mund të vizualizoni drejtpërdrejt modelet e mësimit të makinerive. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të TensorFlow:

• Arkitekturë dhe kornizë fleksibël.
• Punon në një sërë platformash llogaritëse. 
• Aftësitë e abstraksionit
• Menaxhon rrjetet e thella nervore. 

2. Pitorku

Një tjetër nga bibliotekat më të njohura të Python për mësim të thellë është Pytorch, e cila është një bibliotekë me burim të hapur e krijuar nga ekipi kërkimor i AI i Facebook në vitin 2016. Emri i bibliotekës rrjedh nga Torch, i cili është një kornizë e të mësuarit të thellë e shkruar në Lua gjuhë programimi. 

PyTorch ju mundëson të kryeni shumë detyra dhe është veçanërisht i dobishëm për aplikacionet e të mësuarit të thellë si NLP dhe vizionin kompjuterik. 

Disa nga aspektet më të mira të PyTorch përfshijnë shpejtësinë e tij të lartë të ekzekutimit, të cilën mund ta arrijë edhe kur trajton grafikë të rëndë. Është gjithashtu një bibliotekë fleksibël, e aftë për të funksionuar në procesorë të thjeshtuar ose CPU dhe GPU. PyTorch ka API të fuqishme që ju mundësojnë zgjerimin e bibliotekës, si dhe një paketë veglash të gjuhës natyrore. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të PyTorch:

• Shpërndarja statistikore dhe operacionet
• Kontroll mbi grupet e të dhënave
• Zhvillimi i modeleve të të mësuarit të thellë
• Shumë fleksibël

3. i mprehtë

Një nga bibliotekat e tjera të njohura të Python, NumPy mund të përdoret pa probleme për përpunimin e matricave dhe grupeve të mëdha shumëdimensionale. Ai mbështetet në një grup të madh funksionesh matematikore të nivelit të lartë, gjë që e bën atë veçanërisht të dobishëm për llogaritjet themelore shkencore efikase në mësimin e thellë. 

Vargjet NumPy kërkojnë shumë më pak hapësirë ​​ruajtëse sesa listat e tjera të Python, dhe ato janë më të shpejta dhe më të përshtatshme për t'u përdorur. Të dhënat mund të manipulohen në matricë, të transpozohen dhe të riformohen me bibliotekën. NumPy është një opsion i shkëlqyeshëm për të rritur performancën e modeleve të mësimit të thellë pa kërkuar shumë punë komplekse. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të NumPy: 

• Manipulimi i formës
• Objekti i grupit N-dimensionale me performancë të lartë
• Pastrimi/manipulimi i të dhënave
• Veprimet statistikore dhe algjebra lineare

4. Scikit-Mëso

Scikit-Learn ishte fillimisht një shtesë e palës së tretë në bibliotekën SciPy, por tani është një bibliotekë e pavarur Python në Github. Scikit-Learn përfshin DBSCAN, rritjen e gradientit, makinat e vektorit mbështetës dhe pyjet e rastësishme brenda metodave të klasifikimit, regresionit dhe grupimit.  

Një nga aspektet më të mëdha të Scikit-Learn është se është lehtësisht i ndërveprueshëm me grupet e tjera SciPy. Është gjithashtu miqësor dhe i qëndrueshëm për përdoruesit, duke e bërë më të lehtë ndarjen dhe përdorimin e të dhënave. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të Scikit-learn:

• Klasifikimi dhe modelimi i të dhënave
• Algoritme të mësimit të makinerive nga fundi në fund
• Përpunimi paraprak i të dhënave
• Zgjedhja e modelit

5. Shkencëtar

Kjo na çon te Scipy, e cila është një bibliotekë falas dhe me burim të hapur bazuar në Numpy. SciPy është një nga bibliotekat më të mira të Python, falë aftësisë së saj për të kryer llogaritje shkencore dhe teknike në grupe të mëdha të dhënash. Ai shoqërohet me module të ngulitura për optimizimin e grupeve dhe algjebër lineare. 

Gjuha e programimit përfshin të gjitha funksionet e NumPy, por i kthen ato në mjete shkencore miqësore për përdoruesit. Përdoret shpesh për manipulimin e imazhit dhe ofron veçori bazë të përpunimit për funksione matematikore të nivelit të lartë, joshkencor. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të SciPy:

• I lehtë në përdorim
• Vizualizimi dhe manipulimi i të dhënave
• Analiza shkencore dhe teknike
• Llogarit grupe të mëdha të dhënash

6. Pandas

Një nga bibliotekat e Python me burim të hapur që përdoret kryesisht në shkencën e të dhënave dhe lëndët e të mësuarit të thellë është Panda. Biblioteka ofron mjete të manipulimit dhe analizës së të dhënave, të cilat përdoren për analizimin e të dhënave. Biblioteka mbështetet në strukturat e saj të fuqishme të të dhënave për manipulimin e tabelave numerike dhe analizave të serive kohore. 

Biblioteka e Pandas ofron një mënyrë të shpejtë dhe efikase për të menaxhuar dhe eksploruar të dhënat duke ofruar Seritë dhe Kornizat e të Dhënave, të cilat përfaqësojnë të dhënat në mënyrë efikase duke i manipuluar ato në mënyra të ndryshme. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të pandave:

• Indeksimi i të dhënave
• Përafrimi i të dhënave
• Bashkimi/bashkimi i grupeve të të dhënave
• Manipulimi dhe analiza e të dhënave

7. Microsoft CNTK

Një tjetër bibliotekë Python për aplikacionet e të mësuarit të thellë është Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), e cila më parë njihet si Kompjuterike e Rrjetit ToolKit. Biblioteka e mësimit të thellë me burim të hapur përdoret për të zbatuar detyrat e shpërndara të mësimit të thellë dhe mësimit të makinerive. 

CNTK ju mundëson të kombinoni modele parashikuese si rrjetet nervore konvolucionare (CNN), rrjetet nervore të thella me kthim përpara (DNN) dhe rrjetet nervore të përsëritura (RNN), me kornizën CNTK. Kjo mundëson zbatimin efektiv të detyrave të mësimit të thellë nga fundi në fund. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të CNTK: 

• Burim të hapur
• Zbatoni detyra të shpërndara të mësimit të thellë
• Kombinoni modelet parashikuese me kornizën CNTK
• Detyrat e mësimit të thellë nga fundi në fund

8. Keras

Kears është një tjetër bibliotekë e njohur Python me burim të hapur që përdoret për detyra të të mësuarit të thellë, duke lejuar testimin e shpejtë të rrjetit të thellë nervor. Keras ju ofron mjetet e nevojshme për të ndërtuar modele, për të vizualizuar grafikët dhe për të analizuar grupet e të dhënave. Për më tepër, ai përfshin gjithashtu grupe të dhënash të para-etiketuara që mund të importohen dhe ngarkohen drejtpërdrejt. 

Biblioteka Keras shpesh preferohet për shkak se është modulare, e shtrirë dhe fleksibël. Kjo e bën atë një opsion miqësor për përdoruesit për fillestarët. Ai gjithashtu mund të integrohet me objektivat, shtresat, optimizuesit dhe funksionet e aktivizimit. Keras operon në mjedise të ndryshme dhe mund të funksionojë në CPU dhe GPU. Ai gjithashtu ofron një nga diapazoni më të gjerë për llojet e të dhënave.

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të Keras: 

• Zhvillimi i shtresave nervore
• Grumbullimi i të dhënave
• Ndërton modele të të mësuarit të thellë dhe të mësimit të makinës
• Funksionet e aktivizimit dhe kostos

9. Teano

Afër fundit të listës sonë është Theano, një bibliotekë llogaritëse numerike Python e zhvilluar posaçërisht për mësimin e makinerive dhe bibliotekat e thella. Me këtë mjet, ju do të arrini përcaktimin, optimizimin dhe vlerësimin efikas të shprehjeve matematikore dhe llogaritjeve të matricës. E gjithë kjo mundëson që Theano të përdoret për përdorimin e grupeve dimensionale për të ndërtuar modele të të mësuarit të thellë. 

Theano përdoret nga shumë zhvillues dhe programues të mësimit të thellë, falë faktit se është një bibliotekë shumë specifike. Mund të përdoret me një njësi përpunimi grafik (GPU) në vend të një njësie të përpunimit qendror (CPU).

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të Theano:

• Mjete të integruara të verifikimit dhe testimit të njësisë
• Llogaritjet matematikore me performancë të lartë
• Vlerësime të shpejta dhe të qëndrueshme
• Llogaritjet me të dhëna intensive

10. MX Net

Mbyllja e listës sonë të 10 bibliotekave më të mira të Python për mësim të thellë është MXNet, e cila është një kornizë shumë e shkallëzueshme e të mësuarit të thellë me burim të hapur. MXNet është krijuar për të trajnuar dhe vendosur rrjete nervore të thella, dhe mund të trajnojë modelet jashtëzakonisht shpejt. 

MXNet mbështet shumë gjuhë programimi, si Python, Julia, C, C++ dhe më shumë. Një nga aspektet më të mira të MXNet është se ai ofron shpejtësi tepër të shpejta të llogaritjes dhe shfrytëzimin e burimeve në GPU. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të MXNet:

• Shumë i shkallëzuar
• Burim të hapur
• Trajnoni dhe vendosni rrjete nervore të të mësuarit të thellë
• Modelet e trenave shpejt
• Shpejtësitë e shpejta të llogaritjes