10 Bibliotekat më të mira të Python për mësimin e makinerisë dhe AI

Python është rritur në popullaritet gjatë viteve për t'u bërë një nga gjuhët më të njohura të programimit për detyrat e mësimit të makinerive (ML) dhe inteligjencës artificiale (AI). Ai ka zëvendësuar shumë nga gjuhët ekzistuese në industri dhe është më efikas kur krahasohet me këto gjuhë programimi të zakonshme. Mbi të gjitha këto, komandat e tij të ngjashme me anglishten e bëjnë atë të arritshëm për fillestarët dhe ekspertët. 

Një tipar tjetër themelor i Python që tërheq shumë nga përdoruesit e tij është koleksioni i tij i gjerë i bibliotekave me burim të hapur. Këto biblioteka mund të përdoren nga programues të të gjitha niveleve të përvojës për detyra që përfshijnë ML dhe AI, shkencën e të dhënave, manipulimin e imazheve dhe të dhënave, dhe shumë më tepër. 

Pse Python për Learning Machine dhe AI?

Bibliotekat me burim të hapur të Python nuk janë veçoria e vetme që e bëjnë atë të favorshme për mësimin e makinerive dhe detyrat e AI. Python është gjithashtu shumë i gjithanshëm dhe fleksibël, që do të thotë se mund të përdoret gjithashtu krahas gjuhëve të tjera programuese kur nevojitet. Edhe më tej, ai mund të funksionojë në pothuajse të gjitha OS dhe platformat në treg. 

Zbatimi i rrjeteve të thella nervore dhe algoritmeve të mësimit të makinerive mund të jetë jashtëzakonisht i konsumuar, por Python ofron shumë paketa që reduktojnë këtë. Është gjithashtu një gjuhë programimi e orientuar nga objekti (OOP), gjë që e bën atë jashtëzakonisht të dobishme për përdorimin dhe kategorizimin efikas të të dhënave. 

Një faktor tjetër që e bën Python të favorshëm, veçanërisht për fillestarët, është komuniteti i tij në rritje i përdoruesve. Meqenëse është një nga gjuhët e programimit me rritje më të shpejtë në botë, numri i zhvilluesve dhe shërbimeve të zhvillimit të Python është rritur. Komuniteti Python po rritet krahas gjuhës, me anëtarë aktivë që gjithmonë kërkojnë ta përdorin atë për të trajtuar problemet e reja në biznes.

Tani që e dini pse Python është një nga gjuhët kryesore të programimit, këtu janë 10 bibliotekat më të mira të python për mësimin e makinerive dhe AI: 

1. i mprehtë

NumPy konsiderohet gjerësisht si biblioteka më e mirë Python për mësimin e makinerive dhe AI. Është një bibliotekë numerike me burim të hapur që mund të përdoret për të kryer operacione të ndryshme matematikore në matrica të ndryshme. NumPy konsiderohet si një nga bibliotekat shkencore më të përdorura, kjo është arsyeja pse shumë shkencëtarë të të dhënave mbështeten në të për të analizuar të dhënat. 

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. Ju mund të manipuloni të dhënat në matricë, t'i transpozoni ato dhe t'i riformoni me NumPy. Në përgjithësi, NumPy është një opsion i shkëlqyeshëm për të rritur performancën e modeleve të mësimit të makinerive pa kërkuar shumë punë komplekse. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të NumPy: 

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

2. Shkencëtar

SciPy është një bibliotekë falas, me burim të hapur që bazohet në NumPy. Është veçanërisht i dobishëm për grupe të mëdha të dhënash, duke qenë në gjendje të kryejnë llogaritje shkencore dhe teknike. SciPy gjithashtu vjen me module të ngulitura për optimizimin e grupeve dhe algjebër lineare, ashtu si NumPy. 

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. 

SciPy është një nga bibliotekat themelore të Python falë rolit të saj në analizën shkencore dhe inxhinierinë. 

Këtu janë disa nga veçoritë kryesore të SciPy:

• Përdorues-miqësor.
• Vizualizimi dhe manipulimi i të dhënave.
• Analiza shkencore dhe teknike. 
• Llogarit grupe të mëdha të dhënash. 

3. Teano

Një bibliotekë llogaritëse numerike Python, Theano u zhvillua posaçërisht për mësimin e makinerive. Ai mundëson optimizimin, përcaktimin dhe vlerësimin e shprehjeve matematikore dhe llogaritjeve të matricës. Kjo lejon përdorimin e grupeve dimensionale për të ndërtuar modele të të mësuarit të thellë. 

Theano është një bibliotekë shumë specifike dhe përdoret kryesisht nga zhvilluesit dhe programuesit e mësimit të makinerive dhe të mësimit të thellë. Ai mbështet integrimin me NumPy dhe mund të përdoret me një njësi përpunimi grafik (GPU) në vend të një njësie të përpunimit qendror (CPU), e cila rezulton në llogaritje intensive të të dhënave 140 herë më shpejt. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të Theano:

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

4. Pandas

Një tjetër bibliotekë kryesore Python në treg është Pandas, e cila përdoret shpesh për mësimin e makinerive. Ajo vepron si një bibliotekë e analizës së të dhënave që analizon dhe manipulon të dhënat dhe u mundëson zhvilluesve të punojnë me lehtësi me të dhëna të strukturuara shumëdimensionale dhe koncepte 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. 

5. TensorFlow

Një tjetër bibliotekë Python pa pagesë dhe me burim të hapur, TensorFlow është e specializuar në programimin e diferencueshëm. Biblioteka përbëhet nga një koleksion mjetesh dhe burimesh që u mundëson fillestarëve dhe profesionistëve të ndërtojnë modele DL dhe ML, si dhe rrjete nervore.

TensorFlow përbëhet nga 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 ML dhe DL, dhe ju mund të vizualizoni drejtpërdrejt modelet e mësimit të makinerisë. 

Këtu janë disa nga tiparet kryesore të TensorFlow: 

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

6. Keras

Keras është një bibliotekë Python me burim të hapur që synon zhvillimin dhe vlerësimin e rrjeteve nervore brenda modeleve të mësimit të makinerive dhe mësimit të thellë. Ai është i aftë të funksionojë në krye të Theano dhe Tensorflow, që do të thotë se mund të trajnojë rrjetet nervore me pak kod. 

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: 

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

7. PyTorch

Një opsion tjetër për një bibliotekë Python për mësimin e makinerive me burim të hapur është PyTorch, i cili bazohet në Torch, një kornizë e gjuhës programuese C. PyTorch është një bibliotekë e shkencës së të dhënave që mund të integrohet me biblioteka të tjera Python, si NumPy. Biblioteka mund të krijojë grafikë llogaritës që mund të ndryshohen gjatë ekzekutimit të programit. Është veçanërisht i dobishëm për aplikacionet ML dhe DL si përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) dhe vizioni kompjuterik.

Disa nga pikat kryesore të shitjes së 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 DL.
• Shumë fleksibël. 

8. Scikit-Mëso

Fillimisht një shtesë e palës së tretë në bibliotekën SciPy, Scikit-learn tani është një bibliotekë e pavarur Python në Github. Përdoret nga kompani të mëdha si Spotify, dhe ka shumë përfitime nga përdorimi i tij. Për një, është shumë i dobishëm për algoritmet klasike të mësimit të makinerive, të tilla si ato për zbulimin e spamit, njohjen e imazhit, parashikimin dhe segmentimin e klientëve. 

Një tjetër nga pikat kryesore të shitjes së Scikit-learn është se është lehtësisht i ndërveprueshëm me mjete të tjera të stivës SciPy. Scikit-learn ka një ndërveprim miqësor dhe të qëndrueshëm për përdoruesit që e bën të lehtë për ju 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. 

9. matplotlib

Matplotlib është një unitet i NumPy dhe SciPy, dhe është krijuar për të zëvendësuar nevojën për të përdorur gjuhën statistikore të pronarit MATLAB. Biblioteka gjithëpërfshirëse, e lirë dhe me burim të hapur përdoret për të krijuar vizualizime statike, të animuara dhe ndërvepruese në Python. 

Biblioteka e Python ju ndihmon të kuptoni të dhënat përpara se t'i zhvendosni në përpunimin e të dhënave dhe trajnimin për detyrat e mësimit të makinerive. Ai mbështetet në paketat e veglave të Python GUI për të prodhuar skica dhe grafikë me API të orientuara nga objekti. Ai gjithashtu ofron një ndërfaqe të ngjashme me MATLAB në mënyrë që një përdorues të mund të kryejë detyra të ngjashme si MATLAB. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të Matplotlib:

• Krijoni parcela me cilësi të botimit.
• Personalizo stilin dhe paraqitjen vizuale.
• Eksporto në formate të ndryshme skedarësh.
• Shifrat ndërvepruese që mund të zmadhojnë, zhvendosin dhe përditësojnë. 

10. Me komplot

Mbyllja e listës sonë të 10 bibliotekave më të mira Python për mësimin e makinerive dhe AI ​​është Plotly, e cila është një tjetër bibliotekë vizualizimi pa pagesë dhe me burim të hapur. Është shumë i popullarizuar në mesin e zhvilluesve falë grafikëve të tij me cilësi të lartë, zhytëse dhe gati për publikim. Disa nga grafikët që janë të aksesueshëm përmes Plotly përfshijnë grafikët e kutive, hartat e nxehtësisë dhe grafikët me flluska. 

Plotly është një nga mjetet më të mira të vizualizimit të të dhënave në treg dhe është ndërtuar në krye të veglave të vizualizimit D3.js, HTML dhe CSS. I shkruar në Python, ai përdor kornizën Django dhe mund të ndihmojë në krijimin e grafikëve ndërveprues. Ai funksionon në mjete të ndryshme analitike dhe vizualizimi të të dhënave dhe ju mundëson të importoni lehtësisht të dhënat në një grafik. Ju gjithashtu mund të përdorni Plotly për të krijuar kuvertën e rrëshqitjes dhe tabelat. 

Këtu janë disa nga karakteristikat kryesore të Plotly: 

• Grafikët dhe tabelat.
• Motori i fotografimit.
• Të dhëna të mëdha për Python.
• Importoni me lehtësi të dhëna në grafikët.