Le 10 migliori librerie Python per il deep learning

Python è cresciuto costantemente fino a diventare uno dei migliori linguaggi di programmazione. Ci sono molte ragioni per questo, inclusa la sua efficienza estremamente elevata rispetto ad altri linguaggi tradizionali. Presenta anche comandi e sintassi simili all'inglese, che lo rendono la scelta migliore per i programmatori principianti. 

Forse il più grande punto di forza di Python è la sua vasta quantità di librerie open source che consentono di utilizzare il linguaggio per qualsiasi cosa, dalla scienza dei dati alla manipolazione dei dati. 

Python e apprendimento profondo

Il deep learning è un sottocampo dell’apprendimento automatico che coinvolge reti neurali artificiali, algoritmi ispirati alla struttura del cervello umano. Il deep learning ha molte applicazioni ed è utilizzato in molte delle odierne tecnologie di intelligenza artificiale, come le auto a guida autonoma, gli strumenti di aggregazione di notizie, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), gli assistenti virtuali, il riconoscimento visivo e molto altro. 

Negli ultimi anni, Python ha dimostrato di essere uno strumento incredibile per il deep learning. Poiché il codice è conciso e leggibile, lo rende perfetto per le applicazioni di deep learning. La sua sintassi semplice consente inoltre di sviluppare le applicazioni più velocemente rispetto ad altri linguaggi di programmazione. Un altro motivo importante per utilizzare Python per il deep learning è che il linguaggio può essere integrato con altri sistemi codificati in diversi linguaggi di programmazione. Ciò semplifica la fusione con progetti di intelligenza artificiale scritti in altre lingue. 

Diamo un'occhiata alle 10 migliori librerie Python per il deep learning: 

1. TensorFlow

TensorFlow è ampiamente considerata una delle migliori librerie Python per applicazioni di deep learning. Sviluppato dal Google Brain Team, offre un'ampia gamma di strumenti flessibili, librerie e risorse della community. Sia i principianti che i professionisti possono utilizzare TensorFlow per costruire modelli di deep learning e reti neurali.

TensorFlow ha un'architettura e un framework flessibili, che gli consentono di funzionare su varie piattaforme computazionali come CPU e GPU. Detto questo, funziona al meglio se utilizzato su un'unità di elaborazione tensoriale (TPU). La libreria Python viene spesso utilizzata per implementare l'apprendimento per rinforzo nei modelli di deep learning ed è possibile visualizzare direttamente i modelli di machine learning. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di TensorFlow:

• Architettura e framework flessibili.
• Funziona su una varietà di piattaforme di calcolo. 
• Capacità di astrazione
• Gestisce le reti neurali profonde. 

2. Pitorcia

Un'altra delle librerie Python più popolari per il deep learning è Pytorch, che è una libreria open source creata dal team di ricerca AI di Facebook nel 2016. Il nome della libreria deriva da Torch, che è un framework di deep learning scritto nel Lua linguaggio di programmazione. 

PyTorch ti consente di svolgere molte attività ed è particolarmente utile per applicazioni di deep learning come la PNL e la visione artificiale. 

Alcuni degli aspetti migliori di PyTorch includono la sua elevata velocità di esecuzione, che può raggiungere anche quando si gestiscono grafici pesanti. È anche una libreria flessibile, in grado di operare su processori semplificati o CPU e GPU. PyTorch ha potenti API che ti consentono di espandere la libreria, oltre a un toolkit in linguaggio naturale. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di PyTorch:

• Distribuzione statistica e operazioni
• Controllo sui set di dati
• Sviluppo di modelli di deep learning
• altamente flessibile

3. NumPy

Una delle altre ben note librerie Python, NumPy può essere utilizzata senza problemi per l'elaborazione di matrici e array multidimensionali di grandi dimensioni. Si basa su un ampio set di funzioni matematiche di alto livello, il che lo rende particolarmente utile per calcoli scientifici fondamentali efficienti nell'apprendimento profondo. 

Gli array NumPy richiedono un'area di archiviazione molto inferiore rispetto ad altri elenchi Python e sono più veloci e più convenienti da usare. I dati possono essere manipolati nella matrice, trasposti e rimodellati con la libreria. NumPy è un'ottima opzione per aumentare le prestazioni dei modelli di deep learning senza richiedere un lavoro troppo complesso. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di NumPy: 

• Manipolazione della forma
• Oggetto array N-dimensionale ad alte prestazioni
• Pulizia/manipolazione dei dati
• Operazioni statistiche e algebra lineare

4. Scikit-Impara

Scikit-Learn era originariamente un'estensione di terze parti della libreria SciPy, ma ora è una libreria Python autonoma su Github. Scikit-Learn include DBSCAN, potenziamento del gradiente, macchine vettoriali di supporto e foreste casuali all'interno dei metodi di classificazione, regressione e clustering.  

Uno degli aspetti più importanti di Scikit-Learn è che è facilmente interoperabile con altri stack SciPy. È anche facile da usare e coerente, facilitando la condivisione e l'utilizzo dei dati. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Scikit-learn:

• Classificazione e modellazione dei dati
• Algoritmi di apprendimento automatico end-to-end
• Pre-elaborazione dei dati
• Selezione del modello

5. SciPy

Questo ci porta a Scipy, che è una libreria gratuita e open source basata su Numpy. SciPy è una delle migliori librerie Python là fuori grazie alla sua capacità di eseguire calcoli scientifici e tecnici su grandi set di dati. È accompagnato da moduli integrati per l'ottimizzazione dell'array e l'algebra lineare. 

Il linguaggio di programmazione include tutte le funzioni di NumPy, ma le trasforma in strumenti scientifici di facile utilizzo. Viene spesso utilizzato per la manipolazione delle immagini e fornisce funzionalità di elaborazione di base per funzioni matematiche non scientifiche di alto livello. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di SciPy:

• User-friendly
• Visualizzazione e manipolazione dei dati
• Analisi scientifica e tecnica
• Calcola set di dati di grandi dimensioni

6. Pandas

Una delle librerie Python open source utilizzate principalmente nella scienza dei dati e nelle materie di deep learning è Pandas. La libreria fornisce strumenti per la manipolazione e l'analisi dei dati, utilizzati per l'analisi dei dati. La libreria si affida alle sue potenti strutture di dati per manipolare tabelle numeriche e analisi di serie temporali. 

La libreria Pandas offre un modo rapido ed efficiente per gestire ed esplorare i dati fornendo serie e dataframe, che rappresentano i dati in modo efficiente e allo stesso tempo li manipolano in modi diversi. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Panda:

• Indicizzazione dei dati
• Allineamento dei dati
• Fusione/unione di set di dati
• Manipolazione e analisi dei dati

7. MicrosoftCNTK

Un'altra libreria Python per applicazioni di deep learning è Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), precedentemente noto come Computational Network ToolKit. La libreria di deep learning open source viene utilizzata per implementare attività di deep learning e machine learning distribuite. 

CNTK consente di combinare modelli predittivi come reti neurali convoluzionali (CNN), reti neurali profonde feed-forward (DNN) e reti neurali ricorrenti (RNN) con il framework CNTK. Ciò consente l’implementazione efficace delle attività di deep learning end-to-end. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di CNTK: 

• Open-source
• Implementa attività di deep learning distribuite
• Combina modelli predittivi con il framework CNTK
• Compiti di deep learning end-to-end

8. Keras

Kears è un'altra notevole libreria Python open source utilizzata per attività di deep learning, che consente test rapidi della rete neurale profonda. Keras ti fornisce gli strumenti necessari per costruire modelli, visualizzare grafici e analizzare set di dati. Inoltre, include anche set di dati preetichettati che possono essere importati e caricati direttamente. 

La libreria Keras è spesso preferita perché modulare, estensibile e flessibile. Questo lo rende un'opzione user-friendly per i principianti. Può anche integrarsi con obiettivi, livelli, ottimizzatori e funzioni di attivazione. Keras opera in vari ambienti e può essere eseguito su CPU e GPU. Offre inoltre una delle gamme più ampie per i tipi di dati.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Keras: 

• Sviluppo di strati neurali
• Messa in comune dei dati
• Costruisce modelli di deep learning e machine learning
• Funzioni di attivazione e di costo

9. Theano

Verso la fine della nostra lista c'è Theano, una libreria Python per il calcolo numerico sviluppata appositamente per l'apprendimento automatico e le librerie profonde. Con questo strumento, otterrai definizione, ottimizzazione e valutazione efficienti di espressioni matematiche e calcoli matriciali. Tutto ciò consente a Theano di essere utilizzato per l'impiego di array dimensionali per costruire modelli di deep learning. 

Theano è utilizzato da molti sviluppatori e programmatori di deep learning grazie alla sua libreria altamente specifica. Può essere utilizzato con un'unità di elaborazione grafica (GPU) invece di un'unità di elaborazione centrale (CPU).

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Theano:

• Strumenti di validazione e unit test integrati
• Calcoli matematici ad alte prestazioni
• Valutazioni veloci e stabili
• Calcoli ad alta intensità di dati

10 MXNet

La chiusura del nostro elenco delle 10 migliori librerie Python per il deep learning è MXNet, che è un framework di deep learning open source altamente scalabile. MXNet è stato progettato per addestrare e distribuire reti neurali profonde e può addestrare i modelli in modo estremamente rapido. 

MXNet supporta molti linguaggi di programmazione, come Python, Julia, C, C++ e altri. Uno degli aspetti migliori di MXNet è che offre velocità di calcolo incredibilmente elevate e utilizzo delle risorse sulla GPU. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di MXNet:

• Altamente scalabile
• Open-source
• Addestra e distribuisci reti neurali di deep learning
• Addestra i modelli velocemente
• Elevate velocità di calcolo