10 migliori librerie Python per Machine Learning e AI

Python è cresciuto in popolarità nel corso degli anni fino a diventare uno dei linguaggi di programmazione più popolari per attività di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI). Ha sostituito molti dei linguaggi esistenti nel settore ed è più efficiente rispetto a questi linguaggi di programmazione tradizionali. Oltre a tutto ciò, i suoi comandi in stile inglese lo rendono accessibile sia ai principianti che agli esperti. 

Un'altra caratteristica fondamentale di Python che attira molti dei suoi utenti è la sua vasta collezione di librerie open source. Queste librerie possono essere utilizzate da programmatori di tutti i livelli di esperienza per attività che coinvolgono ML e AI, scienza dei dati, manipolazione di immagini e dati e molto altro. 

Perché Python per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale?

Le librerie open source di Python non sono l'unica caratteristica che lo rende favorevole per l'apprendimento automatico e le attività di intelligenza artificiale. Python è anche altamente versatile e flessibile, il che significa che può essere utilizzato anche insieme ad altri linguaggi di programmazione quando necessario. Inoltre, può funzionare su quasi tutti i sistemi operativi e le piattaforme sul mercato. 

L'implementazione di reti neurali profonde e algoritmi di apprendimento automatico può richiedere molto tempo, ma Python offre molti pacchetti che riducono questo aspetto. È anche un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti (OOP), che lo rende estremamente utile per un utilizzo e una categorizzazione efficienti dei dati. 

Un altro fattore che rende Python favorevole, soprattutto ai principianti, è la sua crescente comunità di utenti. Poiché è uno dei linguaggi di programmazione in più rapida crescita al mondo, il numero di sviluppatori e servizi di sviluppo Python è esploso. La comunità Python sta crescendo insieme al linguaggio, con membri attivi che cercano sempre di usarlo per affrontare nuovi problemi nel mondo degli affari.

Ora che sai perché Python è uno dei migliori linguaggi di programmazione, ecco le 10 migliori librerie Python per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale: 

1. NumPy

NumPy è ampiamente considerata la migliore libreria Python per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. È una libreria numerica open source che può essere utilizzata per eseguire varie operazioni matematiche su diverse matrici. NumPy è considerata una delle librerie scientifiche più utilizzate, motivo per cui molti data scientist si affidano ad essa per analizzare i dati. 

Gli array NumPy richiedono un'area di archiviazione molto inferiore rispetto ad altri elenchi Python e sono più veloci e più convenienti da usare. Puoi manipolare i dati nella matrice, trasporli e rimodellarli con NumPy. Tutto sommato, NumPy è un'ottima opzione per aumentare le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico senza richiedere un lavoro troppo complesso. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di NumPy: 

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

2. SciPy

SciPy è una libreria open source gratuita basata su NumPy. È particolarmente utile per grandi insiemi di dati, essendo in grado di eseguire calcoli scientifici e tecnici. SciPy include anche moduli integrati per l'ottimizzazione dell'array e l'algebra lineare, proprio come NumPy. 

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. 

SciPy è una delle librerie fondamentali di Python grazie al suo ruolo nell'analisi scientifica e nell'ingegneria. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di SciPy:

• Di facile utilizzo.
• Visualizzazione e manipolazione dei dati.
• Analisi scientifica e tecnica. 
• Calcola set di dati di grandi dimensioni. 

3. Theano

Una libreria Python per il calcolo numerico, Theano è stata sviluppata appositamente per l'apprendimento automatico. Consente l'ottimizzazione, la definizione e la valutazione di espressioni matematiche e calcoli matriciali. Ciò consente l'impiego di array dimensionali per costruire modelli di deep learning. 

Theano è una libreria altamente specifica ed è utilizzata principalmente da sviluppatori e programmatori di machine learning e deep learning. Supporta l'integrazione con NumPy e può essere utilizzato con un'unità di elaborazione grafica (GPU) anziché un'unità di elaborazione centrale (CPU), che si traduce in calcoli ad alta intensità di dati 140 volte più veloci. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Theano:

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

4. Pandas

Un'altra delle migliori librerie Python sul mercato è Pandas, che viene spesso utilizzata per l'apprendimento automatico. Funziona come una libreria di analisi dei dati che analizza e manipola i dati e consente agli sviluppatori di lavorare facilmente con dati multidimensionali strutturati e concetti 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. 

5. TensorFlow

Un'altra libreria Python gratuita e open source, TensorFlow è specializzata nella programmazione differenziabile. La libreria è costituita da una raccolta di strumenti e risorse che consente a principianti e professionisti di costruire modelli DL e ML, nonché reti neurali.

TensorFlow è costituito da un'architettura e un framework flessibili, che ne consentono l'esecuzione 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 ML e DL 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. 

6. Keras

Keras è una libreria Python open source finalizzata allo sviluppo e alla valutazione di reti neurali all'interno di modelli di machine learning e deep learning. È in grado di funzionare su Theano e Tensorflow, il che significa che può addestrare reti neurali con poco codice. 

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: 

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

7. PyTorch

Un'altra opzione per una libreria Python open source per l'apprendimento automatico è PyTorch, che si basa su Torch, un framework del linguaggio di programmazione C. PyTorch è una libreria di data science che può essere integrata con altre librerie Python, come NumPy. La libreria può creare grafici computazionali che possono essere modificati mentre il programma è in esecuzione. È particolarmente utile per le applicazioni ML e DL come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale.

Alcuni dei principali punti di forza 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 DL.
• Altamente flessibile. 

8. Scikit-Impara

Originariamente un'estensione di terze parti della libreria SciPy, Scikit-learn è ora una libreria Python autonoma su Github. È utilizzato da grandi aziende come Spotify e ci sono molti vantaggi nell'usarlo. Per prima cosa, è molto utile per i classici algoritmi di apprendimento automatico, come quelli per il rilevamento dello spam, il riconoscimento delle immagini, la creazione di previsioni e la segmentazione dei clienti. 

Un altro dei principali punti di forza di Scikit-learn è che è facilmente interoperabile con altri strumenti stack SciPy. Scikit-learn ha un'interazione user-friendly e coerente che semplifica 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. 

9. matplotlib

Matplotlib è un'unità di NumPy e SciPy ed è stato progettato per sostituire la necessità di utilizzare il linguaggio statistico proprietario MATLAB. La libreria completa, gratuita e open source viene utilizzata per creare visualizzazioni statiche, animate e interattive in Python. 

La libreria Python ti aiuta a comprendere i dati prima di spostarli nell'elaborazione dei dati e nel training per le attività di machine learning. Si basa sui toolkit della GUI di Python per produrre grafici e grafici con API orientate agli oggetti. Fornisce inoltre un'interfaccia simile a MATLAB in modo che un utente possa svolgere attività simili a MATLAB. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Matplotlib:

• Crea trame di qualità da pubblicazione.
• Personalizza lo stile visivo e il layout.
• Esporta in vari formati di file.
• Figure interattive che possono eseguire lo zoom, la panoramica e l'aggiornamento. 

10 Plotly

La chiusura del nostro elenco delle 10 migliori librerie Python per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale è Plotly, un'altra libreria di visualizzazione gratuita e open source. È molto popolare tra gli sviluppatori grazie ai suoi grafici di alta qualità, coinvolgenti e pronti per la pubblicazione. Alcuni dei grafici accessibili tramite Plotly includono boxplot, heatmap e grafici a bolle. 

Plotly è uno dei migliori strumenti di visualizzazione dei dati sul mercato ed è basato sul toolkit di visualizzazione D3.js, HTML e CSS. Scritto in Python, utilizza il framework Django e può aiutare a creare grafici interattivi. Funziona su diversi strumenti di analisi e visualizzazione dei dati e consente di importare facilmente i dati in un grafico. Puoi anche utilizzare Plotly per creare presentazioni e dashboard. 

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Plotly: 

• Grafici e dashboard.
• Motore di istantanee.
• Big data per Python.
• Importa facilmente i dati nei grafici.