10 Pirtûkxaneyên Python ên çêtirîn ji bo Fêrbûna Kûr

Python bi domdarî bilind dibe û dibe zimanek bernamesaziya herî bilind. Gelek sedemên vê yekê hene, di nav de karîgeriya wê ya pir bilind dema ku bi zimanên din ên sereke re were berhev kirin. Di heman demê de ew ferman û hevoksaziya mîna Englishngilîzî jî vedigire, ku ew ji bo kodkerên destpêk vebijarkek jorîn dike. 

Dibe ku xala herî mezin a firotanê ya Python pir pirtûkxaneyên wê yên çavkaniya vekirî ye ku dihêle ziman ji zanistiya daneyê heya manîpulasyona daneyê ji bo her tiştî were bikar anîn. 

Python û Fêrbûna Kûr

Fêrbûna kûr qadek fêrbûna makîneyê ye ku tê de torên neuralî yên çêkirî, ku algorîtmayên ku ji avahiya mejiyê mirovan ve hatine îlham kirin, vedihewîne. Fêrbûna kûr gelek serîlêdan heye û di gelek teknolojiyên AI-ê yên îroyîn de, wek otomobîlên xwe-ajotinê, amûrên berhevkirina nûçeyan, pêvajokirina zimanê xwezayî (NLP), arîkarên virtual, naskirina dîtbarî, û hêj bêtir tê bikar anîn. 

Di salên dawî de, Python îsbat kiriye ku ji bo fêrbûna kûr amûrek bêhempa ye. Ji ber ku kod kurt û xwendin e, ew ji bo serîlêdanên fêrbûna kûr re hevberek bêkêmasî dike. Hevoksaziya wê ya hêsan jî dihêle ku li gorî zimanên din ên bernamekirinê sepanan zûtir pêşde bibin. Sedemek din a sereke ya karanîna Python ji bo fêrbûna kûr ev e ku ziman dikare bi pergalên din ên ku di zimanên bernamesaziyê yên cihêreng de hatine kod kirin re were yek kirin. Ev yek hêsantir dike ku wê bi projeyên AI-ê yên ku bi zimanên din hatine nivîsandin re tevlihev bikin. 

Ka em ji bo fêrbûna kûr li 10 pirtûkxaneyên Python-ê yên çêtirîn binêrin: 

1. TensorFlow

TensorFlow bi berfirehî yek ji baştirîn pirtûkxaneyên Python ji bo serîlêdanên fêrbûna kûr tê hesibandin. Ji hêla Tîma Google Brain ve hatî pêşve xistin, ew cûrbecûr amûrên nerm, pirtûkxane û çavkaniyên civakê peyda dike. Destpêk û pispor dikarin TensorFlow bikar bînin da ku modelên fêrbûna kûr, û her weha torên neuralî ava bikin.

TensorFlow xwedan mîmarî û çarçoveyek ku maqûl e, dihêle ku ew li ser platformên cûda yên hesabkirinê yên wekî CPU û GPU bixebite. Bi vê gotinê re, dema ku li ser yekîneyek pêvajoyê ya tensor (TPU) tê xebitandin çêtirîn performans dike. Pirtûkxaneya Python bi gelemperî ji bo pêkanîna fêrbûna bihêzkirinê di modelên fêrbûna kûr de tê bikar anîn, û hûn dikarin rasterast modelên fêrbûna makîneyê xuyang bikin. 

Li vir çend taybetmendiyên sereke yên TensorFlow hene:

• Mîmarî û çarçoveya nerm.
• Li ser cûrbecûr platformên hesabkirinê dimeşîne. 
• şiyanên abstraction
• Torên neuralî yên kûr birêve dibe. 

2. pytorch

Yek ji pirtûkxaneyên Python-ê yên herî populer ên ji bo fêrbûna kûr Pytorch e, ku pirtûkxaneyek çavkaniyek vekirî ye ku ji hêla tîmê lêkolînê ya AI-ê ya Facebook-ê ve di sala 2016-an de hatî afirandin. Navê pirtûkxaneyê ji Torch-ê hatî girtin, ku çarçoveyek fêrbûna kûr e ku di Lua de hatî nivîsandin. zimanê bernamekirinê. 

PyTorch we dihêle ku hûn gelek karan pêk bînin, û ew bi taybetî ji bo serîlêdanên fêrbûna kûr ên mîna NLP û dîtina komputerê bikêr e. 

Hin aliyên çêtirîn ên PyTorch leza wê ya bilind a darvekirinê vedihewîne, ku ew dikare bigihîje tewra dema ku grafikên giran jî bi dest bixe. Ew di heman demê de pirtûkxaneyek maqûl e, ku karibe li ser pêvajoyên hêsan an CPU û GPU-yê bixebite. PyTorch xwedan API-yên hêzdar e ku dihêle hûn pirtûkxaneyê berfireh bikin, û hem jî amûrek zimanê xwezayî. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên PyTorch hene:

• Dabeşkirina îstatîstîkî û operasyonên
• Kontrola li ser daneyên danûstendinê
• Pêşxistina modelên fêrbûna kûr
• Pir nermik

3. numpy

Yek ji pirtûkxaneyên din ên Python-ê yên naskirî, NumPy dikare bêkêmasî ji bo pêvajoyek pir-dimensîyonel û matrixê ya mezin were bikar anîn. Ew xwe dispêre komek mezin a fonksiyonên matematîkî yên asta bilind, ku ew bi taybetî ji bo hesabên zanistî yên bingehîn ên bikêr di fêrbûna kûr de bikêr dike. 

Arrayên NumPy ji navnîşên Python-ê yên din pir hindiktir qada hilanînê hewce dike, û karanîna wan zûtir û hêsantir in. Daneyên di matrixê de têne manîpule kirin, veguheztin û bi pirtûkxaneyê re ji nû ve têne çêkirin. NumPy vebijarkek girîng e ku meriv performansa modelên fêrbûna kûr bêyî xebata pir tevlihev hewce zêde bike. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên NumPy hene: 

• Manîpulasyona şêweyê
• Tişta nîzama N-dîmensî ya bi performansa bilind
• Paqijkirina daneyan / manîpulasyon
• Operasyonên îstatîstîkî û cebraya xêzikî

4. Scikit-Fêr bibe

Scikit-Learn bi eslê xwe pêvekek sêyemîn a pirtûkxaneya SciPy bû, lê ew naha pirtûkxaneyek Python a serbixwe ye li ser Github. Scikit-Learn DBSCAN, zêdekirina gradient, makîneyên vektorê piştgirî, û daristanên rasthatî di nav rêbazên dabeşkirin, paşveçûn û komkirinê de vedihewîne.  

Yek ji hêmanên herî mezin ên Scikit-Learn ev e ku ew bi stalkên din ên SciPy re bi hêsanî ve girêdayî ye. Di heman demê de ew bikarhêner-heval û domdar e, ku parvekirin û karanîna daneyan hêsantir dike. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên Scikit-learn hene:

• Dabeşkirin û modelkirina daneyan
• Algorîtmayên fêrbûna makîneya dawî-bi-dawî
• Pêş-pêvajoya daneyan
• Hilbijartina model

5. SciPy

Ew me digihîne Scipy, ku pirtûkxaneyek belaş û çavkaniyek vekirî ye ku li ser bingeha Numpy ye. SciPy yek ji baştirîn pirtûkxaneyên Python-ê ye ku li wir heye ji ber şiyana wê ya ku li ser danûstendinên mezin hesabkirina zanistî û teknîkî pêk tîne. Ew bi modulên pêvekirî yên ji bo optimîzasyona array û cebraya xêzkirî ve tê. 

Zimanê bernamesaziyê hemî fonksiyonên NumPy-ê dihewîne, lê ew wan vediguherîne navgînên bikarhêner-heval, zanistî. Ew pir caran ji bo manîpulasyona wêneyê tê bikar anîn û ji bo fonksiyonên matematîkî yên asta bilind, ne-zanistî taybetmendiyên pêvajoyê yên bingehîn peyda dike. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên SciPy hene:

• Bikarhêner-heval
• Visualîzasyon û manîpulasyona daneyan
• Analîza zanistî û teknîkî
• Komên daneyên mezin hesab dike

6. pandas

Yek ji pirtûkxaneyên Python-ê-çavkaniya vekirî bi piranî di zanistiya daneyê û mijarên fêrbûna kûr de tê bikar anîn Pandas e. Pirtûkxane amûrên manîpulasyon û analîzkirina daneyan peyda dike, ku ji bo analîzkirina daneyan têne bikar anîn. Pirtûkxane ji bo manîpulekirina tabloyên jimareyî û analîza rêzikên demê xwe dispêre strukturên daneya hêzdar. 

Pirtûkxaneya Pandas rêgezek bilez û bikêr ji bo birêvebirin û vekolîna daneyan pêşkêşî Series û DataFrames peyda dike, ku daneyan bi bandor temsîl dikin û di heman demê de bi awayên cihêreng jî manîpule dikin. 

Li vir çend taybetmendiyên sereke yên Pandas hene:

• Indekskirina daneyan
• Lihevkirina daneyan
• Yekbûn/tevlihevkirina danehevan
• Manîpulasyon û analîzkirina daneyan

7. Microsoft CNTK

Pirtûkxaneyek din a Python-ê ji bo serîlêdanên fêrbûna kûr Microsoft CNTK (Kitê Amûrên Ragihandinê) ye, ku berê wekî ToolKita Tora Hesabkirinê tê zanîn. Pirtûkxaneya fêrbûna kûr-çavkaniya vekirî ji bo pêkanîna peywirên fêrbûna kûr û fêrbûna makîneyê ya belavkirî tê bikar anîn. 

CNTK dihêle hûn modelên pêşbînker ên mîna torên neuralî yên konvolutional (CNN), torên neuralî yên kûr (DNN), û torên neuralî yên dubare (RNN) bi çarçoweya CNTK-ê re bikin yek. Ev yek pêkanîna bi bandor a peywirên fêrbûna kûr-dawî-dawî dihêle. 

Li vir çend taybetmendiyên sereke yên CNTK hene: 

• -Avkaniya vekirî
• Karên fêrbûna kûr a belavkirî bicîh bînin
• Modelên pêşbînîkirî bi çarçoweya CNTK re tevlihev bikin
• Karên hînbûna kûr-dawî-dawî

8. Keras

Kears dîsa pirtûkxaneyek Python-a çavkaniya vekirî ya din e ku ji bo peywirên fêrbûna kûr tê bikar anîn, ku destûrê dide ceribandina bilez a tora neuralî ya kûr. Keras ji we re amûrên ku ji bo avakirina modelan, dîtina grafiyan, û analîzkirina daneyan hewce ne peyda dike. Li ser vê yekê, ew di heman demê de danehevên pêş-labelkirî yên ku dikarin rasterast werin import û barkirin jî vedihewîne. 

Pirtûkxaneya Keras bi gelemperî ji ber ku ew modular, berfireh û maqûl e tê tercîh kirin. Ev ji bo destpêkek vebijarkek bikarhêner-heval e. Di heman demê de ew dikare bi armanc, qat, optimîzator, û fonksiyonên aktîfkirinê re jî bike yek. Keras di hawîrdorên cihêreng de dixebite û dikare li ser CPU û GPU-yê bixebite. Di heman demê de ji bo celebên daneyê yek ji rêzikên herî berfireh pêşkêşî dike.

Li vir çend taybetmendiyên sereke yên Keras hene: 

• Pêşxistina qatên neuralî
• Kombûna daneyan
• Modelên fêrbûna kûr û fêrbûna makîneyê ava dike
• Çalakkirin û fonksiyonên lêçûn

9. Theano

Nêzîkî dawiya navnîşa me Theano ye, pirtûkxaneyek Python a hesabkirinê ya ku bi taybetî ji bo fêrbûna makîneyê û pirtûkxaneyên kûr hatî pêşve xistin. Bi vê amûrê re, hûn ê bigihîjin pênase, xweşbînkirin, û nirxandina vegotinên matematîkî û hesabên matrixê. Hemî ev dihêle ku Theano ji bo karanîna rêzikên pîvanê were bikar anîn da ku modelên fêrbûna kûr ava bike. 

Theano ji hêla gelek pêşdebir û bernamesazên fêrbûna kûr ve tê bikar anîn ji ber ku ew pirtûkxaneyek pir taybetî ye. Ew dikare li şûna yekîneyek pêvajoyek navendî (CPU) bi yekîneyek pêvajoyek grafîkî (GPU) re were bikar anîn.

Li vir çend taybetmendiyên sereke yên Theano hene:

• Amûrên verastkirin û ceribandina yekîneyê ya çêkirî
• Hesabên matematîkî yên bi performansa bilind
• Nirxandinên bi lez û bi îstîqrar
• Hesabên data-dijwar

10. MX Net

Girtina navnîşa me ya 10 pirtûkxaneyên Python-ê yên çêtirîn ên ji bo fêrbûna kûr MXNet e, ku çarçoveyek fêrbûna kûr-çavkaniya vekirî ya pir berbelav e. MXNet ji bo perwerdekirin û bicihkirina torên neuralî yên kûr hate sêwirandin, û ew dikare modelan pir zû perwerde bike. 

MXNet gelek zimanên bernamekirinê piştgirî dike, wek Python, Julia, C, C++, û hêj bêtir. Yek ji hêmanên çêtirîn ên MXNet ev e ku ew leza hejmartina bêbawer û karanîna çavkaniyê li ser GPU pêşkêşî dike. 

Li vir hin taybetmendiyên sereke yên MXNet hene:

• Pir-scalable
• -Avkaniya vekirî
• Torên neuralî yên fêrbûna kûr perwerde bikin û bicîh bikin
• Modelên trênan bi lez
• Leza hesabkirina bilez