10 labākās Python bibliotēkas mašīnmācībai un AI

Python popularitāte gadu gaitā ir kļuvusi par vienu no populārākajām programmēšanas valodām mašīnmācības (ML) un mākslīgā intelekta (AI) uzdevumiem. Tā ir aizstājusi daudzas no nozarē esošajām valodām, un tā ir efektīvāka, salīdzinot ar šīm galvenajām programmēšanas valodām. Turklāt tās angļu valodas komandas padara to pieejamu gan iesācējiem, gan ekspertiem. 

Vēl viena būtiska Python iezīme, kas piesaista daudzus tā lietotājus, ir tā plašā atvērtā pirmkoda bibliotēku kolekcija. Šīs bibliotēkas var izmantot visu līmeņu programmētāji, lai veiktu uzdevumus, kas saistīti ar ML un AI, datu zinātni, attēlu un datu manipulācijām un daudz ko citu. 

Kāpēc Python mašīnmācībai un AI?

Python atvērtā pirmkoda bibliotēkas nav vienīgā funkcija, kas padara to par labvēlīgu mašīnmācībai un AI uzdevumiem. Python ir arī ļoti daudzpusīgs un elastīgs, kas nozīmē, ka vajadzības gadījumā to var izmantot arī kopā ar citām programmēšanas valodām. Turklāt tas var darboties gandrīz visās tirgū esošajās operētājsistēmās un platformās. 

Dziļo neironu tīklu un mašīnmācīšanās algoritmu ieviešana var būt ļoti laikietilpīga, taču Python piedāvā daudzas pakotnes, kas to samazina. Tā ir arī objektorientētās programmēšanas (OOP) valoda, kas padara to ļoti noderīgu efektīvai datu izmantošanai un kategorizēšanai. 

Vēl viens faktors, kas padara Python labvēlīgu, īpaši iesācējiem, ir tā augošā lietotāju kopiena. Tā kā tā ir viena no visstraujāk augošajām programmēšanas valodām pasaulē, Python izstrādātāju un izstrādes pakalpojumu skaits ir strauji pieaudzis. Python kopiena aug līdz ar valodu, un aktīvie dalībnieki vienmēr vēlas to izmantot, lai risinātu jaunas problēmas biznesā.

Tagad, kad jūs zināt, kāpēc Python ir viena no populārākajām programmēšanas valodām, šeit ir 10 labākās Python bibliotēkas mašīnmācībai un AI: 

1. nejutīgs

NumPy tiek plaši uzskatīts par labāko Python bibliotēku mašīnmācībai un AI. Tā ir atvērtā koda ciparu bibliotēka, ko var izmantot, lai veiktu dažādas matemātiskas darbības ar dažādām matricām. NumPy tiek uzskatīta par vienu no visvairāk izmantotajām zinātniskajām bibliotēkām, tāpēc daudzi datu zinātnieki paļaujas uz to, lai analizētu datus. 

NumPy masīviem ir nepieciešams daudz mazāk krātuves vietas nekā citiem Python sarakstiem, un tie ir ātrāki un ērtāk lietojami. Varat manipulēt ar datiem matricā, transponēt tos un pārveidot tos, izmantojot NumPy. Kopumā NumPy ir lieliska iespēja palielināt mašīnmācīšanās modeļu veiktspēju bez pārāk sarežģīta darba. 

Šeit ir dažas no galvenajām NumPy funkcijām: 

• Augstas veiktspējas N-dimensiju masīva objekts.
• Formu manipulācijas.
• Datu tīrīšana/manipulācija.
• Statistiskās operācijas un lineārā algebra.

2. SciPy

SciPy ir bezmaksas atvērtā pirmkoda bibliotēka, kuras pamatā ir NumPy. Tas ir īpaši noderīgi lielām datu kopām, kas spēj veikt zinātnisku un tehnisku skaitļošanu. SciPy ir aprīkots arī ar iegultiem moduļiem masīva optimizācijai un lineārajai algebrai, tāpat kā NumPy. 

Programmēšanas valoda ietver visas NumPy funkcijas, taču tā pārvērš tās par lietotājam draudzīgiem, zinātniskiem rīkiem. To bieži izmanto attēlu manipulācijām un nodrošina pamata apstrādes funkcijas augsta līmeņa, nezinātniskām matemātiskām funkcijām. 

SciPy ir viena no Python bibliotēkām, pateicoties tās lomai zinātniskajā analīzē un inženierijā. 

Šeit ir dažas no galvenajām SciPy funkcijām:

• Lietotāju draudzīgs.
• Datu vizualizācija un manipulācijas.
• Zinātniskā un tehniskā analīze. 
• Aprēķina lielas datu kopas. 

3. Theano

Skaitlisko aprēķinu Python bibliotēka Theano tika izstrādāta īpaši mašīnmācībai. Tas ļauj optimizēt, definēt un novērtēt matemātiskās izteiksmes un matricas aprēķinus. Tas ļauj izmantot dimensiju masīvus, lai izveidotu dziļas mācīšanās modeļus. 

Theano ir ļoti specifiska bibliotēka, un to galvenokārt izmanto mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās izstrādātāji un programmētāji. Tā atbalsta integrāciju ar NumPy, un to var izmantot kopā ar grafikas apstrādes bloku (GPU), nevis centrālo procesoru (CPU), kas nodrošina datu ietilpīgus aprēķinus 140 reizes ātrāk. 

Šeit ir dažas no galvenajām Theano funkcijām:

• Iebūvēti validācijas un vienību testēšanas rīki.
• Ātri un stabili novērtējumi.
• Datu ietilpīgi aprēķini.
• Augstas veiktspējas matemātiskie aprēķini.

4. Pandas

Vēl viena populārākā Python bibliotēka tirgū ir Pandas, ko bieži izmanto mašīnmācībām. Tā darbojas kā datu analīzes bibliotēka, kas analizē un manipulē ar datiem, un ļauj izstrādātājiem viegli strādāt ar strukturētiem daudzdimensionāliem datiem un laikrindu koncepcijām. 

Pandas bibliotēka piedāvā ātru un efektīvu veidu, kā pārvaldīt un izpētīt datus, nodrošinot sērijas un datu rāmjus, kas efektīvi attēlo datus, vienlaikus arī manipulējot ar tiem dažādos veidos. 

Šeit ir dažas no galvenajām Pandas funkcijām:

• Datu indeksēšana.
• Datu saskaņošana
• Datu kopu sapludināšana/savienošana.
• Datu manipulācijas un analīze. 

5. TensorFlow

Vēl viena bezmaksas un atvērtā koda Python bibliotēka TensorFlow specializējas diferencējamā programmēšanā. Bibliotēka sastāv no rīku un resursu kolekcijas, kas ļauj iesācējiem un profesionāļiem izveidot DL un ML modeļus, kā arī neironu tīklus.

TensorFlow sastāv no elastīgas arhitektūras un ietvara, kas ļauj tai darboties dažādās skaitļošanas platformās, piemēram, CPU un GPU. Ņemot to vērā, tas vislabāk darbojas, ja tiek darbināts ar tenzora apstrādes vienību (TPU). Python bibliotēka bieži tiek izmantota, lai ieviestu pastiprināšanas mācīšanos ML un DL modeļos, un jūs varat tieši vizualizēt mašīnmācīšanās modeļus. 

Šeit ir dažas no galvenajām TensorFlow funkcijām: 

• Elastīga arhitektūra un ietvars.
• Darbojas dažādās skaitļošanas platformās. 
• Abstrakcijas iespējas
• Pārvalda dziļos neironu tīklus. 

6. Keras

Keras ir atvērtā pirmkoda Python bibliotēka, kuras mērķis ir attīstīt un novērtēt neironu tīklus mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās modeļos. Tas spēj darboties virs Theano un Tensorflow, kas nozīmē, ka tas var apmācīt neironu tīklus ar nelielu kodu. 

Keras bibliotēkai bieži tiek dota priekšroka, jo tā ir modulāra, paplašināma un elastīga. Tas padara to par lietotājam draudzīgu iespēju iesācējiem. To var arī integrēt ar mērķiem, slāņiem, optimizētājiem un aktivizācijas funkcijām. Keras darbojas dažādās vidēs un var darboties ar CPU un GPU. Tas piedāvā arī vienu no plašākajiem datu tipu diapazoniem.

Šeit ir dažas no galvenajām Keras funkcijām: 

• Datu apvienošana.
• Neironu slāņu attīstība.
• Veido dziļās mācīšanās un mašīnmācīšanās modeļus.
• Aktivizācijas un izmaksu funkcijas. 

7. PyTorch

Vēl viena iespēja atvērtā pirmkoda mašīnmācības Python bibliotēkai ir PyTorch, kuras pamatā ir Torch, C programmēšanas valodas ietvars. PyTorch ir datu zinātnes bibliotēka, ko var integrēt ar citām Python bibliotēkām, piemēram, NumPy. Bibliotēka var izveidot skaitļošanas grafikus, kurus var mainīt programmas darbības laikā. Tas ir īpaši noderīgi ML un DL lietojumprogrammām, piemēram, dabiskās valodas apstrādei (NLP) un datora redzei.

Daži no PyTorch galvenajiem pārdošanas punktiem ir tā lielais izpildes ātrums, ko tas var sasniegt pat apstrādājot smagus grafikus. Tā ir arī elastīga bibliotēka, kas spēj darboties ar vienkāršotiem procesoriem vai CPU un GPU. PyTorch ir jaudīgas API, kas ļauj paplašināt bibliotēku, kā arī dabiskās valodas rīku komplekts. 

Šeit ir dažas no galvenajām PyTorch funkcijām:

• Statistiskais sadalījums un operācijas.
• Datu kopu kontrole.
• DL modeļu izstrāde.
• Ļoti elastīgs. 

8. scikit-mācīties

Sākotnēji SciPy bibliotēkas trešās puses paplašinājums, Scikit-learn tagad ir atsevišķa Python bibliotēka vietnē Github. To izmanto lielie uzņēmumi, piemēram, Spotify, un tā izmantošanai ir daudz priekšrocību. Pirmkārt, tas ir ļoti noderīgs klasiskajiem mašīnmācīšanās algoritmiem, piemēram, surogātpasta noteikšanai, attēlu atpazīšanai, prognožu veidošanai un klientu segmentēšanai. 

Vēl viens no galvenajiem Scikit-learn pārdošanas punktiem ir tas, ka tas ir viegli sadarbojams ar citiem SciPy steka rīkiem. Scikit-learn ir lietotājam draudzīga un konsekventa mijiedarbība, kas atvieglo datu kopīgošanu un izmantošanu. 

Šeit ir dažas no galvenajām Scikit-learn funkcijām:

• Datu klasifikācija un modelēšana.
• Pilnīgi mašīnmācīšanās algoritmi.
• Datu pirmapstrāde.
• Modeļa izvēle. 

9. matplotlib

Matplotlib ir NumPy un SciPy vienotība, un tā tika izstrādāta, lai aizstātu nepieciešamību izmantot patentētu MATLAB statistikas valodu. Visaptverošā, bezmaksas un atvērtā pirmkoda bibliotēka tiek izmantota, lai programmā Python izveidotu statiskas, animētas un interaktīvas vizualizācijas. 

Python bibliotēka palīdz izprast datus pirms to pārvietošanas uz datu apstrādi un apmācību mašīnmācīšanās uzdevumiem. Tas paļaujas uz Python GUI rīku komplektiem, lai izveidotu diagrammas un grafikus ar objektu orientētām API. Tas nodrošina arī MATLAB līdzīgu saskarni, lai lietotājs varētu veikt līdzīgus uzdevumus kā MATLAB. 

Šeit ir dažas no galvenajām Matplotlib funkcijām:

• Izveidojiet publikācijas kvalitātes sižetus.
• Pielāgojiet vizuālo stilu un izkārtojumu.
• Eksportēt uz dažādiem failu formātiem.
• Interaktīvas figūriņas, kuras var tuvināt, panoramēt un atjaunināt. 

10. Plānoti

Noslēdzot mūsu 10 labāko Python bibliotēku sarakstu mašīnmācībai un AI, ir Plotly, kas ir vēl viena bezmaksas un atvērtā koda vizualizācijas bibliotēka. Tas ir ļoti populārs izstrādātāju vidū, pateicoties tās augstas kvalitātes, visaptverošajām un publicēšanai sagatavotajām diagrammām. Dažas diagrammas, kurām var piekļūt, izmantojot Plotly, ietver lodziņus, siltuma kartes un burbuļu diagrammas. 

Plotly ir viens no labākajiem datu vizualizācijas rīkiem tirgū, un tas ir balstīts uz D3.js, HTML un CSS vizualizācijas rīkkopu. Rakstīts Python, tas izmanto Django sistēmu un var palīdzēt izveidot interaktīvas diagrammas. Tas darbojas ar dažādiem datu analīzes un vizualizācijas rīkiem un ļauj viegli importēt datus diagrammā. Varat arī izmantot Plotly, lai izveidotu slaidu komplektus un informācijas paneļus. 

Šeit ir dažas no galvenajām Plotly iezīmēm: 

• Diagrammas un informācijas paneļi.
• Momentuzņēmuma dzinējs.
• Lieli dati par Python.
• Viegli importējiet datus diagrammās.