10 geriausių Python bibliotekų, skirtų giliam mokymuisi

Python nuolat auga ir tapo geriausia programavimo kalba. Tam yra daug priežasčių, įskaitant ypač didelį efektyvumą, palyginti su kitomis pagrindinėmis kalbomis. Jame taip pat yra anglų kalbos komandų ir sintaksės, todėl tai yra geriausias pasirinkimas pradedantiesiems programuotojams. 

Bene didžiausias „Python“ pardavimo taškas yra didžiulis atvirojo kodo bibliotekų kiekis, leidžiantis kalbą naudoti viskam – nuo ​​duomenų mokslo iki duomenų manipuliavimo. 

Python ir gilus mokymasis

Gilus mokymasis yra mašininio mokymosi polaukis, apimantis dirbtinius neuroninius tinklus, kurie yra žmogaus smegenų struktūros įkvėpti algoritmai. Gilus mokymasis turi daug programų ir yra naudojamas daugelyje šiuolaikinių AI technologijų, tokių kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai, naujienų kaupimo įrankiai, natūralios kalbos apdorojimas (NLP), virtualūs asistentai, vizualinis atpažinimas ir daug daugiau. 

Pastaraisiais metais Python pasirodė esąs neįtikėtinas gilaus mokymosi įrankis. Kadangi kodas yra glaustas ir įskaitomas, jis puikiai tinka gilaus mokymosi programoms. Jo paprasta sintaksė taip pat leidžia greičiau kurti programas, palyginti su kitomis programavimo kalbomis. Kita pagrindinė Python naudojimo giliajam mokymuisi priežastis yra ta, kad kalba gali būti integruota su kitomis sistemomis, užkoduotomis skirtingomis programavimo kalbomis. Tai leidžia lengviau derinti jį su AI projektais, parašytais kitomis kalbomis. 

Pažvelkime į 10 geriausių Python bibliotekų, skirtų giliam mokymuisi: 

1. TensorFlow

TensorFlow yra plačiai laikoma viena geriausių Python bibliotekų, skirtų gilaus mokymosi programoms. Sukurta Google Brain komandos, ji suteikia platų lanksčių įrankių, bibliotekų ir bendruomenės išteklių pasirinkimą. Pradedantieji ir profesionalai gali naudoti „TensorFlow“, kurdami gilaus mokymosi modelius, taip pat neuroninius tinklus.

TensorFlow turi lanksčią architektūrą ir sistemą, leidžiančią veikti įvairiose skaičiavimo platformose, pvz., CPU ir GPU. Atsižvelgiant į tai, jis geriausiai veikia, kai naudojamas tenzoriaus apdorojimo bloke (TPU). Python biblioteka dažnai naudojama tobulinant mokymąsi gilaus mokymosi modeliuose, ir jūs galite tiesiogiai vizualizuoti mašininio mokymosi modelius. 

Štai keletas pagrindinių „TensorFlow“ funkcijų:

• Lanksti architektūra ir karkasas.
• Veikia įvairiose skaičiavimo platformose. 
• Abstrakcijos galimybės
• Valdo giluminius neuroninius tinklus. 

2. Pytorchas

Kita viena iš populiariausių „Python“ bibliotekų, skirtų giliajam mokymuisi, yra „Pytorch“, kuri yra atvirojo kodo biblioteka, kurią 2016 m. sukūrė „Facebook“ AI tyrimų komanda. Bibliotekos pavadinimas kilęs iš Torch, kuris yra gilaus mokymosi sistema, parašyta Lua. programavimo kalba. 

„PyTorch“ leidžia atlikti daugybę užduočių ir ypač naudinga gilaus mokymosi programoms, tokioms kaip NLP ir kompiuterinė vizija. 

Kai kurie iš geriausių PyTorch aspektų yra didelis vykdymo greitis, kurį jis gali pasiekti net tvarkydamas sunkius grafikus. Tai taip pat lanksti biblioteka, galinti veikti supaprastintuose procesoriuose arba CPU ir GPU. PyTorch turi galingas API, kurios leidžia išplėsti biblioteką, taip pat natūralios kalbos įrankių rinkinį. 

Štai keletas pagrindinių PyTorch funkcijų:

• Statistinis skirstymas ir operacijos
• Duomenų rinkinių valdymas
• Giluminio mokymosi modelių kūrimas
• Labai lankstus

3. „NumPy“

Viena iš kitų gerai žinomų „Python“ bibliotekų, „NumPy“, gali būti sklandžiai naudojama dideliam kelių dimensijų masyvo ir matricos apdorojimui. Jis remiasi dideliu aukšto lygio matematinių funkcijų rinkiniu, todėl jis ypač naudingas atliekant efektyvius fundamentinius mokslinius skaičiavimus gilaus mokymosi metu. 

„NumPy“ masyvams reikia daug mažiau saugyklos vietos nei kitiems „Python“ sąrašams, jie yra greitesni ir patogesni naudoti. Duomenis galima manipuliuoti matricoje, perkelti ir pertvarkyti naudojant biblioteką. NumPy yra puiki galimybė padidinti giluminio mokymosi modelių našumą be per daug sudėtingo darbo. 

Štai keletas pagrindinių „NumPy“ funkcijų: 

• Formos manipuliavimas
• Didelio našumo N matmenų masyvo objektas
• Duomenų valymas/manipuliavimas
• Statistinės operacijos ir tiesinė algebra

4. „Scikit-Learn“

„Scikit-Learn“ iš pradžių buvo trečiosios šalies „SciPy“ bibliotekos plėtinys, tačiau dabar tai yra atskira „Python“ biblioteka „Github“. Scikit-Learn apima DBSCAN, gradiento didinimą, paramos vektorių mašinas ir atsitiktinius miškus pagal klasifikavimo, regresijos ir grupavimo metodus.  

Vienas didžiausių „Scikit-Learn“ aspektų yra tai, kad jis lengvai suderinamas su kitais „SciPy“ stekiniais. Jis taip pat yra patogus ir nuoseklus, todėl lengviau dalytis ir naudoti duomenis. 

Štai keletas pagrindinių „Scikit-learn“ funkcijų:

• Duomenų klasifikavimas ir modeliavimas
• Mašininio mokymosi algoritmai nuo galo iki galo
• Išankstinis duomenų apdorojimas
• Modelio pasirinkimas

5. SciPy

Tai veda prie „Scipy“, kuri yra nemokama atvirojo kodo biblioteka, pagrįsta „Numpy“. „SciPy“ yra viena geriausių „Python“ bibliotekų, nes ji gali atlikti mokslinius ir techninius skaičiavimus dideliuose duomenų rinkiniuose. Prie jo pridedami įterptieji moduliai, skirti masyvo optimizavimui ir tiesinei algebrai. 

Programavimo kalba apima visas „NumPy“ funkcijas, tačiau ji paverčia jas patogiais moksliniais įrankiais. Jis dažnai naudojamas vaizdo manipuliavimui ir suteikia pagrindines apdorojimo funkcijas aukšto lygio, nemokslinėms matematinėms funkcijoms. 

Štai keletas pagrindinių „SciPy“ funkcijų:

• Draugiškas vartotojui
• Duomenų vizualizavimas ir manipuliavimas
• Mokslinė ir techninė analizė
• Apskaičiuoja didelius duomenų rinkinius

6. Pandas

Viena iš atvirojo kodo Python bibliotekų, daugiausia naudojamų duomenų mokslo ir giluminio mokymosi dalykuose, yra Pandas. Bibliotekoje yra duomenų apdorojimo ir analizės įrankiai, kurie naudojami duomenims analizuoti. Biblioteka remiasi savo galingomis duomenų struktūromis manipuliuoti skaitinėmis lentelėmis ir laiko eilučių analize. 

„Pandas“ biblioteka siūlo greitą ir efektyvų būdą valdyti ir tyrinėti duomenis, pateikdama serijas ir duomenų rėmelius, kurie efektyviai atvaizduoja duomenis, kartu jais manipuliuodami įvairiais būdais. 

Štai keletas pagrindinių „Panda“ savybių:

• Duomenų indeksavimas
• Duomenų derinimas
• Duomenų rinkinių sujungimas / sujungimas
• Duomenų apdorojimas ir analizė

7. „Microsoft CNTK“

Kita „Python“ biblioteka, skirta gilaus mokymosi programoms, yra „Microsoft CNTK“ (Cognitive Toolkit), kuri anksčiau buvo žinoma kaip „Computational Network ToolKit“. Atvirojo kodo gilaus mokymosi biblioteka naudojama paskirstytojo gilaus mokymosi ir mašininio mokymosi užduotims įgyvendinti. 

CNTK leidžia derinti nuspėjamuosius modelius, tokius kaip konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN), giluminiai neuroniniai tinklai (DNN) ir pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN), su CNTK sistema. Tai leidžia efektyviai įgyvendinti giluminio mokymosi užduotis iki galo. 

Štai keletas pagrindinių CNTK funkcijų: 

• Atviro kodo
• Įgyvendinkite paskirstytas giluminio mokymosi užduotis
• Sujunkite nuspėjamuosius modelius su CNTK sistema
• Giluminio mokymosi užduotys nuo galo iki galo

8. Keras

„Kears“ yra dar viena pastebima atvirojo kodo „Python“ biblioteka, naudojama gilaus mokymosi užduotims atlikti, leidžianti greitai atlikti giluminio neuroninio tinklo testavimą. „Keras“ suteikia jums įrankius, reikalingus modeliams kurti, diagramoms vizualizuoti ir duomenų rinkiniams analizuoti. Be to, jame taip pat yra iš anksto pažymėti duomenų rinkiniai, kuriuos galima tiesiogiai importuoti ir įkelti. 

Keras biblioteka dažnai teikiama pirmenybė, nes ji yra modulinė, išplečiama ir lanksti. Dėl to tai yra patogus pasirinkimas pradedantiesiems. Jis taip pat gali būti integruotas su tikslais, sluoksniais, optimizatoriais ir aktyvinimo funkcijomis. „Keras“ veikia įvairiose aplinkose ir gali veikti su CPU ir GPU. Jis taip pat siūlo vieną iš plačiausių duomenų tipų diapazonų.

Štai keletas pagrindinių „Keras“ savybių: 

• Neuroninių sluoksnių vystymasis
• Duomenų telkimas
• Kuria gilaus mokymosi ir mašininio mokymosi modelius
• Aktyvinimo ir išlaidų funkcijos

9. Theano

Mūsų sąrašo pabaigoje yra Theano, skaitmeninio skaičiavimo Python biblioteka, specialiai sukurta mašininiam mokymuisi ir giliosioms bibliotekoms. Su šiuo įrankiu pasieksite efektyvų matematinių išraiškų ir matricų skaičiavimų apibrėžimą, optimizavimą ir įvertinimą. Visa tai leidžia Theano naudoti matmenų matricoms kurti gilaus mokymosi modelius. 

„Theano“ naudoja daug gilaus mokymosi kūrėjų ir programuotojų, nes tai labai specifinė biblioteka. Jis gali būti naudojamas su grafikos apdorojimo bloku (GPU), o ne su centriniu procesoriaus bloku (CPU).

Štai keletas pagrindinių Theano savybių:

• Integruoti patvirtinimo ir vienetų testavimo įrankiai
• Didelio našumo matematiniai skaičiavimai
• Greiti ir stabilūs vertinimai
• Daug duomenų reikalaujantys skaičiavimai

10. MX tinklas

10 geriausių Python bibliotekų, skirtų giliajam mokymuisi, sąrašo pabaiga yra MXNet, kuris yra labai keičiamo dydžio atvirojo kodo gilaus mokymosi sistema. MXNet buvo sukurtas mokyti ir diegti giliuosius neuroninius tinklus ir gali itin greitai treniruoti modelius. 

MXNet palaiko daugybę programavimo kalbų, tokių kaip Python, Julia, C, C++ ir kt. Vienas iš geriausių MXNet aspektų yra tai, kad jis siūlo neįtikėtinai greitą skaičiavimo greitį ir išteklių panaudojimą GPU. 

Štai keletas pagrindinių MXNet funkcijų:

• Labai keičiamas
• Atviro kodo
• Mokykite ir diegkite gilaus mokymosi neuroninius tinklus
• Greitai traukinių modelius
• Greitas skaičiavimo greitis