10 geriausių Python bibliotekų, skirtų mašininiam mokymuisi ir dirbtiniam intelektui

Per daugelį metų Python populiarumas išaugo ir tapo viena populiariausių programavimo kalbų, skirtų mašininiam mokymuisi (ML) ir dirbtinio intelekto (AI) užduotims. Jis pakeitė daugelį esamų kalbų pramonėje ir yra efektyvesnis, palyginti su šiomis pagrindinėmis programavimo kalbomis. Be viso to, jo anglų kalbos komandos daro jį prieinamą pradedantiesiems ir ekspertams. 

Kita pagrindinė „Python“ savybė, kuri traukia daugelį jos vartotojų, yra didžiulė atvirojo kodo bibliotekų kolekcija. Šias bibliotekas gali naudoti visų lygių programuotojai, atliekantys užduotis, susijusias su ML ir AI, duomenų mokslu, vaizdų ir duomenų manipuliavimu ir dar daugiau. 

Kodėl Python skirtas mašininiam mokymuisi ir AI?

Python atvirojo kodo bibliotekos nėra vienintelė funkcija, dėl kurios ji yra palanki mašininiam mokymuisi ir AI užduotims. „Python“ taip pat yra labai universalus ir lankstus, o tai reiškia, kad prireikus jį galima naudoti kartu su kitomis programavimo kalbomis. Be to, jis gali veikti beveik visose OS ir platformose rinkoje. 

Giliųjų neuroninių tinklų ir mašininio mokymosi algoritmų diegimas gali užtrukti labai daug laiko, tačiau „Python“ siūlo daugybę paketų, kurie tai sumažina. Tai taip pat yra objektinio programavimo (OOP) kalba, todėl ji itin naudinga efektyviam duomenų naudojimui ir skirstymui į kategorijas. 

Kitas veiksnys, dėl kurio Python yra palankus, ypač pradedantiesiems, yra auganti vartotojų bendruomenė. Kadangi tai yra viena greičiausiai augančių programavimo kalbų pasaulyje, Python kūrėjų ir kūrimo paslaugų skaičius išaugo. Python bendruomenė auga kartu su kalba, o aktyvūs nariai visada nori ją naudoti spręsdami naujas verslo problemas.

Dabar, kai žinote, kodėl „Python“ yra viena geriausių programavimo kalbų, čia yra 10 geriausių „python“ bibliotekų, skirtų mašininiam mokymuisi ir AI: 

1. „NumPy“

NumPy yra plačiai vertinama kaip geriausia Python biblioteka mašininiam mokymuisi ir AI. Tai atvirojo kodo skaitmeninė biblioteka, kurią galima naudoti atliekant įvairias matematines operacijas su skirtingomis matricomis. NumPy yra laikoma viena iš dažniausiai naudojamų mokslinių bibliotekų, todėl daugelis duomenų mokslininkų ja naudojasi analizuodami duomenis. 

„NumPy“ masyvams reikia daug mažiau saugyklos vietos nei kitiems „Python“ sąrašams, be to, jie yra greitesni ir patogesni naudoti. Galite manipuliuoti matricoje esančiais duomenimis, juos perkelti ir pertvarkyti naudodami NumPy. Apskritai, „NumPy“ yra puiki galimybė padidinti mašininio mokymosi modelių našumą be per daug sudėtingo darbo. 

Štai keletas pagrindinių „NumPy“ funkcijų: 

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

2. SciPy

SciPy yra nemokama atvirojo kodo biblioteka, pagrįsta NumPy. Tai ypač naudinga dideliems duomenų rinkiniams, galintiems atlikti mokslinius ir techninius skaičiavimus. „SciPy“ taip pat yra su įterptais moduliais masyvo optimizavimui ir linijinei algebrai, kaip ir „NumPy“. 

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. 

SciPy yra viena iš pagrindinių Python bibliotekų dėl savo vaidmens mokslinėje analizėje ir inžinerijoje. 

Štai keletas pagrindinių „SciPy“ funkcijų:

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

3. Theano

Skaitmeninio skaičiavimo Python biblioteka Theano buvo sukurta specialiai mašininiam mokymuisi. Tai leidžia optimizuoti, apibrėžti ir įvertinti matematines išraiškas ir matricų skaičiavimus. Tai leidžia naudoti matmenų matricas kuriant gilaus mokymosi modelius. 

„Theano“ yra labai specifinė biblioteka, kurią dažniausiai naudoja mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi kūrėjai bei programuotojai. Jis palaiko integraciją su NumPy ir gali būti naudojamas su grafikos apdorojimo bloku (GPU), o ne centriniu procesoriaus bloku (CPU), todėl 140 kartų greičiau atliekami daug duomenų reikalaujantys skaičiavimai. 

Štai keletas pagrindinių Theano savybių:

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

4. Pandas

Kita populiariausia Python biblioteka rinkoje yra Pandas, kuri dažnai naudojama mašininiam mokymuisi. Ji veikia kaip duomenų analizės biblioteka, kuri analizuoja duomenis ir jais manipuliuoja, ir leidžia kūrėjams lengvai dirbti su struktūrizuotais daugiamačiais duomenimis ir laiko eilučių koncepcijomis. 

„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 manipuliavimas ir analizė. 

5. TensorFlow

Kita nemokama atvirojo kodo „Python“ biblioteka „TensorFlow“ specializuojasi diferencijuotame programavime. Biblioteką sudaro įrankių ir išteklių rinkinys, leidžiantis pradedantiesiems ir profesionalams kurti DL ir ML modelius, taip pat neuroninius tinklus.

„TensorFlow“ sudaro lanksti architektūra ir sistema, leidžianti 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 ML ir DL 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. 

6. Keras

„Keras“ yra atvirojo kodo „Python“ biblioteka, skirta neuroniniams tinklams kurti ir vertinti naudojant mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi modelius. Jis gali veikti naudojant Theano ir Tensorflow, o tai reiškia, kad jis gali treniruoti neuroninius tinklus su nedideliu kodu. 

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: 

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

7. „PyTorch“

Dar vienas atvirojo kodo mašininio mokymosi Python bibliotekos variantas yra PyTorch, pagrįsta Torch, C programavimo kalbos sistema. PyTorch yra duomenų mokslo biblioteka, kurią galima integruoti su kitomis Python bibliotekomis, tokiomis kaip NumPy. Biblioteka gali sukurti skaičiavimo grafikus, kurias galima keisti programai veikiant. Tai ypač naudinga ML ir DL programoms, tokioms kaip natūralios kalbos apdorojimas (NLP) ir kompiuterinis matymas.

Kai kurie pagrindiniai PyTorch pardavimo taškai 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.
• DL modelių kūrimas.
• Labai lankstus. 

8. „Scikit-Learn“

Iš pradžių trečiosios šalies „SciPy“ bibliotekos plėtinys, „Scikit-learn“ dabar yra atskira „Python“ biblioteka „Github“. Jį naudoja didelės įmonės, tokios kaip „Spotify“, ir jos naudojimas turi daug privalumų. Pirma, tai labai naudinga naudojant klasikinius mašininio mokymosi algoritmus, tokius kaip šlamšto aptikimas, vaizdų atpažinimas, numatymas ir klientų segmentavimas. 

Kitas vienas iš pagrindinių „Scikit-learn“ pardavimo taškų yra tai, kad jis yra lengvai suderinamas su kitais „SciPy“ kamino įrankiais. Scikit-learn turi patogią ir nuoseklią sąveiką, kuri leidžia lengvai dalytis duomenimis ir juos naudoti. 

Štai keletas pagrindinių „Scikit-learn“ funkcijų:

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

9. matplotlib

„Matplotlib“ yra „NumPy“ ir „SciPy“ vienybė, kuri buvo sukurta siekiant pakeisti poreikį naudoti patentuotą MATLAB statistinę kalbą. Išsami, nemokama ir atvirojo kodo biblioteka naudojama statinėms, animacinėms ir interaktyvioms „Python“ vizualizācijām kurti. 

Python biblioteka padeda suprasti duomenis prieš perkeliant juos į duomenų apdorojimą ir mokymą mašininio mokymosi užduotims atlikti. Jis remiasi Python GUI įrankių rinkiniais, kad sukurtų brėžinius ir grafikus su objektinėmis API. Ji taip pat suteikia sąsają, panašią į MATLAB, kad vartotojas galėtų atlikti panašias užduotis kaip ir MATLAB. 

Štai keletas pagrindinių „Matplotlib“ funkcijų:

• Kurkite publikacijos kokybės siužetus.
• Tinkinkite vizualinį stilių ir išdėstymą.
• Eksportuoti į įvairius failų formatus.
• Interaktyvios figūros, kurias galima priartinti, stumdyti ir atnaujinti. 

10. Plotingai

10 geriausių Python bibliotekų, skirtų mašininiam mokymuisi ir dirbtiniam intelektui, sąrašo pabaiga yra Plotly, dar viena nemokama atvirojo kodo vizualizacijos biblioteka. Jis yra labai populiarus tarp kūrėjų dėl aukštos kokybės, įtraukiančių ir publikuoti paruoštų diagramų. Kai kurios diagramos, kurias galima pasiekti naudojant Plotly, apima langelius, šilumos žemėlapius ir burbulines diagramas. 

„Plotly“ yra vienas geriausių duomenų vizualizacijos įrankių rinkoje ir sukurtas naudojant D3.js, HTML ir CSS vizualizacijos įrankių rinkinį. Parašyta Python, ji naudoja Django sistemą ir gali padėti kurti interaktyvius grafikus. Jis veikia naudojant įvairius duomenų analizės ir vizualizavimo įrankius ir leidžia lengvai importuoti duomenis į diagramą. Taip pat galite naudoti „Plotly“, kad sukurtumėte skaidres ir prietaisų skydelius. 

Štai keletas pagrindinių Plotly ypatybių: 

• Diagramos ir prietaisų skydeliai.
• Momentinių nuotraukų variklis.
• Dideli Python duomenys.
• Lengvai importuokite duomenis į diagramas.