10 լավագույն Python գրադարանները խորը ուսուցման համար

Python-ը անշեղորեն աճում է՝ դառնալով ծրագրավորման լավագույն լեզու: Դրա համար շատ պատճառներ կան, ներառյալ դրա չափազանց բարձր արդյունավետությունը, երբ համեմատվում է այլ հիմնական լեզուների հետ: Այն նաև պարունակում է անգլերենի նման հրամաններ և շարահյուսություն, ինչը այն դարձնում է լավագույն ընտրություն սկսնակ կոդավորողների համար: 

Թերևս Python-ի ամենամեծ վաճառքի կետը բաց կոդով գրադարանների հսկայական քանակությունն է, որը թույլ է տալիս լեզուն օգտագործել ամեն ինչում՝ տվյալների գիտությունից մինչև տվյալների մանիպուլյացիա: 

Python և Deep Learning

Խորը ուսուցումը մեքենայական ուսուցման ենթաոլորտ է, որը ներառում է արհեստական ​​նեյրոնային ցանցեր, որոնք ալգորիթմներ են, որոնք ոգեշնչված են մարդու ուղեղի կառուցվածքից: Խորը ուսուցումն ունի բազմաթիվ կիրառություններ և օգտագործվում է այսօրվա AI տեխնոլոգիաներից շատերում, ինչպիսիք են ինքնակառավարվող մեքենաները, նորությունների համախմբման գործիքները, բնական լեզվի մշակումը (NLP), վիրտուալ օգնականները, տեսողական ճանաչումը և շատ ավելին: 

Վերջին տարիներին Python-ը ապացուցել է, որ անհավանական գործիք է խորը ուսուցման համար: Քանի որ կոդը հակիրճ է և ընթեռնելի, այն կատարյալ համընկնում է խորը ուսուցման ծրագրերի համար: Նրա պարզ շարահյուսությունը նաև հնարավորություն է տալիս հավելվածները մշակել ավելի արագ՝ համեմատած ծրագրավորման այլ լեզուների հետ: Python-ը խորը ուսուցման համար օգտագործելու մեկ այլ հիմնական պատճառն այն է, որ լեզուն կարող է ինտեգրվել ծրագրավորման տարբեր լեզուներով կոդավորված այլ համակարգերի հետ: Սա հեշտացնում է այն համատեղելը այլ լեզուներով գրված AI նախագծերի հետ: 

Եկեք նայենք 10 լավագույն Python գրադարաններին խորը ուսուցման համար. 

1. TensorFlow

TensorFlow-ը լայնորեն համարվում է Python-ի լավագույն գրադարաններից մեկը խորը ուսուցման հավելվածների համար: Google Brain Team-ի կողմից մշակված այն տրամադրում է ճկուն գործիքների, գրադարանների և համայնքային ռեսուրսների լայն շրջանակ: Սկսնակները և մասնագետները կարող են օգտագործել TensorFlow խորը ուսուցման մոդելներ, ինչպես նաև նեյրոնային ցանցեր կառուցելու համար:

TensorFlow-ն ունի ճարտարապետություն և շրջանակ, որոնք ճկուն են, ինչը հնարավորություն է տալիս այն աշխատել տարբեր հաշվողական հարթակներում, ինչպիսիք են CPU-ն և GPU-ն: Դրա հետ մեկտեղ, այն լավագույնս աշխատում է, երբ աշխատում է տենզորի մշակման միավորի (TPU) վրա: Python գրադարանը հաճախ օգտագործվում է խորը ուսուցման մոդելներում ուժեղացման ուսուցում իրականացնելու համար, և դուք կարող եք ուղղակիորեն պատկերացնել մեքենայական ուսուցման մոդելները: 

Ահա TensorFlow-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Ճկուն ճարտարապետություն և շրջանակ:
• Աշխատում է տարբեր հաշվողական հարթակներում: 
• Աբստրակցիոն հնարավորություններ
• Կառավարում է խորը նյարդային ցանցերը: 

2. Պիտորխ

Խորը ուսուցման համար ամենահայտնի Python գրադարաններից մեկը Pytorch-ն է, որը բաց կոդով գրադարան է, որը ստեղծվել է Facebook-ի AI հետազոտական ​​թիմի կողմից 2016 թվականին: Գրադարանի անվանումը ծագել է Torch-ից, որը խորը ուսուցման շրջանակ է՝ գրված Lua-ում: ծրագրավորման լեզու. 

PyTorch-ը ձեզ հնարավորություն է տալիս կատարել բազմաթիվ առաջադրանքներ, և այն հատկապես օգտակար է խորը ուսուցման ծրագրերի համար, ինչպիսիք են NLP-ն և համակարգչային տեսլականը: 

PyTorch-ի լավագույն ասպեկտներից մի քանիսը ներառում են կատարման բարձր արագությունը, որին այն կարող է հասնել նույնիսկ ծանր գրաֆիկների հետ աշխատելիս: Այն նաև ճկուն գրադարան է, որը կարող է աշխատել պարզեցված պրոցեսորների կամ պրոցեսորների և գրաֆիկական պրոցեսորների վրա: PyTorch-ն ունի հզոր API-ներ, որոնք հնարավորություն են տալիս ընդլայնել գրադարանը, ինչպես նաև բնական լեզվի գործիքակազմ: 

Ահա PyTorch-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Վիճակագրական բաշխում և գործառնություններ
• Վերահսկում տվյալների հավաքածուների վրա
• Խորը ուսուցման մոդելների մշակում
• Բարձր ճկունություն

3. NumPy- ն

Python-ի մյուս հայտնի գրադարաններից մեկը՝ NumPy-ը կարող է անխափան օգտագործվել մեծ բազմաչափ զանգվածի և մատրիցային մշակման համար: Այն հիմնված է բարձր մակարդակի մաթեմատիկական ֆունկցիաների մեծ շարքի վրա, ինչը հատկապես օգտակար է դարձնում խորը ուսուցման արդյունավետ հիմնարար գիտական ​​հաշվարկների համար: 

NumPy զանգվածները պահանջում են շատ ավելի քիչ պահեստային տարածք, քան Python-ի մյուս ցուցակները, և դրանք ավելի արագ և հարմար են օգտագործման համար: Տվյալները կարող են մանիպուլյացիայի ենթարկվել մատրիցայում, փոխադրվել և վերափոխվել գրադարանի հետ: NumPy-ը հիանալի տարբերակ է խորը ուսուցման մոդելների արդյունավետությունը բարձրացնելու համար՝ առանց չափազանց բարդ աշխատանքի: 

Ահա NumPy-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը. 

• Ձևի մանիպուլյացիա
• Բարձր արդյունավետությամբ N-չափ զանգվածի օբյեկտ
• Տվյալների մաքրում/շահարկում
• Վիճակագրական գործողություններ և գծային հանրահաշիվ

4. Scikit-Իմացեք

Scikit-Learn-ը ի սկզբանե երրորդ կողմի ընդլայնումն էր SciPy գրադարանի համար, սակայն այժմ այն ​​հանդիսանում է առանձին Python գրադարան Github-ում: Scikit-Learn-ը ներառում է DBSCAN, գրադիենտ խթանում, օժանդակ վեկտոր մեքենաներ և պատահական անտառներ դասակարգման, ռեգրեսիայի և կլաստերավորման մեթոդների շրջանակներում:  

Scikit-Learn-ի ամենամեծ ասպեկտներից մեկն այն է, որ այն հեշտությամբ փոխգործակցելի է այլ SciPy ստեկերի հետ: Այն նաև հարմար է և հետևողական, ինչը հեշտացնում է տվյալների փոխանակումն ու օգտագործումը: 

Ահա Scikit-learn-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Տվյալների դասակարգում և մոդելավորում
• Ավարտից մինչև վերջ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ
• Տվյալների նախնական մշակում
• Մոդել ընտրություն

5. SciPy

Դա մեզ բերում է Scipy-ին, որն անվճար և բաց կոդով գրադարան է՝ հիմնված Numpy-ի վրա: SciPy-ն այնտեղ գտնվող Python-ի լավագույն գրադարաններից մեկն է՝ մեծ տվյալների հավաքածուների վրա գիտական ​​և տեխնիկական հաշվարկներ կատարելու ունակության շնորհիվ: Այն ուղեկցվում է զանգվածների օպտիմալացման և գծային հանրահաշիվների ներկառուցված մոդուլներով: 

Ծրագրավորման լեզուն ներառում է NumPy-ի բոլոր գործառույթները, սակայն դրանք վերածում է օգտագործողի համար հարմար գիտական ​​գործիքների: Այն հաճախ օգտագործվում է պատկերների մանիպուլյացիայի համար և ապահովում է բարձր մակարդակի, ոչ գիտական ​​մաթեմատիկական գործառույթների հիմնական մշակման առանձնահատկությունները: 

Ահա SciPy-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Օգտակար-բարեկամական
• Տվյալների վիզուալիզացիա և մանիպուլյացիա
• Գիտատեխնիկական վերլուծություն
• Հաշվում է տվյալների մեծ հավաքածուներ

6. Պանդա

Բաց կոդով Python գրադարաններից մեկը, որը հիմնականում օգտագործվում է տվյալների գիտության և խորը ուսուցման առարկաներում, պանդաներն են: Գրադարանը տրամադրում է տվյալների մանիպուլյացիայի և վերլուծության գործիքներ, որոնք օգտագործվում են տվյալների վերլուծության համար: Գրադարանը հենվում է իր հզոր տվյալների կառուցվածքների վրա՝ թվային աղյուսակների և ժամանակային շարքերի վերլուծության համար: 

Pandas գրադարանն առաջարկում է տվյալների կառավարման և ուսումնասիրման արագ և արդյունավետ միջոց՝ տրամադրելով Series և DataFrames, որոնք արդյունավետ կերպով ներկայացնում են տվյալները՝ միաժամանակ շահարկելով դրանք տարբեր ձևերով: 

Ահա պանդաների հիմնական հատկանիշներից մի քանիսը.

• Տվյալների ինդեքսավորում
• Տվյալների հավասարեցում
• Տվյալների հավաքածուների միաձուլում/միացում
• Տվյալների մանիպուլյացիա և վերլուծություն

7. Microsoft CNTK

Մեկ այլ Python գրադարան խորը ուսուցման հավելվածների համար Microsoft CNTK-ն է (Cognitive Toolkit), որը նախկինում հայտնի էր որպես Computational Network ToolKit: Բաց կոդով խորը ուսուցման գրադարանն օգտագործվում է բաշխված խորը ուսուցման և մեքենայական ուսուցման առաջադրանքներ իրականացնելու համար: 

CNTK-ն ձեզ հնարավորություն է տալիս համատեղել կանխատեսող մոդելներ, ինչպիսիք են կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը (CNN), առաջ մղվող խորը նյարդային ցանցերը (DNN) և կրկնվող նեյրոնային ցանցերը (RNN), CNTK շրջանակի հետ: Սա հնարավորություն է տալիս արդյունավետ իրականացնել վերջից մինչև վերջ խորը ուսուցման առաջադրանքները: 

Ահա CNTK-ի հիմնական հատկանիշներից մի քանիսը. 

• Բաց կոդով
• Իրականացնել բաշխված խորը ուսուցման առաջադրանքներ
• Միավորել կանխատեսող մոդելները CNTK շրջանակի հետ
• Ավարտից մինչև վերջ խորը ուսուցման առաջադրանքներ

8. Կերաս

Kears-ը ևս մեկ նշանավոր բաց կոդով Python գրադարան է, որն օգտագործվում է խորը ուսուցման առաջադրանքների համար՝ թույլ տալով արագ խորը նեյրոնային ցանցի փորձարկում: Keras-ը ձեզ տրամադրում է գործիքներ, որոնք անհրաժեշտ են մոդելներ կառուցելու, գրաֆիկները պատկերացնելու և տվյալների հավաքածուները վերլուծելու համար: Բացի այդ, այն նաև ներառում է նախապես պիտակավորված տվյալների հավաքածուներ, որոնք կարող են ուղղակիորեն ներմուծվել և բեռնվել: 

Keras գրադարանը հաճախ նախընտրելի է, քանի որ այն մոդուլային, ընդարձակելի և ճկուն է: Սա այն դարձնում է օգտագործողի համար հարմար տարբերակ սկսնակների համար: Այն կարող է նաև ինտեգրվել նպատակների, շերտերի, օպտիմիզատորների և ակտիվացման գործառույթների հետ: Keras-ը գործում է տարբեր միջավայրերում և կարող է աշխատել պրոցեսորների և պրոցեսորների վրա: Այն նաև առաջարկում է տվյալների տեսակների ամենալայն տիրույթներից մեկը:

Ահա Keras-ի հիմնական հատկանիշներից մի քանիսը. 

• Նյարդային շերտերի զարգացում
• Տվյալների համախմբում
• Ստեղծում է խորը ուսուցման և մեքենայական ուսուցման մոդելներ
• Ակտիվացման և ծախսերի գործառույթներ

9. Թեանո

Մեր ցուցակի ավարտին է մոտենում Theano-ն՝ թվային հաշվարկման Python գրադարանը, որը հատուկ մշակված է մեքենայական ուսուցման և խորը գրադարանների համար: Այս գործիքի միջոցով դուք կհասնեք մաթեմատիկական արտահայտությունների և մատրիցային հաշվարկների արդյունավետ սահմանմանը, օպտիմալացմանը և գնահատմանը: Այս ամենը հնարավորություն է տալիս Theano-ին օգտագործել ծավալային զանգվածների օգտագործման համար՝ խորը ուսուցման մոդելներ կառուցելու համար: 

Theano-ն օգտագործվում է խորը ուսուցման շատ ծրագրավորողների և ծրագրավորողների կողմից, քանի որ այն շատ հատուկ գրադարան է: Այն կարող է օգտագործվել գրաֆիկական մշակման միավորի (GPU) հետ՝ կենտրոնական պրոցեսորի (CPU) փոխարեն:

Ահա Թեանոյի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Ներկառուցված վավերացման և միավորի փորձարկման գործիքներ
• Բարձր կատարողական մաթեմատիկական հաշվարկներ
• Արագ և կայուն գնահատումներ
• Տվյալների ինտենսիվ հաշվարկներ

10: MX Net

Խորը ուսուցման համար Python-ի 10 լավագույն գրադարանների մեր ցանկը փակում է MXNet-ը, որը բաց կոդով խորը ուսուցման խիստ ընդլայնելի շրջանակ է: MXNet-ը նախատեսված էր խորը նեյրոնային ցանցեր վարժեցնելու և տեղակայելու համար, և այն կարող է չափազանց արագ վարժեցնել մոդելներին: 

MXNet-ն աջակցում է ծրագրավորման բազմաթիվ լեզուների, ինչպիսիք են Python, Julia, C, C++ և այլն: MXNet-ի լավագույն կողմերից մեկն այն է, որ այն առաջարկում է անհավատալիորեն արագ հաշվարկման արագություններ և ռեսուրսների օգտագործում GPU-ում: 

Ահա MXNet-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Բարձր մասշտաբային
• Բաց կոդով
• Վերապատրաստեք և գործարկեք խորը ուսուցման նեյրոնային ցանցեր
• Գնացքների մոդելները արագ են
• Արագ հաշվարկման արագություններ