10 լավագույն Python գրադարանները մեքենայական ուսուցման և AI-ի համար

Python-ը տարիների ընթացքում դարձել է ծրագրավորման ամենատարածված լեզուներից մեկը մեքենայական ուսուցման (ML) և արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) առաջադրանքների համար: Այն փոխարինել է ոլորտում առկա լեզուներից շատերին, և այն ավելի արդյունավետ է, երբ համեմատվում է հիմնական ծրագրավորման այս լեզուների հետ: Ի լրումն այդ ամենի, նրա անգլերենի նման հրամանները այն հասանելի են դարձնում ինչպես սկսնակների, այնպես էլ փորձագետների համար: 

Python-ի մեկ այլ հիմնարար առանձնահատկություն, որը գրավում է իր օգտվողներից շատերին, բաց կոդով գրադարանների հսկայական հավաքածուն է: Այս գրադարանները կարող են օգտագործվել փորձի բոլոր մակարդակների ծրագրավորողների կողմից՝ ML և AI, տվյալների գիտության, պատկերների և տվյալների մանիպուլյացիայի և շատ ավելին առաջադրանքների համար: 

Ինչու՞ Python մեքենայական ուսուցման և AI-ի համար:

Python-ի բաց կոդով գրադարանները միակ հատկանիշը չեն, որոնք այն բարենպաստ են դարձնում մեքենայական ուսուցման և AI առաջադրանքների համար: Python-ը նաև շատ բազմակողմանի և ճկուն է, ինչը նշանակում է, որ անհրաժեշտության դեպքում այն ​​կարող է օգտագործվել նաև ծրագրավորման այլ լեզուների հետ մեկտեղ: Ավելին, այն կարող է գործել շուկայի գրեթե բոլոր ՕՀ-երում և հարթակներում: 

Խորը նեյրոնային ցանցերի և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների ներդրումը կարող է չափազանց ժամանակատար լինել, բայց Python-ն առաջարկում է բազմաթիվ փաթեթներ, որոնք կրճատում են դա: Այն նաև օբյեկտի վրա հիմնված ծրագրավորման լեզու է (OOP), որը չափազանց օգտակար է դարձնում տվյալների արդյունավետ օգտագործման և դասակարգման համար: 

Մեկ այլ գործոն, որը Python-ին դարձնում է բարենպաստ, հատկապես սկսնակների համար, նրա օգտատերերի աճող համայնքն է: Քանի որ այն աշխարհի ամենաարագ զարգացող ծրագրավորման լեզուներից մեկն է, Python-ի մշակողների և զարգացման ծառայությունների թիվը պայթել է: Python համայնքը աճում է լեզվի հետ մեկտեղ, և ակտիվ անդամները միշտ ձգտում են օգտագործել այն բիզնեսում նոր խնդիրներ լուծելու համար:

Այժմ, երբ դուք գիտեք, թե ինչու է Python-ը ծրագրավորման լավագույն լեզուներից մեկը, ահա մեքենայական ուսուցման և AI-ի 10 լավագույն python գրադարանները. 

1. NumPy- ն

NumPy-ը լայնորեն համարվում է Python-ի լավագույն գրադարանը մեքենայական ուսուցման և AI-ի համար: Այն բաց կոդով թվային գրադարան է, որը կարող է օգտագործվել տարբեր մատրիցների վրա մաթեմատիկական տարբեր գործողություններ կատարելու համար: NumPy-ը համարվում է ամենաշատ օգտագործվող գիտական ​​գրադարաններից մեկը, այդ իսկ պատճառով շատ տվյալների գիտնականներ հիմնվում են դրա վրա՝ տվյալների վերլուծության համար: 

NumPy զանգվածները պահանջում են շատ ավելի քիչ պահեստային տարածք, քան Python-ի մյուս ցուցակները, և դրանք ավելի արագ և հարմար են օգտագործման համար: Դուք կարող եք մանիպուլյացիայի ենթարկել մատրիցայի տվյալները, փոխադրել դրանք և վերափոխել այն NumPy-ով: Ընդհանուր առմամբ, NumPy-ը հիանալի տարբերակ է մեքենայական ուսուցման մոդելների արդյունավետությունը բարձրացնելու համար՝ առանց չափազանց բարդ աշխատանքի պահանջելու: 

Ահա NumPy-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը. 

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

2. SciPy

SciPy-ն անվճար, բաց կոդով գրադարան է, որը հիմնված է NumPy-ի վրա: Այն հատկապես օգտակար է տվյալների մեծ հավաքածուների համար՝ ի վիճակի լինելով կատարել գիտական ​​և տեխնիկական հաշվարկներ: SciPy-ն ունի նաև ներկառուցված մոդուլներ զանգվածների օպտիմալացման և գծային հանրահաշվի համար, ինչպես NumPy-ն: 

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: 

SciPy-ը Python-ի հիմնարար գրադարաններից մեկն է՝ շնորհիվ գիտական ​​վերլուծության և ճարտարագիտության մեջ իր դերի: 

Ահա SciPy-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Օգտագործող
• Տվյալների վիզուալիզացիա և մանիպուլյացիա:
• Գիտատեխնիկական վերլուծություն. 
• Հաշվում է տվյալների մեծ հավաքածուներ: 

3. Թեանո

Թվային հաշվարկման Python գրադարանը՝ Theano-ն, մշակվել է հատուկ մեքենայական ուսուցման համար: Այն հնարավորություն է տալիս մաթեմատիկական արտահայտությունների և մատրիցային հաշվարկների օպտիմալացում, սահմանում և գնահատում: Սա թույլ է տալիս օգտագործել ծավալային զանգվածներ՝ խորը ուսուցման մոդելներ կառուցելու համար: 

Theano-ն խիստ հատուկ գրադարան է, և այն հիմնականում օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման մշակողների և ծրագրավորողների կողմից: Այն աջակցում է NumPy-ի հետ ինտեգրմանը և կարող է օգտագործվել գրաֆիկայի մշակման միավորի (GPU) հետ՝ կենտրոնական պրոցեսորի (CPU) փոխարեն, ինչը հանգեցնում է տվյալների ինտենսիվ հաշվարկների 140 անգամ ավելի արագ: 

Ահա Թեանոյի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

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

4. Պանդա

Շուկայում Python-ի մեկ այլ առաջատար գրադարան Պանդաներն են, որոնք հաճախ օգտագործվում են մեքենայական ուսուցման համար: Այն գործում է որպես տվյալների վերլուծության գրադարան, որը վերլուծում և շահարկում է տվյալները, և այն ծրագրավորողներին հնարավորություն է տալիս հեշտությամբ աշխատել կառուցվածքային բազմաչափ տվյալների և ժամանակային շարքերի հասկացությունների հետ: 

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: 

5. TensorFlow

Մեկ այլ անվճար և բաց կոդով Python գրադարան՝ TensorFlow-ը մասնագիտացած է տարբերվող ծրագրավորման մեջ: Գրադարանը բաղկացած է գործիքների և ռեսուրսների հավաքածուից, որը սկսնակներին և մասնագետներին հնարավորություն է տալիս կառուցել DL և ML մոդելներ, ինչպես նաև նեյրոնային ցանցեր:

TensorFlow-ը բաղկացած է ճարտարապետությունից և շրջանակից, 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 ML և DL մոդելներում ուժեղացման ուսուցում իրականացնելու համար, և դուք կարող եք ուղղակիորեն պատկերացնել մեքենայական ուսուցման մոդելները: 

Ահա TensorFlow-ի մի քանի հիմնական առանձնահատկությունները. 

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

6. Կերաս

Keras-ը բաց կոդով Python գրադարան է, որն ուղղված է մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման մոդելներում նեյրոնային ցանցերի զարգացմանն ու գնահատմանը: Այն կարող է աշխատել Theano-ի և Tensorflow-ի վրա, ինչը նշանակում է, որ այն կարող է մարզել նեյրոնային ցանցերը փոքր կոդով: 

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. 

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

7. PyTorch- ը

Բաց կոդով մեքենայական ուսուցման Python գրադարանի ևս մեկ տարբերակ PyTorch-ն է, որը հիմնված է Torch-ի՝ C ծրագրավորման լեզվի շրջանակի վրա: PyTorch-ը տվյալների գիտության գրադարան է, որը կարող է ինտեգրվել Python-ի այլ գրադարանների հետ, ինչպիսիք են NumPy-ը: Գրադարանը կարող է ստեղծել հաշվողական գրաֆիկներ, որոնք կարող են փոփոխվել ծրագրի գործարկման ընթացքում: Այն հատկապես օգտակար է ML և DL ծրագրերի համար, ինչպիսիք են բնական լեզվի մշակումը (NLP) և համակարգչային տեսլականը:

PyTorch-ի վաճառքի հիմնական կետերից մի քանիսը ներառում են դրա 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:
• DL մոդելների մշակում.
• Բարձր ճկունություն: 

8. Scikit-Իմացեք

Ի սկզբանե որպես երրորդ կողմի ընդլայնում SciPy գրադարանի համար, Scikit-learn-ն այժմ հանդիսանում է ինքնուրույն Python գրադարան Github-ում: Այն օգտագործվում է Spotify-ի նման խոշոր ընկերությունների կողմից, և դրա օգտագործումը շատ առավելություններ ունի: Առաջին հերթին, այն շատ օգտակար է դասական մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների համար, ինչպիսիք են սպամի հայտնաբերման, պատկերի ճանաչման, կանխատեսումների կատարման և հաճախորդների հատվածավորման համար: 

Scikit-learn-ի ևս մեկ հիմնական վաճառքի կետերից մեկն այն է, որ այն հեշտությամբ փոխգործակցելի է այլ SciPy stack գործիքների հետ: Scikit-learn-ն ունի օգտագործողի համար հարմար և հետևողական փոխազդեցություն, որը ձեզ համար 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:
• Մոդելի ընտրություն. 

9. Մատպլոտլիբ

Matplotlib-ը NumPy-ի և SciPy-ի միասնությունն է, և այն նախատեսված է փոխարինելու MATLAB-ի սեփական վիճակագրական լեզվի օգտագործման անհրաժեշտությունը: Համապարփակ, անվճար և բաց կոդով գրադարանն օգտագործվում է Python-ում ստատիկ, անիմացիոն և ինտերակտիվ վիզուալիզացիաներ ստեղծելու համար: 

Python գրադարանն օգնում է ձեզ հասկանալ տվյալները, նախքան դրանք տեղափոխելը տվյալների մշակման և մեքենայական ուսուցման առաջադրանքների վերապատրաստման: Այն հիմնված է Python GUI գործիքների վրա՝ օբյեկտի վրա հիմնված API-ներով սյուժեներ և գրաֆիկներ ստեղծելու համար: Այն նաև տրամադրում է MATLAB-ին նման ինտերֆեյս, որպեսզի օգտագործողը կարողանա կատարել նմանատիպ առաջադրանքներ, ինչ MATLAB-ը: 

Ահա Matplotlib-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Ստեղծեք հրապարակման որակի սյուժեներ:
• Անհատականացրեք տեսողական ոճը և դասավորությունը:
• Արտահանել տարբեր ֆայլերի ձևաչափեր:
• Ինտերակտիվ թվեր, որոնք կարող են մեծացնել, տեղափոխել և թարմացնել: 

10: Հողամասորեն

Մեքենայական ուսուցման և AI-ի համար Python-ի 10 լավագույն գրադարանների մեր ցանկը փակում է Plotly-ն, որը ևս մեկ անվճար և բաց կոդով վիզուալիզացիայի գրադարան է: Այն մեծ ժողովրդականություն է վայելում ծրագրավորողների շրջանում՝ շնորհիվ իր բարձրորակ, սուզվող և հրապարակման համար պատրաստ գծապատկերների: Որոշ գծապատկերներ, որոնք հասանելի են Plotly-ի միջոցով, ներառում են տուփերի, ջերմային քարտեզների և պղպջակների գծապատկերներ: 

Plotly-ն շուկայում տվյալների վիզուալիզացիայի լավագույն գործիքներից մեկն է և կառուցված է D3.js, HTML և CSS վիզուալիզացիայի գործիքակազմի վրա: Գրված է Python-ով, այն օգտագործում է Django շրջանակը և կարող է օգնել ստեղծել ինտերակտիվ գրաֆիկներ: Այն աշխատում է տվյալների վերլուծության և վիզուալիզացիայի տարբեր գործիքների վրա և հնարավորություն է տալիս հեշտությամբ ներմուծել տվյալները գծապատկերում: Դուք կարող եք նաև օգտագործել Plotly-ն՝ սլայդային տախտակամածներ և վահանակներ ստեղծելու համար: 

Ահա Plotly-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը. 

• Գծապատկերներ և վահանակներ:
• Snapshot շարժիչ:
• Մեծ տվյալներ Python-ի համար.
• Հեշտությամբ ներմուծեք տվյալները գծապատկերներում: