10 najboljih Python biblioteka za duboko učenje

Python je u stalnom usponu kako bi postao vrhunski programski jezik. Mnogo je razloga za to, uključujući njegovu izuzetno visoku učinkovitost u usporedbi s drugim glavnim jezicima. Također sadrži naredbe i sintaksu slične engleskom, što ga čini najboljim izborom za kodere početnike. 

Možda je najveća prodajna točka Pythona njegova golema količina biblioteka otvorenog koda koje omogućuju korištenje jezika za sve, od znanosti o podacima do manipulacije podacima. 

Python i duboko učenje

Duboko učenje je potpolje strojnog učenja koje uključuje umjetne neuronske mreže, koje su algoritmi inspirirani strukturom ljudskog mozga. Duboko učenje ima mnoge primjene i koristi se u mnogim današnjim AI tehnologijama, kao što su samovozeći automobili, alati za prikupljanje vijesti, obrada prirodnog jezika (NLP), virtualni pomoćnici, vizualno prepoznavanje i još mnogo toga. 

Posljednjih godina, Python se pokazao kao nevjerojatan alat za duboko učenje. Budući da je kod koncizan i čitljiv, savršeno odgovara aplikacijama dubokog učenja. Njegova jednostavna sintaksa također omogućuje brži razvoj aplikacija u usporedbi s drugim programskim jezicima. Drugi glavni razlog za korištenje Pythona za dubinsko učenje je to što se jezik može integrirati s drugim sustavima kodiranim u različitim programskim jezicima. To olakšava njegovo spajanje s AI projektima napisanim na drugim jezicima. 

Pogledajmo 10 najboljih Python biblioteka za duboko učenje: 

1. TensorFlow

TensorFlow se naširoko smatra jednom od najboljih Python biblioteka za aplikacije dubokog učenja. Razvio ga je tim Google Brain, a nudi širok raspon fleksibilnih alata, biblioteka i resursa zajednice. Početnici i profesionalci podjednako mogu koristiti TensorFlow za izradu modela dubokog učenja, kao i neuronskih mreža.

TensorFlow ima arhitekturu i okvir koji su fleksibilni, što mu omogućuje rad na različitim računalnim platformama kao što su CPU i GPU. S tim u vezi, najbolje radi kada radi na tensor procesorskoj jedinici (TPU). Knjižnica Python često se koristi za implementaciju učenja pojačanja u modelima dubokog učenja, a možete izravno vizualizirati modele strojnog učenja. 

Evo nekih od glavnih značajki TensorFlowa:

• Fleksibilna arhitektura i okvir.
• Radi na različitim računalnim platformama. 
• Mogućnosti apstrakcije
• Upravlja dubokim neuronskim mrežama. 

2. Pitorh

Još jedna od najpopularnijih Python knjižnica za duboko učenje je Pytorch, knjižnica otvorenog koda koju je stvorio Facebookov istraživački tim za umjetnu inteligenciju 2016. Ime knjižnice izvedeno je iz Torcha, okvira za duboko učenje napisanog u Lua programski jezik. 

PyTorch vam omogućuje obavljanje mnogih zadataka, a posebno je koristan za aplikacije dubokog učenja poput NLP-a i računalnog vida. 

Neki od najboljih aspekata PyTorcha uključuju njegovu veliku brzinu izvršenja, koju može postići čak i pri rukovanju teškim grafovima. To je također fleksibilna biblioteka, sposobna raditi na pojednostavljenim procesorima ili CPU-ima i GPU-ovima. PyTorch ima moćne API-je koji vam omogućuju da proširite biblioteku, kao i set alata za prirodni jezik. 

Evo nekih od glavnih značajki PyTorcha:

• Statistička distribucija i operacije
• Kontrola nad skupovima podataka
• Razvoj modela dubokog učenja
• vrlo fleksibilan

3. numpy

Jedna od drugih poznatih biblioteka Pythona, NumPy, može se besprijekorno koristiti za obradu velikih višedimenzionalnih nizova i matrica. Oslanja se na veliki skup matematičkih funkcija visoke razine, što ga čini posebno korisnim za učinkovita fundamentalna znanstvena izračunavanja u dubokom učenju. 

NumPy nizovi zahtijevaju puno manje prostora za pohranu od drugih Python popisa, a brži su i praktičniji za korištenje. Podacima se može manipulirati u matrici, transponirati i preoblikovati pomoću knjižnice. NumPy je izvrsna opcija za povećanje performansi modela dubokog učenja bez previše složenog rada. 

Evo nekih od glavnih značajki NumPy-ja: 

• Manipulacija oblikom
• N-dimenzionalni niz objekata visokih performansi
• Čišćenje/manipulacija podacima
• Statističke operacije i linearna algebra

4. scikit-lear

Scikit-Learn izvorno je bio proširenje treće strane za biblioteku SciPy, ali sada je samostalna biblioteka Python na Githubu. Scikit-Learn uključuje DBSCAN, povećanje gradijenta, vektorske strojeve podrške i slučajne šume unutar metoda klasifikacije, regresije i klasteriranja.  

Jedan od najvećih aspekata Scikit-Learna je da je lako interoperabilan s drugim SciPy skupovima. Također je jednostavan za korištenje i dosljedan, što olakšava dijeljenje i korištenje podataka. 

Evo nekih od glavnih značajki Scikit-learn-a:

• Klasifikacija i modeliranje podataka
• Algoritmi strojnog učenja od kraja do kraja
• Predobrada podataka
• Izbor modela

5. SciPy

To nas dovodi do Scipyja, besplatne knjižnice otvorenog koda temeljene na Numpyju. SciPy je jedna od najboljih biblioteka Pythona zahvaljujući svojoj sposobnosti izvođenja znanstvenog i tehničkog računanja na velikim skupovima podataka. Prate ga ugrađeni moduli za optimizaciju polja i linearnu algebru. 

Programski jezik uključuje sve funkcije NumPya, ali ih pretvara u korisničke, znanstvene alate. Često se koristi za manipulaciju slikama i pruža osnovne značajke obrade za ne-znanstvene matematičke funkcije visoke razine. 

Evo nekih od glavnih značajki SciPy-ja:

• User-friendly
• Vizualizacija i manipulacija podacima
• Znanstvena i tehnička analiza
• Izračunava velike skupove podataka

6. pande

Jedna od Python biblioteka otvorenog koda koja se uglavnom koristi u znanosti o podacima i predmetima dubokog učenja je Pandas. Knjižnica nudi alate za manipulaciju podacima i analizu koji se koriste za analizu podataka. Knjižnica se oslanja na svoje moćne strukture podataka za manipuliranje numeričkim tablicama i analizu vremenskih serija. 

Knjižnica Pandas nudi brz i učinkovit način za upravljanje i istraživanje podataka pružajući nizove i podatkovne okvire koji učinkovito predstavljaju podatke dok njima također manipuliraju na različite načine. 

Evo nekih od glavnih karakteristika Panda:

• Indeksiranje podataka
• Usklađivanje podataka
• Spajanje/spajanje skupova podataka
• Manipulacija i analiza podataka

7. Microsoft CNTK

Još jedna Python biblioteka za aplikacije dubinskog učenja je Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), koji je prije bio poznat kao Computational Network ToolKit. Knjižnica za dubinsko učenje otvorenog koda koristi se za implementaciju zadataka distribuiranog dubokog učenja i strojnog učenja. 

CNTK vam omogućuje kombiniranje prediktivnih modela kao što su konvolucijske neuronske mreže (CNN), duboke neuronske mreže s povratnim prijenosom (DNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN) s okvirom CNTK. To omogućuje učinkovitu implementaciju zadataka dubokog učenja od kraja do kraja. 

Evo nekih od glavnih značajki CNTK-a: 

• Open-source
• Implementirajte distribuirane zadatke dubokog učenja
• Kombinirajte prediktivne modele s okvirom CNTK
• Zadaci dubokog učenja od kraja do kraja

8. Keras

Kears je još jedna značajna Python biblioteka otvorenog koda koja se koristi za zadatke dubinskog učenja, omogućujući brzo dubinsko testiranje neuronske mreže. Keras vam pruža alate potrebne za izradu modela, vizualizaciju grafikona i analizu skupova podataka. Povrh toga, također uključuje unaprijed označene skupove podataka koji se mogu izravno uvesti i učitati. 

Keras biblioteka se često preferira jer je modularna, proširiva i fleksibilna. To ga čini lakom opcijom za početnike. Također se može integrirati s ciljevima, slojevima, optimizatorima i funkcijama aktivacije. Keras radi u različitim okruženjima i može raditi na CPU-u i GPU-u. Također nudi jedan od najširih raspona za vrste podataka.

Evo nekih od glavnih značajki Kerasa: 

• Razvijanje neuralnih slojeva
• Skupljanje podataka
• Gradi modele dubokog i strojnog učenja
• Aktivacijska i troškovna funkcija

9. Theano

Bliži se kraju našeg popisa Theano, Python biblioteka za numeričko izračunavanje posebno razvijena za strojno učenje i duboke knjižnice. Pomoću ovog alata postići ćete učinkovitu definiciju, optimizaciju i procjenu matematičkih izraza i matričnih izračuna. Sve to omogućuje da se Theano koristi za korištenje dimenzionalnih nizova za izradu modela dubokog učenja. 

Theano koristi mnogo programera i programera dubokog učenja zahvaljujući tome što je vrlo specifična biblioteka. Može se koristiti s grafičkom procesorskom jedinicom (GPU) umjesto središnje procesorske jedinice (CPU).

Evo nekih od glavnih značajki Theano:

• Ugrađeni alati za provjeru valjanosti i testiranje jedinice
• Matematički proračuni visokih performansi
• Brze i stabilne evaluacije
• Izračuni s velikim brojem podataka

10. MX Net

Naš popis 10 najboljih Python biblioteka za dubinsko učenje završava MXNet, koji je visoko skalabilni okvir za duboko učenje otvorenog koda. MXNet je dizajniran za obuku i implementaciju dubokih neuronskih mreža, i može izuzetno brzo trenirati modele. 

MXNet podržava mnoge programske jezike, kao što su Python, Julia, C, C++ i drugi. Jedan od najboljih aspekata MXNeta je taj što nudi nevjerojatno velike brzine izračuna i korištenje resursa na GPU-u. 

Evo nekih od glavnih značajki MXNeta:

• Visoko skalabilan
• Open-source
• Obučite i implementirajte neuronske mreže dubokog učenja
• Brzo trenira modele
• Velike brzine izračuna