10 najboljih Python biblioteka za strojno učenje i umjetnu inteligenciju

Python je tijekom godina postao sve popularniji i postao jedan od najpopularnijih programskih jezika za strojno učenje (ML) i zadatke umjetne inteligencije (AI). Zamijenio je mnoge postojeće jezike u industriji i učinkovitiji je u usporedbi s ovim glavnim programskim jezicima. Povrh svega toga, njegove naredbe slične engleskom čine ga dostupnim i početnicima i stručnjacima. 

Još jedna temeljna značajka Pythona koja privlači mnoge njegove korisnike je njegova golema zbirka biblioteka otvorenog koda. Ove biblioteke mogu koristiti programeri svih razina iskustva za zadatke koji uključuju ML i AI, znanost o podacima, manipulaciju slikama i podacima i još mnogo toga. 

Zašto Python za strojno učenje i AI?

Pythonove knjižnice otvorenog koda nisu jedina značajka koja ga čini povoljnim za strojno učenje i zadatke umjetne inteligencije. Python je također vrlo svestran i fleksibilan, što znači da se po potrebi može koristiti i uz druge programske jezike. Štoviše, može raditi na gotovo svim OS-ima i platformama na tržištu. 

Implementacija dubokih neuronskih mreža i algoritama strojnog učenja može oduzimati puno vremena, ali Python nudi mnoge pakete koji to smanjuju. Također je objektno orijentirani programski jezik (OOP), što ga čini izuzetno korisnim za učinkovito korištenje i kategorizaciju podataka. 

Još jedan čimbenik koji čini Python povoljnim, posebno za početnike, je njegova rastuća zajednica korisnika. Budući da je to jedan od najbrže rastućih programskih jezika na svijetu, broj programera i razvojnih usluga za Python eksplodirao je. Zajednica Pythona raste zajedno s jezikom, a aktivni članovi ga uvijek žele koristiti za rješavanje novih problema u poslovanju.

Sada kada znate zašto je Python jedan od najboljih programskih jezika, evo 10 najboljih python biblioteka za strojno učenje i AI: 

1. numpy

NumPy se naširoko smatra najboljom Python bibliotekom za strojno učenje i AI. To je numerička biblioteka otvorenog koda koja se može koristiti za izvođenje raznih matematičkih operacija na različitim matricama. NumPy se smatra jednom od najčešće korištenih znanstvenih biblioteka, zbog čega se mnogi podatkovni znanstvenici oslanjaju na njega za analizu podataka. 

NumPy nizovi zahtijevaju daleko manje prostora za pohranu od drugih Python popisa, a brži su i praktičniji za korištenje. Možete manipulirati podacima u matrici, transponirati ih i preoblikovati pomoću NumPy. Sve u svemu, NumPy je izvrsna opcija za povećanje performansi modela strojnog učenja bez previše složenog rada. 

Evo nekih od glavnih značajki NumPy-ja: 

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

2. SciPy

SciPy je besplatna biblioteka otvorenog koda koja se temelji na NumPy. Posebno je koristan za velike skupove podataka, budući da je u mogućnosti izvesti znanstveno i tehničko računanje. SciPy također dolazi s ugrađenim modulima za optimizaciju polja i linearnu algebru, baš kao i NumPy. 

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. 

SciPy je jedna od temeljnih biblioteka Pythona zahvaljujući svojoj ulozi u znanstvenoj analizi i inženjerstvu. 

Evo nekih od glavnih značajki SciPy-ja:

• Korisniku ugodno.
• Vizualizacija i manipulacija podacima.
• Znanstvena i tehnička analiza. 
• Izračunava velike skupove podataka. 

3. Theano

Python biblioteka za numeričko izračunavanje, Theano, razvijena je posebno za strojno učenje. Omogućuje optimizaciju, definiranje i procjenu matematičkih izraza i matričnih izračuna. To omogućuje korištenje dimenzionalnih nizova za konstruiranje modela dubokog učenja. 

Theano je vrlo specifična biblioteka, a uglavnom je koriste programeri i programeri strojnog učenja i dubokog učenja. Podržava integraciju s NumPy i može se koristiti s jedinicom za grafičku obradu (GPU) umjesto središnje procesorske jedinice (CPU), što rezultira 140 puta bržim računanjem s velikim brojem podataka. 

Evo nekih od glavnih značajki Theano:

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

4. pande

Još jedna vrhunska Python biblioteka na tržištu je Pandas, koja se često koristi za strojno učenje. Djeluje kao knjižnica za analizu podataka koja analizira i manipulira podacima, a programerima omogućuje jednostavan rad sa strukturiranim višedimenzionalnim podacima i konceptima 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. 

5. TensorFlow

Još jedna besplatna Python biblioteka otvorenog koda, TensorFlow, specijalizirana je za diferencijabilno programiranje. Knjižnica se sastoji od zbirke alata i resursa koji početnicima i profesionalcima omogućuju konstruiranje DL i ML modela, kao i neuronskih mreža.

TensorFlow se sastoji od arhitekture i okvira 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 ML i DL modelima, 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. 

6. Keras

Keras je Python biblioteka otvorenog koda namijenjena razvoju i evaluaciji neuronskih mreža unutar strojnog učenja i modela dubokog učenja. Sposoban je raditi uz Theano i Tensorflow, što znači da može trenirati neuronske mreže s malo koda. 

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: 

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

7. PyTorch

Još jedna opcija za Python biblioteku za strojno učenje otvorenog koda je PyTorch, koji se temelji na Torchu, okviru C programskog jezika. PyTorch je podatkovna znanstvena biblioteka koja se može integrirati s drugim Python bibliotekama, kao što je NumPy. Knjižnica može izraditi računske grafikone koji se mogu mijenjati dok program radi. Posebno je koristan za ML i DL aplikacije poput obrade prirodnog jezika (NLP) i računalnog vida.

Neke od glavnih prodajnih prednosti 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 DL modela.
• Izuzetno fleksibilan. 

8. scikit-lear

Izvorno proširenje treće strane za SciPy biblioteku, Scikit-learn je sada samostalna Python biblioteka na Githubu. Koriste ga velike tvrtke poput Spotifyja, a njegova upotreba donosi mnoge prednosti. Kao prvo, vrlo je koristan za klasične algoritme strojnog učenja, poput onih za otkrivanje neželjene pošte, prepoznavanje slika, izradu predviđanja i segmentaciju kupaca. 

Još jedna od glavnih prodajnih prednosti Scikit-learn-a je to što je lako interoperabilan s drugim SciPy alatima za skupljanje. Scikit-learn ima jednostavnu i dosljednu interakciju koja vam 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. 

9. matplotlib

Matplotlib je jedinstvo NumPy-ja i SciPy-ja, a dizajniran je da zamijeni potrebu za korištenjem vlasničkog statističkog jezika MATLAB. Sveobuhvatna, besplatna biblioteka otvorenog koda koristi se za stvaranje statičnih, animiranih i interaktivnih vizualizacija u Pythonu. 

Knjižnica Python pomaže vam razumjeti podatke prije nego što ih premjestite u obradu podataka i obuku za zadatke strojnog učenja. Oslanja se na Python GUI alate za izradu dijagrama i grafikona s objektno orijentiranim API-jima. Također pruža sučelje slično MATLAB-u tako da korisnik može izvršavati slične zadatke kao MATLAB. 

Evo nekih od glavnih značajki Matplotliba:

• Stvorite grafikone kvalitete objavljivanja.
• Prilagodite vizualni stil i izgled.
• Izvoz u različite formate datoteka.
• Interaktivne figure koje mogu zumirati, pomicati i ažurirati. 

10. Kompletno

Naš popis 10 najboljih Python biblioteka za strojno učenje i umjetnu inteligenciju završava Plotly, još jedna besplatna biblioteka za vizualizaciju otvorenog koda. Vrlo je popularan među programerima zahvaljujući visokokvalitetnim, impresivnim grafikonima spremnim za objavljivanje. Neki od grafikona kojima se može pristupiti putem Plotlyja uključuju okvirne dijagrame, toplinske karte i mjehuraste grafikone. 

Plotly je jedan od najboljih alata za vizualizaciju podataka na tržištu, a izgrađen je na vrhu alata za vizualizaciju D3.js, HTML i CSS. Napisan u Pythonu, koristi okvir Django i može pomoći u stvaranju interaktivnih grafikona. Radi na različitim alatima za analizu podataka i vizualizaciju te vam omogućuje jednostavan uvoz podataka u grafikon. Također možete koristiti Plotly za izradu dijapozitiva i nadzornih ploča. 

Evo nekih od glavnih značajki Plotlyja: 

• Grafikoni i nadzorne ploče.
• Motor za brze snimke.
• Veliki podaci za Python.
• Jednostavan uvoz podataka u grafikone.