10 bedste Python-biblioteker til maskinlæring og kunstig intelligens

Python er vokset i popularitet gennem årene til at blive et af de mest populære programmeringssprog til maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI) opgaver. Det har erstattet mange af de eksisterende sprog i branchen, og det er mere effektivt sammenlignet med disse almindelige programmeringssprog. Oven i det hele gør dens engelsklignende kommandoer den tilgængelig for både begyndere og eksperter. 

Et andet grundlæggende træk ved Python, der tiltrækker mange af dets brugere, er dets store samling af open source-biblioteker. Disse biblioteker kan bruges af programmører på alle erfaringsniveauer til opgaver, der involverer ML og AI, datavidenskab, billed- og datamanipulation og meget mere. 

Hvorfor Python til Machine Learning og AI?

Pythons open source-biblioteker er ikke den eneste funktion, der gør den gunstig til maskinlæring og AI-opgaver. Python er også meget alsidig og fleksibel, hvilket betyder, at den også kan bruges sammen med andre programmeringssprog, når det er nødvendigt. Yderligere kan den fungere på næsten alle operativsystemer og platforme på markedet. 

Implementering af dybe neurale netværk og maskinlæringsalgoritmer kan være ekstremt tidskrævende, men Python tilbyder mange pakker, der skærer ned på dette. Det er også et objektorienteret programmeringssprog (OOP), hvilket gør det ekstremt nyttigt til effektiv databrug og kategorisering. 

En anden faktor, der gør Python gunstig, især for begyndere, er dets voksende fællesskab af brugere. Da det er et af de hurtigst voksende programmeringssprog i verden, er antallet af Python-udviklere og udviklingstjenester eksploderet. Python-fællesskabet vokser sideløbende med sproget, og aktive medlemmer søger altid at bruge det til at tackle nye problemer i erhvervslivet.

Nu hvor du ved, hvorfor Python er et af de bedste programmeringssprog, er her de 10 bedste pythonbiblioteker til maskinlæring og AI: 

1. nusset

NumPy betragtes bredt som det bedste Python-bibliotek til maskinlæring og kunstig intelligens. Det er et open source numerisk bibliotek, der kan bruges til at udføre forskellige matematiske operationer på forskellige matricer. NumPy betragtes som et af de mest brugte videnskabelige biblioteker, og derfor er mange dataforskere afhængige af det til at analysere data. 

NumPy-arrays kræver langt mindre lagerareal end andre Python-lister, og de er hurtigere og mere bekvemme at bruge. Du kan manipulere dataene i matrixen, transponere dem og omforme dem med NumPy. Alt i alt er NumPy en fantastisk mulighed for at øge ydeevnen af ​​maskinlæringsmodeller uden at kræve for meget komplekst arbejde. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i NumPy: 

• Højtydende N-dimensional array-objekt.
• Formmanipulation.
• Datarensning/manipulation.
• Statistiske operationer og lineær algebra.

2. SciPy

SciPy er et gratis, open source-bibliotek, der er baseret på NumPy. Det er især nyttigt for store datasæt, idet det er i stand til at udføre videnskabelig og teknisk databehandling. SciPy kommer også med indlejrede moduler til array-optimering og lineær algebra, ligesom NumPy. 

Programmeringssproget omfatter alle NumPys funktioner, men det gør dem til brugervenlige, videnskabelige værktøjer. Det bruges ofte til billedmanipulation og giver grundlæggende behandlingsfunktioner til højniveau, ikke-videnskabelige matematiske funktioner. 

SciPy er et af de grundlæggende Python-biblioteker takket være dets rolle inden for videnskabelig analyse og teknik. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i SciPy:

• Brugervenlig.
• Datavisualisering og manipulation.
• Videnskabelig og teknisk analyse. 
• Beregner store datasæt. 

3. Theano

Et numerisk beregnings Python-bibliotek, Theano, blev udviklet specifikt til maskinlæring. Det muliggør optimering, definition og evaluering af matematiske udtryk og matrixberegninger. Dette giver mulighed for at anvende dimensionelle arrays til at konstruere deep learning-modeller. 

Theano er et meget specifikt bibliotek, og det bruges mest af maskinlærings- og deep learning-udviklere og -programmører. Den understøtter integration med NumPy og kan bruges med en grafikprocessor (GPU) i stedet for en central processing unit (CPU), hvilket resulterer i datatunge beregninger 140 gange hurtigere. 

Her er nogle af hovedtræk ved Theano:

• Indbyggede validerings- og enhedstestværktøjer.
• Hurtige og stabile evalueringer.
• Datatunge beregninger.
• Højtydende matematiske beregninger.

4. pandas

Et andet top Python-bibliotek på markedet er Pandas, som ofte bruges til maskinlæring. Det fungerer som et dataanalysebibliotek, der analyserer og manipulerer data, og det gør det muligt for udviklere nemt at arbejde med strukturerede multidimensionelle data og tidsseriekoncepter. 

Pandas-biblioteket tilbyder en hurtig og effektiv måde at administrere og udforske data på ved at levere serier og datarammer, som repræsenterer data effektivt og samtidig manipulerer dem på forskellige måder. 

Her er nogle af hovedfunktionerne Pandaer:

• Indeksering af data.
• Datajustering
• Sammenlægning/sammenføjning af datasæt.
• Datamanipulation og analyse. 

5. TensorFlow

Et andet gratis og open source Python-bibliotek, TensorFlow, har specialiseret sig i differentierbar programmering. Biblioteket består af en samling værktøjer og ressourcer, der gør det muligt for begyndere og professionelle at konstruere DL- og ML-modeller, samt neurale netværk.

TensorFlow består af en arkitektur og et rammeværk, der er fleksible, hvilket gør det muligt at køre på forskellige computerplatforme som CPU og GPU. Når det er sagt, klarer den sig bedst, når den betjenes på en tensor-behandlingsenhed (TPU). Python-biblioteket bruges ofte til at implementere forstærkningslæring i ML- og DL-modeller, og du kan direkte visualisere maskinlæringsmodellerne. 

Her er nogle af de vigtigste funktioner i TensorFlow: 

• Fleksibel arkitektur og rammer.
• Kører på en række forskellige computerplatforme. 
• Abstraktionsevner
• Styrer dybe neurale netværk. 

6. Keras

Keras er et open source Python-bibliotek rettet mod udvikling og evaluering af neurale netværk inden for machine learning og deep learning-modeller. Den er i stand til at køre oven på Theano og Tensorflow, hvilket betyder, at den kan træne neurale netværk med lidt kode. 

Keras-biblioteket foretrækkes ofte, fordi det er modulopbygget, udvideligt og fleksibelt. Dette gør det til en brugervenlig mulighed for begyndere. Den kan også integreres med mål, lag, optimeringsværktøjer og aktiveringsfunktioner. Keras fungerer i forskellige miljøer og kan køre på CPU'er og GPU'er. Det tilbyder også et af de bredeste udvalg for datatyper.

Her er nogle af hovedfunktionerne i Keras: 

• Datapooling.
• Udvikling af neurale lag.
• Opbygger modeller for dyb læring og maskinlæring.
• Aktiverings- og omkostningsfunktioner. 

7. PyTorch

Endnu en mulighed for et open source maskinlærings-Python-bibliotek er PyTorch, som er baseret på Torch, en C-programmeringssprogramme. PyTorch er et datavidenskabsbibliotek, der kan integreres med andre Python-biblioteker, såsom NumPy. Biblioteket kan lave beregningsgrafer, der kan ændres, mens programmet kører. Det er især nyttigt til ML- og DL-applikationer som naturlig sprogbehandling (NLP) og computersyn.

Nogle af de vigtigste salgsargumenter for PyTorch inkluderer dens høje udførelseshastighed, som den kan opnå, selv når den håndterer tunge grafer. Det er også et fleksibelt bibliotek, der kan fungere på forenklede processorer eller CPU'er og GPU'er. PyTorch har kraftfulde API'er, der sætter dig i stand til at udvide biblioteket, såvel som et naturligt sprogværktøj. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i PyTorch:

• Statistisk fordeling og operationer.
• Kontrol over datasæt.
• Udvikling af DL modeller.
• Meget fleksibel. 

8. Scikit-Lær

Oprindeligt en tredjepartsudvidelse til SciPy-biblioteket, Scikit-learn er nu et selvstændigt Python-bibliotek på Github. Det bruges af store virksomheder som Spotify, og der er mange fordele ved at bruge det. For det første er det meget nyttigt til klassiske maskinlæringsalgoritmer, såsom dem til spam-detektering, billedgenkendelse, forudsigelse og kundesegmentering. 

Et andet af de vigtigste salgsargumenter ved Scikit-learn er, at det let er interoperabelt med andre SciPy-stackværktøjer. Scikit-learn har en brugervenlig og konsistent interaktion, der gør det nemt for dig at dele og bruge data. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i Scikit-learn:

• Dataklassificering og modellering.
• End-to-end maskinlæringsalgoritmer.
• Forbehandling af data.
• Modelvalg. 

9. Matplotlib

Matplotlib er en enhed af NumPy og SciPy, og det blev designet til at erstatte behovet for at bruge proprietært MATLAB statistisk sprog. Det omfattende, gratis og open source-bibliotek bruges til at skabe statiske, animerede og interaktive visualiseringer i Python. 

Python-biblioteket hjælper dig med at forstå dataene, før du flytter dem til databehandling og træning til maskinlæringsopgaver. Den er afhængig af Python GUI-værktøjssæt til at producere plots og grafer med objektorienterede API'er. Det giver også en grænseflade, der ligner MATLAB, så en bruger kan udføre lignende opgaver som MATLAB. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i Matplotlib:

• Opret publikationskvalitetsplot.
• Tilpas visuel stil og layout.
• Eksporter til forskellige filformater.
• Interaktive figurer, der kan zoome, panorere og opdatere. 

10. Komplott

At lukke vores liste over 10 bedste Python-biblioteker til maskinlæring og AI er Plotly, som er et andet gratis og open source-visualiseringsbibliotek. Det er meget populært blandt udviklere takket være dets højkvalitets, fordybende og udgivelsesklare diagrammer. Nogle af de diagrammer, der er tilgængelige via Plotly, inkluderer boxplots, heatmaps og boblediagrammer. 

Plotly er et af de bedste datavisualiseringsværktøjer på markedet, og det er bygget oven på D3.js, HTML og CSS visualiseringsværktøjssættet. Den er skrevet i Python og bruger Django-rammeværket og kan hjælpe med at skabe interaktive grafer. Det fungerer på forskellige dataanalyse- og visualiseringsværktøjer og giver dig mulighed for nemt at importere data til et diagram. Du kan også bruge Plotly til at oprette slide decks og dashboards. 

Her er nogle af hovedfunktionerne i Plotly: 

• Diagrammer og dashboards.
• Snapshot motor.
• Big data til Python.
• Importer nemt data til diagrammer.