Die 10 besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning

Python ist eine der am häufigsten verwendeten Sprachen mit Anwendungen in der Datenwissenschaft, Skripterstellung und der Erstellung von Back-End-RESTful-APIs mit Frameworks wie Django und Flask. Obwohl es seine Domäne in der Webentwicklung hat, bevorzugen die meisten Unternehmen die Verwendung von Python für ihre Datenwissenschaft und Aufgaben im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz.

Pythons Fülle an Open-Source-Bibliotheken ist eine seiner nützlichsten, aber unterschätzten Eigenschaften. Sie können für alles von Data Science und Visualisierung bis hin zu Bild- und Datenmodifikationen verwendet werden. In den letzten Jahren haben jedoch einige Python-Bibliotheken eine unwiderlegbare Präsenz in den Bereichen maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) aufgebaut.

Python ist äußerst anpassungsfähig und flexibel, sodass es bei Bedarf mit anderen Sprachen verwendet werden kann, zusätzlich zu seinen Low-Level-Eingabe- und spezialisierten Codebibliotheken. Es funktioniert auch auf praktisch allen verfügbaren Betriebssystemen und Plattformen.

Es enthält Pakete, die den Arbeitsaufwand für die Erstellung komplexer neuronaler Netze und Techniken des maschinellen Lernens drastisch reduzieren. Darüber hinaus kann Python auch als objektorientierte Programmiersprache verwendet werden, die für eine effektive Datennutzung und -klassifizierung erforderlich ist – eine entscheidende Komponente jedes maschinellen Lernprozesses.

Warum bevorzugen Entwickler und Data Scientists Python?

Python bietet Code, der prägnant und lesbar ist. Während künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf komplizierten Algorithmen und unterschiedlichen Arbeitsabläufen beruhen, ermöglicht die Einfachheit von Python Entwicklern, zuverlässige Systeme zu erstellen. Entwickler können ihre ganze Aufmerksamkeit der Lösung eines ML-Problems widmen, anstatt sich um die technischen Feinheiten der Sprache zu kümmern.

Python ist für viele Entwickler auch deshalb faszinierend, weil es einfach zu erlernen ist. Python-Code ist für Menschen verständlich, was die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen erleichtert.

Die zehn besten Python-Bibliotheken für Machine Learning und Deep Learning

1. TensorFlow

Eine Python-Bibliothek, die sich durch differenzierbare Programmierung auszeichnet, ist TensorFlow. TensorFlow ist kostenlos und Open Source. Die Entwicklung von maschinellem Lernen, Deep-Learning-Modellen und neuronalen Netzen wird sowohl Anfängern als auch Experten durch die unvorstellbare Fülle an Werkzeugen und Materialien der Bibliothek erleichtert. Das flexible Design und die Grundlage von TensorFlow ermöglichen es, auf verschiedenen Computersystemen zu funktionieren, einschließlich CPU und GPU.

TensorFlow ermöglicht es Ihnen, Ihre ML-Modelle mit seinen integrierten Tools sofort zu trainieren und zu testen und kann verwendet werden, um Lernalgorithmen in Deep Learning und neuronalen Netzwerken anzuwenden. TensorFlow ist nicht nur für Desktop-Computer. Sie können es auch auf Servern und Mobilgeräten verwenden, um intelligente Modelle zu erstellen und zu trainieren.

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2. Keras

Keras ist ein Python-Open-Source-Framework zum Erstellen und Analysieren neuronaler Netze in Deep-Learning- und Machine-Learning-Modellen. Es kann sowohl auf TensorFlow als auch auf Theano ausgeführt werden, sodass Sie mit dem Training neuronaler Netze mit nur wenigen Codezeilen beginnen können, was im Vergleich zu seinen übergeordneten Frameworks winzig ist. Die Keras-Bibliothek ist vielseitig und skalierbar und eignet sich sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Programmierer. Es bietet auch ein voll funktionsfähiges Modell zum Aufbau neuronaler Netze durch die Integration von Zielen, Optimierern, Schichten und Aktivierungsfunktionen.

Das Keras-Framework ist anpassungsfähig und portabel, sodass es in verschiedenen Kontexten und sowohl auf CPUs als auch auf GPUs ausgeführt werden kann. Es ermöglicht schnelles und effizientes Prototyping, Forschung, Datenmodellierung und Visualisierung.

3. NumPy

NumPy ist eine bekannte numerische Python-Bibliothek auf Open-Source-Basis. Es kann eine breite Palette mathematischer Berechnungen mit Matrizen und Arrays durchführen. Es ist eine der bekanntesten wissenschaftlichen Python-Bibliotheken und wird häufig von Datenwissenschaftlern für die Datenanalyse verwendet. Seine Fähigkeit, mehrdimensionale Arrays zu analysieren und lineare Algebra und Fourier-Transformationen zu handhaben, macht es hervorragend für ML-Anwendungen.

NumPy-Arrays benötigen wesentlich weniger Speicherplatz als herkömmliche Python-Listen. Sie sind auch wesentlich schneller und einfacher zu bedienen als letztere. Mit NumPy können Sie die Daten in den Matrizen ändern, indem Sie sie transponieren und umformen. Die Eigenschaften von Numpy ermöglichen es Ihnen in Kombination mit anderen Python-Bibliotheken, die Leistung Ihres Modells für maschinelles Lernen auf einfache Weise zu steigern.

4. Pandas

Pandas ist eine der am weitesten verbreiteten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen . Es ist im Grunde ein Python-Framework für die Datenrecherche und -analyse, das es Entwicklern ermöglicht, ansprechende und fehlerfreie Datendarstellungen auf hoher Ebene zu erstellen. Pandas, das auf NumPy aufbaut, ist für die Aufbereitung von Datensätzen und Punkten für maschinelles Lernen zuständig. Pandas verwendet zwei Arten von Datenstrukturen: 1-D (Serien) und 2-D (DataFrame), wodurch Pandas in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden kann, von Wissenschaft und Statistik bis hin zu Finanzen und Technik.

Die Pandas-Bibliothek ist anpassbar und kann mit anderen wissenschaftlichen Bibliotheken wie SciPy, Scikit-learn usw. und numerischen Bibliotheken wie NumPy zusammenarbeiten. Aufgrund seiner sehr anschaulichen, schnellen und konformen Natur ist Pandas sehr einfach zu verwenden. Pandas ermöglichen es einem Benutzer oder Datenwissenschaftler, die Datenfunktionalität zu ändern, indem er sie mit wenigen Tastenanschlägen kombiniert, zusammenführt und neu indiziert.

5. SciPy

SciPy ist eine bekannte Python-Bibliothek unter Liebhabern künstlicher Intelligenz, da sie vorgefertigte Module für lineare Algebra, Optimierungen, mathematische Integration und Statistik enthält.

SciPy verlässt sich stark auf NumPy für Subroutinen zur Array-Manipulation und enthält alle Funktionen von NumPy. SciPy ist für die Bildverarbeitung geeignet und enthält quasi mathematische Operationen auf hohem Niveau mit grundlegenden Verarbeitungsfunktionen. Es ist einfach zu bedienen und schnell zu implementieren. Es verfügt auch über allgemeine Befehle zum Visualisieren und Bearbeiten von Daten.

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6. Scikit-Lernen

Scikit-learn ist eine kostenlose Python-KI-Bibliothek , die allgemein als direkte Erweiterung von SciPy angesehen wird. Es basiert auf NumPy und SciPy. Es wurde hauptsächlich für die Datenmodellierung und den Aufbau von überwachten und nicht überwachten maschinellen Lernalgorithmen entwickelt.

Scikit-learn ist aufgrund seiner einfachen, unkomplizierten und konsistenten Benutzeroberfläche sowohl anfänger- als auch benutzerfreundlich. Obwohl die Verwendung von scikit-learn eingeschränkt ist, da es sich ausschließlich auf die Datenmodellierung spezialisiert hat, leistet es gute Arbeit, indem es Benutzern ermöglicht, Daten auf beliebige Weise zu ändern und auszutauschen.

7. Theano

Theano ist ein beliebtes Python-Paket zur Optimierung mathematischer Operationen mit mehrdimensionalen Arrays. Dies wird durch die Optimierung der GPU- und CPU-Auslastung erreicht. Theano ist eine enorm robuste Bibliothek, die seit langem in der wissenschaftlichen Forschung mit einem enormen Umfang an Berechnungen verwendet wird, aber dennoch so grundlegend ist, dass jeder sie für seine Projekte verwenden kann.

8. PyTorch

PyTorch ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf dem Programmiersprachen-Framework Torch C basiert. PyTorch kann in andere Python-Bibliotheken wie NumPy integriert werden. Es kann Rechendiagramme generieren, die jederzeit geändert werden können, während die Python-Anwendung läuft. Es wird hauptsächlich in den Bereichen NLP (Natural Language Processing) und CV (Computer Vision) eingesetzt.

9. Matplotlib

Matplotlib ist eine bekannte Python-Datenvisualisierungsbibliothek. Es ist nicht direkt mit Datenverarbeitungsbibliotheken wie Pandas verbunden. Es ist sehr nützlich, wenn ein Programmierer Datenmuster visualisieren möchte. Es ist ein 2D-Diagrammpaket, das zum Erstellen von 2D-Grafiken und -Diagrammen verwendet werden kann. Ein Tool namens Pyplot in der Matplotlib-Bibliothek vereinfacht das Plotten für Programmierer, indem es Optionen zur Steuerung der verschiedenen Mechanismen zur Visualisierung der Daten bereitstellt.

10. OpenCV

OpenCV ist eine Bibliothek für neuronale Python-Netzwerke . Es ist eine Sammlung zahlreicher Programmierfunktionen, die in Echtzeit-Computer-Vision-Systemen verwendet werden können. Es kann Gesichter und Objekte identifizieren und sogar Handschriften erkennen. Die Bibliothek ermöglicht Benutzern, verschiedene visuelle Eingaben aus den Bild- und Videodaten zu interpretieren.

Fazit

Python-Bibliotheken sind Gruppen von Code und Funktionen, die das Herz von Python widerspiegeln. Sie funktionieren, indem sie in die Python-Kernarchitektur importiert und mit anderen Python-Funktionen verknüpft werden. Dies ermöglicht es einem Benutzer oder einem Datenwissenschaftler, die neuen Funktionen aufzurufen und zu nutzen, ohne sie programmieren zu müssen.

Wer mit seinen Talenten in den Bereichen Data Science und Python arbeiten möchte, braucht entsprechende Praxiserfahrung. Die Beteiligung an Projekten vermittelt Ihnen die notwendigen praktischen Fähigkeiten und stärkt Ihren Lebenslauf erheblich. Wenn Sie ein Neuling sind, der einen zuverlässigen Kurs sucht, um mit dem Erlernen von Data Science und Business Analytics zu beginnen, können Sie sich für das Professional Certificate in Data Science and Business Analytics von upGrad anmelden .