Top 9 Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen im Jahr 2022

Maschinelles Lernen ist das algorithmenintensivste Gebiet der Informatik. Vorbei sind die Zeiten, in denen Menschen alle Algorithmen für maschinelles Lernen codieren mussten. Dank Python und seinen Bibliotheken, Modulen und Frameworks.

Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen haben sich zur am meisten bevorzugten Sprache für die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen entwickelt. Das Erlernen von Python ist unerlässlich, um Data Science und maschinelles Lernen zu beherrschen. Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Python-Bibliotheken, die für maschinelles Lernen verwendet werden.

Die besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen

1) NumPy

NumPy ist ein bekanntes Allzweck-Array-Verarbeitungspaket. Eine umfangreiche Sammlung hochkomplexer mathematischer Funktionen macht NumPy leistungsfähig, um große mehrdimensionale Arrays und Matrizen zu verarbeiten. NumPy ist sehr nützlich für den Umgang mit linearer Algebra, Fourier-Transformationen und Zufallszahlen. Andere Bibliotheken wie TensorFlow verwenden NumPy im Backend zum Manipulieren von Tensoren.

Mit NumPy können Sie beliebige Datentypen definieren und problemlos in die meisten Datenbanken integrieren. NumPy kann auch als effizienter mehrdimensionaler Container für alle generischen Daten dienen, die sich in einem beliebigen Datentyp befinden. Zu den Hauptfunktionen von NumPy gehören leistungsstarke N-dimensionale Array-Objekte, Broadcasting-Funktionen und sofort einsatzbereite Tools zur Integration von C/C++- und Fortran-Code.

2) SciPy

Da das maschinelle Lernen mit Überschallgeschwindigkeit zunahm, erstellten viele Python-Entwickler Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen , insbesondere für wissenschaftliches und analytisches Rechnen. Travis Oliphant, Eric Jones und Pearu Peterson beschlossen 2001, die meisten dieser Bit-and-Piece-Codes zusammenzuführen und zu standardisieren. Die resultierende Bibliothek wurde dann als SciPy-Bibliothek bezeichnet.

Die aktuelle Entwicklung der SciPy-Bibliothek wird von einer offenen Entwicklergemeinschaft unterstützt und gesponsert und unter der freien BSD-Lizenz vertrieben.

Die SciPy -Bibliothek bietet Module für lineare Algebra, Bildoptimierung, Integrationsinterpolation, Spezialfunktionen, schnelle Fourier-Transformation, Signal- und Bildverarbeitung, Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen (ODE) und andere Rechenaufgaben in Wissenschaft und Analytik.

Die zugrunde liegende Datenstruktur, die von SciPy verwendet wird, ist ein mehrdimensionales Array, das vom NumPy-Modul bereitgestellt wird. SciPy hängt von NumPy für die Subroutinen zur Array-Manipulation ab. Die SciPy-Bibliothek wurde entwickelt, um mit NumPy-Arrays zu arbeiten und benutzerfreundliche und effiziente numerische Funktionen bereitzustellen.

3) Scikit-lernen

2007 entwickelte David Cournapeau im Rahmen des Google Summer of Code-Projekts die Scikit-learn-Bibliothek. 2010 beteiligte sich INRIA und veröffentlichte es im Januar 2010. Skikit-learn wurde auf zwei Python-Bibliotheken – NumPy und SciPy – aufgebaut und hat sich zur beliebtesten Python-Bibliothek für maschinelles Lernen für die Entwicklung von maschinellen Lernalgorithmen entwickelt.

Scikit-learn verfügt über eine große Auswahl an überwachten und nicht überwachten Lernalgorithmen, die auf einer konsistenten Schnittstelle in Python arbeiten. Die Bibliothek kann auch für Data-Mining und Datenanalyse verwendet werden. Die wichtigsten maschinellen Lernfunktionen, die die Scikit-learn-Bibliothek verarbeiten kann, sind Klassifizierung, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion, Modellauswahl und Vorverarbeitung.

4) Theano

Theano ist eine Python-Bibliothek für maschinelles Lernen , die als optimierender Compiler zum Auswerten und Manipulieren mathematischer Ausdrücke und Matrizenberechnungen fungieren kann. Theano baut auf NumPy auf, weist eine enge Integration mit NumPy auf und hat eine sehr ähnliche Schnittstelle. Theano kann auf Graphics Processing Unit (GPU) und CPU arbeiten.

Die Arbeit an der GPU-Architektur führt zu schnelleren Ergebnissen. Theano kann datenintensive Berechnungen auf der GPU bis zu 140-mal schneller durchführen als auf einer CPU. Theano kann Fehler und Bugs beim Umgang mit Logarithmus- und Exponentialfunktionen automatisch vermeiden. Theano verfügt über integrierte Tools für Unit-Tests und Validierung, wodurch Fehler und Probleme vermieden werden.

5) TensorFlow

TensorFlow wurde vom Google Brain-Team für den internen Gebrauch von Google entwickelt. Die erste Veröffentlichung erfolgte im November 2015 unter der Apache-Lizenz 2.0. TensorFlow ist ein beliebtes Berechnungsframework zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen . TensorFlow unterstützt eine Vielzahl unterschiedlicher Toolkits zum Erstellen von Modellen auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen.

TensorFlow stellt sehr stabile Python- und C++-APIs bereit. Es kann auch abwärtskompatible APIs für andere Sprachen verfügbar machen, aber sie könnten instabil sein. TensorFlow verfügt über eine flexible Architektur, mit der es auf einer Vielzahl von Rechenplattformen CPUs, GPUs und TPUs ausgeführt werden kann. TPU steht für Tensor Processing Unit, ein um TensorFlow herum aufgebauter Hardware-Chip für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

6) Keras

Keras hat im November 2017 über 200.000 Benutzer. Keras ist eine Open-Source-Bibliothek, die für neuronale Netze und maschinelles Lernen verwendet wird. Keras kann auf TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R oder PlaidML ausgeführt werden. Keras kann auch effizient auf CPU und GPU ausgeführt werden.

Keras arbeitet mit neuronalen Netzwerkbausteinen wie Ebenen, Zielen, Aktivierungsfunktionen und Optimierern. Keras verfügt auch über eine Reihe von Funktionen zum Bearbeiten von Bildern und Textbildern, die beim Schreiben von Deep Neural Network-Code praktisch sind.

Neben dem standardmäßigen neuronalen Netzwerk unterstützt Keras Faltungs- und wiederkehrende neuronale Netzwerke.

7) PyTorch

PyTorch verfügt über eine Reihe von Tools und Bibliotheken, die Computer Vision, maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache unterstützen. Die PyTorch-Bibliothek ist Open Source und basiert auf der Torch-Bibliothek. Der bedeutendste Vorteil der PyTorch-Bibliothek ist das einfache Erlernen und Verwenden.

PyTorch lässt sich nahtlos in den Python-Data-Science-Stack integrieren, einschließlich NumPy. Sie werden kaum einen Unterschied zwischen NumPy und PyTorch erkennen. PyTorch ermöglicht es Entwicklern auch, Berechnungen mit Tensoren durchzuführen. PyTorch verfügt über ein robustes Framework, um Rechendiagramme unterwegs zu erstellen und sie sogar zur Laufzeit zu ändern. Weitere Vorteile von PyTorch sind Multi-GPU-Unterstützung, vereinfachte Präprozessoren und benutzerdefinierte Datenladeprogramme.

8) Pandas

Pandas entpuppt sich als die beliebteste Python-Bibliothek, die für die Datenanalyse verwendet wird, mit Unterstützung für schnelle, flexible und ausdrucksstarke Datenstrukturen, die sowohl für „relationale“ als auch für „beschriftete“ Daten geeignet sind. Pandas ist heute eine unverzichtbare Bibliothek zur Lösung praktischer, realer Datenanalysen in Python. Pandas ist sehr stabil und bietet eine hochoptimierte Leistung. Der Backend-Code ist rein in C oder Python geschrieben.

Die zwei Haupttypen von Datenstrukturen, die von Pandas verwendet werden, sind:

• Reihe (1-dimensional)
• DataFrame (2-dimensional)

Diese beiden zusammen können eine große Mehrheit der Datenanforderungen und Anwendungsfälle aus den meisten Sektoren wie Wissenschaft, Statistik, Sozialwesen, Finanzen und natürlich Analytik und anderen Bereichen des Ingenieurwesens bewältigen.

Pandas unterstützen und funktionieren gut mit verschiedenen Arten von Daten, einschließlich der folgenden:

• Tabellarische Daten mit Spalten heterogener Daten. Betrachten Sie beispielsweise die Daten aus der SQL-Tabelle oder der Excel-Tabelle.
• Geordnete und ungeordnete Zeitreihendaten. Die Häufigkeit von Zeitreihen muss im Gegensatz zu anderen Bibliotheken und Tools nicht festgelegt werden. Pandas ist außergewöhnlich robust im Umgang mit ungleichmäßigen Zeitreihendaten
• Beliebige Matrixdaten mit dem homogenen oder heterogenen Datentyp in den Zeilen und Spalten
• Jede andere Form von statistischen oder Beobachtungsdatensätzen. Die Daten müssen überhaupt nicht gekennzeichnet werden. Pandas Datenstruktur kann es auch ohne Kennzeichnung verarbeiten.

9) Matplotlib

Matplotlib ist eine Datenvisualisierungsbibliothek, die für 2D-Plotten verwendet wird, um Bildplots und Abbildungen in Veröffentlichungsqualität in einer Vielzahl von Formaten zu erstellen. Die Bibliothek hilft, Histogramme, Diagramme, Fehlerdiagramme, Streudiagramme und Balkendiagramme mit nur wenigen Codezeilen zu erstellen.

Es bietet eine MATLAB-ähnliche Oberfläche und ist außergewöhnlich benutzerfreundlich. Es funktioniert durch die Verwendung von Standard-GUI-Toolkits wie GTK+, wxPython, Tkinter oder Qt, um eine objektorientierte API bereitzustellen, die Programmierern hilft, Grafiken und Diagramme in ihre Anwendungen einzubetten.

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Fazit

Python ist die Sprache der Wahl, wenn es um Data Science und maschinelles Lernen geht, und es gibt mehrere Gründe, Python für Data Science zu wählen.

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Python hat eine aktive Community, in der die meisten Entwickler Bibliotheken für ihre eigenen Zwecke erstellen und sie später zu ihrem Nutzen der Öffentlichkeit zugänglich machen. Hier sind einige der gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen, die von Python-Entwicklern verwendet werden. Wenn Sie Ihre Data-Science-Fähigkeiten auf den neuesten Stand bringen möchten, sehen Sie sich das Executive PG-Programm des IIIT-B im Data-Science-Programm an .