Le 10 migliori librerie Python per Machine Learning e Deep Learning

Python è uno dei linguaggi più comunemente usati, con le sue applicazioni nella scienza dei dati, nello scripting e nella creazione di API RESTful back-end con framework come Django e Flask. Pur avendo il suo dominio nello sviluppo web, la maggior parte delle aziende preferisce utilizzare Python per la scienza dei dati e le attività relative all'intelligenza artificiale.

La ricchezza di librerie open source di Python è una delle sue caratteristiche più utili ma sottovalutate. Possono essere utilizzati per qualsiasi cosa, dalla scienza dei dati e la visualizzazione alla modifica di immagini e dati. Tuttavia, negli ultimi anni, alcune librerie Python hanno stabilito una presenza inconfutabile nei domini di machine learning (ML) e deep learning (DL).

Python è estremamente adattabile e flessibile, consentendone l'utilizzo con altri linguaggi secondo necessità, oltre alla sua voce di basso livello e alle librerie di codice specializzate. Funziona anche su praticamente tutti i sistemi operativi e le piattaforme disponibili.

Include pacchetti che riducono drasticamente la quantità di lavoro necessaria per creare reti neurali complesse e tecniche di apprendimento automatico. Inoltre, Python può anche essere utilizzato come linguaggio di programmazione orientato agli oggetti, necessario per un utilizzo e una classificazione efficaci dei dati, un componente fondamentale di qualsiasi processo di apprendimento automatico.

Perché sviluppatori e data scientist preferiscono Python?

Python fornisce codice conciso e leggibile. Mentre l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico si basano su algoritmi complicati e flussi di lavoro vari, la facilità di Python consente agli sviluppatori di creare sistemi affidabili. Gli sviluppatori possono dedicare tutta la loro attenzione ad affrontare un problema ML piuttosto che preoccuparsi delle sottigliezze tecniche del linguaggio.

Python è anche intrigante per molti sviluppatori poiché è semplice da imparare. Il codice Python è comprensibile per gli esseri umani, rendendo più semplice lo sviluppo di modelli di machine learning.

Le dieci migliori librerie Python per Machine Learning e Deep Learning

1. TensoreFlusso

Una libreria Python che eccelle nella programmazione differenziabile è TensorFlow. TensorFlow è gratuito e open-source. Lo sviluppo di machine learning, modelli di deep learning e reti neurali è reso semplice sia per i principianti che per gli esperti dall'inimmaginabile pletora di strumenti e materiali della biblioteca. Il design flessibile e la base di TensorFlow gli consentono di funzionare su vari sistemi informatici, tra cui CPU e GPU.

TensorFlow ti consente di addestrare e testare immediatamente i tuoi modelli ML utilizzando i suoi strumenti integrati e può essere utilizzato per applicare algoritmi di apprendimento in Deep Learning e reti neurali. TensorFlow non è solo per computer desktop. Puoi anche usarlo su server e dispositivi mobili per creare e addestrare modelli intelligenti.

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2. Keras

Keras è un framework open source Python per la creazione e l'analisi di reti neurali in modelli di deep learning e machine learning. Può essere eseguito sia su TensorFlow che su Theano, consentendo di iniziare ad addestrare reti neurali con poche righe di codice, il che, rispetto ai framework principali, è minuscolo. La libreria Keras è versatile e scalabile adatta sia ai principianti che ai programmatori esperti. Fornisce inoltre un modello completamente funzionale per la creazione di reti neurali integrando obiettivi, ottimizzatori, livelli e funzioni di attivazione.

Il framework Keras è adattabile e portabile, consentendone l'esecuzione in vari contesti e su CPU e GPU. Consente la prototipazione, la ricerca, la modellazione dei dati e la visualizzazione in modo rapido ed efficiente.

3. NumPy

NumPy è un'importante libreria Python numerica open source. Può eseguire un'ampia gamma di calcoli matematici su matrici e array. È una delle librerie Python scientifiche più famose e i data scientist la usano spesso per l'analisi dei dati. La sua capacità di analizzare array multidimensionali e gestire l'algebra lineare e le trasformazioni di Fourier lo rende eccellente per le applicazioni ML.

Gli array NumPy richiedono uno spazio di archiviazione notevolmente inferiore rispetto agli elenchi Python convenzionali. Sono anche notevolmente più veloci e facili da usare rispetto a questi ultimi. NumPy ti consente di modificare i dati nelle matrici trasponendoli e rimodellandoli. Le caratteristiche di Numpy, se combinate con altre librerie Python, ti consentono di aumentare facilmente le prestazioni del tuo modello di apprendimento automatico.

4. Panda

Pandas è una delle librerie Python più utilizzate per l'apprendimento automatico . È fondamentalmente un framework Python per la ricerca e l'analisi dei dati che consente agli sviluppatori di creare rappresentazioni di dati di alto livello accattivanti e impeccabili. Pandas, basato su NumPy, è responsabile della preparazione di set di dati e punti per l'apprendimento automatico. Pandas utilizza due tipi di strutture dati: 1-D (serie) e 2-D (DataFrame), consentendo l'utilizzo di Pandas in vari campi, dalla scienza e statistica alla finanza e all'ingegneria.

La libreria Pandas è adattabile e può funzionare con altre librerie scientifiche come SciPy, Scikit-learn, ecc. e librerie numeriche come NumPy. Grazie alla sua natura altamente descrittiva, veloce e conforme, Pandas è molto semplice da usare. I panda consentono a un utente o a un data scientist di modificare la funzionalità dei dati combinandoli, unendoli e reindicizzandoli con pochi tasti.

5. SciPi

SciPy è una libreria Python ben nota tra gli appassionati di intelligenza artificiale poiché include moduli predefiniti per algebra lineare, ottimizzazioni, integrazione matematica e statistica.

SciPy fa molto affidamento su NumPy per le subroutine di manipolazione degli array e incorpora tutte le funzionalità di NumPy. SciPy è adatto per l'elaborazione delle immagini e include operazioni matematiche quasi di alto livello con funzionalità di elaborazione di base. È semplice da usare e veloce da implementare. Dispone inoltre di comandi di alto livello per la visualizzazione e la manipolazione dei dati.

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6. Scikit-Impara

Scikit-learn è una libreria Python AI gratuita che è generalmente considerata un'estensione diretta di SciPy. È basato su NumPy e SciPy. È stato creato principalmente per la modellazione dei dati e la creazione di algoritmi di apprendimento automatico supervisionati e non supervisionati.

Scikit-learn è sia per principianti che user-friendly grazie alla sua interfaccia semplice, diretta e coerente. Sebbene l'utilizzo di scikit-learn sia limitato poiché è specializzato esclusivamente nella modellazione dei dati, fa un buon lavoro nel consentire agli utenti di modificare e scambiare dati in qualsiasi modo scelgano.

7. Teano

Theano è un popolare pacchetto Python per l'ottimizzazione delle operazioni matematiche utilizzando array multidimensionali. Si ottiene ottimizzando l'utilizzo della GPU e della CPU. Theano è una libreria straordinariamente robusta che è stata a lungo utilizzata nella ricerca scientifica in cui esiste un'enorme scala di calcoli, eppure è abbastanza semplice da consentire a chiunque di utilizzarla per i propri progetti.

8. PyTorch

PyTorch è una libreria di apprendimento automatico Python open source basata sul framework del linguaggio di programmazione Torch C. PyTorch può essere integrato con altre librerie Python come NumPy. Può generare grafici computazionali che possono essere modificati in qualsiasi momento durante l'esecuzione dell'applicazione Python. Viene utilizzato principalmente nei domini di NLP (Natural Language Processing) e CV (Computer Vision).

9.LibreMatplot

Matplotlib è una nota libreria di visualizzazione dei dati Python. Non è direttamente collegato alle librerie di gestione dei dati come Pandas. È molto utile quando un programmatore desidera visualizzare modelli di dati. È un pacchetto di creazione di grafici 2D che può essere utilizzato per creare grafici e diagrammi 2D. Uno strumento chiamato Pyplot nella libreria Matplotlib semplifica il tracciamento per i programmatori fornendo opzioni per controllare i vari meccanismi di visualizzazione dei dati.

10. Apri CV

OpenCV è una libreria di rete neurale Python . È una raccolta di numerose funzioni di programmazione che possono essere utilizzate nei sistemi di visione artificiale in tempo reale. Può identificare volti e oggetti e persino riconoscere la scrittura a mano. La libreria consente agli utenti di interpretare vari input visivi dall'immagine e dai dati video.

Conclusione

Le librerie Python sono gruppi di codice e funzioni che riflettono il cuore di Python. Funzionano venendo importati nell'architettura principale di Python e collegandosi ad altre funzioni Python. Ciò consente a un utente o a un data scientist di richiamare e utilizzare le nuove funzioni senza doverle programmare.

Se vuoi lavorare con i tuoi talenti nei settori della scienza dei dati e di Python, avrai bisogno di un'esperienza pratica adeguata. Impegnarsi in progetti ti fornirà le competenze pratiche necessarie e rafforzerà in modo significativo il tuo curriculum. Se sei un principiante alla ricerca di un corso affidabile per iniziare ad apprendere Data Science e Business Analytics, puoi iscriverti al certificato professionale di upGrad in Data Science e Business Analytics .