Le 9 migliori librerie Python per l'apprendimento automatico nel 2022

L' apprendimento automatico è il campo più ricco di algoritmi nell'informatica. Sono finiti quei giorni in cui le persone dovevano codificare tutti gli algoritmi per l'apprendimento automatico. Grazie a Python e alle sue librerie, moduli e framework.

Le librerie di machine learning Python sono cresciute fino a diventare il linguaggio preferito per le implementazioni di algoritmi di machine learning. L'apprendimento di Python è essenziale per padroneggiare la scienza dei dati e l'apprendimento automatico. Diamo un'occhiata alle principali librerie Python utilizzate per il machine learning.

Le migliori librerie di apprendimento automatico Python

1) NumPy

NumPy è un noto pacchetto di elaborazione di array per uso generale. Un'ampia raccolta di funzioni matematiche ad alta complessità rende NumPy potente per elaborare grandi matrici e matrici multidimensionali. NumPy è molto utile per gestire l'algebra lineare, le trasformazioni di Fourier e i numeri casuali. Altre librerie come TensorFlow utilizzano NumPy nel back-end per manipolare i tensori.

Con NumPy, puoi definire tipi di dati arbitrari e integrarti facilmente con la maggior parte dei database. NumPy può anche fungere da efficiente contenitore multidimensionale per qualsiasi dato generico che si trova in qualsiasi tipo di dati. Le caratteristiche principali di NumPy includono potenti oggetti array N-dimensionali, funzioni di trasmissione e strumenti pronti all'uso per integrare il codice C/C++ e Fortran.

2) Scipy

Con l'apprendimento automatico in crescita a velocità supersonica, molti sviluppatori Python stavano creando librerie Python per l'apprendimento automatico , in particolare per il calcolo scientifico e analitico. Travis Oliphant, Eric Jones e Pearu Peterson nel 2001 hanno deciso di unire la maggior parte di questi codici bit e pezzi e standardizzarli. La libreria risultante è stata quindi denominata libreria SciPy.

L'attuale sviluppo della libreria SciPy è supportato e sponsorizzato da una comunità aperta di sviluppatori e distribuito sotto la licenza BSD gratuita.

La libreria SciPy offre moduli per algebra lineare, ottimizzazione delle immagini, interpolazione di integrazione, funzioni speciali, trasformata veloce di Fourier, elaborazione di segnali e immagini, risoluzione di equazioni differenziali ordinarie (ODE) e altre attività di calcolo nella scienza e nell'analisi.

La struttura dei dati sottostante utilizzata da SciPy è un array multidimensionale fornito dal modulo NumPy. SciPy dipende da NumPy per le subroutine di manipolazione dell'array. La libreria SciPy è stata creata per funzionare con gli array NumPy oltre a fornire funzioni numeriche facili da usare ed efficienti.

3) Scikit-impara

Nel 2007 , David Cournapeau ha sviluppato la libreria Scikit-learn come parte del progetto Google Summer of Code. Nel 2010 INRIA ha coinvolto e rilasciato il rilascio pubblico nel gennaio 2010. Skikit-learn è stato costruito su due librerie Python: NumPy e SciPy ed è diventata la libreria di apprendimento automatico Python più popolare per lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico.

Scikit-learn ha una vasta gamma di algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati che funzionano su un'interfaccia coerente in Python. La libreria può essere utilizzata anche per il data mining e l'analisi dei dati. Le principali funzioni di machine learning che la libreria Scikit-learn può gestire sono la classificazione, la regressione, il clustering, la riduzione della dimensionalità, la selezione del modello e la preelaborazione.

4) Teano

Theano è una libreria di apprendimento automatico Python che può fungere da compilatore di ottimizzazione per la valutazione e la manipolazione di espressioni matematiche e calcoli di matrici. Costruito su NumPy, Theano mostra una stretta integrazione con NumPy e ha un'interfaccia molto simile. Theano può lavorare su unità di elaborazione grafica (GPU) e CPU.

Lavorare sull'architettura della GPU produce risultati più rapidi. Theano può eseguire calcoli ad alta intensità di dati fino a 140 volte più velocemente su GPU rispetto a una CPU. Theano può evitare automaticamente errori e bug quando si tratta di funzioni logaritmiche ed esponenziali. Theano ha strumenti integrati per unit test e validazione, evitando così bug e problemi.

5) TensorFlow

TensorFlow è stato sviluppato per l'uso interno di Google dal team di Google Brain. La sua prima versione è arrivata a novembre 2015 con licenza Apache 2.0. TensorFlow è un framework computazionale popolare per la creazione di modelli di machine learning . TensorFlow supporta una varietà di diversi toolkit per la costruzione di modelli a vari livelli di astrazione.

TensorFlow espone API Python e C++ molto stabili. Può esporre API compatibili con le versioni precedenti anche per altre lingue, ma potrebbero essere instabili. TensorFlow ha un'architettura flessibile con la quale può essere eseguito su una varietà di piattaforme di calcolo CPU, GPU e TPU. TPU è l'acronimo di Tensor processing unit, un chip hardware costruito attorno a TensorFlow per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.

6) Keras

Keras ha oltre 200.000 utenti a novembre 2017. Keras è una libreria open source utilizzata per le reti neurali e l'apprendimento automatico. Keras può essere eseguito su TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R o PlaidML. Keras può anche funzionare in modo efficiente su CPU e GPU.

Keras funziona con elementi costitutivi della rete neurale come livelli, obiettivi, funzioni di attivazione e ottimizzatori. Keras ha anche un sacco di funzionalità per lavorare su immagini e immagini di testo che sono utili quando si scrive codice Deep Neural Network.

Oltre alla rete neurale standard, Keras supporta reti neurali convoluzionali e ricorrenti.

7) PyTorch

PyTorch ha una gamma di strumenti e librerie che supportano la visione artificiale, l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale. La libreria PyTorch è open-source e si basa sulla libreria Torch. Il vantaggio più significativo della libreria PyTorch è la sua facilità di apprendimento e utilizzo.

PyTorch può integrarsi senza problemi con lo stack di data science python, incluso NumPy. Difficilmente noterai una differenza tra NumPy e PyTorch. PyTorch consente inoltre agli sviluppatori di eseguire calcoli sui tensori. PyTorch ha un robusto framework per costruire grafici computazionali in movimento e persino cambiarli in runtime. Altri vantaggi di PyTorch includono il supporto multi GPU, preprocessori semplificati e caricatori di dati personalizzati.

8) Panda

Panda si sta rivelando la libreria Python più popolare utilizzata per l'analisi dei dati con supporto per strutture di dati veloci, flessibili ed espressive progettate per funzionare sia su dati "relazionali" che "etichettati". Pandas oggi è una libreria inevitabile per risolvere analisi di dati pratiche e del mondo reale in Python. Pandas è altamente stabile, fornendo prestazioni altamente ottimizzate. Il codice back-end è scritto esclusivamente in C o Python.

I due principali tipi di strutture dati utilizzate dai panda sono:

• Serie (monodimensionale)
• DataFrame (bidimensionale)

Questi due messi insieme possono gestire la stragrande maggioranza dei requisiti di dati e casi d'uso della maggior parte dei settori come scienza, statistica, sociale, finanza e, naturalmente, analisi e altre aree dell'ingegneria.

I panda supportano e funzionano bene con diversi tipi di dati, inclusi i seguenti:

• Dati tabulari con colonne di dati eterogenei. Ad esempio, considera i dati provenienti dalla tabella SQL o dal foglio di calcolo di Excel.
• Dati di serie temporali ordinati e non ordinati. La frequenza delle serie temporali non deve essere fissata, a differenza di altre librerie e strumenti. Pandas è eccezionalmente robusto nella gestione di dati di serie temporali irregolari
• Dati a matrice arbitraria con il tipo di dati omogeneo o eterogeneo nelle righe e nelle colonne
• Qualsiasi altra forma di set di dati statistici o osservazionali. I dati non devono essere affatto etichettati. La struttura dati di Pandas può elaborarla anche senza etichettatura.

9) Matplotlib

Matplotlib è una libreria di visualizzazione dei dati utilizzata per la stampa 2D per produrre grafici e figure di qualità da pubblicazione in una varietà di formati. La libreria aiuta a generare istogrammi, grafici, grafici di errore, grafici a dispersione, grafici a barre con poche righe di codice.

Fornisce un'interfaccia simile a MATLAB ed è eccezionalmente facile da usare. Funziona utilizzando toolkit GUI standard come GTK+, wxPython, Tkinter o Qt per fornire un'API orientata agli oggetti che aiuta i programmatori a incorporare grafici e grafici nelle loro applicazioni.

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Conclusione

Python è il linguaggio di riferimento quando si tratta di scienza dei dati e apprendimento automatico e ci sono molteplici ragioni per scegliere Python per la scienza dei dati.

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Python ha una comunità attiva in cui la maggior parte degli sviluppatori crea librerie per i propri scopi e successivamente le rilascia al pubblico a proprio vantaggio. Ecco alcune delle librerie di machine learning comuni utilizzate dagli sviluppatori Python. Se vuoi aggiornare le tue abilità di scienza dei dati, dai un'occhiata al programma Executive PG di IIIT-B nel programma Data Science .