10 najlepszych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się

Python jest jednym z najczęściej używanych języków, mającym zastosowanie w analizie danych, pisaniu skryptów i tworzeniu zaplecza RESTful API z frameworkami takimi jak Django i Flask. Chociaż większość firm zajmuje się tworzeniem stron internetowych, woli używać Pythona do analizy danych i zadań związanych ze sztuczną inteligencją.

Bogactwo bibliotek open source Pythona jest jedną z jego najbardziej użytecznych, ale niedocenianych cech. Mogą być używane do wszystkiego, od nauki o danych i wizualizacji po modyfikację obrazów i danych. Jednak w ostatnich latach niektóre biblioteki Pythona ugruntowały niezaprzeczalną obecność w domenach uczenia maszynowego (ML) i uczenia głębokiego (DL).

Python jest niezwykle elastyczny i elastyczny, dzięki czemu w razie potrzeby można go używać z innymi językami, oprócz jego podstawowych i specjalistycznych bibliotek kodu. Działa również na praktycznie każdym dostępnym systemie operacyjnym i platformie.

Obejmuje pakiety, które drastycznie zmniejszają ilość pracy niezbędnej do tworzenia złożonych sieci neuronowych i technik uczenia maszynowego. Co więcej, Python może być również używany jako język programowania zorientowanego obiektowo, który jest wymagany do efektywnego wykorzystania i klasyfikacji danych — krytycznego składnika każdego procesu uczenia maszynowego.

Dlaczego programiści i analitycy danych wolą Pythona?

Python zapewnia kod, który jest zwięzły i czytelny. Podczas gdy sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe opierają się na skomplikowanych algorytmach i zróżnicowanych przepływach pracy, łatwość Pythona pozwala programistom tworzyć niezawodne systemy. Deweloperzy mogą poświęcić całą swoją uwagę na rozwiązanie problemu ML, zamiast martwić się technicznymi subtelnościami języka.

Python jest również intrygujący dla wielu programistów, ponieważ jest łatwy do nauczenia. Kod Pythona jest zrozumiały dla ludzi, co ułatwia tworzenie modeli uczenia maszynowego.

Dziesięć najlepszych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego i uczenia głębokiego

1. TensorFlow

Biblioteką Pythona, która wyróżnia się w programowaniu różniczkowym, jest TensorFlow. TensorFlow jest darmowy i open-source. Opracowywanie uczenia maszynowego, modeli głębokiego uczenia się i sieci neuronowych jest proste zarówno dla nowicjuszy, jak i ekspertów dzięki niewyobrażalnej mnogości narzędzi i materiałów dostępnych w bibliotece. Elastyczna konstrukcja i podstawa TensorFlow umożliwiają działanie na różnych systemach komputerowych, w tym na procesorach i kartach graficznych.

TensorFlow umożliwia natychmiastowe trenowanie i testowanie modeli ML za pomocą wbudowanych narzędzi i może być używany do stosowania algorytmów uczenia się w głębokim uczeniu się i sieciach neuronowych. TensorFlow jest przeznaczony nie tylko dla komputerów stacjonarnych. Możesz także używać go na serwerach i urządzeniach mobilnych do budowania i trenowania inteligentnych modeli.

Zdobądź certyfikat data science od najlepszych uniwersytetów na świecie. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

2. Keras

Keras to platforma Pythona typu open source do tworzenia i analizowania sieci neuronowych w modelach uczenia głębokiego i uczenia maszynowego. Może działać zarówno na TensorFlow, jak i Theano, umożliwiając rozpoczęcie szkolenia sieci neuronowych za pomocą zaledwie kilku linijek kodu, co w porównaniu z jego macierzystymi frameworkami jest niewielkie. Biblioteka Keras jest wszechstronna i skalowalna, odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych programistów. Zapewnia również w pełni funkcjonalny model do budowy sieci neuronowych poprzez integrację celów, optymalizatorów, warstw i funkcji aktywacji.

Środowisko Keras jest elastyczne i przenośne, dzięki czemu może działać w różnych kontekstach i zarówno na procesorach, jak i układach GPU. Umożliwia szybkie i wydajne prototypowanie, badania, modelowanie danych i wizualizację.

3. NumPy

NumPy to wybitna biblioteka numeryczna Pythona o otwartym kodzie źródłowym. Może przeprowadzać szeroki zakres obliczeń matematycznych na macierzach i tablicach. Jest to jedna z najbardziej znanych naukowych bibliotek Pythona, a analitycy danych często używają jej do analizy danych. Jego zdolność do analizowania tablic wielowymiarowych oraz obsługi algebry liniowej i transformacji Fouriera czyni go doskonałym do zastosowań ML.

Tablice NumPy wymagają znacznie mniej miejsca do przechowywania niż konwencjonalne listy Pythona. Są również znacznie szybsze i łatwiejsze w obsłudze niż te drugie. NumPy pozwala zmieniać dane w macierzach poprzez ich transpozycję i zmianę kształtu. Cechy Numpy w połączeniu z innymi bibliotekami Pythona pozwalają łatwo zwiększyć wydajność modelu uczenia maszynowego.

4. Pandy

Pandas to jedna z najczęściej używanych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego . Zasadniczo jest to framework Pythona do badania i analizy danych, który pozwala programistom tworzyć atrakcyjne i bezbłędne reprezentacje danych wysokiego poziomu. Pandas, zbudowany na NumPy, odpowiada za przygotowanie zestawów danych i punktów do uczenia maszynowego. Pandas wykorzystuje dwa typy struktur danych: 1-D (serie) i 2-D (DataFrame), umożliwiając wykorzystanie Pand w różnych dziedzinach, od nauki i statystyki po finanse i inżynierię.

Bibliotekę Pandas można dostosować i współpracować z innymi bibliotekami naukowymi, takimi jak SciPy, Scikit-learn itp., oraz bibliotekami numerycznymi, takimi jak NumPy. Ze względu na swój wysoce opisowy, szybki i zgodny charakter Pandas jest bardzo prosty w użyciu. Pandy umożliwiają użytkownikowi lub analitykowi danych zmianę funkcjonalności danych poprzez łączenie, scalanie i ponowne indeksowanie ich za pomocą kilku naciśnięć klawiszy.

5. SciPy

SciPy to dobrze znana biblioteka Pythona wśród miłośników sztucznej inteligencji, ponieważ zawiera gotowe moduły do ​​algebry liniowej, optymalizacji, integracji matematycznej i statystyki.

SciPy w dużej mierze polega na NumPy do podprogramów manipulacji tablicami i zawiera wszystkie funkcje NumPy. SciPy nadaje się do przetwarzania obrazu i obejmuje operacje matematyczne quasi-wysokiego poziomu z podstawowymi funkcjami przetwarzania. Jest prosty w użyciu i szybki do wdrożenia. Posiada również polecenia wysokiego poziomu do wizualizacji i manipulowania danymi.

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

6. Scikit-Learn

Scikit-learn to darmowa biblioteka Pythona AI, która jest ogólnie uważana za proste rozszerzenie SciPy. Opiera się na NumPy i SciPy. Został stworzony przede wszystkim do modelowania danych i budowania nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów uczenia maszynowego.

Scikit-learn jest zarówno początkujący, jak i przyjazny dla użytkownika dzięki prostemu, bezpośredniemu i spójnemu interfejsowi. Chociaż wykorzystanie scikit-learn jest ograniczone, ponieważ specjalizuje się wyłącznie w modelowaniu danych, dobrze radzi sobie, umożliwiając użytkownikom zmianę i wymianę danych w dowolny wybrany przez nich sposób.

7. Theano

Theano to popularny pakiet Pythona do optymalizacji operacji matematycznych przy użyciu tablic wielowymiarowych. Osiąga się to poprzez optymalizację użycia procesora graficznego i procesora. Theano to niezwykle solidna biblioteka, która od dawna jest używana w badaniach naukowych, gdzie istnieje ogromna skala obliczeń, ale jest na tyle podstawowa, że ​​każdy może z niej korzystać w swoich projektach.

8. PyTorch

PyTorch to biblioteka uczenia maszynowego Python typu open source oparta na frameworku języka programowania Torch C. PyTorch można zintegrować z innymi bibliotekami Pythona, takimi jak NumPy. Może generować wykresy obliczeniowe, które można zmieniać w dowolnym momencie podczas działania aplikacji Pythona. Jest używany głównie w domenach NLP (przetwarzanie języka naturalnego) i CV (wizja komputerowa).

9.Matplotlib

Matplotlib to dobrze znana biblioteka do wizualizacji danych w języku Python. Nie jest bezpośrednio połączony z bibliotekami obsługującymi dane, takimi jak Pandas. Jest to bardzo przydatne, gdy programista chce wizualizować wzorce danych. Jest to pakiet wykresów 2D, który może być używany do tworzenia wykresów i wykresów 2D. Narzędzie o nazwie Pyplot w bibliotece Matplotlib upraszcza kreślenie dla programistów, udostępniając opcje kontrolowania różnych mechanizmów wizualizacji danych.

10. OpenCV

OpenCV to biblioteka sieci neuronowych Pythona . Jest to zbiór wielu funkcji programistycznych, które mogą być wykorzystane w komputerowych systemach wizyjnych czasu rzeczywistego. Może identyfikować twarze i przedmioty, a nawet rozpoznawać pismo odręczne. Biblioteka umożliwia użytkownikom interpretację różnych wizualnych danych wejściowych z danych obrazu i wideo.

Wniosek

Biblioteki Pythona to grupy kodu i funkcji, które odzwierciedlają serce Pythona. Działają poprzez importowanie do podstawowej architektury Pythona i łączenie z innymi funkcjami Pythona. Dzięki temu użytkownik lub analityk danych może wywoływać i wykorzystywać nowe funkcje bez konieczności ich programowania.

Jeśli chcesz pracować w sektorach data science i Python ze swoimi talentami, będziesz potrzebować odpowiedniego praktycznego doświadczenia. Angażowanie się w projekty zapewni Ci niezbędne umiejętności praktyczne i znacznie wzmocni Twoje CV. Jeśli jesteś nowicjuszem poszukującym niezawodnego kursu, aby rozpocząć naukę Data Science i Business Analytics, możesz zapisać się na profesjonalny certyfikat upGrad w zakresie Data Science and Business Analytics .