9 najlepszych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego w 2022 r.

Uczenie maszynowe jest najbardziej wymagającą algorytmów dziedziną informatyki. Dawno minęły czasy, kiedy ludzie musieli kodować wszystkie algorytmy do uczenia maszynowego. Dzięki Pythonowi i jego bibliotekom, modułom i frameworkom.

Biblioteki uczenia maszynowego Pythona stały się najbardziej preferowanym językiem do implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Nauka Pythona jest niezbędna do opanowania nauki o danych i uczenia maszynowego. Przyjrzyjmy się głównym bibliotekom Pythona używanym do uczenia maszynowego.

Najlepsze biblioteki uczenia maszynowego Pythona

1) NumPy

NumPy to dobrze znany pakiet ogólnego przeznaczenia do przetwarzania tablic. Obszerny zbiór funkcji matematycznych o wysokiej złożoności sprawia, że ​​NumPy jest potężnym narzędziem do przetwarzania dużych wielowymiarowych tablic i macierzy. NumPy jest bardzo przydatny do obsługi algebry liniowej, przekształceń Fouriera i liczb losowych. Inne biblioteki, takie jak TensorFlow, używają NumPy na zapleczu do manipulowania tensorami.

Dzięki NumPy możesz definiować dowolne typy danych i łatwo integrować się z większością baz danych. NumPy może również służyć jako wydajny wielowymiarowy kontener dla dowolnych danych ogólnych, które są w dowolnym typie danych. Kluczowe cechy NumPy obejmują potężny N-wymiarowy obiekt tablicy, funkcje rozgłaszania i gotowe narzędzia do integracji kodu C/C++ i Fortran.

2) SciPy

Ponieważ uczenie maszynowe rozwijało się z prędkością ponaddźwiękową, wielu programistów Pythona tworzyło biblioteki Pythona do uczenia maszynowego , zwłaszcza do obliczeń naukowych i analitycznych. Travis Oliphant, Eric Jones i Pearu Peterson w 2001 roku postanowili połączyć większość tych kodów i ujednolicić je. Powstała biblioteka została następnie nazwana jako biblioteka SciPy.

Obecny rozwój biblioteki SciPy jest wspierany i sponsorowany przez otwartą społeczność programistów i dystrybuowany na bezpłatnej licencji BSD.

Biblioteka SciPy oferuje moduły do ​​algebry liniowej, optymalizacji obrazu, interpolacji integracyjnej, funkcji specjalnych, szybkiej transformacji Fouriera, przetwarzania sygnału i obrazu, rozwiązywania równań różniczkowych zwyczajnych (ODE) i innych zadań obliczeniowych w nauce i analityce.

Podstawowa struktura danych używana przez SciPy to wielowymiarowa tablica dostarczana przez moduł NumPy. SciPy zależy od NumPy dla podprogramów manipulacji tablicą. Biblioteka SciPy została stworzona do pracy z tablicami NumPy wraz z zapewnieniem przyjaznych dla użytkownika i wydajnych funkcji numerycznych.

3) Nauka scikitu

W 2007 roku David Cournapeau opracował bibliotekę Scikit-learn w ramach projektu Google Summer of Code. W 2010 INRIA zaangażowała się i wydała publiczną wersję w styczniu 2010. Skikit-learn został zbudowany na dwóch bibliotekach Pythona – NumPy i SciPy i stał się najpopularniejszą biblioteką uczenia maszynowego Pythona do tworzenia algorytmów uczenia maszynowego.

Scikit-learn ma szeroką gamę nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów uczenia się, które działają na spójnym interfejsie w Pythonie. Bibliotekę można również wykorzystać do eksploracji danych i analizy danych. Główne funkcje uczenia maszynowego, które może obsługiwać biblioteka Scikit-learn, to klasyfikacja, regresja, grupowanie, redukcja wymiarów, wybór modelu i przetwarzanie wstępne.

4) Teano

Theano to biblioteka uczenia maszynowego Pythona, która może działać jako kompilator optymalizujący do oceny i manipulowania wyrażeniami matematycznymi i obliczeniami macierzowymi. Zbudowany na NumPy, Theano wykazuje ścisłą integrację z NumPy i ma bardzo podobny interfejs. Theano może pracować na procesorze graficznym (GPU) i procesorze.

Praca nad architekturą GPU daje szybsze rezultaty. Theano może wykonywać intensywne obliczenia do 140 razy szybciej na GPU niż na CPU. Theano może automatycznie unikać błędów i błędów podczas obsługi funkcji logarytmicznych i wykładniczych. Theano ma wbudowane narzędzia do testowania jednostkowego i walidacji, co pozwala uniknąć błędów i problemów.

5) Przepływ Tensora

TensorFlow został opracowany do użytku wewnętrznego Google przez zespół Google Brain. Jego pierwsze wydanie pojawiło się w listopadzie 2015 roku na licencji Apache License 2.0. TensorFlow to popularna platforma obliczeniowa do tworzenia modeli uczenia maszynowego . TensorFlow obsługuje wiele różnych zestawów narzędzi do konstruowania modeli na różnych poziomach abstrakcji.

TensorFlow udostępnia bardzo stabilne interfejsy API Pythona i C++. Może również udostępniać interfejsy API kompatybilne wstecznie dla innych języków, ale mogą one być niestabilne. TensorFlow ma elastyczną architekturę, dzięki której może działać na różnych platformach obliczeniowych CPU, GPU i TPU. TPU oznacza jednostkę przetwarzania Tensor, chip sprzętowy zbudowany wokół TensorFlow do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

6) Keras

Keras ma ponad 200 000 użytkowników w listopadzie 2017 r. Keras to biblioteka typu open source używana do sieci neuronowych i uczenia maszynowego. Keras może działać na TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R lub PlaidML. Keras może również działać wydajnie na CPU i GPU.

Keras współpracuje z elementami budulcowymi sieci neuronowych, takimi jak warstwy, cele, funkcje aktywacji i optymalizatory. Keras ma również wiele funkcji do pracy z obrazami i obrazami tekstowymi, które są przydatne podczas pisania kodu Deep Neural Network.

Oprócz standardowej sieci neuronowej Keras obsługuje splotowe i rekurencyjne sieci neuronowe.

7) PyTorch

PyTorch oferuje szereg narzędzi i bibliotek obsługujących wizję komputerową, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego. Biblioteka PyTorch jest open-source i jest oparta na bibliotece Torch. Najważniejszą zaletą biblioteki PyTorch jest łatwość nauki i obsługi.

PyTorch może płynnie integrować się ze stosem nauki danych Pythona, w tym NumPy. Prawie nie dostrzeżesz różnicy między NumPy a PyTorch. PyTorch umożliwia również programistom wykonywanie obliczeń na Tensorach. PyTorch ma solidną platformę do tworzenia wykresów obliczeniowych w podróży, a nawet zmiany ich w czasie wykonywania. Inne zalety PyTorch to obsługa wielu GPU, uproszczone preprocesory i niestandardowe ładowarki danych.

8) Pandy

Pandas stają się najpopularniejszą biblioteką Pythona używaną do analizy danych z obsługą szybkich, elastycznych i ekspresyjnych struktur danych zaprojektowanych do pracy zarówno z danymi „relacyjnymi”, jak i „etykietowanymi”. Dzisiejsze Pandas to nieunikniona biblioteka do rozwiązywania praktycznych, rzeczywistych analiz danych w Pythonie. Pandas jest bardzo stabilny, zapewniając wysoce zoptymalizowaną wydajność. Kod zaplecza jest napisany wyłącznie w C lub Pythonie.

Dwa główne typy struktur danych używanych przez pandy to:

• Seria (1-wymiarowa)
• DataFrame (2-wymiarowy)

Te dwa razem mogą obsłużyć większość wymagań dotyczących danych i przypadków użycia z większości sektorów, takich jak nauka, statystyka, sprawy społeczne, finanse i oczywiście analityka i inne obszary inżynierii.

Pandy obsługują i działają dobrze z różnymi rodzajami danych, w tym z poniższymi:

• Dane tabelaryczne z kolumnami danych heterogenicznych. Weźmy na przykład dane pochodzące z tabeli SQL lub arkusza kalkulacyjnego Excel.
• Uporządkowane i nieuporządkowane dane szeregów czasowych. Częstotliwość szeregów czasowych nie musi być stała, w przeciwieństwie do innych bibliotek i narzędzi. Pandas jest wyjątkowo wytrzymała w obsłudze nierównych danych szeregów czasowych
• Dowolne dane macierzowe z jednorodnym lub heterogenicznym typem danych w wierszach i kolumnach
• Dowolna inna forma zbiorów danych statystycznych lub obserwacyjnych. Dane nie muszą być w ogóle oznakowane. Struktura danych Pandy może je przetwarzać nawet bez etykietowania.

9) Matplotlib

Matplotlib to biblioteka wizualizacji danych, która służy do kreślenia 2D w celu tworzenia wykresów obrazów i figur o jakości publikacji w różnych formatach. Biblioteka pomaga generować histogramy, wykresy, wykresy błędów, wykresy punktowe, wykresy słupkowe za pomocą zaledwie kilku linijek kodu.

Zapewnia interfejs podobny do MATLAB i jest wyjątkowo przyjazny dla użytkownika. Działa przy użyciu standardowych zestawów narzędzi GUI, takich jak GTK+, wxPython, Tkinter lub Qt, aby zapewnić zorientowane obiektowo API, które pomaga programistom osadzić wykresy i wykresy w ich aplikacjach.

Dołącz do kursu uczenia maszynowego online z najlepszych uniwersytetów na świecie — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wniosek

Python jest językiem podstawowym, jeśli chodzi o naukę danych i uczenie maszynowe, a istnieje wiele powodów, dla których warto wybrać Pythona do nauki o danych.

Możesz sprawdzić program zaawansowanego certyfikatu IIT Delhi w uczeniu maszynowym we współpracy z upGrad . IIT Delhi to jedna z najbardziej prestiżowych instytucji w Indiach. Z większą liczbą ponad 500 wewnętrznych członków wydziału, którzy są najlepsi w tej dziedzinie.

Python ma aktywną społeczność, w której większość programistów tworzy biblioteki do własnych celów, a następnie udostępnia je publicznie na swoją korzyść. Oto niektóre z typowych bibliotek uczenia maszynowego używanych przez programistów Pythona. Jeśli chcesz zaktualizować swoje umiejętności w zakresie analizy danych, zapoznaj się z programem Executive PG programu IIIT-B w programie Data Science .