Cele mai bune 10 biblioteci Python pentru învățarea automată și învățarea profundă

Python este unul dintre cele mai frecvent utilizate limbaje, având aplicații în știința datelor, scripting și crearea de API-uri RESTful back-end cu cadre precum Django și Flask. Deși își au domeniul în dezvoltarea web, majoritatea companiilor preferă să folosească Python pentru știința datelor și sarcinile legate de inteligența artificială.

Bogăția de biblioteci open-source a lui Python este una dintre caracteristicile sale cele mai utile, dar subapreciate. Ele pot fi folosite pentru orice, de la știința datelor și vizualizare până la modificarea imaginilor și a datelor. Cu toate acestea, în ultimii ani, unele biblioteci Python au stabilit o prezență de necontestat în domeniile învățării automate (ML) și învățării profunde (DL).

Python este extrem de adaptabil și flexibil, permițându-i să fie utilizat cu alte limbi după cum este necesar, pe lângă bibliotecile sale de coduri de nivel scăzut și specializate. De asemenea, funcționează pe aproape fiecare sistem de operare și platformă disponibilă.

Include pachete care reduc drastic cantitatea de muncă necesară pentru a crea rețele neuronale complexe și tehnici de învățare automată. În plus, Python poate fi folosit și ca limbaj de programare orientată pe obiecte, care este necesar pentru utilizarea și clasificarea eficientă a datelor - o componentă critică a oricărui proces de învățare automată.

De ce dezvoltatorii și oamenii de știință de date preferă Python?

Python oferă cod concis și ușor de citit. În timp ce inteligența artificială și învățarea automată se bazează pe algoritmi complicati și fluxuri de lucru variate, ușurința lui Python permite dezvoltatorilor să creeze sisteme de încredere. Dezvoltatorii își pot dedica întreaga atenție rezolvării unei probleme ML, mai degrabă decât să se îngrijoreze de subtilitățile tehnice ale limbajului.

Python este, de asemenea, intrigant pentru mulți dezvoltatori, deoarece este ușor de învățat. Codul Python este inteligibil de către oameni, ceea ce facilitează dezvoltarea modelelor de învățare automată.

Cele mai bune zece biblioteci Python pentru Machine Learning și Deep Learning

1. TensorFlow

O bibliotecă Python care excelează în programarea diferențiabilă este TensorFlow. TensorFlow este gratuit și open-source. Dezvoltarea învățării automate, a modelelor de învățare profundă și a rețelelor neuronale este simplificată atât pentru începători, cât și pentru experți, datorită multitudinii inimaginabile de instrumente și materiale ale bibliotecii. Designul flexibil și fundația TensorFlow îi permit să funcționeze pe diferite sisteme de calcul, inclusiv CPU și GPU.

TensorFlow vă permite să vă antrenați și să testați imediat modelele ML folosind instrumentele sale încorporate și poate fi folosit pentru a aplica algoritmi de învățare în Deep Learning și rețele neuronale. TensorFlow nu este doar pentru computere desktop. De asemenea, îl puteți utiliza pe servere și dispozitive mobile pentru a construi și antrena modele inteligente.

Obțineți certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Învață programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

2. Keras

Keras este un cadru open-source Python pentru crearea și analizarea rețelelor neuronale în modele de învățare profundă și învățare automată. Poate rula atât pe TensorFlow, cât și pe Theano, permițându-vă să începeți antrenamentul rețelelor neuronale cu doar câteva linii de cod, ceea ce, în comparație cu cadrele sale părinte, este minuscul. Biblioteca Keras este versatilă și scalabilă, potrivită atât pentru începători, cât și pentru programatori experimentați. De asemenea, oferă un model complet funcțional pentru construirea de rețele neuronale prin integrarea țintelor, optimizatoarelor, straturilor și funcțiilor de activare.

Cadrul Keras este adaptabil și portabil, permițându-i să ruleze în diverse contexte și atât pe procesoare, cât și pe GPU. Permite crearea de prototipuri, cercetarea, modelarea datelor și vizualizarea rapidă și eficientă.

3. NumPy

NumPy este o bibliotecă Python numerică cu sursă deschisă proeminentă. Poate efectua o gamă largă de calcule matematice pe matrice și tablouri. Este una dintre cele mai faimoase biblioteci științifice Python, iar oamenii de știință de date o folosesc frecvent pentru analiza datelor. Capacitatea sa de a analiza matrice multidimensionale și de a gestiona algebra liniară și transformările Fourier îl face excelent pentru aplicațiile ML.

Matricele NumPy necesită mult mai puțin spațiu de stocare decât listele Python convenționale. Ele sunt, de asemenea, considerabil mai rapide și mai ușor de operat decât acestea din urmă. NumPy vă permite să modificați datele din matrice prin transpunerea și remodelarea acestora. Caracteristicile Numpy, atunci când sunt combinate cu alte biblioteci Python, vă permit să creșteți cu ușurință performanța modelului de învățare automată.

4. Panda

Pandas este una dintre cele mai utilizate biblioteci Python pentru învățarea automată . Este practic un cadru Python pentru cercetarea și analiza datelor care le permite dezvoltatorilor să creeze reprezentări de date atrăgătoare și impecabile la nivel înalt. Pandas, construit pe NumPy, este responsabil cu pregătirea seturilor de date și a punctelor pentru învățarea automată. Pandas folosește două tipuri de structuri de date: 1-D (serie) și 2-D (DataFrame), permițând ca Pandas să fie utilizat în diferite domenii, de la știință și statistică până la finanțe și inginerie.

Biblioteca Pandas este adaptabilă și poate funcționa cu alte biblioteci științifice, cum ar fi SciPy, Scikit-learn, etc., și biblioteci numerice precum NumPy. Datorită naturii sale extrem de descriptive, rapide și conforme, Pandas este foarte simplu de utilizat. Pandas permite unui utilizator sau unui cercetător de date să schimbe funcționalitatea datelor combinând, îmbinând și reindexându-le cu câteva apăsări de taste.

5. SciPy

SciPy este o bibliotecă Python binecunoscută printre pasionații de inteligență artificială, deoarece include module pre-construite pentru algebră liniară, optimizări, integrare matematică și statistici.

SciPy se bazează în mare măsură pe NumPy pentru subrutinele de manipulare a matricei și încorporează toate caracteristicile NumPy. SciPy este potrivit pentru procesarea imaginilor și include operații matematice de nivel cvasi-înalt cu caracteristici de procesare de bază. Este simplu de utilizat și rapid de implementat. De asemenea, are comenzi de nivel înalt pentru vizualizarea și manipularea datelor.

Verificați programele noastre din SUA - Data Science

6. Scikit-Learn

Scikit-learn este o bibliotecă AI Python gratuită care este în general considerată o extensie directă a SciPy. Se bazează pe NumPy și SciPy. A fost creat în principal pentru modelarea datelor și construirea de algoritmi de învățare automată supravegheați și nesupravegheați.

Scikit-learn este atât pentru începători, cât și ușor de utilizat datorită interfeței sale simple, directe și consistente. Deși utilizarea scikit-learn este limitată, deoarece este specializat exclusiv în modelarea datelor, face o treabă bună în a permite utilizatorilor să modifice și să schimbe date în orice mod aleg.

7. Theano

Theano este un pachet popular Python pentru optimizarea operațiilor matematice folosind matrice multidimensionale. Se realizează prin optimizarea utilizării GPU și CPU. Theano este o bibliotecă extraordinar de robustă care a fost folosită de mult timp în cercetarea științifică, unde există o scară masivă de calcule, dar este suficient de simplă încât oricine o poate folosi pentru proiectele lor.

8. PyTorch

PyTorch este o bibliotecă de învățare automată Python cu sursă deschisă bazată pe cadrul limbajului de programare Torch C. PyTorch poate fi integrat cu alte biblioteci Python precum NumPy. Poate genera grafice de calcul care pot fi modificate în orice moment în timp ce aplicația Python rulează. Este folosit în principal în domeniile NLP (Procesare a limbajului natural) și CV (Viziune pe computer).

9. Matplotlib

Matplotlib este o binecunoscută bibliotecă de vizualizare a datelor Python. Nu este conectat direct la biblioteci de tratare a datelor precum Pandas. Este foarte util atunci când un programator dorește să vizualizeze modele de date. Este un pachet de diagrame 2D care poate fi utilizat pentru a crea grafice și diagrame 2D. Un instrument numit Pyplot din biblioteca Matplotlib simplifică trasarea pentru programatori, oferind opțiuni pentru controlul diferitelor mecanisme de vizualizare a datelor.

10. OpenCV

OpenCV este o bibliotecă de rețea neuronală Python . Este o colecție de numeroase funcții de programare care pot fi utilizate în sistemele de viziune computerizată în timp real. Poate identifica fețele și obiectele și chiar recunoaște scrisul de mână. Biblioteca permite utilizatorilor să interpreteze diverse intrări vizuale din imagini și date video.

Concluzie

Bibliotecile Python sunt grupuri de cod și funcții care reflectă inima lui Python. Ele funcționează prin importarea în arhitectura de bază Python și conectarea la alte funcții Python. Acest lucru permite unui utilizator sau unui cercetător de date să apeleze și să utilizeze noile funcții fără a fi nevoie să le programeze.

Dacă doriți să lucrați în sectoarele științei datelor și Python cu talentele dvs., veți avea nevoie de experiență practică adecvată. Angajarea în proiecte vă va oferi abilitățile practice necesare și vă va consolida semnificativ CV-ul. Dacă sunteți începător care caută un curs de încredere pentru a începe să învețe Data Science și Business Analytics, vă puteți înscrie la Certificatul profesional upGrad în Data Science și Business Analytics .