Top 9 biblioteci Python pentru învățarea automată în 2022

Învățarea automată este cel mai intens domeniu de algoritm din informatică. Au dispărut acele vremuri în care oamenii trebuiau să codifice toți algoritmii pentru învățarea automată. Datorită lui Python și bibliotecilor, modulelor și cadrelor sale.

Bibliotecile de învățare automată Python au crescut devenind limbajul cel mai preferat pentru implementările algoritmilor de învățare automată. Învățarea Python este esențială pentru a stăpâni știința datelor și învățarea automată. Să aruncăm o privire la principalele biblioteci Python utilizate pentru învățarea automată.

Top biblioteci Python Machine Learning

1) NumPy

NumPy este un bine cunoscut pachet de procesare a matricei de uz general. O colecție extinsă de funcții matematice de mare complexitate face NumPy puternic pentru a procesa matrice și matrice multidimensionale mari. NumPy este foarte util pentru manipularea algebrei liniare, a transformărilor Fourier și a numerelor aleatoare. Alte biblioteci precum TensorFlow folosesc NumPy la backend pentru manipularea tensoarelor.

Cu NumPy, puteți defini tipuri de date arbitrare și puteți integra cu ușurință în majoritatea bazelor de date. NumPy poate servi și ca un container multidimensional eficient pentru orice date generice care se află în orice tip de date. Caracteristicile cheie ale NumPy includ obiecte puternice de matrice N-dimensionale, funcții de difuzare și instrumente out-of-box pentru a integra codul C/C++ și Fortran.

2) SciPy

Odată cu creșterea învățării automate cu o viteză supersonică, mulți dezvoltatori Python creau biblioteci Python pentru învățarea automată , în special pentru calculul științific și analitic. În 2001, Travis Oliphant, Eric Jones și Pearu Peterson au decis să fuzioneze majoritatea acestor coduri și să le standardizeze. Biblioteca rezultată a fost apoi numită bibliotecă SciPy.

Dezvoltarea actuală a bibliotecii SciPy este susținută și sponsorizată de o comunitate deschisă de dezvoltatori și distribuită sub licența BSD gratuită.

Biblioteca SciPy oferă module pentru algebră liniară, optimizare a imaginii, interpolare de integrare, funcții speciale, transformată Fourier rapidă, procesare a semnalului și a imaginii, rezolvarea ecuațiilor diferențiale ordinare (ODE) și alte sarcini de calcul în știință și analiză.

Structura de date de bază utilizată de SciPy este o matrice multidimensională furnizată de modulul NumPy. SciPy depinde de NumPy pentru subrutinele de manipulare a matricei. Biblioteca SciPy a fost creată pentru a funcționa cu matrice NumPy și oferind funcții numerice ușor de utilizat și eficiente.

3) Scikit-learn

În 2007 , David Cournapeau a dezvoltat biblioteca Scikit-learn ca parte a proiectului Google Summer of Code. În 2010, INRIA a implicat și a lansat publicul în ianuarie 2010. Skikit-learn a fost construit pe deasupra a două biblioteci Python – NumPy și SciPy și a devenit cea mai populară bibliotecă Python de învățare automată pentru dezvoltarea algoritmilor de învățare automată.

Scikit-learn are o gamă largă de algoritmi de învățare supravegheați și nesupravegheați care funcționează pe o interfață consistentă în Python. Biblioteca poate fi folosită și pentru extragerea datelor și analiza datelor. Principalele funcții de învățare automată pe care le poate gestiona biblioteca Scikit-learn sunt clasificarea, regresia, gruparea, reducerea dimensionalității, selecția modelului și preprocesarea.

4) Theano

Theano este o bibliotecă python de învățare automată care poate acționa ca un compilator de optimizare pentru evaluarea și manipularea expresiilor matematice și calculelor matriceale. Construit pe NumPy, Theano prezintă o integrare strânsă cu NumPy și are o interfață foarte similară. Theano poate lucra pe unitatea de procesare grafică (GPU) și CPU.

Lucrul pe arhitectura GPU produce rezultate mai rapide. Theano poate efectua calcule mari de date de până la 140 de ori mai rapid pe GPU decât pe un procesor. Theano poate evita automat erorile și erorile atunci când se ocupă de funcții logaritmice și exponențiale. Theano are instrumente încorporate pentru testarea unitară și validarea, evitând astfel erorile și problemele.

5) TensorFlow

TensorFlow a fost dezvoltat pentru uzul intern al Google de către echipa Google Brain. Prima sa lansare a venit în noiembrie 2015 sub Apache License 2.0. TensorFlow este un cadru de calcul popular pentru crearea modelelor de învățare automată . TensorFlow acceptă o varietate de seturi de instrumente diferite pentru construirea de modele la diferite niveluri de abstractizare.

TensorFlow expune API-uri Python și C++ foarte stabile. Poate expune API-uri compatibile cu înapoi și pentru alte limbi, dar ar putea fi instabile. TensorFlow are o arhitectură flexibilă cu care poate rula pe o varietate de platforme de calcul CPU-uri, GPU-uri și TPU-uri. TPU reprezintă unitatea de procesare Tensor, un cip hardware construit în jurul TensorFlow pentru învățarea automată și inteligența artificială.

6) Keras

Keras are peste 200.000 de utilizatori în noiembrie 2017. Keras este o bibliotecă open-source utilizată pentru rețelele neuronale și învățarea automată. Keras poate rula pe TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R sau PlaidML. Keras poate rula eficient pe CPU și GPU.

Keras funcționează cu blocuri de bază ale rețelei neuronale, cum ar fi straturi, obiective, funcții de activare și optimizatori. Keras are, de asemenea, o grămadă de funcții pentru a lucra cu imagini și imagini text, care sunt utile atunci când scrieți codul Deep Neural Network.

În afară de rețeaua neuronală standard, Keras acceptă rețele neuronale convoluționale și recurente.

7) PyTorch

PyTorch are o serie de instrumente și biblioteci care acceptă viziunea computerizată, învățarea automată și procesarea limbajului natural. Biblioteca PyTorch este open-source și se bazează pe biblioteca Torch. Cel mai semnificativ avantaj al bibliotecii PyTorch este ușurința de învățare și utilizare.

PyTorch se poate integra fără probleme cu stiva de știință a datelor python, inclusiv NumPy. Cu greu vei face diferența între NumPy și PyTorch. PyTorch permite, de asemenea, dezvoltatorilor să efectueze calcule pe tensori. PyTorch are un cadru robust pentru a construi grafice computaționale din mers și chiar pentru a le schimba în timpul execuției. Alte avantaje ale PyTorch includ suportul pentru mai multe GPU, preprocesoare simplificate și încărcătoare de date personalizate.

8) Panda

Pandas se transformă în cea mai populară bibliotecă Python care este utilizată pentru analiza datelor cu suport pentru structuri de date rapide, flexibile și expresive, concepute să funcționeze atât pe date „relaționale” cât și „etichetate”. Pandas astăzi este o bibliotecă inevitabilă pentru rezolvarea analizei practice a datelor din lumea reală în Python. Pandas este foarte stabil, oferind performanțe extrem de optimizate. Codul backend este scris pur în C sau Python.

Cele două tipuri principale de structuri de date utilizate de panda sunt:

• Seria (1-dimensională)
• DataFrame (2-dimensional)

Aceste două combinate pot face față unei mari majorități a cerințelor de date și a cazurilor de utilizare din majoritatea sectoarelor, cum ar fi știința, statistica, socialul, finanțele și, desigur, analitice și alte domenii ale ingineriei.

Pandas acceptă și funcționează bine cu diferite tipuri de date, inclusiv cele de mai jos:

• Date tabelare cu coloane de date eterogene. De exemplu, luați în considerare datele care provin din tabelul SQL sau foaia de calcul Excel.
• Date de serie temporală ordonate și neordonate. Frecvența seriilor de timp nu trebuie să fie fixă, spre deosebire de alte biblioteci și instrumente. Pandas este excepțional de robust în gestionarea datelor inegale din seria temporală
• Date matrice arbitrare cu date de tip omogen sau eterogen în rânduri și coloane
• Orice altă formă de seturi de date statistice sau observaționale. Datele nu trebuie deloc etichetate. Structura de date Pandas o poate procesa chiar și fără etichetare.

9) Matplotlib

Matplotlib este o bibliotecă de vizualizare a datelor care este utilizată pentru trasarea 2D pentru a produce grafice și figuri de calitate publicării într-o varietate de formate. Biblioteca ajută la generarea de histograme, diagrame, diagrame de eroare, diagrame de dispersie, diagrame cu bare cu doar câteva linii de cod.

Oferă o interfață asemănătoare MATLAB și este excepțional de ușor de utilizat. Funcționează folosind seturi de instrumente GUI standard precum GTK+, wxPython, Tkinter sau Qt pentru a oferi un API orientat pe obiecte care îi ajută pe programatori să încorporeze grafice și diagrame în aplicațiile lor.

Alăturați-vă Cursului de învățare automată online de la cele mai bune universități din lume – Master, Programe Executive Postuniversitare și Program de Certificat Avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Concluzie

Python este limbajul de bază atunci când vine vorba de știința datelor și învățarea automată și există mai multe motive pentru a alege python pentru știința datelor.

Puteți consulta Programul de certificat avansat al IIT Delhi în învățarea automată în asociere cu upGrad . IIT Delhi este una dintre cele mai prestigioase instituții din India. Cu mai mult de 500 de membri ai facultății interne, care sunt cei mai buni în materie.

Python are o comunitate activă în care majoritatea dezvoltatorilor creează biblioteci pentru propriile lor scopuri și o lansează ulterior publicului în beneficiul lor. Iată câteva dintre bibliotecile comune de învățare automată utilizate de dezvoltatorii Python. Dacă doriți să vă actualizați abilitățile de știință a datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor al IIIT-B.