10 лучших библиотек Python для машинного и глубокого обучения

Python — один из наиболее часто используемых языков, который имеет свои приложения в науке о данных, сценариях и создании серверных RESTful API с такими фреймворками, как Django и Flask. Имея свою область в веб-разработке, большинство компаний предпочитают использовать Python для своих исследований данных и задач, связанных с искусственным интеллектом.

Богатство библиотек Python с открытым исходным кодом — одна из его наиболее полезных, но недооцененных характеристик. Их можно использовать для чего угодно, от науки о данных и визуализации до модификации изображений и данных. Однако в последние годы некоторые библиотеки Python прочно утвердились в областях машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL).

Python чрезвычайно адаптируется и гибок, что позволяет использовать его с другими языками по мере необходимости, в дополнение к его низкоуровневому входу и специализированным библиотекам кода. Он также работает практически на всех доступных операционных системах и платформах.

Он включает в себя пакеты, которые значительно сокращают трудозатраты, необходимые для создания сложных нейронных сетей и методов машинного обучения. Кроме того, Python также можно использовать в качестве языка объектно-ориентированного программирования, необходимого для эффективного использования и классификации данных — важнейшего компонента любого процесса машинного обучения.

Почему разработчики и специалисты по данным предпочитают Python?

Python предоставляет краткий и удобочитаемый код. В то время как искусственный интеллект и машинное обучение основаны на сложных алгоритмах и разнообразных рабочих процессах, простота Python позволяет разработчикам создавать надежные системы. Разработчики могут посвятить все свое внимание решению проблемы машинного обучения, а не беспокоиться о технических тонкостях языка.

Python также интересен многим разработчикам, поскольку его легко освоить. Код Python понятен людям, что упрощает разработку моделей машинного обучения.

Десять лучших библиотек Python для машинного обучения и глубокого обучения

1. Тензорный поток

Библиотека Python, которая превосходно подходит для дифференцируемого программирования, называется TensorFlow. TensorFlow бесплатен и имеет открытый исходный код. Невообразимое изобилие инструментов и материалов в библиотеке упрощает разработку машинного обучения, моделей глубокого обучения и нейронных сетей как для новичков, так и для экспертов. Гибкий дизайн и основа TensorFlow позволяют ему работать на различных вычислительных системах, включая ЦП и ГП.

TensorFlow позволяет сразу же обучать и тестировать модели машинного обучения с помощью встроенных инструментов и может использоваться для применения алгоритмов обучения в глубоком обучении и нейронных сетях. TensorFlow предназначен не только для настольных компьютеров. Вы также можете использовать его на серверах и мобильных устройствах для создания и обучения интеллектуальных моделей.

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Изучите программы Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

2. Керас

Keras — это платформа Python с открытым исходным кодом для создания и анализа нейронных сетей в моделях глубокого обучения и машинного обучения. Он может работать поверх как TensorFlow, так и Theano, что позволяет начать обучение нейронных сетей всего с несколькими строками кода, что по сравнению с его родительскими фреймворками ничтожно мало. Библиотека Keras универсальна и масштабируема, подходит как для начинающих, так и для опытных программистов. Он также предоставляет полнофункциональную модель для построения нейронных сетей путем интеграции целей, оптимизаторов, слоев и функций активации.

Платформа Keras является адаптируемой и переносимой, что позволяет ей работать в различных контекстах как на процессорах, так и на графических процессорах. Он обеспечивает быстрое и эффективное создание прототипов, исследования, моделирование данных и визуализацию.

3. НумПи

NumPy — известная числовая библиотека Python с открытым исходным кодом. Он может проводить широкий спектр математических вычислений с матрицами и массивами. Это одна из самых известных научных библиотек Python, и специалисты по данным часто используют ее для анализа данных. Его способность анализировать многомерные массивы и работать с линейной алгеброй и преобразованиями Фурье делает его превосходным для приложений машинного обучения.

Массивы NumPy требуют значительно меньше места для хранения, чем обычные списки Python. Они также значительно быстрее и проще в эксплуатации, чем последние. NumPy позволяет изменять данные в матрицах, транспонируя и изменяя их форму. Характеристики Numpy в сочетании с другими библиотеками Python позволяют легко повысить производительность модели машинного обучения.

4. Панды

Pandas — одна из наиболее широко используемых библиотек Python для машинного обучения . По сути, это среда Python для исследования и анализа данных, которая позволяет разработчикам создавать привлекательные и безупречные высокоуровневые представления данных. Pandas, построенный на NumPy, отвечает за подготовку наборов данных и точек для машинного обучения. Pandas использует два типа структур данных: 1-D (серии) и 2-D (DataFrame), что позволяет использовать Pandas в различных областях, от науки и статистики до финансов и инженерии.

Библиотека Pandas адаптируема и может работать с другими научными библиотеками, такими как SciPy, Scikit-learn и т. д., а также числовыми библиотеками, такими как NumPy. Благодаря своему описательному, быстрому и совместимому характеру, Pandas очень прост в использовании. Панды позволяют пользователю или специалисту по данным изменять функциональность данных, комбинируя, объединяя и переиндексируя их с помощью нескольких нажатий клавиш.

5. Научный

SciPy — это хорошо известная библиотека Python среди поклонников искусственного интеллекта, поскольку она включает в себя готовые модули для линейной алгебры, оптимизации, математической интеграции и статистики.

SciPy в значительной степени полагается на NumPy для подпрограмм манипулирования массивами и включает в себя все функции NumPy. SciPy подходит для обработки изображений и включает математические операции квазивысокого уровня с базовыми функциями обработки. Он прост в использовании и быстро реализуется. Он также имеет команды высокого уровня для визуализации и управления данными.

Ознакомьтесь с нашими программами по науке о данных в США

6. Scikit-Learn

Scikit-learn — это бесплатная библиотека искусственного интеллекта Python , которая обычно считается прямым расширением SciPy. Он основан на NumPy и SciPy. Он был создан в первую очередь для моделирования данных и построения контролируемых и неконтролируемых алгоритмов машинного обучения.

Scikit-learn подходит как для начинающих, так и для пользователей благодаря простому, понятному и последовательному интерфейсу. Хотя использование scikit-learn ограничено, поскольку он специализируется исключительно на моделировании данных, он позволяет пользователям изменять и обмениваться данными любым удобным для них способом.

7. Теано

Theano — популярный пакет Python для оптимизации математических операций с использованием многомерных массивов. Это достигается за счет оптимизации использования графического процессора и процессора. Theano — чрезвычайно надежная библиотека, которая уже давно используется в научных исследованиях, где требуется огромный объем вычислений, но при этом она достаточно проста, чтобы каждый мог использовать ее в своих проектах.

8. ПиТорч

PyTorch — это библиотека машинного обучения Python с открытым исходным кодом, основанная на платформе языка программирования Torch C. PyTorch можно интегрировать с другими библиотеками Python, такими как NumPy. Он может генерировать вычислительные графики, которые могут быть изменены в любой момент во время работы приложения Python. Он в основном используется в областях NLP (обработка естественного языка) и CV (компьютерное зрение).

9. Матплотлиб

Matplotlib — известная библиотека визуализации данных Python. Он не связан напрямую с библиотеками обработки данных, такими как Pandas. Это очень полезно, когда программист хочет визуализировать шаблоны данных. Это пакет 2D-диаграмм, который можно использовать для создания 2D-графиков и диаграмм. Инструмент под названием Pyplot в библиотеке Matplotlib упрощает построение графиков для программистов, предоставляя опции для управления различными механизмами визуализации данных.

10. OpenCV

OpenCV — это библиотека нейронных сетей Python . Это набор многочисленных функций программирования, которые можно использовать в системах компьютерного зрения в реальном времени. Он может идентифицировать лица и объекты и даже распознавать почерк. Библиотека позволяет пользователям интерпретировать различные визуальные входные данные из изображений и видеоданных.

Заключение

Библиотеки Python — это группы кода и функций, отражающие суть Python. Они функционируют, импортируясь в основную архитектуру Python и связываясь с другими функциями Python. Это позволяет пользователю или специалисту по данным вызывать и использовать новые функции без необходимости их программирования.

Если вы хотите работать в области науки о данных и Python со своими талантами, вам потребуется соответствующий практический опыт. Участие в проектах даст вам необходимые практические навыки и значительно укрепит ваше резюме. Если вы новичок и ищете надежный курс для начала изучения науки о данных и бизнес-аналитики, вы можете зарегистрироваться на профессиональный сертификат upGrad в области науки о данных и бизнес-аналитики .