9 лучших библиотек Python для машинного обучения в 2022 году

Машинное обучение — самая интенсивно использующая алгоритмы область компьютерных наук. Прошли те времена, когда людям приходилось программировать все алгоритмы для машинного обучения. Спасибо Python и его библиотекам, модулям и фреймворкам.

Библиотеки машинного обучения Python стали наиболее предпочтительным языком для реализации алгоритмов машинного обучения. Изучение Python необходимо для освоения науки о данных и машинного обучения. Давайте посмотрим на основные библиотеки Python, используемые для машинного обучения.

Лучшие библиотеки машинного обучения Python

1) НумПи

NumPy — хорошо известный универсальный пакет для обработки массивов. Обширный набор математических функций высокой сложности делает NumPy мощным инструментом для обработки больших многомерных массивов и матриц. NumPy очень полезен для работы с линейной алгеброй, преобразованиями Фурье и случайными числами. Другие библиотеки, такие как TensorFlow, используют NumPy на сервере для управления тензорами.

С помощью NumPy вы можете определять произвольные типы данных и легко интегрироваться с большинством баз данных. NumPy также может служить эффективным многомерным контейнером для любых общих данных любого типа. Ключевые особенности NumPy включают мощный объект N-мерного массива, функции вещания и готовые инструменты для интеграции кода C/C++ и Fortran.

2) наука

Поскольку машинное обучение росло со сверхзвуковой скоростью, многие разработчики Python создавали библиотеки Python для машинного обучения , особенно для научных и аналитических вычислений. Трэвис Олифант, Эрик Джонс и Пиру Петерсон в 2001 году решили объединить большинство этих фрагментов кода и стандартизировать его. Полученная библиотека была названа библиотекой SciPy.

Текущая разработка библиотеки SciPy поддерживается и спонсируется открытым сообществом разработчиков и распространяется под свободной лицензией BSD.

Библиотека SciPy предлагает модули для линейной алгебры, оптимизации изображений, интеграционной интерполяции, специальных функций, быстрого преобразования Фурье, обработки сигналов и изображений, решения обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) и других вычислительных задач в науке и аналитике.

Базовая структура данных, используемая SciPy, представляет собой многомерный массив, предоставляемый модулем NumPy. SciPy зависит от NumPy для подпрограмм манипулирования массивами. Библиотека SciPy была создана для работы с массивами NumPy, а также для предоставления удобных и эффективных числовых функций.

3) Scikit-learn

В 2007 году Дэвид Курнапо разработал библиотеку Scikit-learn в рамках проекта Google Summer of Code. В 2010 году INRIA привлекла и выпустила публичный выпуск в январе 2010 года. Skikit-learn был построен на основе двух библиотек Python — NumPy и SciPy и стал самой популярной библиотекой машинного обучения Python для разработки алгоритмов машинного обучения.

Scikit-learn имеет широкий спектр контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения, которые работают на согласованном интерфейсе в Python. Библиотеку также можно использовать для сбора данных и анализа данных. Основные функции машинного обучения, с которыми может справиться библиотека Scikit-learn, — это классификация, регрессия, кластеризация, уменьшение размерности, выбор модели и предварительная обработка.

4) Теано

Theano — это библиотека машинного обучения Python, которая может выступать в качестве оптимизирующего компилятора для оценки и обработки математических выражений и матричных вычислений. Построенный на NumPy, Theano демонстрирует тесную интеграцию с NumPy и имеет очень похожий интерфейс. Theano может работать с графическим процессором (GPU) и процессором.

Работа на архитектуре GPU дает более быстрые результаты. Theano может выполнять вычисления с интенсивным использованием данных до 140 раз быстрее на графическом процессоре, чем на центральном. Theano может автоматически избегать ошибок и багов при работе с логарифмическими и экспоненциальными функциями. Theano имеет встроенные инструменты для модульного тестирования и проверки, что позволяет избежать ошибок и проблем.

5) ТензорФлоу

TensorFlow был разработан для внутреннего использования Google командой Google Brain. Его первый выпуск вышел в ноябре 2015 года под лицензией Apache License 2.0. TensorFlow — популярный вычислительный фреймворк для создания моделей машинного обучения . TensorFlow поддерживает множество различных наборов инструментов для построения моделей на разных уровнях абстракции.

TensorFlow предоставляет очень стабильные API-интерфейсы Python и C++. Он также может предоставлять обратно совместимые API для других языков, но они могут быть нестабильными. TensorFlow имеет гибкую архитектуру, благодаря которой он может работать на различных вычислительных платформах, таких как CPU, GPU и TPU. TPU означает блок обработки Tensor, аппаратный чип, построенный на основе TensorFlow для машинного обучения и искусственного интеллекта.

6) Керас

По состоянию на ноябрь 2017 года у Keras более 200 000 пользователей. Keras — это библиотека с открытым исходным кодом, используемая для нейронных сетей и машинного обучения. Keras может работать поверх TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R или PlaidML. Keras также может эффективно работать на процессоре и графическом процессоре.

Keras работает со строительными блоками нейронной сети, такими как слои, цели, функции активации и оптимизаторы. У Keras также есть множество функций для работы с изображениями и текстовыми изображениями, которые удобны при написании кода Deep Neural Network.

Помимо стандартной нейронной сети, Keras поддерживает сверточные и рекуррентные нейронные сети.

7) ПиТорч

PyTorch имеет ряд инструментов и библиотек, поддерживающих компьютерное зрение, машинное обучение и обработку естественного языка. Библиотека PyTorch имеет открытый исходный код и основана на библиотеке Torch. Самым значительным преимуществом библиотеки PyTorch является простота изучения и использования.

PyTorch может легко интегрироваться со стеком обработки данных Python, включая NumPy. Вы вряд ли разглядите разницу между NumPy и PyTorch. PyTorch также позволяет разработчикам выполнять вычисления на тензорах. PyTorch имеет надежную платформу для построения вычислительных графиков на ходу и даже изменения их во время выполнения. Другие преимущества PyTorch включают поддержку нескольких графических процессоров, упрощенные препроцессоры и пользовательские загрузчики данных.

8) Панды

Pandas становится самой популярной библиотекой Python, которая используется для анализа данных с поддержкой быстрых, гибких и выразительных структур данных, предназначенных для работы как с «реляционными», так и с «помеченными» данными. Сегодня Pandas — это неизбежная библиотека для практического анализа данных в реальном мире на Python. Pandas отличается высокой стабильностью и оптимизированной производительностью. Бэкэнд-код написан исключительно на C или Python.

Два основных типа структур данных, используемых пандами:

• Серия (1-мерная)
• DataFrame (2-мерный)

Вместе они могут удовлетворить подавляющее большинство требований к данным и вариантов использования из большинства секторов, таких как наука, статистика, социальные сети, финансы и, конечно же, аналитика и другие области техники.

Панды поддерживают и хорошо работают с различными типами данных, включая следующие:

• Табличные данные со столбцами разнородных данных. Например, рассмотрим данные, поступающие из таблицы SQL или электронной таблицы Excel.
• Упорядоченные и неупорядоченные данные временных рядов. Частоту временных рядов не нужно фиксировать, в отличие от других библиотек и инструментов. Pandas исключительно надежен в обработке неравномерных данных временных рядов.
• Произвольные матричные данные с однородным или разнородным типом данных в строках и столбцах
• Любая другая форма наборов статистических данных или данных наблюдений. Данные вообще не должны быть помечены. Структура данных Pandas может обрабатывать ее даже без маркировки.

9) Матплотлиб

Matplotlib — это библиотека визуализации данных, которая используется для построения двумерных графиков для создания графиков изображений и рисунков публицистического качества в различных форматах. Библиотека помогает генерировать гистограммы, графики, диаграммы ошибок, точечные диаграммы, гистограммы всего несколькими строками кода.

Он предоставляет интерфейс, подобный MATLAB, и исключительно удобен для пользователя. Он работает с использованием стандартных наборов инструментов с графическим интерфейсом, таких как GTK+, wxPython, Tkinter или Qt, для предоставления объектно-ориентированного API, который помогает программистам встраивать графики и графики в свои приложения.

Присоединяйтесь к онлайн- курсу по машинному обучению в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и программам повышения квалификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключение

Python — это популярный язык, когда речь идет о науке о данных и машинном обучении , и есть несколько причин выбрать Python для науки о данных.

Вы можете ознакомиться с расширенной сертификационной программой IIT Delhi в области машинного обучения совместно с upGrad . IIT Delhi является одним из самых престижных учебных заведений в Индии. С более чем 500+ штатными преподавателями, которые являются лучшими в своих предметах.

Python имеет активное сообщество, в котором большинство разработчиков создают библиотеки для своих целей, а затем выпускают их для общего доступа в своих интересах. Вот некоторые из распространенных библиотек машинного обучения, используемых разработчиками Python. Если вы хотите обновить свои навыки работы с данными, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B в программе Data Science .