10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก

Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ใช้บ่อยที่สุด โดยมีแอปพลิเคชันในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเขียนสคริปต์ และสร้าง RESTful API แบ็คเอนด์ด้วยเฟรมเวิร์ก เช่น Django และ Flask ในขณะที่มีโดเมนในการพัฒนาเว็บ บริษัทส่วนใหญ่ชอบใช้ Python สำหรับวิทยาการข้อมูลและงานที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์

ห้องสมุดโอเพ่นซอร์สที่มีอยู่มากมายของ Python เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่มีประโยชน์มากที่สุด อาจใช้สำหรับอะไรก็ได้ตั้งแต่วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการแสดงภาพไปจนถึงการแก้ไขรูปภาพและข้อมูล อย่างไรก็ตาม ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ไลบรารี่ของ Python บางตัวได้สร้างสถานะที่ปฏิเสธไม่ได้ในโดเมนการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL)

Python สามารถปรับเปลี่ยนและยืดหยุ่นได้อย่างมาก ทำให้สามารถใช้กับภาษาอื่นๆ ได้ตามต้องการ นอกเหนือจากรายการระดับต่ำและไลบรารีโค้ดพิเศษ นอกจากนี้ยังใช้งานได้จริงกับทุกระบบปฏิบัติการและทุกแพลตฟอร์มที่มี

ประกอบด้วยแพ็คเกจที่ลดจำนวนแรงงานที่จำเป็นอย่างมากในการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ Python ยังสามารถใช้เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุซึ่งจำเป็นสำหรับการใช้และจัดประเภทข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง

เหตุใดนักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงชอบ Python

Python ให้รหัสที่กระชับและอ่านได้ ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องต้องอาศัยอัลกอริทึมที่ซับซ้อนและเวิร์กโฟลว์ที่หลากหลาย ความง่ายของ Python ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างระบบที่เชื่อถือได้ นักพัฒนาอาจทุ่มเทความสนใจทั้งหมดเพื่อแก้ไขปัญหา ML แทนที่จะกังวลเกี่ยวกับรายละเอียดปลีกย่อยทางเทคนิคของภาษา

Python ยังเป็นที่สนใจของนักพัฒนาหลายคนเนื่องจากง่ายต่อการเรียนรู้ โค้ด Python นั้นมนุษย์สามารถเข้าใจได้ ทำให้ง่ายต่อการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

ไลบรารี Python ที่ดีที่สุด 10 อันดับสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก

1. เทนเซอร์โฟลว์

ไลบรารี Python ที่เก่งในการเขียนโปรแกรมสร้างความแตกต่างคือ TensorFlow TensorFlow เป็นบริการฟรีและเป็นโอเพ่นซอร์ส การพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิง โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก และโครงข่ายประสาทเทียมนั้นทำให้ง่ายสำหรับทั้งมือใหม่และผู้เชี่ยวชาญด้วยเครื่องมือและวัสดุมากมายเหลือเฟือของห้องสมุด การออกแบบและรากฐานที่ยืดหยุ่นของ TensorFlow ทำให้สามารถทำงานบนระบบคอมพิวเตอร์ต่างๆ รวมถึง CPU และ GPU

TensorFlow ช่วยให้คุณฝึกและทดสอบโมเดล ML ของคุณได้ทันทีโดยใช้เครื่องมือในตัว และอาจนำไปใช้เพื่อใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ใน Deep Learning และ Neural Networks TensorFlow ไม่ได้มีไว้สำหรับคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปเท่านั้น คุณยังสามารถใช้บนเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์พกพาเพื่อสร้างและฝึกโมเดลอัจฉริยะ

รับ ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เรียนรู้โปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโทเพื่อติดตามความก้าวหน้าในอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

2. เคราส์

Keras เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สของ Python สำหรับการสร้างและวิเคราะห์โครงข่ายประสาทเทียมในการเรียนรู้เชิงลึกและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถทำงานบนทั้ง TensorFlow และ Theano ทำให้คุณสามารถเริ่มฝึกโครงข่ายประสาทเทียมด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด ซึ่งเมื่อเทียบกับเฟรมเวิร์กหลักแล้ว ถือว่าเล็กมาก ไลบรารี Keras มีความหลากหลายและปรับขนาดได้ เหมาะสำหรับทั้งผู้เริ่มต้นและโปรแกรมเมอร์ที่มีประสบการณ์ นอกจากนี้ยังมีโมเดลที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์สำหรับการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมโดยการรวมเป้าหมาย ตัวเพิ่มประสิทธิภาพ เลเยอร์ และฟังก์ชันการเปิดใช้งาน

เฟรมเวิร์ก Keras สามารถปรับเปลี่ยนได้และพกพาได้ ทำให้สามารถทำงานได้ในบริบทที่หลากหลายและทั้งบน CPU และ GPU ช่วยให้สามารถสร้างต้นแบบ การวิจัย การสร้างแบบจำลองข้อมูล และการแสดงภาพได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

3. นัมปี

NumPy เป็นไลบรารี Python เชิงตัวเลขแบบโอเพ่นซอร์สที่โดดเด่น สามารถทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์ได้หลากหลายบนเมทริกซ์และอาร์เรย์ เป็นหนึ่งในห้องสมุด Python ทางวิทยาศาสตร์ที่มีชื่อเสียงที่สุด และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะใช้ห้องสมุดนี้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ความสามารถในการวิเคราะห์อาร์เรย์หลายมิติและจัดการพีชคณิตเชิงเส้นและการแปลงฟูริเยร์ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งาน ML

อาร์เรย์ NumPy ต้องการพื้นที่จัดเก็บน้อยกว่ารายการ Python ทั่วไปอย่างมาก นอกจากนี้ยังทำงานได้รวดเร็วและง่ายกว่ารุ่นหลังมาก NumPy ให้คุณแก้ไขข้อมูลในเมทริกซ์โดยการย้ายและปรับรูปร่างใหม่ คุณลักษณะของ Numpy เมื่อรวมกับไลบรารี Python อื่นๆ จะช่วยให้คุณเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างง่ายดาย

4. แพนด้า

Pandas เป็นหนึ่งใน ไลบรารี Python ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย สำหรับการเรียนรู้ ของ เครื่อง โดยพื้นฐานแล้วเป็นเฟรมเวิร์ก Python สำหรับการวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างการแสดงข้อมูลระดับสูงที่น่าดึงดูดและไร้ที่ติ Pandas ซึ่งสร้างขึ้นบน NumPy มีหน้าที่จัดเตรียมชุดข้อมูลและคะแนนสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง Pandas ใช้โครงสร้างข้อมูลสองประเภท: 1-D (ชุด) และ 2-D (DataFrame) ทำให้สามารถใช้ Pandas ในสาขาต่างๆ ตั้งแต่วิทยาศาสตร์และสถิติไปจนถึงการเงินและวิศวกรรม

ห้องสมุด Pandas สามารถปรับเปลี่ยนได้และสามารถทำงานร่วมกับห้องสมุดทางวิทยาศาสตร์อื่น ๆ เช่น SciPy, Scikit-learn ฯลฯ และห้องสมุดตัวเลขเช่น NumPy Pandas ใช้งานง่ายมาก เนื่องจากมีลักษณะที่สื่อความหมายได้ดี รวดเร็ว และเป็นไปตามข้อกำหนด Pandas อนุญาตให้ผู้ใช้หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเปลี่ยนการทำงานของข้อมูลโดยการรวม ผสาน และจัดทำดัชนีใหม่ด้วยการกดแป้นเพียงไม่กี่ครั้ง

5. ไซปี้

SciPy เป็นห้องสมุด Python ที่รู้จักกันดีในหมู่ผู้คลั่งไคล้ปัญญาประดิษฐ์ เนื่องจากมีโมดูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับพีชคณิตเชิงเส้น การเพิ่มประสิทธิภาพ การบูรณาการทางคณิตศาสตร์ และสถิติ

SciPy พึ่งพา NumPy อย่างมากสำหรับรูทีนย่อยการจัดการอาร์เรย์และรวมคุณสมบัติทั้งหมดของ NumPy SciPy เหมาะสำหรับการประมวลผลภาพและรวมถึงการดำเนินการทางคณิตศาสตร์กึ่งระดับสูงพร้อมคุณสมบัติการประมวลผลขั้นพื้นฐาน ใช้งานง่ายและรวดเร็วในการดำเนินการ นอกจากนี้ยังมีคำสั่งระดับสูงสำหรับการแสดงภาพและจัดการข้อมูล

ตรวจสอบโปรแกรม US - Data Science ของเรา

6. Scikit-เรียนรู้

Scikit-learn เป็น ห้องสมุด Python AI ฟรี ซึ่งโดยทั่วไปถือว่าเป็นส่วนเสริมโดยตรงของ SciPy มันขึ้นอยู่กับ NumPy และ SciPy มันถูกสร้างขึ้นเป็นหลักสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลและสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล

Scikit-learn เป็นทั้งผู้เริ่มต้นและเป็นมิตรกับผู้ใช้เนื่องจากอินเทอร์เฟซที่เรียบง่าย ตรงไปตรงมา และสอดคล้องกัน แม้ว่าการใช้ scikit-learn จะถูกจำกัดเนื่องจากเชี่ยวชาญเฉพาะในการสร้างแบบจำลองข้อมูล แต่ก็ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแก้ไขและแลกเปลี่ยนข้อมูลด้วยวิธีใดก็ได้ที่พวกเขาเลือก

7. ธีอาโน

Theano เป็นแพ็คเกจ Python ยอดนิยมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการทางคณิตศาสตร์โดยใช้อาร์เรย์หลายมิติ ทำได้โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน GPU และ CPU Theano เป็นห้องสมุดที่มีประสิทธิภาพอย่างมากซึ่งถูกใช้มาอย่างยาวนานในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ซึ่งมีการคำนวณจำนวนมาก แต่ก็เป็นพื้นฐานเพียงพอที่ทุกคนสามารถใช้สำหรับโครงการของตนได้

8. ไพทอร์ช

PyTorch เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง Python แบบโอเพ่นซอร์สซึ่งใช้เฟรมเวิร์กภาษาการเขียนโปรแกรม Torch C PyTorch สามารถรวมเข้ากับไลบรารี Python อื่น ๆ เช่น NumPy สามารถสร้างกราฟการคำนวณที่อาจเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลาในขณะที่แอปพลิเคชัน Python ทำงาน ส่วนใหญ่จะใช้ในโดเมนของ NLP (Natural Language Processing) และ CV (Computer Vision)

9. แมทพลอตลิบ

Matplotlib เป็นไลบรารีการแสดงข้อมูล Python ที่รู้จักกันดี ไม่ได้เชื่อมต่อโดยตรงกับไลบรารีการจัดการข้อมูลเช่น Pandas มีประโยชน์มากเมื่อโปรแกรมเมอร์ต้องการแสดงรูปแบบข้อมูล เป็นแพ็คเกจการสร้างแผนภูมิ 2 มิติที่อาจใช้เพื่อสร้างกราฟและแผนภูมิ 2 มิติ เครื่องมือที่เรียกว่า Pyplot ในไลบรารี Matplotlib ช่วยลดความยุ่งยากในการลงจุดสำหรับโปรแกรมเมอร์โดยให้ตัวเลือกสำหรับควบคุมกลไกต่างๆ ในการแสดงข้อมูลเป็นภาพ

10. โอเพ่นซีวี

OpenCV เป็น ไลบรารีเครือข่ายประสาทของงู หลาม เป็นชุดของฟังก์ชันการเขียนโปรแกรมจำนวนมากที่สามารถใช้ในระบบการมองเห็นของคอมพิวเตอร์แบบเรียลไทม์ มันสามารถระบุใบหน้าและวัตถุและแม้แต่จดจำลายมือ ไลบรารีช่วยให้ผู้ใช้สามารถตีความอินพุตภาพต่างๆ จากข้อมูลรูปภาพและวิดีโอได้

บทสรุป

ไลบรารี Python เป็นกลุ่มของโค้ดและฟังก์ชันที่สะท้อนถึงหัวใจของ Python พวกมันทำงานโดยการอิมพอร์ตเข้าสู่สถาปัตยกรรมหลักของ Python และเชื่อมโยงกับฟังก์ชั่น Python อื่นๆ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเรียกและใช้ฟังก์ชันใหม่ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรม

หากคุณต้องการทำงานในภาคส่วนของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ Python ด้วยความสามารถของคุณ คุณจะต้องมีประสบการณ์จริงที่เพียงพอ การมีส่วนร่วมในโครงการจะช่วยให้คุณมีทักษะการปฏิบัติที่จำเป็นและทำให้ประวัติย่อของคุณแข็งแกร่งขึ้นอย่างมาก หากคุณเป็นมือใหม่ที่กำลังมองหาหลักสูตรที่เชื่อถือได้เพื่อเริ่มต้นการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจ คุณสามารถลงทะเบียนเรียนใน ประกาศนียบัตรวิชาชีพ upGrad ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ ธุรกิจ