ไลบรารี Python 9 อันดับแรกสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในปี 2022

แมชชีนเลิ ร์นนิงเป็นสาขาที่เน้นอัลกอริทึมมากที่สุดในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ไปเป็นวันที่ผู้คนต้องเข้ารหัสอัลกอริทึมทั้งหมดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ขอบคุณ Python และมันคือไลบรารี่ โมดูล และเฟรมเวิร์ก

ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงของ Python ได้เติบโตขึ้นจนกลายเป็นภาษาที่ต้องการมากที่สุดสำหรับการใช้งานอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ Python เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง มาดูไลบรารี่ Python หลักที่ใช้สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงกัน

ไลบรารีการเรียนรู้เครื่อง Python ยอดนิยม

1) นำพาย

NumPy เป็นแพ็คเกจการประมวลผลอาร์เรย์ที่ใช้งานทั่วไปที่รู้จักกันดี คอลเลกชั่นของฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่มีความซับซ้อนสูงจำนวนมากทำให้ NumPy มีประสิทธิภาพในการประมวลผลอาร์เรย์และเมทริกซ์หลายมิติขนาดใหญ่ NumPy มีประโยชน์มากสำหรับการจัดการพีชคณิตเชิงเส้น การแปลงฟูริเยร์ และตัวเลขสุ่ม ไลบรารีอื่น ๆ เช่น TensorFlow ใช้ NumPy ที่แบ็กเอนด์เพื่อจัดการเทนเซอร์

ด้วย NumPy คุณสามารถกำหนดชนิดข้อมูลตามอำเภอใจและรวมเข้ากับฐานข้อมูลส่วนใหญ่ได้อย่างง่ายดาย NumPy ยังสามารถทำหน้าที่เป็นคอนเทนเนอร์หลายมิติที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลทั่วไปที่อยู่ในประเภทข้อมูลใดก็ได้ คุณสมบัติหลักของ NumPy ได้แก่ ออบเจ็กต์อาร์เรย์ N-dimensional ที่มีประสิทธิภาพ ฟังก์ชันการแพร่ภาพ และเครื่องมือแบบสำเร็จรูปเพื่อรวมโค้ด C/C++ และ Fortran

2) SciPy

เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงเติบโตด้วยความเร็วเหนือเสียง นักพัฒนา Python จำนวนมากจึงสร้าง ไลบรารี python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และเชิงวิเคราะห์ Travis Oliphant, Eric Jones และ Pearu Peterson ในปี 2544 ตัดสินใจรวมรหัสบิตและชิ้นส่วนเหล่านี้ส่วนใหญ่และสร้างมาตรฐาน ไลบรารีผลลัพธ์ถูกตั้งชื่อเป็นไลบรารี SciPy

การพัฒนาในปัจจุบันของห้องสมุด SciPy ได้รับการสนับสนุนและสนับสนุนโดยชุมชนเปิดของนักพัฒนาและเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาต BSD ฟรี

ไลบรารี SciPy นำเสนอโมดูลสำหรับพีชคณิตเชิงเส้น การเพิ่มประสิทธิภาพรูปภาพ การแก้ไขการรวม ฟังก์ชันพิเศษ การแปลงฟูริเยร์แบบเร็ว การประมวลผลสัญญาณและภาพ การแก้สมการเชิงอนุพันธ์สามัญ (ODE) และงานการคำนวณอื่นๆ ในด้านวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์

โครงสร้างข้อมูลพื้นฐานที่ใช้โดย SciPy คืออาร์เรย์หลายมิติที่จัดเตรียมโดยโมดูล NumPy SciPy ขึ้นอยู่กับ NumPy สำหรับรูทีนย่อยการจัดการอาร์เรย์ ไลบรารี SciPy สร้างขึ้นเพื่อทำงานร่วมกับอาร์เรย์ NumPy พร้อมกับฟังก์ชันตัวเลขที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพ

3) Scikit-เรียนรู้

ในปี 2550 David Cournapeau ได้พัฒนาห้องสมุด Scikit-learn ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Google Summer of Code ในปี 2010 INRIA มีส่วนเกี่ยวข้องและเผยแพร่สู่สาธารณะในเดือนมกราคม 2010 Skikit-learn สร้างขึ้นจากไลบรารี Python สองแห่ง - NumPy และ SciPy และได้กลายเป็นไลบรารีการเรียนรู้เครื่อง Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการพัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

Scikit-learn มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ทั้งแบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแลที่หลากหลายซึ่งทำงานบนอินเทอร์เฟซที่สอดคล้องกันใน Python ห้องสมุดยังสามารถใช้สำหรับการขุดข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ฟังก์ชันการเรียนรู้ของเครื่องหลักที่ไลบรารี Scikit-learn สามารถจัดการได้ ได้แก่ การจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การลดขนาด การเลือกแบบจำลอง และการประมวลผลล่วงหน้า

4) ธีอาโน

Theano เป็นไลบรารี่ แมชชีนเลิ ร์นนิง ที่สามารถทำหน้าที่เป็นคอมไพเลอร์ที่เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการประเมินและจัดการนิพจน์ทางคณิตศาสตร์และการคำนวณเมทริกซ์ Theano สร้างขึ้นบน NumPy มีการบูรณาการอย่างแน่นหนากับ NumPy และมีอินเทอร์เฟซที่คล้ายกันมาก Theano สามารถทำงานกับหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) และ CPU

การทำงานกับสถาปัตยกรรม GPU ให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น Theano สามารถคำนวณโดยใช้ข้อมูลจำนวนมากบน GPU ได้เร็วกว่าบน CPU ถึง 140 เท่า Theano สามารถหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดและจุดบกพร่องได้โดยอัตโนมัติเมื่อต้องรับมือกับฟังก์ชันลอการิทึมและเลขชี้กำลัง Theano มีเครื่องมือในตัวสำหรับการทดสอบหน่วยและการตรวจสอบ ดังนั้นจึงหลีกเลี่ยงจุดบกพร่องและปัญหา

5) เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow ได้รับการพัฒนาสำหรับการใช้งานภายในของ Google โดยทีม Google Brain เปิดตัวครั้งแรกในเดือนพฤศจิกายน 2558 ภายใต้ Apache License 2.0 TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการคำนวณยอดนิยมสำหรับการสร้าง โมเดล การเรียนรู้ของเครื่อง TensorFlow รองรับชุดเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับการสร้างแบบจำลองในระดับต่าง ๆ ของนามธรรม

TensorFlow เปิดเผย Python และ C++ API ที่เสถียรมาก มันสามารถเปิดเผย API ที่เข้ากันได้แบบย้อนหลังสำหรับภาษาอื่นได้เช่นกัน แต่อาจไม่เสถียร TensorFlow มีสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นซึ่งสามารถทำงานบน CPU, GPU และ TPU ของแพลตฟอร์มการคำนวณที่หลากหลาย TPU ย่อมาจากหน่วยประมวลผล Tensor ซึ่งเป็นชิปฮาร์ดแวร์ที่สร้างขึ้นจาก TensorFlow สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

6) Keras

Keras มีผู้ใช้มากกว่า 200,000 ราย ณ เดือนพฤศจิกายน 2017 Keras เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ใช้สำหรับเครือข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้ของเครื่อง Keras สามารถทำงานบน TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R หรือ PlaidML Keras ยังสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบน CPU และ GPU

Keras ทำงานร่วมกับหน่วยการสร้างเครือข่ายประสาท เช่น เลเยอร์ วัตถุประสงค์ ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Keras ยังมีฟีเจอร์มากมายสำหรับใช้กับรูปภาพและรูปภาพข้อความซึ่งสะดวกเมื่อเขียนโค้ด Deep Neural Network

นอกเหนือจากโครงข่ายประสาทเทียมมาตรฐานแล้ว Keras ยังสนับสนุนโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำและแบบวนซ้ำ

7) PyTorch

PyTorch มีเครื่องมือและไลบรารีมากมายที่สนับสนุนการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ไลบรารี PyTorch เป็นโอเพ่นซอร์สและอิงตามไลบรารี Torch ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของไลบรารี PyTorch คือการเรียนรู้และใช้งานที่ง่าย

PyTorch สามารถผสานรวมกับสแต็กวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ python ได้อย่างราบรื่น รวมถึง NumPy คุณแทบจะไม่เห็นความแตกต่างระหว่าง NumPy และ PyTorch PyTorch ยังอนุญาตให้นักพัฒนาทำการคำนวณบน Tensors PyTorch มีเฟรมเวิร์กที่แข็งแกร่งในการสร้างกราฟการคำนวณระหว่างเดินทางและแม้กระทั่งเปลี่ยนกราฟในรันไทม์ ข้อดีอื่นๆ ของ PyTorch ได้แก่ การรองรับ GPU หลายตัว ตัวประมวลผลล่วงหน้าที่ง่ายขึ้น และตัวโหลดข้อมูลที่กำหนดเอง

8) หมีแพนด้า

Pandas กำลังกลายเป็นไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดซึ่งใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการสนับสนุนโครงสร้างข้อมูลที่รวดเร็ว ยืดหยุ่น และแสดงออกซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานกับทั้งข้อมูล "เชิงสัมพันธ์" หรือ "ที่มีป้ายกำกับ" วันนี้ Pandas เป็นห้องสมุดที่หลีกเลี่ยงไม่ได้สำหรับการแก้ปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงใน Python Pandas มีความเสถียรสูง ให้ประสิทธิภาพสูงสุด โค้ดแบ็กเอนด์เขียนด้วยภาษา C หรือ Python ล้วนๆ

โครงสร้างข้อมูลหลักสองประเภทที่ใช้โดยแพนด้า ได้แก่ :

• ซีรีส์ (1 มิติ)
• DataFrame (2 มิติ)

ทั้งสองรวมกันสามารถจัดการกับความต้องการข้อมูลส่วนใหญ่และกรณีการใช้งานจากภาคส่วนส่วนใหญ่ เช่น วิทยาศาสตร์ สถิติ สังคม การเงิน และแน่นอน การวิเคราะห์ และสาขาอื่น ๆ ของวิศวกรรม

Pandas รองรับและทำงานได้ดีกับข้อมูลประเภทต่างๆ รวมถึงด้านล่าง:

• ข้อมูลแบบตารางพร้อมคอลัมน์ของข้อมูลที่ต่างกัน ตัวอย่างเช่น พิจารณาข้อมูลที่มาจากตาราง SQL หรือสเปรดชีต Excel
• ข้อมูลอนุกรมเวลาที่เรียงลำดับและไม่เรียงลำดับ ความถี่ของอนุกรมเวลาไม่จำเป็นต้องได้รับการแก้ไข ไม่เหมือนกับไลบรารี่และเครื่องมืออื่นๆ Pandas มีความแข็งแกร่งเป็นพิเศษในการจัดการข้อมูลอนุกรมเวลาที่ไม่สม่ำเสมอ
• ข้อมูลเมทริกซ์ตามอำเภอใจพร้อมข้อมูลประเภทที่เป็นเนื้อเดียวกันหรือต่างกันในแถวและคอลัมน์
• รูปแบบอื่นใดของชุดข้อมูลทางสถิติหรือเชิงสังเกต ข้อมูลไม่จำเป็นต้องมีป้ายกำกับเลย โครงสร้างข้อมูลของ Pandas สามารถประมวลผลได้โดยไม่ต้องติดฉลาก

9) Matplotlib

Matplotlib คือไลบรารีการสร้างภาพข้อมูลที่ใช้สำหรับการลงจุดแบบ 2D เพื่อสร้างพล็อตรูปภาพและตัวเลขคุณภาพสิ่งพิมพ์ในหลากหลายรูปแบบ ไลบรารีช่วยสร้างฮิสโทแกรม แผนภาพ แผนภูมิข้อผิดพลาด แผนภาพกระจาย แผนภูมิแท่งด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด

มันมีอินเทอร์เฟซเหมือน MATLAB และใช้งานง่ายเป็นพิเศษ ทำงานโดยใช้ชุดเครื่องมือ GUI มาตรฐาน เช่น GTK+, wxPython, Tkinter หรือ Qt เพื่อจัดเตรียม API เชิงวัตถุที่ช่วยให้โปรแกรมเมอร์ฝังกราฟและพล็อตลงในแอปพลิเคชันของตน

เข้าร่วม หลักสูตรแมชชีนเลิ ร์นนิง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท หลักสูตร Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

บทสรุป

Python เป็นภาษาที่คุ้นเคยเมื่อพูดถึง data science และ machine learning และมีเหตุผลหลาย ประการในการเลือก python สำหรับ data science

คุณสามารถตรวจสอบ โปรแกรมใบรับรองขั้นสูงของ IIT Delhi ในการเรียนรู้ของเครื่อง ร่วมกับ upGrad IIT Delhi เป็นหนึ่งในสถาบันที่มีชื่อเสียงที่สุดในอินเดีย ด้วยคณาจารย์ภายในมากกว่า 500 คนซึ่งดีที่สุดในสาขาวิชา

Python มีชุมชนที่แอ็คทีฟซึ่งนักพัฒนาส่วนใหญ่สร้างไลบรารี่เพื่อวัตถุประสงค์ของตนเองและเผยแพร่ต่อสาธารณะเพื่อประโยชน์ของตนในภายหลัง ต่อไปนี้คือไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปบางส่วนที่นักพัฒนา Python ใช้ หากคุณต้องการอัปเดตทักษะด้านวิทยาการข้อมูล ให้ตรวจสอบ โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B ในโปรแกรม Data Science