Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme İçin En İyi 10 Python Kitaplığı

Python, veri bilimi, komut dosyası oluşturma ve Django ve Flask gibi çerçevelerle arka uç RESTful API'leri oluşturma alanlarında uygulamaları olan en yaygın kullanılan dillerden biridir. Etki alanı web geliştirmede olsa da, çoğu şirket veri bilimi ve yapay zeka ile ilgili görevleri için Python kullanmayı tercih ediyor.

Python'un açık kaynaklı kitaplık zenginliği, onun en yararlı ancak yeterince takdir edilmeyen özelliklerinden biridir. Veri bilimi ve görselleştirmeden resim ve veri modifikasyonuna kadar her şey için kullanılabilirler. Bununla birlikte, son yıllarda bazı Python kitaplıkları, makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) alanlarında reddedilemez bir varlık oluşturmuştur.

Python, son derece uyarlanabilir ve esnektir, düşük seviyeli giriş ve özel kod kitaplıklarına ek olarak gerektiğinde diğer dillerle kullanılmasına izin verir. Ayrıca, hemen hemen her işletim sisteminde ve mevcut platformda çalışır.

Karmaşık sinir ağları ve makine öğrenimi teknikleri oluşturmak için gereken emek miktarını büyük ölçüde azaltan paketler içerir. Ayrıca Python, herhangi bir makine öğrenimi sürecinin kritik bir bileşeni olan etkili veri kullanımı ve sınıflandırması için gerekli olan Nesne Yönelimli Programlama dili olarak da kullanılabilir.

Geliştiriciler ve veri bilimcileri neden Python'u tercih ediyor?

Python, özlü ve okunabilir kod sağlar. Yapay zeka ve makine öğrenimi, karmaşık algoritmalara ve çeşitli iş akışlarına dayanırken Python'un kolaylığı, geliştiricilerin güvenilir sistemler oluşturmasına olanak tanır. Geliştiriciler, dilin teknik incelikleri hakkında endişelenmek yerine tüm dikkatlerini bir makine öğrenimi sorununu ele almaya adayabilirler.

Python, öğrenmesi basit olduğu için birçok geliştiricinin de ilgisini çekiyor. Python kodunun insanlar tarafından anlaşılır olması, makine öğrenimi modelleri geliştirmeyi kolaylaştırır.

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme için en iyi on Python kitaplığı

1. Tensör Akışı

Türevlenebilir programlamada öne çıkan bir Python kitaplığı, TensorFlow'dur. TensorFlow ücretsiz ve açık kaynaklıdır. Makine öğrenimi, derin öğrenme modelleri ve sinir ağları geliştirmek, kitaplığın akıl almaz bolluğu sayesinde hem acemiler hem de uzmanlar için basitleştirilmiştir. TensorFlow'un esnek tasarımı ve temeli, CPU ve GPU dahil olmak üzere çeşitli bilgi işlem sistemlerinde çalışmasını sağlar.

TensorFlow, yerleşik araçlarını kullanarak makine öğrenimi modellerinizi hemen eğitmenize ve test etmenize olanak tanır ve Derin Öğrenme ve Sinir Ağlarında öğrenme algoritmalarını uygulamak için kullanılabilir. TensorFlow yalnızca masaüstü bilgisayarlar için değildir. Akıllı modeller oluşturmak ve eğitmek için sunucularda ve mobil cihazlarda da kullanabilirsiniz.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programlarını, Gelişmiş Sertifika Programlarını veya Yüksek Lisans Programlarını öğrenin.

2. Keralar

Keras, derin öğrenme ve makine öğrenimi modellerinde sinir ağları oluşturmak ve analiz etmek için Python açık kaynaklı bir çerçevedir. Hem TensorFlow hem de Theano üzerinde çalışabilir ve ana çerçeveleriyle karşılaştırıldığında çok küçük olan birkaç satır kodla sinir ağlarını eğitmeye başlamanıza olanak tanır. Keras kitaplığı, hem yeni başlayanlar hem de deneyimli programcılar için çok yönlü ve ölçeklenebilirdir. Ayrıca hedefleri, optimize edicileri, katmanları ve aktivasyon fonksiyonlarını entegre ederek sinir ağları oluşturmak için tamamen işlevsel bir model sağlar.

Keras çerçevesi uyarlanabilir ve taşınabilir olup, çeşitli bağlamlarda ve hem CPU'larda hem de GPU'larda çalışmasına izin verir. Hızlı ve verimli prototip oluşturma, araştırma, veri modelleme ve görselleştirme sağlar.

3. NumPy

NumPy, önde gelen bir açık kaynaklı sayısal Python kitaplığıdır. Matrisler ve diziler üzerinde çok çeşitli matematiksel hesaplamalar yapabilir. En ünlü bilimsel Python kitaplıklarından biridir ve veri bilimcileri onu veri analizi için sıklıkla kullanır. Çok boyutlu dizileri analiz etme ve lineer cebir ve Fourier dönüşümlerini işleme yeteneği, onu makine öğrenimi uygulamaları için mükemmel kılar.

NumPy dizileri, geleneksel Python listelerinden önemli ölçüde daha az depolama alanı gerektirir. Ayrıca, ikincisinden çok daha hızlı ve çalıştırılması daha kolaydır. NumPy, matrislerdeki verileri aktararak ve yeniden şekillendirerek değiştirmenize olanak tanır. Numpy'nin özellikleri, diğer Python kitaplıklarıyla birleştirildiğinde, makine öğrenimi modelinizin performansını kolayca artırmanıza olanak tanır.

4. Pandalar

Pandas, makine öğrenimi için en yaygın kullanılan Python kitaplıklarından biridir . Temel olarak, geliştiricilerin çekici ve kusursuz üst düzey veri temsilleri oluşturmasına olanak tanıyan, veri araştırması ve analizi için bir Python çerçevesidir. NumPy üzerine inşa edilen Pandas, makine öğrenimi için veri kümeleri ve noktaları hazırlamaktan sorumludur. Pandas, iki tür veri yapısı kullanır: 1-D (seri) ve 2-D (DataFrame), Pandaların bilim ve istatistikten finans ve mühendisliğe kadar çeşitli alanlarda kullanılmasını sağlar.

Pandas kitaplığı uyarlanabilir ve SciPy, Scikit-learn vb. gibi diğer bilimsel kitaplıklarla ve NumPy gibi sayısal kitaplıklarla çalışabilir. Son derece açıklayıcı, hızlı ve uyumlu yapısı nedeniyle Pandas'ın kullanımı çok basittir. Pandalar, bir kullanıcının veya bir veri bilimcinin, birkaç tuşa basarak birleştirerek, birleştirerek ve yeniden indeksleyerek veri işlevselliğini değiştirmesine izin verir.

5. SciPy

SciPy, doğrusal cebir, optimizasyonlar, matematiksel entegrasyon ve istatistik için önceden oluşturulmuş modüller içerdiğinden, yapay zeka meraklıları arasında iyi bilinen bir Python kitaplığıdır.

SciPy, dizi işleme alt yordamları için büyük ölçüde NumPy'ye güvenir ve NumPy'nin tüm özelliklerini içerir. SciPy, görüntü işleme için uygundur ve temel işleme özelliklerine sahip yarı üst düzey matematiksel işlemleri içerir. Kullanımı basit ve uygulaması hızlıdır. Ayrıca verileri görselleştirmek ve işlemek için üst düzey komutlara sahiptir.

ABD - Veri Bilimi Programlarımıza göz atın

6. Scikit-Öğren

Scikit-learn, genellikle SciPy'nin düz bir uzantısı olarak kabul edilen ücretsiz bir Python AI kitaplığıdır . NumPy ve SciPy'ye dayanmaktadır. Öncelikle veri modelleme ve denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi algoritmaları oluşturmak için oluşturulmuştur.

Scikit-learn, basit, anlaşılır ve tutarlı arayüzü sayesinde hem yeni başlayanlar için hem de kullanıcı dostudur. Scikit-learn'ün kullanımı, yalnızca veri modellemede uzmanlaştığı için kısıtlı olsa da, kullanıcıların verileri istedikleri şekilde değiştirmelerine ve değiş tokuş etmelerine izin verme konusunda iyi bir iş çıkarıyor.

7. Theano

Theano, çok boyutlu dizileri kullanarak matematiksel işlemleri optimize etmek için popüler bir Python paketidir. GPU ve CPU kullanımını optimize ederek gerçekleştirilir. Theano, çok büyük ölçekli hesaplamaların olduğu bilimsel araştırmalarda uzun süredir kullanılan, son derece sağlam bir kitaplıktır, ancak yine de herkesin projelerinde kullanabilmesi için yeterince basittir.

8. PyTorch

PyTorch, Torch C programlama dili çerçevesini temel alan açık kaynaklı bir Python makine öğrenimi kitaplığıdır. PyTorch, NumPy gibi diğer Python kitaplıklarıyla entegre edilebilir. Python uygulaması çalışırken herhangi bir anda değiştirilebilecek hesaplamalı grafikler üretebilir. Esas olarak NLP (Doğal Dil İşleme) ve CV (Bilgisayarla Görme) alanlarında kullanılır.

9. Matplotlib

Matplotlib, iyi bilinen bir Python veri görselleştirme kitaplığıdır. Pandalar gibi veri işleme kitaplıklarına doğrudan bağlı değildir. Bir programcı veri modellerini görselleştirmek istediğinde çok faydalıdır. 2B grafikler ve çizelgeler oluşturmak için kullanılabilecek bir 2B grafik paketidir. Matplotlib kitaplığındaki Pyplot adlı bir araç, verileri görselleştirmek için çeşitli mekanizmaları kontrol etme seçenekleri sunarak programcılar için çizimi basitleştirir.

10. CV'yi Aç

OpenCV bir python sinir ağı kitaplığıdır . Gerçek zamanlı bilgisayarlı görü sistemlerinde kullanılabilen çok sayıda programlama işlevinin bir koleksiyonudur. Yüzleri ve nesneleri tanımlayabilir ve hatta el yazısını tanıyabilir. Kitaplık, kullanıcıların resim ve video verilerinden çeşitli görsel girdileri yorumlamasına olanak tanır.

Çözüm

Python kitaplıkları, Python'un kalbini yansıtan kod ve işlev gruplarıdır. Çekirdek Python mimarisine aktarılarak ve diğer Python işlevlerine bağlanarak çalışırlar. Bu, bir kullanıcının veya bir veri bilimcinin yeni işlevleri programlamak zorunda kalmadan aramasına ve kullanmasına olanak tanır.

Yeteneklerinizle veri bilimi ve Python sektörlerinde çalışmak istiyorsanız, yeterli uygulamalı deneyime ihtiyacınız olacak. Projelerde yer almak size gerekli pratik becerileri kazandıracak ve özgeçmişinizi önemli ölçüde güçlendirecektir. Veri Bilimi ve İş Analitiği öğrenmeye başlamak için güvenilir bir kurs arayan bir acemi iseniz, upGrad'ın Veri Bilimi ve İş Analitiği alanında Profesyonel Sertifikasına kayıt olabilirsiniz .