2022'de Makine Öğrenimi İçin En İyi 9 Python Kitaplığı

Makine öğrenimi , bilgisayar biliminde algoritmanın en yoğun olduğu alandır. İnsanların makine öğrenimi için tüm algoritmaları kodlaması gerektiği günler geride kaldı. Python ve kütüphaneleri, modülleri ve çerçeveleri sayesinde.

Python makine öğrenimi kitaplıkları , makine öğrenimi algoritması uygulamaları için en çok tercih edilen dil haline geldi. Python öğrenmek, veri biliminde ve makine öğreniminde uzmanlaşmak için gereklidir. Makine öğrenimi için kullanılan ana Python kitaplıklarına bir göz atalım.

En İyi Python Makine Öğrenimi Kitaplıkları

1) NumPy

NumPy, iyi bilinen bir genel amaçlı dizi işleme paketidir. Yüksek karmaşıklıktaki matematiksel işlevlerin kapsamlı bir koleksiyonu, NumPy'yi çok boyutlu büyük dizileri ve matrisleri işlemek için güçlü kılar. NumPy lineer cebir, Fourier dönüşümleri ve rasgele sayıları işlemek için çok kullanışlıdır. TensorFlow gibi diğer kitaplıklar, tensörleri işlemek için arka uçta NumPy kullanır.

NumPy ile isteğe bağlı veri türleri tanımlayabilir ve çoğu veritabanıyla kolayca entegre edebilirsiniz. NumPy, herhangi bir veri türündeki herhangi bir genel veri için verimli bir çok boyutlu kapsayıcı olarak da hizmet verebilir. NumPy'nin temel özellikleri arasında güçlü N-boyutlu dizi nesnesi, yayın işlevleri ve C/C++ ve Fortran kodunu entegre etmek için kullanıma hazır araçlar bulunur.

2) Bilim

Süpersonik hızda büyüyen makine öğrenimi ile birçok Python geliştiricisi , özellikle bilimsel ve analitik hesaplama için makine öğrenimi için python kitaplıkları oluşturuyordu. 2001 yılında Travis Oliphant, Eric Jones ve Pearu Peterson, bu bit ve parça kodlarının çoğunu birleştirmeye ve standartlaştırmaya karar verdiler. Ortaya çıkan kitaplık daha sonra SciPy kitaplığı olarak adlandırıldı.

SciPy kitaplığının şu anki gelişimi, açık bir geliştirici topluluğu tarafından desteklenmekte ve desteklenmektedir ve ücretsiz BSD lisansı altında dağıtılmaktadır.

SciPy kütüphanesi, lineer cebir, görüntü optimizasyonu, entegrasyon enterpolasyonu, özel fonksiyonlar, Hızlı Fourier dönüşümü, sinyal ve görüntü işleme, Adi Diferansiyel Denklem (ODE) çözme ve bilim ve analitikteki diğer hesaplama görevleri için modüller sunar.

SciPy tarafından kullanılan temel veri yapısı, NumPy modülü tarafından sağlanan çok boyutlu bir dizidir. SciPy, dizi işleme alt rutinleri için NumPy'ye bağlıdır. SciPy kitaplığı, kullanıcı dostu ve verimli sayısal işlevler sağlamanın yanı sıra NumPy dizileriyle çalışmak üzere oluşturulmuştur.

3) Scikit-öğren

2007'de David Cournapeau , Google Summer of Code projesinin bir parçası olarak Scikit-learn kitaplığını geliştirdi. 2010'da INRIA dahil oldu ve Ocak 2010'da genel kullanıma sunuldu. Skikit-learn, iki Python kitaplığı (NumPy ve SciPy) üzerine inşa edildi ve makine öğrenimi algoritmaları geliştirmek için en popüler Python makine öğrenimi kitaplığı haline geldi.

Scikit-learn , Python'da tutarlı bir arayüz üzerinde çalışan çok çeşitli denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarına sahiptir. Kütüphane ayrıca veri madenciliği ve veri analizi için de kullanılabilir. Scikit-learn kitaplığının işleyebileceği ana makine öğrenimi işlevleri sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyutluluk azaltma, model seçimi ve ön işlemedir.

4) Theano

Theano, matematiksel ifadeleri ve matris hesaplamalarını değerlendirmek ve işlemek için optimize edici bir derleyici görevi görebilen bir python makine öğrenimi kitaplığıdır . NumPy üzerine kurulu Theano, NumPy ile sıkı bir entegrasyon sergiler ve çok benzer bir arayüze sahiptir. Theano, Grafik İşlem Birimi (GPU) ve CPU üzerinde çalışabilir.

GPU mimarisi üzerinde çalışmak daha hızlı sonuçlar verir. Theano, GPU'da bir CPU'dan 140 kata kadar daha hızlı veri yoğun hesaplamalar yapabilir. Theano, logaritmik ve üstel işlevlerle uğraşırken hataları ve hataları otomatik olarak önleyebilir. Theano, birim testi ve doğrulama için yerleşik araçlara sahiptir, böylece hataları ve sorunları önler.

5) TensorFlow

TensorFlow, Google Beyin ekibi tarafından Google'ın dahili kullanımı için geliştirilmiştir. İlk sürümü Kasım 2015'te Apache Lisansı 2.0 altında geldi. TensorFlow, makine öğrenimi modelleri oluşturmak için popüler bir hesaplama çerçevesidir. TensorFlow, farklı soyutlama seviyelerinde modeller oluşturmak için çeşitli farklı araç takımlarını destekler.

TensorFlow, çok kararlı bir Python ve C++ API'leri sunar. Diğer diller için de geriye dönük uyumlu API'leri ortaya çıkarabilir, ancak bunlar kararsız olabilir. TensorFlow, çeşitli hesaplama platformları CPU'ları, GPU'ları ve TPU'ları üzerinde çalışabileceği esnek bir mimariye sahiptir. TPU, makine öğrenimi ve yapay zeka için TensorFlow çevresinde oluşturulmuş bir donanım yongası olan Tensor işlem birimi anlamına gelir.

6) Keralar

Keras, Kasım 2017 itibariyle 200.000'den fazla kullanıcıya sahiptir. Keras, sinir ağları ve makine öğrenimi için kullanılan açık kaynaklı bir kitaplıktır. Keras, TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R veya PlaidML üzerinde çalışabilir. Keras ayrıca CPU ve GPU üzerinde verimli bir şekilde çalışabilir.

Keras, katmanlar, hedefler, etkinleştirme işlevleri ve optimize ediciler gibi sinir ağı yapı taşlarıyla çalışır. Keras ayrıca, Derin Sinir Ağı kodu yazarken kullanışlı olan görüntüler ve metin görüntüleri üzerinde çalışmak için bir dizi özelliğe sahiptir.

Standart sinir ağı dışında Keras, evrişimli ve tekrarlayan sinir ağlarını destekler.

7) PyTorch

PyTorch, bilgisayarla görme, makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi destekleyen bir dizi araç ve kitaplığa sahiptir. PyTorch kitaplığı açık kaynaklıdır ve Torch kitaplığını temel alır. PyTorch kütüphanesinin en önemli avantajı, öğrenme ve kullanma kolaylığıdır.

PyTorch, NumPy dahil olmak üzere python veri bilimi yığınıyla sorunsuz bir şekilde bütünleşebilir. NumPy ve PyTorch arasında neredeyse hiç fark yaratamazsınız. PyTorch, geliştiricilerin Tensörler üzerinde hesaplamalar yapmasına da izin verir. PyTorch, hareket halindeyken hesaplamalı grafikler oluşturmak ve hatta bunları çalışma zamanında değiştirmek için sağlam bir çerçeveye sahiptir. PyTorch'un diğer avantajları arasında çoklu GPU desteği, basitleştirilmiş ön işlemciler ve özel veri yükleyiciler bulunur.

8) Pandalar

Pandalar , hem "ilişkisel" hem de "etiketli" veriler üzerinde çalışmak üzere tasarlanmış hızlı, esnek ve anlamlı veri yapılarını destekleyen veri analizi için kullanılan en popüler Python kitaplığı haline geliyor. Pandalar bugün Python'da pratik, gerçek dünya veri analizini çözmek için kaçınılmaz bir kütüphanedir. Pandalar son derece kararlıdır ve yüksek düzeyde optimize edilmiş performans sağlar. Arka uç kodu tamamen C veya Python ile yazılmıştır.

Pandalar tarafından kullanılan iki ana veri yapısı türü şunlardır:

• Seri (1 boyutlu)
• DataFrame (2 boyutlu)

Bu ikisi bir araya getirildiğinde, veri gereksinimlerinin büyük çoğunluğunu karşılayabilir ve bilim, istatistik, sosyal, finans ve tabii ki analitik ve diğer mühendislik alanları gibi birçok sektörden vakaları kullanabilir.

Pandalar, aşağıdakiler de dahil olmak üzere farklı veri türlerini destekler ve bunlarla iyi performans gösterir:

• Heterojen veri sütunları içeren tablo verileri. Örneğin, SQL tablosundan veya Excel elektronik tablosundan gelen verileri düşünün.
• Sıralı ve sırasız zaman serisi verileri. Diğer kütüphaneler ve araçlardan farklı olarak zaman serilerinin sıklığının sabitlenmesine gerek yoktur. Pandalar, düzensiz zaman serisi verilerini işlemede son derece sağlamdır
• Satırlarda ve sütunlarda homojen veya heterojen veri türü içeren keyfi matris verileri
• Diğer herhangi bir istatistiksel veya gözlemsel veri seti biçimi. Verilerin kesinlikle etiketlenmesi gerekmez. Pandas veri yapısı, etiketleme olmadan bile işleyebilir.

9) Matplotlib

Matplotlib, çeşitli formatlarda yayın kalitesinde görüntü çizimleri ve şekiller üretmek için 2B çizim için kullanılan bir veri görselleştirme kitaplığıdır. Kitaplık, yalnızca birkaç satır kodla histogramlar, grafikler, hata çizelgeleri, dağılım grafikleri, çubuk grafikler oluşturmaya yardımcı olur.

MATLAB benzeri bir arayüz sağlar ve son derece kullanıcı dostudur. GTK+, wxPython, Tkinter veya Qt gibi standart GUI araç takımlarını kullanarak programcıların uygulamalarına grafik ve çizim yerleştirmelerine yardımcı olan nesne yönelimli bir API sağlar.

Kariyerinizi hızlandırmak için Makine Öğrenimi Kursuna , Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi katılın .

Çözüm

Python, veri bilimi ve makine öğrenimi söz konusu olduğunda tercih edilen dildir ve veri bilimi için python'u seçmenin birden çok nedeni vardır.

upGrad ile birlikte IIT Delhi'nin Makine Öğreniminde Gelişmiş Sertifika Programına göz atabilirsiniz. IIT Delhi , Hindistan'daki en prestijli kurumlardan biridir. Konularında en iyi olan 500'den fazla kurum içi öğretim üyesi ile.

Python, çoğu geliştiricinin kendi amaçları için kitaplıklar oluşturduğu ve daha sonra bunları kendi yararları için halka yayınladığı aktif bir topluluğa sahiptir. Python geliştiricileri tarafından kullanılan yaygın makine öğrenimi kitaplıklarından bazıları şunlardır. Veri bilimi becerilerinizi güncellemek istiyorsanız, IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.