10 beste Python-biblioteke vir masjienleer en KI

Python het oor die jare in gewildheid gegroei tot een van die gewildste programmeertale vir masjienleer (ML) en kunsmatige intelligensie (KI) take. Dit het baie van die bestaande tale in die bedryf vervang, en dit is meer doeltreffend in vergelyking met hierdie hoofstroomprogrammeertale. Boonop maak die Engelsagtige opdragte dit toeganklik vir beginners en kundiges. 

Nog 'n fundamentele kenmerk van Python wat baie van sy gebruikers lok, is sy groot versameling oopbronbiblioteke. Hierdie biblioteke kan deur programmeerders van alle ervaringsvlakke gebruik word vir take wat ML en AI, datawetenskap, beeld- en datamanipulasie, en nog baie meer behels. 

Waarom Python vir masjienleer en KI?

Python se oopbronbiblioteke is nie die enigste kenmerk wat dit gunstig maak vir masjienleer en KI-take nie. Python is ook baie veelsydig en buigsaam, wat beteken dat dit ook saam met ander programmeertale gebruik kan word wanneer nodig. Selfs verder kan dit op byna alle bedryfstelsels en platforms op die mark werk. 

Die implementering van diep neurale netwerke en masjienleeralgoritmes kan uiters tydrowend wees, maar Python bied baie pakkette wat dit verminder. Dit is ook 'n objekgeoriënteerde programmeringstaal (OOP), wat dit uiters nuttig maak vir doeltreffende datagebruik en kategorisering. 

Nog 'n faktor wat Python gunstig maak, veral vir beginners, is die groeiende gemeenskap van gebruikers. Aangesien dit een van die programmeertale wat die vinnigste in die wêreld groei, is, het die aantal Python-ontwikkelaars en -ontwikkelingsdienste ontplof. Die Python-gemeenskap groei saam met die taal, met aktiewe lede wat dit altyd wil gebruik om nuwe probleme in besigheid aan te pak.

Noudat jy weet hoekom Python een van die beste programmeertale is, hier is die 10 beste luislangbiblioteke vir masjienleer en AI: 

1. Numpy

NumPy word algemeen beskou as die beste Python-biblioteek vir masjienleer en AI. Dit is 'n oopbron numeriese biblioteek wat gebruik kan word om verskeie wiskundige bewerkings op verskillende matrikse uit te voer. NumPy word beskou as een van die mees gebruikte wetenskaplike biblioteke, en daarom maak baie datawetenskaplikes daarop staat om data te ontleed. 

NumPy-skikkings benodig baie minder stoorarea as ander Python-lyste, en dit is vinniger en geriefliker om te gebruik. Jy kan die data in die matriks manipuleer, dit transponeer en dit hervorm met NumPy. Al met al is NumPy 'n uitstekende opsie om die werkverrigting van masjienleermodelle te verhoog sonder dat te veel ingewikkelde werk benodig word. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van NumPy: 

• Hoëprestasie N-dimensionele skikking voorwerp.
• Vorm manipulasie.
• Data skoonmaak/manipulasie.
• Statistiese bewerkings en lineêre algebra.

2. Scipy

SciPy is 'n gratis oopbron-biblioteek wat op NumPy gebaseer is. Dit is veral nuttig vir groot stelle data, om wetenskaplike en tegniese rekenaars uit te voer. SciPy kom ook met ingebedde modules vir skikkingsoptimalisering en lineêre algebra, net soos NumPy. 

Die programmeertaal sluit al NumPy se funksies in, maar dit verander dit in gebruikersvriendelike, wetenskaplike hulpmiddels. Dit word dikwels vir beeldmanipulasie gebruik en verskaf basiese verwerkingskenmerke vir hoëvlak, nie-wetenskaplike wiskundige funksies. 

SciPy is een van die basiese Python-biblioteke danksy sy rol in wetenskaplike analise en ingenieurswese. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van SciPy:

• Gebruikersvriendelik.
• Datavisualisering en manipulasie.
• Wetenskaplike en tegniese ontleding. 
• Bereken groot datastelle. 

3. Theano

'n Numeriese berekening Python-biblioteek, Theano, is spesifiek ontwikkel vir masjienleer. Dit maak optimering, definisie en evaluering van wiskundige uitdrukkings en matriksberekeninge moontlik. Dit maak voorsiening vir die gebruik van dimensionele skikkings om diepleermodelle te konstrueer. 

Theano is 'n hoogs spesifieke biblioteek, en dit word meestal gebruik deur masjienleer- en diepleerontwikkelaars en -programmeerders. Dit ondersteun integrasie met NumPy en kan gebruik word met 'n grafiese verwerkingseenheid (GPU) in plaas van 'n sentrale verwerkingseenheid (CPU), wat data-intensiewe berekeninge 140 keer vinniger tot gevolg het. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van Theano:

• Ingeboude validasie- en eenheidtoetsinstrumente.
• Vinnige en stabiele evaluasies.
• Data-intensiewe berekeninge.
• Hoëpresterende wiskundige berekeninge.

4. pandas

Nog 'n top Python-biblioteek op die mark is Pandas, wat dikwels vir masjienleer gebruik word. Dit dien as 'n data-ontledingsbiblioteek wat data ontleed en manipuleer, en dit stel ontwikkelaars in staat om maklik met gestruktureerde multidimensionele data en tydreekskonsepte te werk. 

Die Pandas-biblioteek bied 'n vinnige en doeltreffende manier om data te bestuur en te verken deur reekse en datarame te verskaf, wat data doeltreffend verteenwoordig, terwyl dit ook op verskillende maniere gemanipuleer word. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke Pandas:

• Indeksering van data.
• Databelyning
• Samevoeging/samevoeging van datastelle.
• Data manipulasie en analise. 

5. TensorFlow

Nog 'n gratis en oopbron Python-biblioteek, TensorFlow spesialiseer in differensieerbare programmering. Die biblioteek bestaan ​​uit 'n versameling gereedskap en hulpbronne wat beginners en professionele persone in staat stel om DL- en ML-modelle te bou, sowel as neurale netwerke.

TensorFlow bestaan ​​uit 'n argitektuur en raamwerk wat buigsaam is, wat dit in staat stel om op verskeie rekenaarplatforms soos SVE en GPU te werk. Met dit gesê, presteer dit die beste wanneer dit op 'n tensorverwerkingseenheid (TPU) bedryf word. Die Python-biblioteek word dikwels gebruik om versterkingsleer in ML- en DL-modelle te implementeer, en jy kan die masjienleermodelle direk visualiseer. 

Hier is 'n paar van die belangrikste kenmerke van TensorFlow: 

• Buigsame argitektuur en raamwerk.
• Werk op 'n verskeidenheid rekenaarplatforms. 
• Abstraksie vermoëns
• Bestuur diep neurale netwerke. 

6. Keras

Keras is 'n oopbron Python-biblioteek wat gemik is op die ontwikkeling en evaluering van neurale netwerke binne masjienleer- en diepleermodelle. Dit is in staat om bo-op Theano en Tensorflow te loop, wat beteken dat dit neurale netwerke met min kode kan oplei. 

Die Keras-biblioteek word dikwels verkies omdat dit modulêr, uitbreidbaar en buigsaam is. Dit maak dit 'n gebruikersvriendelike opsie vir beginners. Dit kan ook integreer met doelwitte, lae, optimaliseerders en aktiveringsfunksies. Keras werk in verskeie omgewings en kan op SVE's en GPU's werk. Dit bied ook een van die wydste reekse vir datatipes.

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van Keras: 

• Datapoel.
• Ontwikkeling van neurale lae.
• Bou diepleer- en masjienleermodelle.
• Aktivering en koste funksies. 

7. PyTorch

Nog 'n opsie vir 'n oopbron-masjienleer Python-biblioteek is PyTorch, wat gebaseer is op Torch, 'n C-programmeertaalraamwerk. PyTorch is 'n datawetenskapbiblioteek wat geïntegreer kan word met ander Python-biblioteke, soos NumPy. Die biblioteek kan berekeningsgrafieke skep wat verander kan word terwyl die program loop. Dit is veral nuttig vir ML- en DL-toepassings soos natuurlike taalverwerking (NLP) en rekenaarvisie.

Sommige van die vernaamste verkoopspunte van PyTorch sluit in sy hoë spoed van uitvoering, wat dit kan bereik selfs wanneer swaar grafieke hanteer word. Dit is ook 'n buigsame biblioteek wat op vereenvoudigde verwerkers of SVE's en GPU's kan werk. PyTorch het kragtige API's wat jou in staat stel om op die biblioteek uit te brei, sowel as 'n natuurlike taal gereedskapstel. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van PyTorch:

• Statistiese verspreiding en bewerkings.
• Beheer oor datastelle.
• Ontwikkeling van DL-modelle.
• Baie buigsaam. 

8. Scikit-leer

Oorspronklik 'n derdeparty-uitbreiding vir die SciPy-biblioteek, Scikit-learn is nou 'n selfstandige Python-biblioteek op Github. Dit word gebruik deur groot maatskappye soos Spotify, en daar is baie voordele daaraan verbonde om dit te gebruik. Vir een is dit baie nuttig vir klassieke masjienleeralgoritmes, soos dié vir strooiposopsporing, beeldherkenning, voorspellingsmaak en klantesegmentering. 

Nog een van die belangrikste verkoopspunte van Scikit-leer is dat dit maklik met ander SciPy-stapelgereedskap kan werk. Scikit-learn het 'n gebruikersvriendelike en konsekwente interaksie wat dit vir jou maklik maak om data te deel en te gebruik. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van Scikit-leer:

• Dataklassifikasie en modellering.
• Eind-tot-einde masjienleeralgoritmes.
• Voorverwerking van data.
• Model keuse. 

9. matplotlib

Matplotlib is 'n eenheid van NumPy en SciPy, en dit is ontwerp om die behoefte om eie MATLAB statistiese taal te gebruik te vervang. Die omvattende, gratis en oopbron-biblioteek word gebruik om statiese, geanimeerde en interaktiewe visualiserings in Python te skep. 

Die Python-biblioteek help jou om die data te verstaan ​​voordat dit na dataverwerking en opleiding vir masjienleertake verskuif word. Dit maak staat op Python GUI-nutsgoedstelle om plotte en grafieke met objekgeoriënteerde API's te produseer. Dit bied ook 'n koppelvlak soortgelyk aan MATLAB sodat 'n gebruiker soortgelyke take as MATLAB kan uitvoer. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van Matplotlib:

• Skep publikasie kwaliteit plotte.
• Pas visuele styl en uitleg aan.
• Voer uit na verskeie lêerformate.
• Interaktiewe figure wat kan zoem, paneer en opdateer. 

10. Ploties

Om ons lys van 10 beste Python-biblioteke vir masjienleer en AI af te sluit, is Plotly, wat nog 'n gratis en oopbron-visualiseringsbiblioteek is. Dit is baie gewild onder ontwikkelaars danksy sy hoë-gehalte, meeslepende en publikasie-gereed kaarte. Sommige van die kaarte wat deur Plotly toeganklik is, sluit in boksdiagramme, hittekaarte en borrelkaarte. 

Plotly is een van die beste datavisualiseringsinstrumente op die mark, en dit is bo-op die D3.js-, HTML- en CSS-visualiseringsnutsmiddels gebou. Dit is in Python geskryf en gebruik die Django-raamwerk en kan help om interaktiewe grafieke te skep. Dit werk op verskillende data-analise- en visualiseringsinstrumente en stel jou in staat om data maklik in 'n grafiek in te voer. Jy kan ook Plotly gebruik om skyfiedekke en dashboards te skep. 

Hier is 'n paar van die hoofkenmerke van Plotly: 

• Grafieke en dashboards.
• Snapshot-enjin.
• Groot data vir Python.
• Voer data maklik in kaarte in.