10 най-добри библиотеки на Python за машинно обучение и AI

Популярността на Python нарасна през годините, за да се превърне в един от най-популярните езици за програмиране за задачи с машинно обучение (ML) и изкуствен интелект (AI). Той замени много от съществуващите езици в индустрията и е по-ефективен в сравнение с тези основни езици за програмиране. На всичкото отгоре неговите подобни на английски команди го правят достъпен както за начинаещи, така и за експерти. 

Друга основна характеристика на Python, която привлича много от неговите потребители, е огромната му колекция от библиотеки с отворен код. Тези библиотеки могат да се използват от програмисти с всички нива на опит за задачи, включващи ML и AI, наука за данни, манипулиране на изображения и данни и много други. 

Защо Python за машинно обучение и AI?

Библиотеките с отворен код на Python не са единствената функция, която го прави благоприятен за машинно обучение и AI задачи. Python също е много гъвкав и гъвкав, което означава, че може да се използва заедно с други езици за програмиране, когато е необходимо. Нещо повече, той може да работи на почти всички операционни системи и платформи на пазара. 

Внедряването на дълбоки невронни мрежи и алгоритми за машинно обучение може да отнеме изключително много време, но Python предлага много пакети, които намаляват това. Освен това е обектно-ориентиран език за програмиране (OOP), което го прави изключително полезен за ефективно използване на данни и категоризиране. 

Друг фактор, който прави Python благоприятен, особено за начинаещи, е нарастващата общност от потребители. Тъй като това е един от най-бързо развиващите се езици за програмиране в света, броят на разработчиците на Python и услугите за разработка експлодира. Общността на Python расте заедно с езика, като активните членове винаги търсят да го използват за справяне с нови проблеми в бизнеса.

След като вече знаете защо Python е един от най-добрите езици за програмиране, ето 10-те най-добри библиотеки на Python за машинно обучение и AI: 

1. numpy

NumPy е широко считана за най-добрата библиотека на Python за машинно обучение и AI. Това е цифрова библиотека с отворен код, която може да се използва за извършване на различни математически операции върху различни матрици. NumPy се счита за една от най-използваните научни библиотеки, поради което много специалисти по данни разчитат на нея, за да анализират данни. 

NumPy масивите изискват много по-малко място за съхранение от другите списъци на Python и са по-бързи и удобни за използване. Можете да манипулирате данните в матрицата, да ги транспонирате и преоформяте с NumPy. Като цяло, NumPy е чудесен вариант за увеличаване на производителността на моделите за машинно обучение, без да е необходима твърде много сложна работа. 

Ето някои от основните характеристики на NumPy: 

• Високопроизводителен N-измерен масивен обект.
• Манипулация на формата.
• Почистване/манипулиране на данни.
• Статистически операции и линейна алгебра.

2. SciPy

SciPy е безплатна библиотека с отворен код, базирана на NumPy. Той е особено полезен за големи набори от данни, като може да извършва научни и технически изчисления. SciPy също идва с вградени модули за оптимизация на масиви и линейна алгебра, точно като NumPy. 

Езикът за програмиране включва всички функции на NumPy, но ги превръща в лесни за използване научни инструменти. Често се използва за манипулиране на изображения и предоставя основни функции за обработка на ненаучни математически функции на високо ниво. 

SciPy е една от основополагащите библиотеки на Python благодарение на ролята си в научния анализ и инженерството. 

Ето някои от основните характеристики на SciPy:

• Удобен за потребителя.
• Визуализация и обработка на данни.
• Научно-технически анализ. 
• Изчислява големи набори от данни. 

3. Теано

Python библиотека за числени изчисления, Theano е разработена специално за машинно обучение. Той позволява оптимизиране, дефиниране и оценка на математически изрази и матрични изчисления. Това позволява използването на размерни масиви за конструиране на модели за дълбоко обучение. 

Theano е изключително специфична библиотека и се използва най-вече от разработчици и програмисти на машинно обучение и дълбоко обучение. Той поддържа интеграция с NumPy и може да се използва с графичен процесор (GPU) вместо централен процесор (CPU), което води до 140 пъти по-бързи изчисления с интензивно използване на данни. 

Ето някои от основните характеристики на Theano:

• Вградени инструменти за валидиране и модулно тестване.
• Бързи и стабилни оценки.
• Интензивни изчисления с данни.
• Високопроизводителни математически изчисления.

4. Пандите

Друга топ библиотека на Python на пазара е Pandas, която често се използва за машинно обучение. Той действа като библиотека за анализ на данни, която анализира и манипулира данни и позволява на разработчиците лесно да работят със структурирани многоизмерни данни и концепции за времеви серии. 

Библиотеката Pandas предлага бърз и ефективен начин за управление и изследване на данни чрез предоставяне на Series и DataFrames, които представят данните ефективно, като същевременно ги манипулират по различни начини. 

Ето някои от основните характеристики на Pandas:

• Индексиране на данни.
• Подравняване на данните
• Обединяване/съединяване на набори от данни.
• Манипулиране и анализ на данни. 

5. TensorFlow

Друга безплатна библиотека на Python с отворен код, TensorFlow е специализирана в диференцируемото програмиране. Библиотеката се състои от колекция от инструменти и ресурси, които позволяват на начинаещи и професионалисти да конструират DL и ML модели, както и невронни мрежи.

TensorFlow се състои от архитектура и рамка, които са гъвкави, което му позволява да работи на различни изчислителни платформи като CPU и GPU. С това казано, той се представя най-добре, когато работи с тензорен процесор (TPU). Библиотеката на Python често се използва за внедряване на подсилващо обучение в ML и DL модели и можете директно да визуализирате моделите за машинно обучение. 

Ето някои от основните характеристики на TensorFlow: 

• Гъвкава архитектура и рамка.
• Работи на различни изчислителни платформи. 
• Възможности за абстракция
• Управлява дълбоки невронни мрежи. 

6. Keras

Keras е библиотека на Python с отворен код, насочена към разработването и оценката на невронни мрежи в рамките на модели за машинно обучение и дълбоко обучение. Той може да работи върху Theano и Tensorflow, което означава, че може да обучава невронни мрежи с малко код. 

Библиотеката Keras често се предпочита поради това, че е модулна, разширяема и гъвкава. Това го прави удобна опция за начинаещи. Може също така да се интегрира с цели, слоеве, оптимизатори и функции за активиране. Keras работи в различни среди и може да работи на CPU и GPU. Той също така предлага един от най-широките диапазони за типове данни.

Ето някои от основните характеристики на Keras: 

• Обединяване на данни.
• Разработване на невронни слоеве.
• Изгражда модели за дълбоко обучение и машинно обучение.
• Функции за активиране и разходи. 

7. PyTorch

Още една опция за Python библиотека с отворен код за машинно обучение е PyTorch, която е базирана на Torch, C езикова рамка за програмиране. PyTorch е библиотека за научни данни, която може да се интегрира с други библиотеки на Python, като NumPy. Библиотеката може да създава изчислителни графики, които могат да се променят, докато програмата работи. Той е особено полезен за ML и DL приложения като обработка на естествен език (NLP) и компютърно зрение.

Някои от основните предимства на PyTorch включват неговата висока скорост на изпълнение, която може да постигне дори при работа с тежки графики. Освен това е гъвкава библиотека, способна да работи на опростени процесори или CPU и GPU. PyTorch има мощни API, които ви позволяват да разширите библиотеката, както и набор от инструменти за естествен език. 

Ето някои от основните характеристики на PyTorch:

• Статистическо разпределение и операции.
• Контрол върху масиви от данни.
• Разработка на DL модели.
• Висока гъвкавост. 

8. scikit-learn

Първоначално разширение на трета страна към библиотеката SciPy, Scikit-learn сега е самостоятелна библиотека на Python в Github. Използва се от големи компании като Spotify и има много предимства от използването му. От една страна, той е изключително полезен за класическите алгоритми за машинно обучение, като тези за откриване на спам, разпознаване на изображения, правене на прогнози и сегментиране на клиенти. 

Друго едно от основните предимства на Scikit-learn е, че той е лесно съвместим с други инструменти за стек на SciPy. Scikit-learn има удобно и последователно взаимодействие, което ви улеснява да споделяте и използвате данни. 

Ето някои от основните характеристики на Scikit-learn:

• Класификация и моделиране на данни.
• Алгоритми за машинно обучение от край до край.
• Предварителна обработка на данни.
• Избор на модел. 

9. Матплотлиб

Matplotlib е обединение на NumPy и SciPy и е проектирано да замени необходимостта от използване на патентован статистически език MATLAB. Изчерпателната, безплатна библиотека с отворен код се използва за създаване на статични, анимирани и интерактивни визуализации в Python. 

Библиотеката на Python ви помага да разберете данните, преди да ги прехвърлите към обработка на данни и обучение за задачи за машинно обучение. Той разчита на Python GUI инструменти за създаване на графики и графики с обектно-ориентирани API. Той също така предоставя интерфейс, подобен на MATLAB, така че потребителят да може да изпълнява подобни задачи като MATLAB. 

Ето някои от основните характеристики на Matplotlib:

• Създавайте графики с качество на публикация.
• Персонализирайте визуалния стил и оформление.
• Експортиране в различни файлови формати.
• Интерактивни фигури, които могат да увеличават, панорамират и актуализират. 

10. Сюжетно

Затваря нашия списък с 10 най-добри библиотеки на Python за машинно обучение и AI Plotly, която е друга безплатна библиотека за визуализация с отворен код. Той е много популярен сред разработчиците благодарение на своите висококачествени, завладяващи и готови за публикуване диаграми. Някои от диаграмите, които са достъпни чрез Plotly, включват боксплоти, топлинни карти и диаграми с балончета. 

Plotly е един от най-добрите инструменти за визуализация на данни на пазара и е изграден върху набора от инструменти за визуализация D3.js, HTML и CSS. Написан на Python, той използва рамката на Django и може да помогне за създаването на интерактивни графики. Работи с различни инструменти за анализ на данни и визуализация и ви позволява лесно да импортирате данни в диаграма. Можете също така да използвате Plotly за създаване на слайдове и табла за управление. 

Ето някои от основните характеристики на Plotly: 

• Графики и табла.
• Двигател за моментни снимки.
• Големи данни за Python.
• Лесно импортирайте данни в диаграми.