10 nejlepších Python knihoven pro hluboké učení

Python postupně stoupá, aby se stal jedním z nejlepších programovacích jazyků. Existuje mnoho důvodů pro to, včetně jeho extrémně vysoké efektivity ve srovnání s jinými hlavními jazyky. Také nabízí anglické příkazy a syntaxi, které z něj dělají nejlepší volbu pro začínající programátory. 

Možná největší výhodou Pythonu je jeho obrovské množství open-source knihoven, které umožňují jazyk používat pro všechno od datové vědy po manipulaci s daty. 

Python a hluboké učení

Hluboké učení je podpole machine learningu, které zahrnuje umělou neuronovou síť, což jsou algoritmy inspirované strukturou lidského mozku. Hluboké učení má mnoho aplikací a používá se v mnoha dnešních technologiích AI, jako jsou samořiditelná auta, nástroje pro agregaci novinek, zpracování přirozeného jazyka (NLP), virtuální asistenti, vizuální rozpoznávání a mnoho dalšího. 

V posledních letech se Python ukázal jako neuvěřitelný nástroj pro hluboké učení. Protože kód je stručný a čitelný, dělá to z něj perfektní volbu pro aplikace hlubokého učení. Jeho jednoduchá syntaxe také umožňuje, aby aplikace byly vyvíjeny rychleji ve srovnání s jinými programovacími jazyky. Další hlavní důvod pro použití Pythonu pro hluboké učení je, že jazyk lze integrovat s jinými systémy naprogramovanými v různých programovacích jazycích. To usnadňuje jeho kombinování s projekty AI napsanými v jiných jazycích. 

Podívejme se na 10 nejlepších Python knihoven pro hluboké učení: 

1. TensorFlow

TensorFlow je široce považován za jednu z nejlepších Python knihoven pro aplikace hlubokého učení. Vyvinutý týmem Google Brain, poskytuje širokou škálu flexibilních nástrojů, knihoven a komunitních zdrojů. Začátečníci i profesionálové mohou používat TensorFlow k vytváření modelů hlubokého učení a neuronových sítí.

TensorFlow má architekturu a rámec, které jsou flexibilní, umožňující mu běhat na různých výpočetních platformách, jako je CPU a GPU. S tím said, funguje nejlépe, když je provozován na tensorovém procesoru (TPU). Python knihovna je často používána pro implementaci učení s posilováním v modelech hlubokého učení a můžete přímo vizualizovat modely strojového učení. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí TensorFlow:

• Flexibilní architektura a rámec.
• Běží na různých výpočetních platformách. 
• Abstrakční schopnosti
• Spravuje hluboké neuronové sítě. 

2. Pytorch

Jedna z dalších nejpopulárnějších Python knihoven pro hluboké učení je Pytorch, což je open-source knihovna vytvořená týmem Facebook AI Research v roce 2016. Název knihovny je odvozen od Torch, což je rámec hlubokého učení napsaný v programovacím jazyku Lua. 

PyTorch umožňuje provádět mnoho úkolů a je besonders užitečný pro aplikace hlubokého učení, jako je NLP a počítačové vidění. 

Některé z nejlepších aspektů PyTorch zahrnují jeho vysokou rychlost vykonání, kterou může dosáhnout i při zpracování těžkých grafů. Je to také flexibilní knihovna, schopná provozu na zjednodušeném procesoru nebo CPU a GPU. PyTorch má silné API, které umožňují rozšiřovat knihovnu, stejně jako nástroj pro přirozený jazyk. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí PyTorch:

• Statistické rozdělení a operace
• Kontrola nad datovými sadami
• Vývoj modelů hlubokého učení
• Velmi flexibilní

3. NumPy

Jedna z dalších dobře známých Python knihoven, NumPy, může být snadno použita pro zpracování velkých multi-dimenzionálních polí a matic. Spoléhá na velkou sadu vysokých matematických funkcí, což z něj dělá besonders užitečnou pro efektivní základní vědecké výpočty v hlubokém učení. 

NumPy pole vyžadují mnohem méně úložného prostoru než jiné Python seznamy a jsou rychlejší a pohodlnější na použití. Data lze manipulovat v matici, transponovat a měnit s knihovnou. NumPy je skvělou volbou pro zvýšení výkonu modelů hlubokého učení bez příliš složité práce. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí NumPy: 

• Manipulace s tvary
• Vysokovýkonnostní N-rozměrný objekt pole
• Čištění/manipulace s daty
• Statistické operace a lineární algebra

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn byl původně třetím stranám rozšíření knihovny SciPy, ale nyní je samostatnou Python knihovnou na Github. Scikit-Learn zahrnuje DBSCAN, gradient boosting, support vector machines a random forests v klasifikačních, regresních a klastrálních metodách.  

Jedna z nejlepších aspektů Scikit-Learn je, že je snadno interoperabilní s jinými SciPy stacky. Je také uživatelsky přívětivá a konzistentní, což usnadňuje sdílení a použití dat. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí Scikit-learn:

• Klasifikace a modelování dat
• Koncové machine learning algoritmy
• Předzpracování dat
• Výběr modelu

5. SciPy

To nás přivádí k SciPy, což je zdarma a open-source knihovna založená na NumPy. SciPy je jedna z nejlepších Python knihoven díky své schopnosti provádět vědecké a technické výpočty na velkých datech. Je doprovázena vestavěnými moduly pro optimalizaci polí a lineární algebru. 

Programovací jazyk zahrnuje všechny funkce NumPy, ale mění je na uživatelsky přívětivé vědecké nástroje. Často se používá pro manipulaci s obrázky a poskytuje základní zpracování funkcí pro vysoké, ne-vědecké matematické funkce. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí SciPy:

• Uživatelsky přívětivá
• Vizualizace a manipulace s daty
• Vědecká a technická analýza
• Počítá velké datové sady

6. Pandas

Jedna z open-source Python knihoven主要ně používaná v datech a hlubokém učení je Pandas. Knihovna poskytuje nástroje pro manipulaci a analýzu dat, které se používají pro analýzu dat. Knihovna spoléhá na své silné datové struktury pro manipulaci numerickými tabulkami a časovými řadami. 

Knihovna Pandas nabízí rychlý a efektivní způsob, jak spravovat a prozkoumat data, poskytující Series a DataFrames, které reprezentují data efektivně, zatímco také manipulují jimi různými způsoby. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí Pandas:

• Indexování dat
• Sloučení dat
• Sloučení/spojení datových sad
• Manipulace a analýza dat

7. Microsoft CNTK

Další Python knihovna pro aplikace hlubokého učení je Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), dříve známý jako Computational Network ToolKit. Open-source hluboké-učení knihovna se používá pro implementaci distribuovaného hlubokého učení a machine learning úkolů. 

CNTK umožňuje kombinovat prediktivní modely, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN), feed-forward hluboké neuronové sítě (DNN) a rekurentní neuronové sítě (RNN), s rámcem CNTK. To umožňuje efektivní implementaci koncových hlubokých učení úkolů. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí CNTK: 

• Open-source
• Implementuje distribuované hluboké učení úkoly
• Kombinuje prediktivní modely s rámcem CNTK
• Koncové hluboké učení úkoly

8. Keras

Keras je další významná open-source Python knihovna používaná pro úkoly hlubokého učení, umožňující rychlé testování hlubokých neuronových sítí. Keras poskytuje nástroje potřebné pro konstrukci modelů, vizualizaci grafů a analýzu datových sad. Kromě toho zahrnuje také předoznačené datové sady, které lze přímo importovat a načíst. 

Knihovna Keras je často preferována kvůli své modulární, rozšiřitelné a flexibilní povaze. To z ní dělá uživatelsky přívětivou volbu pro začátečníky. Také se může integrovat s cíli, vrstvami, optimalizátory a aktivními funkcemi. Keras funguje v různých prostředích a může běžet na CPU a GPU. Nabízí také jednu z nejširších nabídek pro datové typy.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Keras: 

• Vývoj neuronových vrstev
• Data pooling
• Staví hluboké učení a machine learning modely
• Aktivační a nákladové funkce

9. Theano

Blízko konce našeho seznamu je Theano, numerická výpočetní Python knihovna speciálně vyvinutá pro machine learning a hluboké knihovny. S tímto nástrojem můžete efektivně definovat, optimalizovat a vyhodnotit matematické výrazy a maticové výpočty. To vše umožňuje Theano používat pro zaměstnávání dimenzionálních polí pro konstrukci hlubokých učení modelů. 

Theano je používán mnoha vývojáři a programátory hlubokého učení díky své vysoké specificitě. Může být použit s grafickým procesorem (GPU) místo centrálního procesoru (CPU).

Zde jsou některé z hlavních funkcí Theano:

• Vestavěné validační a testovací nástroje
• Vysokovýkonnostní matematické výpočty
• Rychlé a stabilní hodnocení
• Data-intensive výpočty

10. MXNet

Na konci našeho seznamu 10 nejlepších Python knihoven pro hluboké učení je MXNet, což je vysoce škálovatelný open-source hluboký-učení rámec. MXNet byl navržen pro školení a nasazení hlubokých neuronových sítí a může trénovat modely extrémně rychle. 

MXNet podporuje mnoho programovacích jazyků, jako je Python, Julia, C, C++ a další. Jedna z nejlepších aspektů MXNet je, že nabízí neuvěřitelně rychlé výpočty a využití zdrojů na GPU. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí MXNet:

• Vysoce škálovatelný
• Open-source
• Školení a nasazení hlubokých neuronových sítí
• Rychle trénuje modely
• Rychlé výpočty