10 nejlepších Python knihoven pro strojové učení a umělou inteligenci

Python se stal v průběhu let jedním z nejpopulárnějších programovacích jazyků pro úkoly strojového učení (ML) a umělé inteligence (AI). Nahradil mnoho stávajících jazyků v oboru a je účinnější ve srovnání s těmito hlavními programovacími jazyky. Navíc jeho anglické příkazy jej činí přístupným pro začátečníky i odborníky.

Další základní funkcí Pythonu, která přitahuje mnoho jeho uživatelů, je jeho rozsáhlá sbírka open-source knihoven. Tyto knihovny lze použít programátory všech úrovní zkušeností pro úkoly související se strojovým učením a umělou inteligencí, datové vědy, manipulace s obrázky a daty a mnoho dalšího.

Proč Python pro strojové učení a umělou inteligenci?

Open-source knihovny Pythonu nejsou jediným rysem, který z něj činí vhodný jazyk pro úkoly strojového učení a umělé inteligence. Python je také vysoce všestranný a flexibilní, což znamená, že jej lze použít společně s jinými programovacími jazyky, když je to potřeba. Navíc může fungovat na téměř všech operačních systémech a platformách na trhu.

Implementace hlubokých neuronových sítí a algoritmů strojového učení může být extrémně časově náročná, ale Python nabízí mnoho balíčků, které zkracují tuto dobu. Je také objektově orientovaným programovacím jazykem, což z něj činí velmi užitečný pro efektivní využívání dat a kategorizaci.

Dalším faktorem, který činí Python výhodným, zejména pro začátečníky, je jeho rostoucí komunita uživatelů. Protože je jedním z nejrychleji rostoucích programovacích jazyků na světě, počet vývojářů Pythonu a vývojových služeb explodoval. Komunita Pythonu roste spolu s jazykem, s aktivními členy, kteří se vždy snaží použít jej k řešení nových problémů v obchodě.

Teď, když víte, proč je Python jedním z nejlepších programovacích jazyků, zde jsou 10 nejlepších Python knihoven pro strojové učení a umělou inteligenci:

1. NumPy

NumPy je široce považován za nejlepší Python knihovnu pro strojové učení a umělou inteligenci. Je to open-source numerická knihovna, která může být použita pro provádění různých matematických operací na různých maticích. NumPy je považován za jednu z nejvíce používaných vědeckých knihoven, a proto na něj spoléhají mnozí datoví vědci pro analýzu dat.

Pole NumPy vyžadují mnohem méně úložného prostoru než jiné seznamy Pythonu, a jsou rychlejší a pohodlnější k použití. Můžete manipulovat daty v matici, transponovat je a měnit jejich tvar pomocí NumPy. Všechno dohromady činí NumPy skvělou volbou pro zvýšení výkonu modelů strojového učení bez příliš složité práce.

Zde jsou některé z hlavních funkcí NumPy:

• Vysokovýkonnostní objekt matic.
• Manipulace s tvarem.
• Čištění a manipulace s daty.
• Statistické operace a lineární algebra.

2. SciPy

SciPy je zdarma, open-source knihovna, která je založena na NumPy. Je zvláště užitečná pro velké sady dat, protože dokáže provádět vědecké a technické výpočty. SciPy také obsahuje vestavěné moduly pro optimalizaci polí a lineární algebru, stejně jako NumPy.

Programovací jazyk zahrnuje všechny funkce NumPy, ale přemění je na uživatelsky přívětivé vědecké nástroje. Často se používá pro manipulaci s obrázky a poskytuje základní funkce pro zpracování high-level, ne-vědeckých matematických funkcí.

SciPy je jednou z základních Python knihoven díky své roli ve vědecké analýze a inženýrství.

Zde jsou některé z hlavních funkcí SciPy:

• Uživatelsky přívětivý.
• Vizualizace a manipulace s daty.
• Vědecká a technická analýza.
• Zpracovává velké sady dat.

3. Theano

Numerická výpočetní Python knihovna, Theano, byla vyvinuta speciálně pro strojové učení. Umožňuje optimalizaci, definici a vyhodnocení matematických výrazů a maticových výpočtů. To umožňuje použití dimenzionálních polí pro konstrukci hlubokých učících se modelů.

Theano je vysoce specifická knihovna a je většinou používána vývojáři a programátory strojového učení a hlubokého učení. Podporuje integraci s NumPy a lze jej použít s grafickým procesorem (GPU) místo centrálního procesoru (CPU), což vede k datově náročným výpočtům 140krát rychlejším.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Theano:

• Vestavěné validační a testovací nástroje.
• Rychlé a stabilní vyhodnocení.
• Datově náročné výpočty.
• Vysokovýkonnostní matematické výpočty.

4. Pandas

Další top Python knihovna na trhu je Pandas, která je často používána pro strojové učení. Jedná se o knihovnu pro analýzu dat, která analyzuje a manipuluje data, a umožňuje vývojářům snadno pracovat se strukturovanými vícerozměrnými daty a koncepty časových řad.

Knihovna Pandas nabízí rychlý a efektivní způsob, jak spravovat a prozkoumat data, a to poskytováním Series a DataFrames, které reprezentují data efektivně, zatímco také manipulují s nimi různými způsoby.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Pandas:

• Indexování dat.
• Sloučení dat.
• Spojování dat.
• Manipulace a analýza dat.

5. TensorFlow

Další volba pro open-source strojové učení Python knihovnu je TensorFlow, která se specializuje na diferencovatelné programování. Knihovna se skládá z kolekce nástrojů a zdrojů, které umožňují začátečníkům a profesionálům konstruovat modely hlubokého učení a strojového učení, jakož i neuronové sítě.

TensorFlow se skládá z architektury a rámce, které jsou flexibilní, umožňující mu fungovat 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 strojového učení a hlubokého učení, a můžete přímo vizualizovat modely strojového učení.

Zde jsou některé z hlavních funkcí TensorFlow:

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

6. Keras

Keras je open-source Python knihovna zaměřená na vývoj a vyhodnocení neuronových sítí v modelech strojového učení a hlubokého učení. Je schopná fungovat na vrcholu Theano a TensorFlow, což znamená, že může trénovat neuronové sítě s malým množstvím kódu.

Knihovna Keras je často preferována kvůli své modulární, rozšiřitelné a flexibilní povaze. To z ní činí uživatelsky přívětivou volbu pro začátečníky. Může se také integrovat s cíli, vrstvami, optimalizátory a aktivačními funkcemi. Keras funguje v různých prostředích a může fungovat na CPU a GPU. Také nabízí jednu z nejširších nabídek datových typů.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Keras:

• Poolování dat.
• Vývoj neuronových vrstev.
• Staví modely hlubokého učení a strojového učení.
• Aktivační a nákladové funkce.

7. PyTorch

Jedna další volba pro open-source strojové učení Python knihovnu je PyTorch, která je založena na Torch, rámci programovacího jazyka C. PyTorch je knihovna pro datové vědy, která může být integrována s jinými Python knihovnami, jako je NumPy. Knihovna může vytvářet výpočetní grafy, které mohou být změněny během běhu programu. Je zvláště užitečná pro aplikace strojového učení a hlubokého učení, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP) a počítačové vidění.

Některé z hlavních prodejních bodů PyTorch zahrnují jeho vysokou rychlost vykonání, kterou může dosáhnout i při zpracování těžkých grafů. Je také flexibilní knihovna, schopná fungovat na zjednodušených procesorech nebo CPU a GPU. PyTorch má silné API, které umožňují rozšířit 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.
• Vysoce flexibilní.

8. Scikit-Learn

Původně třetí-stranná rozšíření knihovny SciPy, Scikit-learn je nyní samostatná Python knihovna na Githubu. Je využívána velkými společnostmi, jako je Spotify, a existuje mnoho výhod použití jí. Jednou z nich je, že je vysoce užitečná pro klasické algoritmy strojového učení, jako jsou detekce spamu, rozpoznávání obrázků, předpověď a segmentace zákazníků.

Dalším z hlavních prodejních bodů Scikit-learn je, že je snadno interoperabilní s jinými nástroji SciPy stacku. Scikit-learn má uživatelsky přívětivou a konzistentní interakci, která usnadňuje sdílení a použití dat.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Scikit-learn:

• Klasifikace a modelování dat.
• Koncové algoritmy strojového učení.
• Předzpracování dat.
• Výběr modelu.

9. Matplotlib

Matplotlib je kombinací NumPy a SciPy, a byl navržen tak, aby nahradil potřebu používat proprietární statistický jazyk MATLAB. Úplná, zdarma a open-source knihovna je používána pro vytváření statických, animovaných a interaktivních vizualizací v Pythonu.

Python knihovna pomáhá pochopit data, než je přesunete do zpracování a trénování pro úkoly strojového učení. Spoléhá se na Python GUI nástroje pro výrobu grafů a grafů s objektově orientovanými API. Také poskytuje rozhraní podobné MATLAB, aby uživatel mohl provádět podobné úkoly jako MATLAB.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Matplotlib:

• Vytvořit publikovatelné grafy.
• Vlastní vizuální styl a rozložení.
• Export do různých formátů souborů.
• Interaktivní grafy, které lze zvětšit, posunout a aktualizovat.

10. Plotly

Zavírání našeho seznamu 10 nejlepších Python knihoven pro strojové učení a umělou inteligenci je Plotly, který je další zdarma a open-source vizualizační knihovna. Je vysoce populární mezi vývojáři díky svým vysokokvalitním, imerzivním a publikovatelným grafy. Některé z grafů, které jsou dostupné prostřednictvím Plotly, zahrnují boxploty, teplomapy a bublinové grafy.

Plotly je jednou z nejlepších nástrojů pro vizualizaci dat na trhu a je postaven na D3.js, HTML a CSS vizualizačním nástroji. Napsán v Pythonu, používá rámec Django a může pomoci vytvářet interaktivní grafy. Funguje na různých nástrojích pro datové analýzy a vizualizaci a umožňuje snadno importovat data do grafu. Můžete také použít Plotly pro vytváření prezentací a řídicích panelů.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Plotly:

• Grafy a řídicí panely.
• Snímání motoru.
• Velká data pro Python.
• Snadno importujte data do grafů.