10 nejlepších Pythonovských 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 existujících jazyků v oboru a je efektivnější ve srovnání s těmito hlavními programovacími jazyky. Kromě toho 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, vědeckými daty, manipulací obrazů a dat a mnoho dalšího.

Proč Python pro strojové učení a umělou inteligenci?

Open-source knihovny Pythonu nejsou jediným důvodem, proč je tento jazyk vhodný pro úkoly strojového učení a umělé inteligence. Python je také velmi 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 velmi časově náročná, ale Python nabízí mnoho balíčků, které zkracují tuto dobu. Je to také objektově orientovaný programovací jazyk, což z něj činí velmi užitečný pro efektivní použití dat a jejich kategorizaci.

Dalším faktorem, který činí Python výhodným, zejména pro začátečníky, je jeho rostoucí komunita uživatelů. Jelikož je to jeden z nejrychleji rostoucích programovacích jazyků na světě, počet vývojářů a vývojových služeb Pythonu explodoval. Komunita Pythonu roste spolu s jazykem, s aktivními členy, kteří vždy hledají nové problémy v obchodě.

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

1. NumPy

NumPy je široce považován za nejlepší Pythonovskou knihovnu pro strojové učení a umělou inteligenci. Je to open-source numerická knihovna, která lze použít pro různé matematické operace na různých maticích. NumPy je považován za jeden z nejvíce používaných vědeckých knihoven, a proto na něj spoléhají многие datoví vědci pro analýzu dat.

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

Zde jsou některé z hlavních funkcí NumPy:

• Vysokovýkonný objekt N-rozměrného pole.
• Manipulace s tvary.
• Čištění/manipulace dat.
• Statistické operace a lineární algebra.

2. SciPy

SciPy je zdarma, open-source knihovna založená na NumPy. Je besonders 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 zpracování funkcí pro vysoké, nespecializované matematické funkce.

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

Zde jsou některé z hlavních funkcí SciPy:

• Uživatelsky přívětivý.
• Vizualizace a manipulace dat.
• Vědecká a technická analýza.
• Výpočty velkých dat.

3. Theano

Numerická 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 strojového učení a hlubokého učení. Podporuje integraci s NumPy a lze ji 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.
• Vysokovýkonné matematické výpočty.

4. Pandas

Další z nejlepších Pythonovských knihoven na trhu je Pandas, který se často používá 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 časovými řadami.

Knihovna Pandas nabízí rychlý a efektivní způsob, jak spravovat a prozkoumat data, a to poskytováním Series a DataFrames, které reprezentují data efektivně, a zároveň je manipulují různými způsoby.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Pandas:

• Indexování dat.
• Sloučení dat
• Sloučení/join dat.
• Manipulace a analýza dat.

5. TensorFlow

Další zdarma a open-source Pythonovská knihovna je TensorFlow, která se specializuje na diferencovatelné programování. Knihovna se skládá z kolekce nástrojů a zdrojů, které umožňují začátečníkům i profesionálům konstruovat modely hlubokého učení a neuronové sítě.

TensorFlow se skládá z architektury a frameworku, které jsou flexibilní, což umožňuje běh na různých výpočetních platformách, jako je CPU a GPU. S tím said, funguje nejlépe, když je provozován na tensorovém procesoru (TPU). Pythonovská knihovna se často používá pro implementaci upevňujícího učení v modelech strojového učení a hlubokého učení, a můžete přímo vizualizovat modely strojového učení.

Zde jsou některé z hlavních funkcí TensorFlow:

• Flexibilní architektura a framework.
• Běží na různých výpočetních platformách.
• Abstraktní schopnosti
• Spravuje hluboké neuronové sítě.

6. Keras

Keras je open-source Pythonovská knihovna zaměřená na vývoj a vyhodnocení neuronových sítí v modelech strojového učení a hlubokého učení. Je schopná běžet 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 integrovat s cíli, vrstvami, optimalizátory a aktivačními 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:

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

7. PyTorch

Jedna z dalších možností open-source knihovny strojového učení pro Python je PyTorch, která je založena na Torch, frameworku programovacího jazyka C. PyTorch je knihovna pro vědu o datech, která může být integrována s jinými Pythonovskými knihovnami, jako je NumPy. Knihovna může vytvářet výpočetní grafy, které lze měnit během běhu programu. Je besonders 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 velkých grafů. Je to také flexibilní knihovna, schopná fungovat na zjednodušeném procesoru nebo CPU a GPU. PyTorch má silné API, které vám umožňují rozšiřovat knihovnu, a také 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.

8. Scikit-Learn

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

Dalším z hlavních prodejních bodů Scikit-learn je, že je snadno interoperabilní s jinými nástroji zásobníku SciPy. Scikit-learn má uživatelsky přívětivou a konsistentní interakci, která usnadňuje sdílení a používání 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 jednotou NumPy a SciPy, a byl navržen tak, aby nahradil potřebu používat proprietární statistický jazyk MATLAB. Úplná, zdarma a open-source knihovna se používá pro vytváření statických, animovaných a interaktivních vizualizací v Pythonu.

Pythonovská knihovna vám pomáhá pochopit data předtím, než je přesunete do zpracování a trénování pro úkoly strojového učení. Spoléhá na Pythonovské nástroje GUI pro vytváření grafů a grafů s objektově orientovanými API. Také poskytuje rozhraní podobné MATLAB, aby uživatelé mohli provádět podobné úkoly jako MATLAB.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Matplotlib:

• Vytváří publikace kvalitních grafů.
• Vlastní vizuální styl a rozložení.
• Export do různých formátů souborů.
• Interaktivní grafy, které lze zvětšit, posunout a aktualizovat.

10. Plotly

Závěrem naší seznamu 10 nejlepších Pythonovských knihoven pro strojové učení a umělou inteligenci je Plotly, který je další zdarma a open-source vizualizační knihovna. Je velmi populární mezi vývojáři díky svým vysokokvalitním, imersivním a publikacím připraveným grafy. Některé z grafů, které jsou dostupné prostřednictvím Plotly, zahrnují boxploty, heatmapy a bublinové grafy.

Plotly je jednou z nejlepších nástrojů pro vizualizaci dat na trhu, a je postaven na D3.js, HTML a CSS vizualizačním toolkitu. Napsaný v Pythonu, používá framework Django a může pomoci vytvářet interaktivní grafy. Funguje na různých nástrojích pro analýzu a vizualizaci dat a umožňuje vám 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.
• Snapshot engine.
• Velká data pro Python.
• Snadno importujte data do grafů.