10 Bedste Python-Biblioteker til Maskinlæring og AI

Python er vokset i popularitet over årene og er blevet et af de mest populære programmeringssprog til maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI)-opgaver. Det har erstattet mange af de eksisterende sprog i branchen og er mere effektivt i forhold til disse mainstream-programmeringssprog. Oven i købet gør dens engelsk-lignende kommandoer det tilgængeligt for både begyndere og eksperter.

En anden grundlæggende funktion i Python, der tiltrækker mange af dens brugere, er dens omfattende samling af open-source-biblioteker. Disse biblioteker kan bruges af programmører på alle niveauer til opgaver, der involverer ML og AI, datavidenskab, billed- og datamanipulation og meget mere.

Hvorfor Python til Maskinlæring og AI?

Pythons open-source-biblioteker er ikke den eneste funktion, der gør det til en favorit til maskinlæring og AI-opgaver. Python er også meget fleksibelt og kan bruges sammen med andre programmeringssprog, når det er nødvendigt. Endvidere kan det køre på næsten alle operativsystemer og platforme på markedet.

Implementering af dybe neurale netværk og maskinlæringsalgoritmer kan være ekstremt tidskrævende, men Python tilbyder mange pakker, der reducerer dette. Det er også et objektorienteret programmeringssprog (OOP), der gør det ekstremt nyttigt til effektiv dataanvendelse og kategorisering.

En anden faktor, der gør Python til en favorit, især blandt begyndere, er dens voksende samfund af brugere. Da det er et af de hurtigst voksende programmeringssprog i verden, er antallet af Python-udviklere og udviklingstjenester eksploderet. Pythonsamfundet vokser sammen med sproget, med aktive medlemmer, der altid søger at bruge det til at tackle nye problemer i forretningsverdenen.

Nu, hvor du ved, hvorfor Python er et af de bedste programmeringssprog, her er de 10 bedste Python-biblioteker til maskinlæring og AI:

1. NumPy

NumPy er bredt anerkendt som det bedste Python-bibliotek til maskinlæring og AI. Det er et open-source-numerisk bibliotek, der kan bruges til at udføre forskellige matematiske operationer på forskellige matricer. NumPy er betragtet som et af de mest brugte videnskabelige biblioteker, hvilket er årsagen til, at mange datavidenskabsfolk afhænger af det til at analysere data.

NumPy-arrays kræver langt mindre lagringsareal end andre Python-lister, og de er hurtigere og mere behagelige at bruge. Du kan manipulere dataene i matricen, transponere den og omdanne den med NumPy. Alt i alt er NumPy en god mulighed for at øge ydeevnen af maskinlæringsmodeller uden for meget kompleks arbejde.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i NumPy:

• Højpræstations N-dimensionelt array-objekt.
• Formmanipulation.
• Datarensning/manipulation.
• Statistiske operationer og lineær algebra.

2. SciPy

SciPy er et gratis, open-source-bibliotek, der er baseret på NumPy. Det er især nyttigt til store datasæt, da det kan udføre videnskabelig og teknisk beregning. SciPy kommer også med indbyggede moduler til arrayoptimering og lineær algebra, ligesom NumPy.

Programmeringssproget inkluderer alle NumPy-funktioner, men det omdanner dem til brugervenlige, videnskabelige værktøjer. Det bruges ofte til billedmanipulation og tilbyder grundlæggende procesfunktioner til højniveau, ikke-videnskabelige matematiske funktioner.

SciPy er et af de grundlæggende Python-biblioteker takket være sin rolle i videnskabelig analyse og ingeniørarbejde.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i SciPy:

• Brugervenligt.
• Datavisualisering og -manipulation.
• Videnskabelig og teknisk analyse.
• Beregner store datasæt.

3. Theano

Et numerisk beregnings-Python-bibliotek, Theano, blev udviklet specifikt til maskinlæring. Det muliggør optimering, definition og evaluering af matematiske udtryk og matrixberegninger. Dette muliggør anvendelsen af dimensionelle arrays til at opbygge dybe læringmodeller.

Theano er et meget specifikt bibliotek, og det bruges mest af maskinlærings- og dybtlæringsudviklere og programmører. Det understøtter integration med NumPy og kan bruges med en grafikprocessor (GPU) i stedet for en centralprocessor (CPU), hvilket resulterer i dataintensive beregninger 140 gange hurtigere.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Theano:

• Indbyggede validerings- og enhedstestværktøjer.
• Hurtige og stabile evalueringer.
• Dataintensive beregninger.
• Højpræstationsmatematiske beregninger.

4. Pandas

Et andet top-Python-bibliotek på markedet er Pandas, der ofte bruges til maskinlæring. Det fungerer som et dataanalysebibliotek, der analyserer og manipulerer data, og det muliggør for udviklere at arbejde let med struktureret multidimensionelt data og tidsseriekoncepter.

Pandas-biblioteket tilbyder en hurtig og effektiv måde at administrere og udforske data ved at tilbyde Serier og DataFrames, der repræsenterer data effektivt, mens de også manipulerer det på forskellige måder.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Pandas:

• Indeksering af data.
• Datajustering
• Sammenlægning/sammenføring af datasæt.
• Datamanipulation og -analyse.

5. TensorFlow

Et andet gratis og open-source Python-bibliotek, TensorFlow, specialiserer sig i differentierbar programmering. Biblioteket består af en samling af værktøjer og ressourcer, der muliggør begyndere og professionelle at opbygge dybe læring- og maskinlæringsmodeller samt neurale netværk.

TensorFlow består af en arkitektur og ramme, der er fleksible, hvilket muliggør, at det kan køre på forskellige beregningsplatforme som CPU og GPU. Med det sagt udfører det bedst, når det køres på en tensorprocessor (TPU). Python-biblioteket bruges ofte til at implementere forstærket læring i maskinlærings- og dybtlæringsmodeller, og du kan direkte visualisere maskinlæringsmodellerne.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i TensorFlow:

• Fleksibel arkitektur og ramme.
• Kører på en række beregningsplatforme.
• Abstraktionsfunktioner
• Styrer dybe neurale netværk.

6. Keras

Keras er et open-source Python-bibliotek, der er rettet mod udvikling og evaluering af neurale netværk inden for maskinlæring og dybtlæringsmodeller. Det kan køre på toppen af Theano og TensorFlow, hvilket betyder, at det kan træne neurale netværk med lidt kode.

Keras-biblioteket er ofte foretrukket på grund af, at det er modulært, udvideligt og fleksibelt. Dette gør det til en brugervenlig mulighed for begyndere. Det kan også integrere med mål, lag, optimizatorer og aktiveringsfunktioner. Keras kan køre i forskellige miljøer og kan køre på CPU’er og GPU’er. Det tilbyder også en af de bredeste muligheder for datatyper.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Keras:

• Data-pooling.
• Udvikling af neurale lag.
• Bygger dybe læring- og maskinlæringsmodeller.
• Aktiverings- og omkostningsfunktioner.

7. PyTorch

Endnu en mulighed for et open-source maskinlærings-Python-bibliotek er PyTorch, der er baseret på Torch, et C-programmeringssprog-ramme. PyTorch er et datavidenskabsbibliotek, der kan integreres med andre Python-biblioteker, såsom NumPy. Biblioteket kan oprette beregningsgrafer, der kan ændres, mens programmet køres. Det er især nyttigt til ML- og DL-anvendelser som naturlig sprogbehandling (NLP) og computerseende.

Nogle af de vigtigste salgsargumenter for PyTorch inkluderer dets høje kørselshastighed, som det kan opnå, selv når det håndterer tungt belastede grafer. Det er også et fleksibelt bibliotek, der kan køre på simplificerede processorer eller CPU’er og GPU’er. PyTorch har kraftfulde API’er, der muliggør, at du kan udvide biblioteket, samt et naturligt sprogværktøj.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i PyTorch:

• Statistisk distribution og operationer.
• Kontrol over datasæt.
• Udvikling af dybe læringmodeller.
• Høj fleksibilitet.

8. Scikit-Learn

Oprindeligt en tredjeparts-udvidelse til SciPy-biblioteket er Scikit-Learn nu et selvstændigt Python-bibliotek på Github. Det bruges af store virksomheder som Spotify, og der er mange fordele ved at bruge det. For det første er det meget nyttigt til klassiske maskinlæringsalgoritmer, såsom dem til spam-detection, billedgenkendelse, forudsigelsesværktøjer og kundesegmentering.

En anden af de vigtigste salgsargumenter for Scikit-Learn er, at det er let at samarbejde med andre SciPy-stack-værktøjer. Scikit-Learn har en brugervenlig og konsekvent interaktion, der gør det let for dig at dele og bruge data.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Scikit-Learn:

• Dataklassificering og -modellering.
• End-to-end maskinlæringsalgoritmer.
• Forarbejdning af data.
• Modelvalg.

9. Matplotlib

Matplotlib er en enhed af NumPy og SciPy, og det blev designede til at erstatte behovet for at bruge proprietær MATLAB-statistisk sprog. Det omfattende, gratis og open-source-bibliotek bruges til at oprette statiske, animerede og interaktive visualiseringer i Python.

Python-biblioteket hjælper dig med at forstå data, før du flytter det til dataforarbejdning og træning til maskinlæringsopgaver. Det afhænger af Python GUI-værktøjer til at producere plots og grafer med objektorienterede API’er. Det tilbyder også et interface, der ligner MATLAB, så en bruger kan udføre lignende opgaver som MATLAB.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Matplotlib:

• Opret publikationskvalitetsplots.
• Tilpas visuelt stil og layout.
• Eksportér til forskellige filformater.
• Interaktive figurer, der kan zoome, panne og opdatere.

10. Plotly

Til sidst på vores liste over de 10 bedste Python-biblioteker til maskinlæring og AI er Plotly, der er et andet gratis og open-source visualiseringsbibliotek. Det er meget populært blandt udviklere takket være dets højkvalitets-, immersive- og publikationsklare grafer. Nogle af de grafer, der er tilgængelige via Plotly, inkluderer boxplots, heatmaps og boblegrafer.

Plotly er et af de bedste datavisualiseringsværktøjer på markedet, og det er bygget på toppen af D3.js-, HTML- og CSS-visualiseringstoolkit. Skrevet i Python, bruger det Django-rammen og kan hjælpe med at oprette interaktive grafer. Det fungerer på forskellige dataanalyse- og visualiseringstool og muliggør, at du kan let importere data til en graf. Du kan også bruge Plotly til at oprette sliddecks og dashboards.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Plotly:

• Grafer og dashboards.
• Snapshot-motor.
• Big data til Python.
• Let import af data til grafer.