10 Beste Python-Bibliotheken für Machine Learning & KI

Python hat im Laufe der Jahre an Popularität gewonnen und ist zu einer der beliebtesten Programmiersprachen für Machine-Learning-(ML-) und KI-Aufgaben geworden. Es hat viele der vorhandenen Sprachen in der Branche ersetzt und ist im Vergleich zu diesen gängigen Programmiersprachen effizienter. Darüber hinaus machen seine englisch-ähnlichen Befehle es für Anfänger und Experten zugänglich.

Ein weiteres grundlegendes Merkmal von Python, das viele seiner Benutzer anzieht, ist seine umfangreiche Sammlung von Open-Source-Bibliotheken. Diese Bibliotheken können von Programmierern aller Erfahrungsstufen für Aufgaben im Bereich ML und KI, Data Science, Bild- und Datenmanipulation und vielem mehr verwendet werden.

Warum Python für Machine Learning und KI?

Pythons Open-Source-Bibliotheken sind nicht das einzige Merkmal, das es für Machine-Learning- und KI-Aufgaben geeignet macht. Python ist auch sehr vielseitig und flexibel, was bedeutet, dass es auch in Kombination mit anderen Programmiersprachen verwendet werden kann, wenn erforderlich. Darüber hinaus kann es auf fast allen Betriebssystemen und Plattformen auf dem Markt ausgeführt werden.

Die Implementierung von Deep-Learning-Netzwerken und Machine-Learning-Algorithmen kann extrem zeitaufwändig sein, aber Python bietet viele Pakete, die diese Zeit verkürzen. Es ist auch eine objektorientierte Programmiersprache, was es sehr nützlich für den effizienten Datengebrauch und die Kategorisierung macht.

Ein weiterer Faktor, der Python besonders für Anfänger attraktiv macht, ist seine wachsende Gemeinschaft von Benutzern. Da es eine der am schnellsten wachsenden Programmiersprachen der Welt ist, hat sich die Anzahl der Python-Entwickler und -Dienstleistungen explosionsartig vermehrt. Die Python-Gemeinschaft wächst mit der Sprache, und aktive Mitglieder suchen ständig nach Möglichkeiten, sie zu nutzen, um neue Probleme im Geschäftsleben zu lösen.

Jetzt, da Sie wissen, warum Python eine der Top-Programmiersprachen ist, finden Sie hier die 10 besten Python-Bibliotheken für Machine Learning und KI:

1. NumPy

NumPy gilt allgemein als die beste Python-Bibliothek für Machine Learning und KI. Es ist eine Open-Source-Nummerikbibliothek, die für verschiedene mathematische Operationen auf verschiedenen Matrizen verwendet werden kann. NumPy gilt als eine der am häufigsten verwendeten wissenschaftlichen Bibliotheken, was der Grund ist, warum viele Data-Scientist auf sie angewiesen sind, um Daten zu analysieren.

NumPy-Arrays benötigen im Vergleich zu anderen Python-Listen wesentlich weniger Speicherplatz und sind schneller und einfacher zu verwenden. Sie können die Daten in der Matrix manipulieren, transponieren und mit NumPy umformen. Insgesamt ist NumPy eine großartige Option, um die Leistung von Machine-Learning-Modellen ohne zu viel komplexe Arbeit zu verbessern.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von NumPy:

• High-Performance-N-Dimensional-Array-Objekt.
• Form-Manipulation.
• Datenreinigung/Manipulation.
• Statistische Operationen und lineare Algebra.

2. SciPy

SciPy ist eine kostenlose, Open-Source-Bibliothek, die auf NumPy basiert. Sie ist besonders nützlich für große Datensätze und kann wissenschaftliches und technisches Rechnen durchführen. SciPy verfügt auch über eingebettete Module für Array-Optimierung und lineare Algebra, ähnlich wie NumPy.

Die Programmiersprache umfasst alle Funktionen von NumPy, aber sie wandelt sie in benutzerfreundliche, wissenschaftliche Werkzeuge um. Sie wird oft für Bildmanipulationen verwendet und bietet grundlegende Verarbeitungsfunktionen für hochwertige, nicht-wissenschaftliche mathematische Funktionen.

SciPy ist eine der grundlegenden Python-Bibliotheken aufgrund ihrer Rolle in der wissenschaftlichen Analyse und im Ingenieurwesen.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von SciPy:

• Benutzerfreundlich.
• Datenvisualisierung und -manipulation.
• Wissenschaftliche und technische Analyse.
• Berechnet große Datensätze.

3. Theano

Eine numerische Rechenbibliothek von Python, Theano wurde speziell für Machine Learning entwickelt. Es ermöglicht die Optimierung, Definition und Auswertung mathematischer Ausdrücke und Matrixberechnungen. Dies ermöglicht die Verwendung von dimensionalen Arrays zur Konstruktion von Deep-Learning-Modellen.

Theano ist eine sehr spezifische Bibliothek und wird hauptsächlich von Machine-Learning- und Deep-Learning-Entwicklern und Programmierern verwendet. Es unterstützt die Integration mit NumPy und kann mit einer Grafikprozessoreinheit (GPU) anstelle einer Zentraleinheit (CPU) verwendet werden, was zu einer 140-mal schnelleren Datenintensivberechnung führt.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von Theano:

• Eingebaute Validierungs- und Einheitstest-Tools.
• Schnelle und stabile Auswertungen.
• Datenintensive Berechnungen.
• Hochleistungsrechnungen.

4. Pandas

Eine weitere Top-Python-Bibliothek auf dem Markt ist Pandas, die oft für Machine Learning verwendet wird. Sie fungiert als Datenanalysebibliothek, die Daten analysiert und manipuliert und es Entwicklern ermöglicht, leicht mit strukturierten multidimensionalen Daten und Zeitreihenkonzepten zu arbeiten.

Die Pandas-Bibliothek bietet eine schnelle und effiziente Möglichkeit, Daten zu verwalten und zu erkunden, indem sie Serien und DataFrames bereitstellt, die Daten effizient darstellen und gleichzeitig auf verschiedene Weise manipulieren.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von Pandas:

• Indexierung von Daten.
• Datenausrichtung.
• Zusammenführung/Vereinigung von Datensätzen.
• Datenmanipulation und -analyse.

5. TensorFlow

Eine weitere kostenlose und Open-Source-Python-Bibliothek ist TensorFlow, die sich auf differenzielles Programmieren spezialisiert. Die Bibliothek besteht aus einer Sammlung von Tools und Ressourcen, die es Anfängern und Profis ermöglichen, Deep-Learning- und Machine-Learning-Modelle sowie neuronale Netze zu erstellen.

TensorFlow besteht aus einer Architektur und einem Framework, die flexibel sind und es ermöglichen, auf verschiedenen Rechenplattformen wie CPU und GPU zu laufen. Mit anderen Worten, es funktioniert am besten, wenn es auf einer Tensor-Verarbeitungseinheit (TPU) ausgeführt wird. Die Python-Bibliothek wird oft verwendet, um Verstärkendes Lernen in ML- und DL-Modellen zu implementieren, und Sie können die Machine-Learning-Modelle direkt visualisieren.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von TensorFlow:

• Flexibles Framework und Architektur.
• Läuft auf verschiedenen Rechenplattformen.
• Abstraktionsfähigkeiten.
• Verwaltet Deep-Learning-Netzwerke.

6. Keras

Keras ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die auf die Entwicklung und Auswertung von neuronalen Netzen in Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen abzielt. Sie kann auf Theano und TensorFlow laufen, was bedeutet, dass sie neuronale Netze mit wenig Code trainieren kann.

Die Keras-Bibliothek wird oft bevorzugt, weil sie modular, erweiterbar und flexibel ist. Dies macht sie zu einer benutzerfreundlichen Option für Anfänger. Sie kann auch mit Zielen, Schichten, Optimierern und Aktivierungsfunktionen integriert werden. Keras funktioniert in verschiedenen Umgebungen und kann auf CPUs und GPUs laufen. Es bietet auch einen der breitesten Bereiche für Datentypen.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von Keras:

• Datenpooling.
• Entwicklung neuronaler Schichten.
• Erstellt Deep-Learning- und Machine-Learning-Modelle.
• Aktivierungs- und Kostenfunktionen.

7. PyTorch

Eine weitere Option für eine Open-Source-Machine-Learning-Python-Bibliothek ist PyTorch, die auf Torch, einem C-Programmierframework, basiert. PyTorch ist eine Datenwissenschaftsbibliothek, die in andere Python-Bibliotheken wie NumPy integriert werden kann. Die Bibliothek kann Rechennetze erstellen, die während der Laufzeit geändert werden können. Sie ist besonders nützlich für ML- und DL-Anwendungen wie Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision.

Einige der wichtigsten Verkaufspunkte von PyTorch sind seine hohe Ausführungsgeschwindigkeit, die es sogar bei der Verarbeitung von schweren Graphen erreichen kann. Es ist auch eine flexible Bibliothek, die auf vereinfachten Prozessoren oder CPUs und GPUs laufen kann. PyTorch verfügt über leistungsstarke APIs, die es Ihnen ermöglichen, die Bibliothek zu erweitern, sowie ein Natural Language Toolkit.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von PyTorch:

• Statistische Verteilung und Operationen.
• Kontrolle über Datensätze.
• Entwicklung von DL-Modellen.
• Sehr flexibel.

8. Scikit-Learn

Ursprünglich eine Erweiterung der SciPy-Bibliothek, ist Scikit-learn jetzt eine eigenständige Python-Bibliothek auf Github. Sie wird von großen Unternehmen wie Spotify verwendet, und es gibt viele Vorteile bei ihrer Verwendung. Einer davon ist, dass sie sehr nützlich für klassische Machine-Learning-Algorithmen ist, wie z. B. für Spam-Erkennung, Bilderkennung, Vorhersagemodellierung und Kundensegmentierung.

Ein weiterer wichtiger Vorteil von Scikit-learn ist, dass es leicht mit anderen SciPy-Stack-Tools interoperabel ist. Scikit-learn hat eine benutzerfreundliche und konsistente Interaktion, die es Ihnen ermöglicht, Daten leicht zu teilen und zu verwenden.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von Scikit-learn:

• Datenklassifizierung und -modellierung.
• End-to-End-Machine-Learning-Algorithmen.
• Vorverarbeitung von Daten.
• Modellauswahl.

9. Matplotlib

Matplotlib ist eine Kombination aus NumPy und SciPy und wurde entwickelt, um die Notwendigkeit, die proprietäre MATLAB-Statistiksprache zu verwenden, zu ersetzen. Die umfassende, kostenlose und Open-Source-Bibliothek wird verwendet, um in Python statische, animierte und interaktive Visualisierungen zu erstellen.

Die Python-Bibliothek hilft Ihnen, die Daten zu verstehen, bevor Sie sie für die Datenverarbeitung und das Training für Machine-Learning-Aufgaben weiterleiten. Sie basiert auf Python-GUI-Toolkits, um Plots und Grafiken mit objektorientierten APIs zu erstellen. Sie bietet auch eine Schnittstelle, die der von MATLAB ähnelt, sodass der Benutzer ähnliche Aufgaben wie in MATLAB ausführen kann.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von Matplotlib:

• Erstellt Veröffentlichungsqualitätsplots.
• Anpassen des visuellen Stils und Layouts.
• Exportieren in verschiedene Dateiformate.
• Interaktive Figuren, die zoomen, pan und aktualisieren können.

10. Plotly

Unsere Liste der 10 besten Python-Bibliotheken für Machine Learning und KI schließt mit Plotly ab, einer weiteren kostenlosen und Open-Source-Visualisierungsbibliothek. Sie ist unter Entwicklern sehr beliebt aufgrund ihrer hochwertigen, immersiven und veröffentlichungsreifen Charts. Einige der über Plotly zugänglichen Charts sind Boxplots, Heatmaps und Blasendiagramme.

Plotly ist eines der besten Datenvisualisierungstools auf dem Markt und basiert auf dem D3.js-, HTML- und CSS-Visualisierungstoolkit. In Python geschrieben, verwendet es das Django-Framework und kann interaktive Grafiken erstellen. Es funktioniert mit verschiedenen Datenanalyse- und Visualisierungstools und ermöglicht es Ihnen, Daten leicht in eine Tabelle zu importieren. Sie können Plotly auch verwenden, um Präsentationen und Dashboards zu erstellen.

Hier sind einige der wichtigsten Merkmale von Plotly:

• Charts und Dashboards.
• Snapshot-Engine.
• Big Data für Python.
• Daten leicht in Charts importieren.