Stummel Die 10 besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und KI (2024) – Unite.AI
Vernetzen Sie sich mit uns

Python-Bibliotheken

Die 10 besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und KI

Aktualisiert on

Python hat im Laufe der Jahre an Popularität gewonnen und ist zu einer der beliebtesten Programmiersprachen für maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) geworden. Es hat viele der in der Branche vorhandenen Sprachen ersetzt und ist im Vergleich zu diesen gängigen Programmiersprachen effizienter. Darüber hinaus ist es dank seiner englischsprachigen Befehle sowohl für Anfänger als auch für 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 Zusammenhang mit ML und KI, Datenwissenschaft, Bild- und Datenmanipulation und vielem mehr verwendet werden. 

Warum Python für maschinelles Lernen und KI?

Die Open-Source-Bibliotheken von Python sind nicht die einzigen Funktionen, die es für maschinelles Lernen und KI-Aufgaben geeignet machen. Python ist außerdem äußerst vielseitig und flexibel, sodass es bei Bedarf auch zusammen mit anderen Programmiersprachen verwendet werden kann. Darüber hinaus kann es auf fast allen Betriebssystemen und Plattformen auf dem Markt betrieben werden. 

Die Implementierung tiefer neuronaler Netze und Algorithmen für maschinelles Lernen kann extrem zeitaufwändig sein, aber Python bietet viele Pakete an, die diesen Zeitaufwand reduzieren. Es handelt sich außerdem um eine objektorientierte Programmiersprache (OOP), was sie äußerst nützlich für die effiziente Datennutzung und Kategorisierung macht. 

Ein weiterer Faktor, der Python besonders für Anfänger attraktiv macht, ist die wachsende Benutzergemeinschaft. Da es sich um eine der am schnellsten wachsenden Programmiersprachen der Welt handelt, ist die Zahl der Python-Entwickler und Entwicklungsdienste explodiert. Die Python-Community wächst mit der Sprache, und aktive Mitglieder möchten sie immer wieder nutzen, um neue geschäftliche Probleme anzugehen.

Nachdem Sie nun wissen, warum Python eine der Top-Programmiersprachen ist, finden Sie hier die 10 besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und KI: 

1. NumPy

NumPy gilt allgemein als die beste Python-Bibliothek für maschinelles Lernen und KI. Es handelt sich um eine numerische Open-Source-Bibliothek, mit der verschiedene mathematische Operationen auf verschiedenen Matrizen ausgeführt werden können. NumPy gilt als eine der meistgenutzten wissenschaftlichen Bibliotheken, weshalb sich viele Datenwissenschaftler bei der Datenanalyse darauf verlassen. 

NumPy-Arrays benötigen weitaus weniger Speicherplatz als andere Python-Listen und sind schneller und bequemer zu verwenden. Sie können die Daten in der Matrix bearbeiten, transponieren und mit NumPy umformen. Alles in allem ist NumPy eine großartige Option, um die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen zu steigern, ohne dass zu viel komplexe Arbeit erforderlich ist. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von NumPy: 

  • Leistungsstarkes N-dimensionales Array-Objekt.
  • Formmanipulation.
  • Datenbereinigung/-manipulation.
  • Statistische Operationen und lineare Algebra.

2. SciPy

SciPy ist eine kostenlose Open-Source-Bibliothek, die auf NumPy basiert. Es ist besonders nützlich für große Datenmengen, da es wissenschaftliche und technische Berechnungen durchführen kann. SciPy verfügt ebenso wie NumPy über eingebettete Module zur Array-Optimierung und linearen Algebra. 

Die Programmiersprache umfasst alle Funktionen von NumPy, macht sie jedoch zu benutzerfreundlichen, wissenschaftlichen Werkzeugen. Es wird häufig zur Bildbearbeitung verwendet und bietet grundlegende Verarbeitungsfunktionen für anspruchsvolle, nichtwissenschaftliche mathematische Funktionen. 

SciPy ist aufgrund seiner Rolle in der wissenschaftlichen Analyse und Technik eine der grundlegenden Python-Bibliotheken. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von SciPy:

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

3. Theano

Theano ist eine Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und wurde speziell für maschinelles Lernen entwickelt. Es ermöglicht die Optimierung, Definition und Auswertung mathematischer Ausdrücke und Matrixberechnungen. Dies ermöglicht die Verwendung dimensionaler Arrays zur Erstellung von Deep-Learning-Modellen. 

Theano ist eine hochspezifische Bibliothek und wird hauptsächlich von Entwicklern und Programmierern für maschinelles Lernen und Deep Learning verwendet. Es unterstützt die Integration mit NumPy und kann mit einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU) anstelle einer Zentraleinheit (CPU) verwendet werden, was zu 140-mal schnelleren datenintensiven Berechnungen führt. 

Hier sind einige der Hauptmerkmale von Theano:

  • Integrierte Validierungs- und Unit-Test-Tools.
  • Schnelle und stabile Auswertungen.
  • Datenintensive Berechnungen.
  • Leistungsstarke mathematische Berechnungen.

4. Pandas

Eine weitere Top-Python-Bibliothek auf dem Markt ist Pandas, die häufig für maschinelles Lernen verwendet wird. Es fungiert als Datenanalysebibliothek, die Daten analysiert und manipuliert, und ermöglicht Entwicklern die einfache Arbeit mit strukturierten mehrdimensionalen Daten und Zeitreihenkonzepten. 

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

Hier sind einige der Hauptmerkmale von Pandas:

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

5. TensorFlow

TensorFlow, eine weitere kostenlose Open-Source-Python-Bibliothek, ist auf differenzierbare Programmierung spezialisiert. Die Bibliothek besteht aus einer Sammlung von Werkzeugen und Ressourcen, die Anfängern und Profis die Erstellung von DL- und ML-Modellen sowie neuronalen Netzen ermöglichen.

TensorFlow besteht aus einer Architektur und einem Framework, die flexibel sind und die Ausführung auf verschiedenen Rechenplattformen wie CPU und GPU ermöglichen. Allerdings erzielt es die beste Leistung, wenn es auf einer Tensor-Processing-Unit (TPU) betrieben wird. Die Python-Bibliothek wird häufig zur Implementierung von Reinforcement Learning in ML- und DL-Modellen verwendet, und Sie können die Modelle für maschinelles Lernen direkt visualisieren. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von TensorFlow: 

  • Flexible Architektur und Framework.
  • Läuft auf einer Vielzahl von Computerplattformen. 
  • Abstraktionsfähigkeiten
  • Verwaltet tiefe neuronale Netze. 

6. Keras

Keras ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die auf die Entwicklung und Bewertung neuronaler Netze in Modellen des maschinellen Lernens und des Deep Learning abzielt. Es kann auf Theano und Tensorflow laufen, was bedeutet, dass es neuronale Netze mit wenig Code trainieren kann. 

Die Keras-Bibliothek wird oft bevorzugt, da sie modular, erweiterbar und flexibel ist. Dies macht es zu einer benutzerfreundlichen Option für Anfänger. Es kann auch in Ziele, Ebenen, Optimierer und Aktivierungsfunktionen integriert werden. Keras funktioniert in verschiedenen Umgebungen und kann auf CPUs und GPUs ausgeführt werden. Es bietet auch einen der umfangreichsten Bereiche für Datentypen.

Hier sind einige der Hauptfunktionen 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-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen ist PyTorch, das auf Torch, einem C-Programmiersprachen-Framework, basiert. PyTorch ist eine Data-Science-Bibliothek, die in andere Python-Bibliotheken wie NumPy integriert werden kann. Die Bibliothek kann Rechendiagramme erstellen, die während der Ausführung des Programms geändert werden können. Es ist besonders nützlich für ML- und DL-Anwendungen wie Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision.

Zu den Hauptverkaufsargumenten von PyTorch gehört die hohe Ausführungsgeschwindigkeit, die selbst bei der Verarbeitung umfangreicher Diagramme erreicht werden kann. Es handelt sich außerdem um eine flexible Bibliothek, die auf vereinfachten Prozessoren oder CPUs und GPUs betrieben werden kann. PyTorch verfügt über leistungsstarke APIs, mit denen Sie die Bibliothek erweitern können, sowie über ein Toolkit für natürliche Sprache. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von PyTorch:

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

8. Scikit-Lernen

Scikit-learn war ursprünglich eine Drittanbieter-Erweiterung der SciPy-Bibliothek und ist jetzt eine eigenständige Python-Bibliothek auf Github. Es wird von großen Unternehmen wie Spotify genutzt und bietet viele Vorteile. Zum einen ist es äußerst nützlich für klassische Algorithmen des maschinellen Lernens, etwa zur Spam-Erkennung, Bilderkennung, Vorhersage und Kundensegmentierung. 

Ein weiteres Hauptverkaufsargument von Scikit-learn ist die einfache Interoperabilität mit anderen SciPy-Stack-Tools. Scikit-learn verfügt über eine benutzerfreundliche und konsistente Interaktion, die es Ihnen erleichtert, Daten zu teilen und zu nutzen. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Scikit-learn:

  • Datenklassifizierung und -modellierung.
  • End-to-End-Algorithmen für maschinelles Lernen.
  • Vorverarbeitung der Daten.
  • Modellauswahl. 

9. Matplotlib

Matplotlib ist eine Einheit aus NumPy und SciPy und wurde entwickelt, um die Notwendigkeit der Verwendung der proprietären MATLAB-Statistiksprache zu ersetzen. Die umfassende, kostenlose und Open-Source-Bibliothek dient der Erstellung statischer, animierter und interaktiver Visualisierungen in Python. 

Die Python-Bibliothek hilft Ihnen, die Daten zu verstehen, bevor Sie sie in die Datenverarbeitung und das Training für maschinelle Lernaufgaben übertragen. Es basiert auf Python-GUI-Toolkits, um Plots und Diagramme mit objektorientierten APIs zu erstellen. Es bietet außerdem eine MATLAB-ähnliche Schnittstelle, sodass ein Benutzer ähnliche Aufgaben wie MATLAB ausführen kann. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Matplotlib:

  • Erstellen Sie Plots in Publikationsqualität.
  • Passen Sie den visuellen Stil und das Layout an.
  • Export in verschiedene Dateiformate.
  • Interaktive Figuren, die zoomen, schwenken und aktualisieren können. 

10 Plot

Den Abschluss unserer Liste der 10 besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und KI bildet Plotly, eine weitere kostenlose Open-Source-Visualisierungsbibliothek. Aufgrund seiner hochwertigen, immersiven und publikationsreifen Diagramme erfreut es sich bei Entwicklern großer Beliebtheit. Zu den Diagrammen, auf die über Plotly zugegriffen werden kann, gehören Boxplots, Heatmaps und Blasendiagramme. 

Plotly ist eines der besten Datenvisualisierungstools auf dem Markt und basiert auf dem D3.js-, HTML- und CSS-Visualisierungs-Toolkit. Es ist in Python geschrieben, nutzt das Django-Framework und kann bei der Erstellung interaktiver Diagramme helfen. Es funktioniert mit verschiedenen Datenanalyse- und Visualisierungstools und ermöglicht Ihnen den einfachen Import von Daten in ein Diagramm. Sie können Plotly auch zum Erstellen von Foliendecks und Dashboards verwenden. 

Hier sind einige der Hauptfunktionen von Plotly: 

  • Diagramme und Dashboards.
  • Snapshot-Engine.
  • Big Data für Python.
  • Importieren Sie Daten einfach in Diagramme. 

Alex McFarland ist ein KI-Journalist und Autor, der sich mit den neuesten Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz beschäftigt. Er hat mit zahlreichen KI-Startups und Publikationen weltweit zusammengearbeitet.