10 Καλύτερες Βιβλιοθήκες Python για Μηχανική Μάθηση και Τεχνητή Νοημοσύνη

Η Python έχει αυξηθεί σε δημοτικότητα τα τελευταία χρόνια και έχει γίνει μια από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού για εργασίες μηχανικής μάθησης (ML) και τεχνητής νοημοσύνης (AI). Έχει αντικαταστήσει πολλές από τις υπάρχουσες γλώσσες στη βιομηχανία και είναι πιο αποτελεσματική σε σύγκριση με αυτές τις κυρίαρχες γλώσσες προγραμματισμού. Επιπλέον, οι εντολές της που μοιάζουν με την αγγλική γλώσσα την καθιστούν προσιτή σε αρχάριους και εξειδικευμένους. 

Ένα άλλο θεμελιώδες χαρακτηριστικό της Python που την κάνει ελκυστική σε πολλούς χρήστες είναι η τεράστια συλλογή ανοικτών βιβλιοθηκών. Αυτές οι βιβλιοθήκες μπορούν να χρησιμοποιηθούν από προγραμματιστές всех επιπέδων για εργασίες που αφορούν ML και AI, επιστήμη δεδομένων, εικόνα και χειρισμό δεδομένων και πολλά άλλα. 

Γιατί Python για Μηχανική Μάθηση και Τεχνητή Νοημοσύνη;

Οι ανοικτές βιβλιοθήκες της Python δεν είναι το μόνο χαρακτηριστικό που την κάνει ευνοϊκή για εργασίες μηχανικής μάθησης και AI. Η Python είναι επίσης εξαιρετικά ευέλικτη και ευνοϊκή, που σημαίνει ότι μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί μαζί με άλλες γλώσσες προγραμματισμού όταν χρειάζεται. Επίσης, μπορεί να λειτουργήσει σχεδόν σε όλα τα λειτουργικά συστήματα και πλατφόρμες στην αγορά. 

Η υλοποίηση βαθιάς νευρωνικής και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης μπορεί να είναι εξαιρετικά χρονοβόρα, αλλά η Python προσφέρει πολλά πακέτα που μειώνουν αυτό το χρόνο. Είναι επίσης μια αντικειμενοστραφής γλώσσα προγραμματισμού (OOP), που την καθιστά εξαιρετικά χρήσιμη για αποτελεσματική χρήση και ταξινόμηση δεδομένων. 

Ένας άλλος παράγοντας που κάνει την Python ευνοϊκή, ιδιαίτερα για αρχάριους, είναι η αυξανόμενη κοινότητα χρηστών.既然 είναι μια από τις ταχύτερα αναπτυσσόμενες γλώσσες προγραμματισμού στον κόσμο, ο αριθμός των προγραμματιστών Python και των υπηρεσιών ανάπτυξης έχει εκρηκτική αύξηση. Η κοινότητα Python αυξάνεται μαζί με τη γλώσσα, με ενεργά μέλη που πάντα αναζητούν να την χρησιμοποιήσουν για να αντιμετωπίσουν νέα προβλήματα στη βιομηχανία.

Τώρα που γνωρίζετε γιατί η Python είναι μια από τις κορυφαίες γλώσσες προγραμματισμού, εδώ είναι οι 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για μηχανική μάθηση και AI: 

1. NumPy

Το NumPy θεωρείται ευρέως ως η καλύτερη βιβλιοθήκη Python για μηχανική μάθηση και AI. Είναι μια ανοικτή βιβλιοθήκη αριθμητικών оперacji που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτέλεση διαφόρων μαθηματικών оперacji σε διαφορετικά πίνακες. Το NumPy θεωρείται μια από τις πιο χρησιμοποιούμενες επιστημονικές βιβλιοθήκες, που είναι ο λόγος για τον οποίο πολλοί επιστήμονες δεδομένων την χρησιμοποιούν για την ανάλυση δεδομένων. 

Οι πίνακες του NumPy απαιτούν πολύ λιγότερο χώρο αποθήκευσης από άλλες λίστες Python, και είναι ταχύτεροι και πιο βολικοί για χρήση. Μπορείτε να χειριστείτε τα δεδομένα στον πίνακα, να τα μετατρέψετε και να τα αναμορφώσετε με το NumPy. Όλα αυτά, το NumPy είναι μια εξαιρετική επιλογή για να αυξήσετε την απόδοση των μοντέλων μηχανικής μάθησης χωρίς υπερβολική複잡ότητα. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του NumPy: 

• Αντικείμενο πίνακα υψηλής απόδοσης N-διαστάσεων.
• Χειρισμός σχήματος.
• Καθαρισμός/χειρισμός δεδομένων.
• Στατιστικές операции και γραμμική άλγεβρα.

2. SciPy

Το SciPy είναι μια δωρεάν, ανοικτή βιβλιοθήκη που βασίζεται στο NumPy. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για μεγάλες συλλογές δεδομένων,能够 να εκτελεί επιστημονική και τεχνική υπολογιστική. Το SciPy επίσης περιλαμβάνει ενσωματωμένα μοντέλα για βελτιστοποίηση πίνακα και γραμμική άλγεβρα, όπως και το NumPy. 

Η γλώσσα προγραμματισμού περιλαμβάνει όλες τις λειτουργίες του NumPy, αλλά τις μετατρέπει σε φιλικές προς τον χρήστη, επιστημονικές εργαλεία. Συχνά χρησιμοποιείται για χειρισμό εικόνας και παρέχει βασικές λειτουργίες επεξεργασίας για υψηλού επιπέδου, μη επιστημονικές μαθηματικές λειτουργίες. 

Το SciPy είναι μια από τις θεμελιώδεις βιβλιοθήκες Python χάρη στο ρόλο του στην επιστημονική ανάλυση και μηχανική. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του SciPy:

• Φιλική προς τον χρήστη.
• Οπτική αναπαράσταση και χειρισμός δεδομένων.
• Επιστημονική και τεχνική ανάλυση. 
• Υπολογίζει μεγάλες συλλογές δεδομένων. 

3. Theano

Μια βιβλιοθήκη αριθμητικών υπολογισμών Python, το Theano αναπτύχθηκε ειδικά για μηχανική μάθηση. Επιτρέπει την βελτιστοποίηση, τον ορισμό και την αξιολόγηση μαθηματικών εκφράσεων και υπολογισμών πίνακα. Αυτό επιτρέπει την απασχόληση διαστατικών πινάκων για την κατασκευή μοντέλων βαθιάς μάθησης. 

Το Theano είναι μια εξαιρετικά ειδική βιβλιοθήκη, και χρησιμοποιείται κυρίως από προγραμματιστές μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Υποστηρίζει την ενσωμάτωση με το NumPy και μπορεί να χρησιμοποιηθεί με μια μονάδα επεξεργασίας γραφικών (GPU) αντί για μια κεντρική μονάδα επεξεργασίας (CPU), που οδηγεί σε υπολογισμούς που απαιτούν δεδομένα 140 φορές ταχύτερα. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του Theano:

• Ενσωματωμένα εργαλεία επαλήθευσης και μονάδων δοκιμών.
• Γρήγορες και σταθερές αξιολογήσεις.
• Υπολογισμοί που απαιτούν δεδομένα.
• Υψηλής απόδοσης μαθηματικοί υπολογισμοί.

4. Pandas

Μια άλλη κορυφαία βιβλιοθήκη Python στην αγορά είναι η Pandas, η οποία χρησιμοποιείται συχνά για μηχανική μάθηση. Λειτουργεί ως βιβλιοθήκη ανάλυσης δεδομένων που αναλύει και χειρίζεται δεδομένα, και επιτρέπει στους προγραμματιστές να εργάζονται εύκολα με δομημένα πολυδιάστατα δεδομένα και έννοιες σειρών χρόνου. 

Η βιβλιοθήκη Pandas προσφέρει einen γρήγορο και αποτελεσματικό τρόπο για τη διαχείριση και την εξερεύνηση δεδομένων, παρέχοντας Σειρές και Πίνακες Δεδομένων, που αντιπροσωπεύουν δεδομένα αποτελεσματικά ενώ ταυτόχρονα τα χειρίζονται με διαφορετικούς τρόπους. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες της Pandas:

• Δείκτης δεδομένων.
• Συνδυασμός/ένωση συνόλων δεδομένων.
• Χειρισμός και ανάλυση δεδομένων. 
• Επεξεργασία δεδομένων.

5. TensorFlow

Μια άλλη δωρεάν και ανοικτή βιβλιοθήκη Python, το TensorFlow ειδικεύεται σε διαφορίσιμη προγραμματισμό. Η βιβλιοθήκη αποτελείται από μια συλλογή εργαλείων και πόρων που επιτρέπουν στους αρχάριους και τους επαγγελματίες να κατασκευάσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης, καθώς και νευρωνικά δίκτυα.

Το TensorFlow αποτελείται από μια αρχιτεκτονική και πλαίσιο που είναι ευέλικτα, επιτρέποντας να τρέχει σε διάφορες υπολογιστικές πλατφόρμες όπως CPU και GPU. Με αυτό, εκτελείται καλύτερα όταν λειτουργεί σε μια μονάδα επεξεργασίας τανυστών (TPU). Η βιβλιοθήκη Python χρησιμοποιείται συχνά για την εφαρμογή ενισχυμένης μάθησης σε μοντέλα ML και DL, και μπορείτε να οπτικοποιήσετε直接 τα μοντέλα μηχανικής μάθησης. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του TensorFlow:

• Ευέλικτη αρχιτεκτονική και πλαίσιο.
• Τρέχει σε διάφορες υπολογιστικές πλατφόρμες. 
• Αφαίρεση.
• Διαχείριση βαθιάς νευρωνικής. 

6. Keras

Το Keras είναι μια ανοικτή βιβλιοθήκη Python που στοχεύει στην ανάπτυξη και αξιολόγηση νευρωνικών δικτύων μέσα σε μοντέλα μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Μπορεί να τρέξει πάνω από το Theano και το TensorFlow, που σημαίνει ότι μπορεί να εκπαιδεύσει νευρωνικά δίκτυα με λίγο κώδικα. 

Η βιβλιοθήκη Keras προτιμάται συχνά λόγω του ότι είναι modulaire, επεκτάσιμη και ευέλικτη. Αυτό την καθιστά μια φιλική προς τον χρήστη επιλογή για αρχάριους. Μπορεί επίσης να ενσωματωθεί με στόχους, στρώματα, βελτιστοποιητές και συναρτήσεις ενεργοποίησης. Το Keras λειτουργεί σε διάφορες περιβάλλοντες και μπορεί να τρέξει σε CPUs και GPUs. Επίσης, προσφέρει μια από τις ευρύτερες ποικιλίες για τύπους δεδομένων.

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του Keras:

• Συλλογή δεδομένων.
• Ανάπτυξη νευρωνικών στρωμάτων.
• Κατασκευή μοντέλων βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης.
• Συναρτήσεις ενεργοποίησης και κόστους. 

7. PyTorch

Μια άλλη επιλογή για ανοικτή βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης Python είναι το PyTorch, το οποίο βασίζεται στο Torch, ένα πλαίσιο προγραμματισμού C. Το PyTorch είναι μια βιβλιοθήκη επιστήμης δεδομένων που μπορεί να ενσωματωθεί με άλλες βιβλιοθήκες Python, όπως το NumPy. Η βιβλιοθήκη μπορεί να δημιουργήσει υπολογιστικά γραφήματα που μπορούν να αλλάξουν ενώ το πρόγραμμα εκτελείται. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για εφαρμογές ML και DL όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και η οπτική αντίληψη.

Ορισμένα από τα κύρια πλεονεκτήματα του PyTorch περιλαμβάνουν την υψηλή ταχύτητα εκτέλεσης, την οποία μπορεί να επιτύχει ακόμη και όταν χειρίζεται βαρείς γραφικούς. Είναι επίσης μια ευέλικτη βιβλιοθήκη, ικανή να λειτουργήσει σε απλοποιημένους επεξεργαστές ή CPUs και GPUs. Το PyTorch έχει ισχυρά API που σας επιτρέπουν να επεκτείνετε τη βιβλιοθήκη, καθώς και ένα εργαλείο φυσικής γλώσσας. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του PyTorch:

• Στατιστική κατανομή και λειτουργίες.
• Έλεγχος συνόλων δεδομένων.
• Ανάπτυξη μοντέλων DL.
• Ευέλικτη. 

8. Scikit-Learn

Αρχικά μια τρίτη-παρτίδα επέκταση της βιβλιοθήκης SciPy, το Scikit-Learn είναι τώρα μια αυτόνομη βιβλιοθήκη Python στο Github. Χρησιμοποιείται από μεγάλες εταιρείες όπως η Spotify, και υπάρχουν πολλά πλεονεκτήματα στη χρήση του. Για παράδειγμα, είναι εξαιρετικά χρήσιμο για κλασικούς αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, όπως αυτούς για την ανίχνευση spam, την αναγνώριση εικόνων, την πρόβλεψη και την κατηγοριοποίηση πελατών. 

Ένα άλλο από τα κύρια πλεονεκτήματα του Scikit-Learn είναι ότι είναι εύκολα διαλειτουργικό με άλλα εργαλεία του SciPy. Το Scikit-Learn έχει μια φιλική και συνεπή互одействία που σας επιτρέπει να μοιράζεστε και να χρησιμοποιείτε δεδομένα. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του Scikit-Learn:

• Κατηγοριοποίηση και μοντελοποίηση δεδομένων.
• Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης από άκρη σε άκρη.
• Προεπεξεργασία δεδομένων.
• Επιλογή μοντέλου. 

9. Matplotlib

Το Matplotlib είναι μια ενότητα του NumPy και του SciPy, και σχεδιάστηκε για να αντικαταστήσει την ανάγκη να χρησιμοποιηθεί η προπριetary γλώσσα στατιστικών MATLAB. Η綜合 και δωρεάν βιβλιοθήκη ανοικτού κώδικα χρησιμοποιείται για τη δημιουργία στατικών, κινούμενων και διαδραστικών οπτικοποιήσεων σε Python. 

Η βιβλιοθήκη Python βοηθά στην κατανόηση των δεδομένων πριν τα μεταφέρετε στην επεξεργασία και την εκπαίδευση για εργασίες μηχανικής μάθησης. Εξαρτάται από εργαλεία Python GUI για να παράγει πLOTS και γραφήματα με αντικειμενοστραφείς API. Επίσης, παρέχει μια διεπαφή παρόμοια με τη MATLAB, έτσι ώστε ο χρήστης να μπορεί να εκτελεί παρόμοιες εργασίες όπως η MATLAB. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του Matplotlib:

• Δημιουργία δημοσιευμένων ποιοτικών πλοτών.
• Προσαρμογή στυλ και διάταξης.
• Εξαγωγή σε διάφορους τύπους αρχείων.
• Διαδραστικά σχήματα που μπορούν να ζουμ, pan και ενημερωθούν. 

10. Plotly

Κλείνοντας τη λίστα μας με τις 10 καλύτερες βιβλιοθήκες Python για μηχανική μάθηση και AI είναι το Plotly, η οποία είναι μια άλλη δωρεάν και ανοικτή βιβλιοθήκη οπτικοποίησης. Είναι εξαιρετικά δημοφιλής μεταξύ των προγραμματιστών χάρη στα υψηλής ποιότητας, εύκολες και δημοσιευμένες γραφήματα. Ορισμένα από τα γραφήματα που είναι διαθέσιμα μέσω του Plotly περιλαμβάνουν boxplots, heatmaps και bubble charts. 

Το Plotly είναι ένα από τα καλύτερα εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων στην αγορά, και είναι κατασκευασμένο πάνω από το D3.js, HTML και CSS εργαλείο οπτικοποίησης. Γραμμένο σε Python, χρησιμοποιεί το πλαίσιο Django και μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία διαδραστικών γραφημάτων. Λειτουργεί σε διάφορες εργαλεία ανάλυσης και οπτικοποίησης δεδομένων και σας επιτρέπει να εισαγάγετε εύκολα δεδομένα σε ένα γράφημα. Μπορείτε επίσης να χρησιμοποιήσετε το Plotly για τη δημιουργία διαφανειών και πινάκων ελέγχου. 

Εδώ είναι κάποιες από τις κύριες λειτουργίες του Plotly: 

• Γραφήματα και πίνακες ελέγχου.
• Μηχανισμός στιγμιαίας εικόνας.
• Μεγάλα δεδομένα για Python.
• Εύκολη εισαγωγή δεδομένων σε γραφήματα.