10 parimat Pythoni raamatukogu masinõppe ja tehisintellekti jaoks

Python on aastate jooksul üha populaarsemaks muutunud, et saada üheks populaarsemaks programmeerimiskeeleks masinõppe (ML) ja tehisintellekti (AI) ülesannete jaoks. See on asendanud paljud tööstuses olemasolevad keeled ja on nende tavapäraste programmeerimiskeeltega võrreldes tõhusam. Lisaks sellele muudavad selle inglisekeelsed käsud selle kättesaadavaks nii algajatele kui ka asjatundjatele. 

Veel üks Pythoni põhiomadus, mis tõmbab paljusid selle kasutajaid, on suur avatud lähtekoodiga teekide kogu. Neid teeke saavad kasutada igasuguse kogemusega programmeerijad selliste ülesannete täitmiseks, mis hõlmavad ML-i ja AI-d, andmeteadust, piltide ja andmetega manipuleerimist ning palju muud. 

Miks Python masinõppe ja AI jaoks?

Pythoni avatud lähtekoodiga teegid pole ainsad funktsioonid, mis muudavad selle masinõppe ja tehisintellekti ülesannete jaoks soodsaks. Python on ka väga mitmekülgne ja paindlik, mis tähendab, et seda saab vajadusel kasutada ka teiste programmeerimiskeeltega. Veelgi enam, see võib töötada peaaegu kõigil turul pakutavatel operatsioonisüsteemidel ja platvormidel. 

Sügavate närvivõrkude ja masinõppe algoritmide rakendamine võib olla äärmiselt aeganõudev, kuid Python pakub palju pakette, mis seda vähendavad. See on ka objektorienteeritud programmeerimiskeel (OOP), mis muudab selle tõhusaks andmete kasutamiseks ja kategoriseerimiseks äärmiselt kasulikuks. 

Teine tegur, mis muudab Pythoni soodsaks, eriti algajatele, on selle kasvav kasutajate kogukond. Kuna see on üks kiiremini kasvavaid programmeerimiskeeli maailmas, on Pythoni arendajate ja arendusteenuste arv plahvatuslikult kasvanud. Pythoni kogukond kasvab koos keelega ja aktiivsed liikmed soovivad seda alati kasutada uute äriprobleemide lahendamiseks.

Nüüd, kui teate, miks Python on üks populaarseimaid programmeerimiskeeli, on siin 10 parimat masinõppe ja tehisintellekti jaoks mõeldud Pythoni teeki: 

1. tuim

NumPyt peetakse laialdaselt parimaks Pythoni raamatukoguks masinõppe ja AI jaoks. See on avatud lähtekoodiga numbriteek, mida saab kasutada erinevate maatriksitega erinevate matemaatiliste toimingute tegemiseks. NumPyt peetakse üheks enimkasutatavaks teaduslikuks raamatukoguks, mistõttu paljud andmeteadlased tuginevad sellele andmete analüüsimisel. 

NumPy massiivid nõuavad palju vähem salvestusruumi kui teised Pythoni loendid ning neid on kiirem ja mugavam kasutada. Saate maatriksis olevate andmetega manipuleerida, neid üle kanda ja NumPy abil ümber kujundada. Kokkuvõttes on NumPy suurepärane võimalus masinõppemudelite jõudluse suurendamiseks, ilma et oleks vaja liiga palju keerulist tööd. 

Siin on mõned NumPy põhifunktsioonid: 

• Suure jõudlusega N-mõõtmeline massiiviobjekt.
• Kujundiga manipuleerimine.
• Andmete puhastamine/manipuleerimine.
• Statistilised tehted ja lineaaralgebra.

2. SciPy

SciPy on tasuta avatud lähtekoodiga teek, mis põhineb NumPyl. See on eriti kasulik suurte andmehulkade puhul, kuna see on võimeline teostama teaduslikku ja tehnilist andmetöötlust. SciPy sisaldab ka manustatud mooduleid massiivi optimeerimiseks ja lineaarseks algebraks, nagu NumPy. 

Programmeerimiskeel sisaldab kõiki NumPy funktsioone, kuid muudab need kasutajasõbralikeks teaduslikeks tööriistadeks. Seda kasutatakse sageli piltide töötlemiseks ja see pakub põhilisi töötlemisfunktsioone kõrgetasemeliste mitteteaduslike matemaatiliste funktsioonide jaoks. 

SciPy on üks põhilisi Pythoni raamatukogusid tänu oma rollile teaduslikus analüüsis ja inseneritöös. 

Siin on mõned SciPy põhifunktsioonid:

• Kasutajasõbralik.
• Andmete visualiseerimine ja manipuleerimine.
• Teaduslik ja tehniline analüüs. 
• Arvutab suuri andmekogumeid. 

3. Theano

Arvarvutustega Pythoni teek Theano töötati välja spetsiaalselt masinõppe jaoks. See võimaldab optimeerida, määratleda ja hinnata matemaatilisi avaldisi ja maatriksarvutusi. See võimaldab kasutada dimensioonilisi massiive süvaõppe mudelite konstrueerimiseks. 

Theano on väga spetsiifiline raamatukogu ning seda kasutavad enamasti masinõppe ja süvaõppe arendajad ja programmeerijad. See toetab integreerimist NumPy-ga ja seda saab kasutada keskprotsessori (CPU) asemel koos graafikaprotsessoriga (GPU), mille tulemuseks on andmemahukad arvutused 140 korda kiiremini. 

Siin on mõned Theano põhifunktsioonid:

• Sisseehitatud valideerimis- ja üksuste testimise tööriistad.
• Kiired ja stabiilsed hinnangud.
• Andmemahukad arvutused.
• Suure jõudlusega matemaatilised arvutused.

4. Pandad

Veel üks populaarseim Pythoni teek turul on Pandas, mida kasutatakse sageli masinõppeks. See toimib andmeanalüüsi raamatukoguna, mis analüüsib ja töötleb andmeid ning võimaldab arendajatel hõlpsasti töötada struktureeritud mitmemõõtmeliste andmete ja aegridade kontseptsioonidega. 

Pandase teek pakub kiiret ja tõhusat viisi andmete haldamiseks ja uurimiseks, pakkudes seeriaid ja andmeraamistikke, mis esindavad andmeid tõhusalt, samal ajal ka neid erineval viisil manipuleerides. 

Siin on mõned Pandade peamised omadused:

• Andmete indekseerimine.
• Andmete joondamine
• Andmehulkade ühendamine/ühendamine.
• Andmete manipuleerimine ja analüüs. 

5. TensorFlow

Teine tasuta ja avatud lähtekoodiga Pythoni raamatukogu TensorFlow on spetsialiseerunud diferentseeritavale programmeerimisele. Raamatukogu koosneb tööriistade ja ressursside kogumist, mis võimaldab algajatel ja professionaalidel luua DL- ja ML-mudeleid ning närvivõrke.

TensorFlow koosneb paindlikust arhitektuurist ja raamistikust, mis võimaldab sellel töötada erinevatel arvutusplatvormidel, nagu CPU ja GPU. Sellegipoolest toimib see kõige paremini, kui seda kasutatakse tensortöötlusüksusel (TPU). Pythoni teeki kasutatakse sageli ML- ja DL-mudelites armeerimisõppe rakendamiseks ning masinõppemudeleid saate otse visualiseerida. 

Siin on mõned TensorFlow põhifunktsioonid: 

• Paindlik arhitektuur ja raamistik.
• Töötab erinevatel arvutusplatvormidel. 
• Abstraktsioonivõimed
• Haldab sügavaid närvivõrke. 

6. Keras

Keras on avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mille eesmärk on arendada ja hinnata närvivõrke masinõppe ja süvaõppe mudelites. See on võimeline töötama Theano ja Tensorflow peal, mis tähendab, et see suudab treenida vähese koodiga närvivõrke. 

Kerase teeki eelistatakse sageli, kuna see on modulaarne, laiendatav ja paindlik. See muudab selle algajatele kasutajasõbralikuks valikuks. Seda saab integreerida ka eesmärkide, kihtide, optimeerijate ja aktiveerimisfunktsioonidega. Keras töötab erinevates keskkondades ja võib töötada CPU-de ja GPU-dega. See pakub ka üht suurimat andmetüüpide valikut.

Siin on mõned Kerase põhifunktsioonid: 

• Andmete koondamine.
• Neuraalsete kihtide arendamine.
• Ehitab süvaõppe ja masinõppe mudeleid.
• Aktiveerimis- ja kulufunktsioonid. 

7. PyTorch

Veel üks võimalus avatud lähtekoodiga masinõppe Pythoni teegi jaoks on PyTorch, mis põhineb Torchil, C-programmeerimiskeele raamistikul. PyTorch on andmeteadusteek, mida saab integreerida teiste Pythoni raamatukogudega, näiteks NumPyga. Teek saab luua arvutusgraafikuid, mida saab programmi töötamise ajal muuta. See on eriti kasulik ML- ja DL-rakenduste jaoks, nagu loomuliku keele töötlemine (NLP) ja arvutinägemine.

Mõned PyTorchi peamised müügiargumendid hõlmavad selle suurt täitmiskiirust, mida see suudab saavutada isegi raskete graafikute käsitlemisel. See on ka paindlik raamatukogu, mis on võimeline töötama lihtsustatud protsessoritel või CPU-del ja GPU-del. PyTorchil on võimsad API-d, mis võimaldavad teil raamatukogu laiendada, ja loomuliku keele tööriistakomplekt. 

Siin on mõned PyTorchi põhifunktsioonid:

• Statistiline jaotus ja operatsioonid.
• Andmekogumite kontroll.
• DL mudelite väljatöötamine.
• Väga paindlik. 

8. scikit-õppida

Algselt SciPy teegi kolmanda osapoole laiendus, Scikit-learn on nüüd Githubis eraldiseisev Pythoni teek. Seda kasutavad suured ettevõtted, nagu Spotify, ja selle kasutamisel on palju eeliseid. Esiteks on see väga kasulik klassikaliste masinõppe algoritmide jaoks, näiteks rämpsposti tuvastamiseks, kujutiste tuvastamiseks, ennustamiseks ja klientide segmenteerimiseks. 

Veel üks Scikit-learni peamisi müügiargumente on see, et see on hõlpsasti koostalitlusvõimeline teiste SciPy virnatööriistadega. Scikit-learnil on kasutajasõbralik ja järjepidev suhtlus, mis muudab andmete jagamise ja kasutamise lihtsaks. 

Siin on mõned Scikit-learni põhifunktsioonid:

• Andmete klassifitseerimine ja modelleerimine.
• Täielikud masinõppe algoritmid.
• Andmete eeltöötlus.
• Mudeli valik. 

9. matplotlib

Matplotlib on NumPy ja SciPy ühtsus ning selle eesmärk oli asendada vajadus kasutada patenteeritud MATLAB statistikakeelt. Põhjalikku, tasuta ja avatud lähtekoodiga teeki kasutatakse Pythonis staatiliste, animeeritud ja interaktiivsete visualisatsioonide loomiseks. 

Pythoni teek aitab teil andmetest aru saada, enne kui liigute need andmetöötlusele ja masinõppeülesannete koolitusele. See tugineb Pythoni GUI tööriistakomplektidele, et luua objektorienteeritud API-dega jooniseid ja graafikuid. See pakub ka MATLABile sarnast liidest, et kasutaja saaks täita sarnaseid ülesandeid nagu MATLAB. 

Siin on mõned Matplotlibi põhifunktsioonid:

• Looge väljaannete kvaliteediga süžeesid.
• Kohandage visuaalset stiili ja paigutust.
• Ekspordi erinevatesse failivormingutesse.
• Interaktiivsed figuurid, mida saab suumida, panoraamida ja värskendada. 

10. Kavandatud

Meie 10 parima masinõppe ja tehisintellekti jaoks mõeldud Pythoni teegi loendi lõpetamine on Plotly, mis on veel üks tasuta ja avatud lähtekoodiga visualiseerimisteek. See on arendajate seas väga populaarne tänu oma kvaliteetsetele, kõikehõlmavatele ja avaldamisvalmis edetabelitele. Mõned diagrammid, millele on juurdepääs Plotly kaudu, hõlmavad kastdiagramme, soojuskaarte ja mulldiagramme. 

Plotly on üks parimaid andmete visualiseerimise tööriistu turul ning see on üles ehitatud D3.js-i, HTML-i ja CSS-i visualiseerimise tööriistakomplektile. Pythonis kirjutatud see kasutab Django raamistikku ja võib aidata luua interaktiivseid graafikuid. See töötab erinevatel andmeanalüütika- ja visualiseerimistööriistadel ning võimaldab teil hõlpsasti andmeid diagrammi importida. Plotlyt saate kasutada ka slaiditekkide ja armatuurlaudade loomiseks. 

Siin on mõned Plotly põhifunktsioonid: 

• Diagrammid ja armatuurlauad.
• Snapshot mootor.
• Suured andmed Pythoni jaoks.
• Importige andmeid hõlpsalt diagrammidesse.