10 Parasta Python-kirjastoa Syvän Oppimisen Varten

Python on vakuuttavasti noussut yhdeksi johtavista ohjelmointikielistä. Tähän on useita syitä, mukaan lukien sen erittäin korkea tehokkuus verrattuna muihin suosittuihin kieliin. Se sisältää myös englannin kaltaiset komennot ja syntaksi, mikä tekee siitä huipputason valinnan aloitteleville koodaajille. 

Pytonin ehkä myyvimmät ominaisuus on sen valtava määrä avoimia kirjastoja, jotka mahdollistavat kielen käytön kaikkeen aina data-tieteestä data-manipulaatioon. 

Python ja Syvä Oppiminen

Syvä oppiminen on koneoppimisen alala, joka käyttää tekoisia neurverkkoja, jotka ovat algoritmeja, jotka ovat saaneet vaikutteita ihmisaivojen rakenteesta. Syvä oppimisella on monia sovelluksia ja sitä käytetään monissa nykyisten älytekniikkojen sovelluksissa, kuten itseohjautuvissa autoissa, uutisten kokoamisvälineissä, luonnollisen kielen prosessoinnissa (NLP), virtuaaliavustajissa, visuaalisessa tunnistuksessa ja paljon muissa. 

Viime vuosina Python on osoittautunut uskomattomaksi työkaluksi syvän oppimisen sovelluksiin. Koska koodi on tiivis ja luettava, se tekee siitä täydellisen vastineen syväoppimissovelluksille. Sen yksinkertainen syntaksi mahdollistaa sovellusten kehittämisen nopeammin verrattuna muihin ohjelmointikieliin. Toinen tärkeä syy Pythonin käytölle syvässä oppimisessa on, että kieltä voidaan yhdistää muihin järjestelmiin, jotka on kirjoitettu eri ohjelmointikielillä. Tämä tekee siitä helpomman sekoittaa sitä muihin älysovelluksiin, jotka on kirjoitettu eri kielillä. 

Tarkastellaan nyt 10 parasta Python-kirjastoa syväoppimiseen: 

1. TensorFlow

TensorFlow on laajalti tunnustettu yhdeksi parhaimmista Python-kirjastoista syväoppimissovelluksiin. Google Brain -tiimin kehittämä se tarjoaa laajan valikoiman joustavia työkaluja, kirjastoja ja yhteisöresursseja. Aloittelijat ja ammattilaiset voivat käyttää TensorFlowia rakentamaan syväoppimismalleja sekä neurverkkoja.

TensorFlowilla on joustava arkkitehtuuri ja kehyksellä, mikä mahdollistaa sen suorittamisen erilaisilla laskentaplatformeilla, kuten CPU: llä ja GPU: llä. Sanotaan, että se suorittaa parhaiten, kun se toimii tensorin prosessointiyksikössä (TPU). Python-kirjastoa käytetään usein vahvistusoppimisen toteuttamiseen syväoppimismalleissa, ja voit visualisoida suoraan koneoppimismallit. 

Tässä ovat joitain TensorFlowin tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Joustava arkkitehtuuri ja kehys.
• Toimii useilla laskentaplatformeilla. 
• Abstraktio-ominaisuudet
• Hallitsee syvät neurverkot. 

2. Pytorch

Toinen suosittu Python-kirjasto syväoppimiseen on PyTorch, joka on Facebookin AI-tutkimustiimin luoma avoimen lähdekoodin kirjasto vuonna 2016. Kirjaston nimi on johdettu Torchista, joka on syväoppimisalusta, joka on kirjoitettu Lua-ohjelmointikielellä. 

PyTorch mahdollistaa useiden tehtävien suorittamisen, ja se on erityisen hyödyllinen syväoppimissovelluksille, kuten NLP: lle ja tietokoneen näkökykyyn. 

Joitain PyTorchin parhaista puolista ovat sen suoritusnopeus, jonka se saavuttaa jopa raskaiden graafien käsittelyssä. Se on myös joustava kirjasto, joka pystyy toimimaan yksinkertaistetuilla prosessoreilla tai CPU: llä ja GPU: llä. PyTorchilla on voimakkaat API: t, jotka mahdollistavat kirjaston laajentamisen, sekä luonnollisen kielen työkalupaketti. 

Tässä ovat joitain PyTorchin tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Tilastollinen jakauma ja operaatiot
• Tietojoukon hallinta
• Syväoppimismallien kehittäminen
• Erittäin joustava

3. NumPy

Yksi muista tunnetuista Python-kirjastoista, NumPy voidaan käyttää suurten moniulotteisten taulukoiden ja matriisien käsittelyyn. Se perustuu laajaan joukkoon korkean tason matemaattisia funktioita, mikä tekee siitä erityisen hyödyllisen tehokkaiden perustieteellisten laskelmien suorittamiseen syväoppimissovelluksissa. 

NumPy-taulukot vaativat paljon vähemmän tallennustilaa kuin muut Python-listat, ja ne ovat nopeampia ja kätevämpiä käyttää. Tietoja voidaan muokata matriisissa, transponoida ja muuttaa kirjaston avulla. NumPy on hyvä vaihtoehto syväoppimismallien suorituskyvyn parantamiseen ilman liian monimutkaista työtä. 

Tässä ovat joitain NumPy:n tärkeimmistä ominaisuuksista: 

• Muodon muokkaus
• Korkean suorituskyvyn N- ulotteinen taulukko-olio
• Tiedon puhdistus/muokkaus
• Tilastolliset operaatiot ja lineaarialgebra

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn oli alun perin SciPy-kirjaston kolmannen osapuolen laajennus, mutta se on nyt itsenäinen Python-kirjasto Githubissa. Scikit-Learn sisältää DBSCANin, gradientin vahvistamisen, tukivektorikoneet ja satunnaiset metsät luokittelumenetelmissä, regressiossa ja klusteroinnissa.  

Yksi Scikit-Learnin parhaista puolista on, että se on helposti yhteensopiva muiden SciPy-pinojen kanssa. Se on myös käyttäjäystävällinen ja johdonmukainen, mikä tekee siitä helpomman jaettavaksi ja käytettäväksi. 

Tässä ovat joitain Scikit-learnin tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Tiedon luokittelu ja mallittaminen
• Päästä loppuun koneoppimisalgoritmit
• Tiedon esikäsittely
• Mallin valinta

5. SciPy

Tässä on SciPy, joka on ilmainen ja avoimen lähdekoodin kirjasto, joka perustuu NumPyyn. SciPy on yksi parhaista Python-kirjastoista sen kyvyn vuoksi suorittaa tieteellistä ja teknistä laskentaa suurilla tietojoukoilla. Siihen kuuluu upotettuja moduuleja taulukon optimoinnille ja lineaarialgebralle. 

Ohjelmointikieli sisältää kaikki NumPyn funktiot, mutta se muuttaa ne käyttäjäystävällisiksi, tieteellisiksi työkaluiksi. Se on usein käytetty kuvien käsittelyyn ja tarjoaa perustason, ei-tieteellisen matemaattisen funktion käsittelyominaisuudet. 

Tässä ovat joitain SciPyn tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Käyttäjäystävällinen
• Tiedon visualisointi ja muokkaus
• Tieteellinen ja tekninen analyysi
• Laskee suuria tietojoukkoja

6. Pandas

Yksi avoimista Python-kirjastoista, jota pääasiassa käytetään data-tieteessä ja syväoppimisaiheissa, on Pandas. Kirjasto tarjoaa tiedon käsittely- ja analyysityökaluja, joita käytetään tiedon analysointiin. Kirjasto perustuu voimakkaisiin tietorakenteisiin numeeristen taulukoiden ja aikasarja-analyysin käsittelyyn. 

Pandas-kirjasto tarjoaa nopean ja tehokkaan tavan hallita ja tutkia tietoja tarjoamalla Sarjat ja DataFramet, jotka edustavat tietoja tehokkaasti ja muokkaavat sitä eri tavoilla. 

Tässä ovat joitain Pandasin tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Tiedon indeksointi
• Tiedon kohdistus
• Tietojoukkojen yhdistäminen/liittäminen
• Tiedon muokkaus ja analyysi

7. Microsoft CNTK

Toinen Python-kirjasto syväoppimissovelluksiin on Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), joka tunnetaan aiemmin nimellä Computational Network ToolKit. Avoin lähdekoodin syväoppimiskirjasto käytetään hajautetun syväoppimisen ja koneoppimisen tehtävien toteuttamiseen. 

CNTK mahdollistaa yhdistää ennustemallit, kuten konvoluutio-neuroverkkomallit (CNN), syötteen eteenpäin neuroverkkomallit (DNN) ja rekurrenttiset neuroverkkomallit (RNN), CNTK-kehyksen kanssa. Tämä mahdollistaa tehokkaan toteutuksen loppupään syväoppimistehtävistä. 

Tässä ovat joitain CNTK:n tärkeimmistä ominaisuuksista: 

• Avoimen lähdekoodin
• Toteuta hajautetut syväoppimistehtävät
• Yhdistä ennustemallit CNTK-kehykseen
• Loppupään syväoppimistehtävät

8. Keras

Keras on vielä yksi merkittävä avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, jota käytetään syväoppimistehtäviin, jolloin voidaan nopeasti testata syviä neuroverkkoja. Keras tarjoaa työkalut mallien luomiseen, graafien visualisointiin ja tietojoukkojen analysointiin. Lisäksi siinä on esimääritetyt tietojoukot, jotka voidaan suoraan tuoda ja ladata. 

Keras-kirjastoa suositellaan usein sen modulaarisuuden, laajennettavuuden ja joustavuuden vuoksi, mikä tekee siitä käyttäjäystävällisen vaihtoehdon aloittelijoille. Se voi myös integroida tavoitteita, kerroksia, optimoijia ja aktivaatiofunktioita. Keras toimii useissa ympäristöissä ja se voi suorittaa sekä CPU: llä että GPU: llä. Se tarjoaa myös yhden laajimmista tietotyyppien valikoimista.

Tässä ovat joitain Kerasin tärkeimmistä ominaisuuksista: 

• Neuroverkkokerrosten kehittäminen
• Datapooling
• Rakentaa syväoppimis- ja koneoppimismalleja
• Aktivaatio- ja kustannusfunktiot

9. Theano

Loppumme luetteloa on Theano, joka on numeerisen laskennan Python-kirjasto, joka on erityisesti kehitetty koneoppimiseen ja syväoppimiseen. Tällä työkalulla voit saavuttaa tehokkaan määrittelyn, optimoinnin ja arvioinnin matemaattisille lausekkeille ja matriasilaskelmille. Kaikki tämä mahdollistaa Theanon käytön ulottuvuusjoukkoihin syväoppimismallien luomiseen. 

Theanoa käytetään paljon syväoppimisen kehittäjien ja ohjelmoijien keskuudessa, koska se on erittäin spesifinen kirjasto. Sitä voidaan käyttää grafiikkaprosessoriyksikön (GPU) sijaan keskusprosessoriyksiköllä (CPU).

Tässä ovat joitain Theanon tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Sisäänrakennetut validointi- ja yksikkötestityökalut
• Korkean suorituskyvyn matemaattiset laskelmat
• Nopeat ja vakaa arviot
• Tiedon intensiiviset laskelmat

10. MXNet

Viimeisenä luettelossamme 10 parhaasta Python-kirjastosta syväoppimiseen on MXNet, joka on erittäin skaalautuva avoimen lähdekoodin syväoppimisalusta. MXNet on suunniteltu syvien neuroverkkojen kouluttamiseen ja käyttöönottoon, ja se voi kouluttaa malleja erittäin nopeasti. 

MXNet tukee useita ohjelmointikieliä, kuten Python, Julia, C, C++ ja muita. Yksi MXNetin parhaista puolista on, että se tarjoaa uskomattoman nopean laskennan nopeuden ja resurssien käytön GPU: lla. 

Tässä ovat joitain MXNetin tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Erittäin skaalautuva
• Avoimen lähdekoodin
• Kouluta ja käytä syväoppimisen neuroverkkoja
• Kouluttaa mallit nopeasti
• Nopea laskennan nopeus