10 parasta Python-kirjastoa koneoppimiseen ja tekoälyyn

Python on kasvanut suosituimmaksi ohjelmointikieleksi koneoppimisen (ML) ja tekoälyn (AI) tehtävissä. Se on korvannut monia olemassa olevia kieliä alan yrityksissä, ja se on tehokkaampi verrattuna näihin valtavirtaisten ohjelmointikielten kanssa. Kaiken tämän lisäksi sen englanninkieliset komennot tekevät siitä helposti lähestyttävän sekä aloittelijoille että asiantuntijoille. 

Toinen perusominaisuus Pythonissa, joka houkuttelee monia sen käyttäjiä, on sen laaja kokoelma avoimia kirjastoja. Nämä kirjastot voidaan käyttää ohjelmoijien kaikilla tasolla tehtävissä, jotka liittyvät ML:ään ja AI:hin, data-analytiikkaan, kuvan- ja datan manipulointiin ja paljon muuhun. 

Miksi Pythonia koneoppimiseen ja tekoälyyn?

Pythonin avoimet kirjastot eivät ole ainoa ominaisuus, joka tekee siitä suositun koneoppimisen ja tekoälyn tehtävissä. Python on myös erittäin monikäyttöinen ja joustava, mikä tarkoittaa, että sitä voidaan käyttää yhdessä muiden ohjelmointikielten kanssa, kun tarve vaatii. Lisäksi se toimii lähes kaikilla käyttöjärjestelmillä ja alustoilla markkinoilla. 

Syvien neuroverkkojen ja koneoppimisalgoritmien toteuttaminen voi olla erittäin aikaa vievää, mutta Python tarjoaa useita paketteja, jotka lyhentävät tätä aikaa. Se on myös olio-ohjelmointikieli, mikä tekee siitä erittäin hyödyllisen tehokkaan datan käytön ja luokittelun kannalta. 

Toinen tekijä, joka tekee Pythonista suositun, erityisesti aloittelijoille, on sen kasvava yhteisö. Koska se on yksi nopeimmin kasvavista ohjelmointikielistä maailmassa, Python-kehittäjien ja kehityspalvelujen määrä on räjähdysmäisesti kasvanut. Pythonin yhteisö kasvaa kielen mukana, ja sen aktiiviset jäsenet etsivät aina uusia tapoja käyttää sitä uusien liiketoimintahaasteiden ratkaisemiseen.

Nyt kun tiedät, miksi Python on yksi johtavista ohjelmointikielistä, tässä ovat 10 parasta Python-kirjastoa koneoppimiseen ja tekoälyyn: 

1. NumPy

NumPy on laajalti tunnustettu parhaaksi Python-kirjastoksi koneoppimiseen ja tekoälyyn. Se on avoimen lähdekoodin numeerinen kirjasto, jota voidaan käyttää erilaisten matriisien matemaattisten operaatioiden suorittamiseen. NumPy on yksi eniten käytetyistä tieteellisistä kirjastoista, minkä vuoksi monet data-analyytikot luottavat siihen datan analysointiin. 

NumPy-taulukot vaativat paljon vähemmän tallennustilaa kuin muut Python-listat, ja ne ovat nopeampia ja kätevämpiä käyttää. Voit muokata taulukon dataa, transponoida sen ja muuttaa sen muotoa NumPylla. Kaiken kaikkiaan NumPy on erinomainen vaihtoehto parantaa koneoppimismallien suorituskykyä ilman liian monimutkaista työtä. 

Tässä ovat NumPy:n tärkeimmät ominaisuudet: 

• Korkean suorituskyvyn N-uloitteinen taulukko-olio.
• Muodon muokkaus.
• Datan puhdistus/muokkaus.
• Tilastolliset operaatiot ja lineaarialgebra.

2. SciPy

SciPy on ilmainen, avoimen lähdekoodin kirjasto, joka perustuu NumPyyn. Se on erityisen hyödyllinen suurten datamäärien käsittelyyn, ja se pystyy suorittamaan tieteellisiä ja teknisiä laskelmia. SciPy sisältää myös NumPyyn perustuvat moduulit taulukon optimoinnille ja lineaarialgebralle. 

Ohjelmointikieli sisältää kaikki NumPy:n funktiot, mutta se muuttaa ne käyttäjäystävällisiksi, tieteellisiksi työkaluiksi. Sitä käytetään usein kuvan manipulointiin, ja se tarjoaa perustason prosessointiominaisuudet ei-tieteellisille, korkean tason matemaattisille funktioille. 

SciPy on yksi perustavista Python-kirjastoista sen roolin vuoksi tieteellisessä analyysissä ja insinööritieteessä. 

Tässä ovat SciPy:n tärkeimmät ominaisuudet:

• Käyttäjäystävällinen.
• Datan visualisointi ja manipulointi.
• Tieteellinen ja tekninen analyysi. 
• Laskee suuria datamääriä. 

3. Theano

Numeerinen laskennan Python-kirjasto Theano kehitettiin nimenomaan koneoppimiseen. Se mahdollistaa matemaattisten lauseiden ja matriisilaskelmien määrittelyn, optimoinnin ja arvioinnin. Tämä mahdollistaa ulottuvuuksien käytön syvien oppimismallien rakentamiseen. 

Theano on erittäin spesifinen kirjasto, ja sitä käytetään pääasiassa koneoppimisen ja syvän oppimisen kehittäjien ja ohjelmoijien parissa. Se tukee NumPy:n integrointia ja voidaan käyttää grafiikkaprosessorin (GPU) sijaan keskusprosessorilla (CPU), mikä johtaa data-intensiivisiin laskelmiin 140-kertaisella nopeudella. 

Tässä ovat Theano:n tärkeimmät ominaisuudet:

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

4. Pandas

Toinen huipputason Python-kirjasto on Pandas, jota usein käytetään koneoppimiseen. Se toimii data-analyysikirjastona, joka analysoi ja muokkaa dataa, ja se mahdollistaa kehittäjien helposti työskennellä rakenteellisten usean ulottuvuuden datajen ja aikasarja-käsitteen kanssa. 

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

Tässä ovat Pandas:n tärkeimmät ominaisuudet:

• Datan indeksointi.
• Datan kohdistus
• Tietojoukkojen yhdistäminen/liittäminen.
• Datan muokkaus ja analyysi. 

5. TensorFlow

Toinen ilmainen ja avoimen lähdekoodin Python-kirjasto on TensorFlow, joka on erikoistunut differointiin. Kirjasto koostuu työkaluista ja resursseista, jotka mahdollistavat sekä aloittelijoiden että ammattilaisten rakentaa syvän oppimisen ja koneoppimisen malleja sekä neuroverkkoja.

TensorFlow koostuu joustavasta arkkitehtuurista ja kehyksestä, joka mahdollistaa sen suorittamisen erilaisilla laskentaplatformeilla kuten CPU:lla ja GPU:lla. Se suorittaa parhaiten, kun se toimii tensorin prosessointiyksiköllä (TPU). Python-kirjastoa käytetään usein vahvistusoppimisen toteuttamiseen koneoppimis- ja syväoppimismalleissa, ja voit visualisoida suoraan koneoppimismallit. 

Tässä ovat TensorFlown tärkeimmät ominaisuudet: 

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

6. Keras

Keras on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, joka on tarkoitettu neuroverkkojen kehittämiseen ja arvioimiseen koneoppimisen ja syväoppimisen mallien parissa. Se pystyy toimimaan Theanon ja TensorFlown päällä, mikä tarkoittaa, että se voi kouluttaa neuroverkkoja vähällä koodilla. 

Keras-kirjastoa suositellaan usein sen modulaarisuuden, laajennettavuuden ja joustavuuden vuoksi, mikä tekee siitä käyttäjäystävällisen vaihtoehdon aloittelijoille. Se voi integroida tavoitteita, kerroksia, optimoijia ja aktivaatiofunktioita. Keras toimii erilaisissa ympäristöissä ja pystyy suorittamaan sekä CPU:lla että GPU:lla. Se tarjoaa myös yhden laajimmista datatyyppien valikoimista.

Tässä ovat Kerasin tärkeimmät ominaisuudet: 

• Datan pooling.
• Neuraalikerrosten kehittäminen.
• Rakentaa syvän oppimisen ja koneoppimisen malleja.
• Aktivaatio- ja kustannusfunktiot. 

7. PyTorch

Yksi muu vaihtoehto avoimen lähdekoodin koneoppimisen Python-kirjastolle on PyTorch, joka perustuu Torch-kirjastoon, joka on C-ohjelmointikielen kehys. PyTorch on data-analyysikirjasto, joka voidaan integroida muiden Python-kirjastojen kanssa, kuten NumPy. Kirjasto voi luoda laskentagraafeja, jotka voidaan muuttaa ohjelman suorittamisen aikana. Se on erityisen hyödyllinen sovelluksissa, kuten luonnollisen kielen prosessoinnissa (NLP) ja tietokoneen näkössä.

Jotkut PyTorchin tärkeimmistä myyntivaltteista ovat sen suoritusnopeus, jonka se saavuttaa jopa raskaiden graafien käsittelyssä. Se on myös joustava kirjasto, joka pystyy toimimaan yksinkertaistetuilla prosessoreilla tai CPU:lla ja GPU:lla. PyTorchilla on voimakkaat API:t, jotka mahdollistavat kirjaston laajentamisen, ja se tarjoaa myös luonnollisen kielen työkalupakin. 

Tässä ovat PyTorchin tärkeimmät ominaisuudet:

• Tilastollinen jakauma ja operaatiot.
• Hallinta tietojoukoista.
• Syvien oppimismallien kehittäminen.
• Erittäin joustava. 

8. Scikit-Learn

Alun perin SciPy-kirjaston kolmannen osapuolen laajennus, Scikit-learn on nyt itsenäinen Python-kirjasto Githubissa. Sitä käytetään suurissa yrityksissä, kuten Spotifyssä, ja siinä on monia etuja. Yksi niistä on, että se on erittäin hyödyllinen perinteisille koneoppimisalgoritmeille, kuten roskapostin havaitsemiselle, kuvatunnistukselle, ennustamiselle ja asiakassegmentoinnille. 

Toinen Scikit-learnin tärkeimmistä myyntivaltteista on, että se on helposti yhteensopiva muiden SciPy-työkalujen kanssa. Scikit-learnilla on käyttäjäystävällinen ja johdonmukainen vuorovaikutus, joka tekee siitä helpon jaettavaksi ja käytettäväksi dataa. 

Tässä ovat Scikit-learnin tärkeimmät ominaisuudet:

• Datan luokittelu ja mallinnus.
• Päästä-päihin koneoppimisalgoritmit.
• Datan esikäsittely.
• Mallin valinta. 

9. Matplotlib

Matplotlib on NumPy:n ja SciPy:n yhdistelmä, ja se suunniteltiin korvaamaan tarve käyttää omistusta osoittavaa MATLAB-tilastollista kieltä. Täydellinen, ilmainen ja avoimen lähdekoodin kirjasto käytetään luomaan staattisia, animaatio- ja interaktiivisia visualisointeja Pythonissa. 

Python-kirjasto auttaa ymmärtämään dataa ennen kuin siirrät sen datakäsittelyyn ja koulutukseen koneoppimistehtävissä. Se riippuu Pythonin GUI-työkalupaketeista luodakseen kaavioita ja graafeja, joilla on objektiorientoituneet API:t. Se tarjoaa myös käyttöliittymän, joka on samanlainen kuin MATLAB, jotta voit suorittaa samanlaisia tehtäviä kuin MATLABissa. 

Tässä ovat Matplotlibin tärkeimmät ominaisuudet:

• Luo julkaisulaatua olevia kaavioita.
• Mukauta visuaalista tyyliä ja asettelua.
• Vie eri tiedostomuotoihin.
• Interaktiiviset kaaviot, jotka voidaan zoomata, siirtää ja päivittää. 

10. Plotly

Päättäen listamme 10 parhaasta Python-kirjastosta koneoppimiseen ja tekoälyyn on Plotly, joka on toinen suosittu visualisointikirjasto. Se on erittäin suosittu kehittäjien keskuudessa sen korkealaatuisen, upottavan ja julkaisuvalmiin kaavioiden vuoksi. Jotkut kaaviot, jotka ovat saatavilla Plotlyssa, ovat esimerkiksi box-kaaviot, lämpökartat ja kuplakaaviot. 

Plotly on yksi parhaista data-analyysityökaluista markkinoilla, ja se on rakennettu D3.js-, HTML- ja CSS-visualisointityökalun päälle. Kirjoitettu Pythonilla, se käyttää Django-kehystä ja auttaa luomaan interaktiivisia graafeja. Se toimii erilaisilla data-analyysityökaluilla ja mahdollistaa helposti datan tuomisen kaavioon. Voit myös käyttää Plotlyä luodaksesi diaesityksiä ja dashboard-eja. 

Tässä ovat Plotlyn tärkeimmät ominaisuudet: 

• Kaaviot ja dashboardit.
• Otiskentamo.
• Suuret datat Pythonille.
• Helppo tuominen tietoja kaavioihin.