10 parasta Python-kirjastoa koneoppimiselle ja tekoälylle

Python on kasvanut suosituimmaksi ohjelmointikieleksi koneoppimisen (ML) ja tekoälytehtävien parissa. Se on korvannut monia aiempia kieliä alan yrityksissä, ja se on tehokkaampi verrattuna muihin ohjelmointikieliin. Pythonin englanninkieliset komennot tekevät siitä helposti lähestyttävän sekä aloittelijoille että asiantuntijoille.

Toinen tärkeä ominaisuus, joka houkuttelee monia Pythonin käyttäjiä, on sen laaja valikoima avoimia kirjastoja. Nämä kirjastot ovat käytettävissä ohjelmoijille kaikilla tasolla, ja niitä voidaan käyttää tehtäviin, jotka liittyvät ML:ään ja tekoälyyn, data-analyysiin, kuvan- ja datan manipulointiin ja paljon muuhun.

Miksi Pythonia koneoppimiselle ja tekoälylle?

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

Syvien neuroniverkkojen ja koneoppimisalgoritmien toteuttaminen voi olla erittäin aikaa vievää, mutta Python tarjoaa useita paketteja, jotka nopeuttavat tätä prosessia. Se on myös olio-ohjelmointikieli, mikä tekee siitä erittäin hyödyllisen datan tehokkaaseen käyttöön ja luokitteluun.

Toinen tekijä, joka tekee Pythonista erityisen suositun etenkin aloittelijoille, on sen kasvava yhteisö. Koska se on yksi nopeimmin kasvavista ohjelmointikielistä maailmassa, Python-kehittäjien ja -palvelujen määrä on räjähdysmäisesti kasvanut. Python-yhteisö kasvaa kielen rinnalla, ja sen aktiiviset jäsenet etsivät jatkuvasti uusia tapoja käyttää sitä liiketoiminnan uusien ongelmien ratkaisemiseen.

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

1. NumPy

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

NumPy-matriisit vaativat paljon vähemmän tallennustilaa kuin muut Python-listat, ja ne ovat nopeampia ja kätevämpiä käyttää. Voit manipuloida matriisin dataa, transponoida sen ja muuttaa sen muotoa NumPylla. Kaiken kaikkiaan NumPy on erinomainen vaihtoehto parantaa koneoppimismallien suorituskykyä ilman liian monimutkaisia töitä.

Tässä ovat joitain NumPy:n tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Korkean suorituskyvyn N-uloitteinen matriisiohjekirjasto.
• Muodon muuttaminen.
• Datan puhdistus/manipulointi.
• Tilastolliset operaatiot ja lineaarinen algebra.

2. SciPy

SciPy on ilmainen, avoimen lähdekoodin kirjasto, joka perustuu NumPyyn. Se on erityisen hyödyllinen suurten datamäärien käsittelyyn, ja se pystyy suorittamaan tieteellistä ja teknistä laskentaa. SciPy sisältää myös NumPyyn integroidut moduulit matriisioptimoinnille ja lineaarisen algebran toteuttamiseen.

Ohjelmointikieli sisältää kaikki NumPyn funktiot, mutta se muuttaa ne käyttäjäystävällisiksi, tieteellisiksi työkaluiksi. Sitä käytetään usein kuvamanipulointiin, ja se tarjoaa perustason prosessointiominaisuudet korkean tason, ei-tieteellisille matemaattisille funktioille.

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

Tässä ovat joitain SciPy:n tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Käyttäjäystävällinen.
• Datavisualisointi ja -manipulointi.
• Tieteellinen ja tekninen analyysi.
• Suuret datamäärät.

3. Theano

Numeerisen laskennan Python-kirjasto, Theano kehitettiin erityisesti koneoppimiseen. Se mahdollistaa optimoinnin, määrittelyn ja matemaattisten lauseiden ja matriisilaskujen 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 keskusprosessorin (CPU), mikä johtaa data-intensiivisiin laskelmiin 140 kertaa nopeammin.

Tässä ovat joitain Theano:n tärkeimmistä ominaisuuksista:

• 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 manipuloi dataa, ja se mahdollistaa kehittäjien helposti työskennellä rakenteellisten moniulotteisten datan ja aikasarja-käsitteen kanssa.

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

Tässä ovat joitain Pandas:n tärkeimmistä ominaisuuksista:

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

5. TensorFlow

Toinen ilmainen ja avoimen lähdekoodin Python-kirjasto on TensorFlow, joka on erikoistunut differointiin. Kirjasto koostuu työkalujen ja resurssien kokoelmasta, joka mahdollistaa sekä aloittelijoiden että ammattilaisten rakentaa syvän oppimisen ja koneoppimisen malleja sekä neuroniverkkoja.

TensorFlow koostuu joustavasta arkkitehtuurista ja kehyksestä, jotka mahdollistavat sen suorittamisen erilaisilla laskentaplatformeilla, kuten CPU:lla ja GPU:lla. Se suorittaa parhaiten tensorin prosessointiyksiköllä (TPU). Python-kirjastoa käytetään usein vahvistusoppimisen toteuttamiseen koneoppimis- ja syvän oppimisen malleissa, ja voit suoraan visualisoida koneoppimismallit.

Tässä ovat joitain TensorFlow:n tärkeimmistä ominaisuuksista:

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

6. Keras

Keras on avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, joka on suunniteltu syvän oppimisen ja koneoppimisen mallien kehittämiseen ja arviointiin. Se pystyy suorittamaan neuroniverkkomalleja vähällä koodilla Theanon ja TensorFlow:n päällä.

Keras-kirjasto on usein suosittu sen modulaarisen, laajennettavan ja joustavan luonteen vuoksi, mikä tekee siitä käyttäjäystävällisen vaihtoehdon aloittelijoille. Se voi integroida tavoitteita, kerroksia, optimoijia ja aktivaatiofunktioita. Keras toimii useissa ympäristöissä ja pystyy suorittamaan sekä CPU:lla että GPU:lla. Se tarjoaa myös yhden laajimmista datatyyppien valikoimista.

Tässä ovat joitain Keras:n tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Datapooling.
• Neuronikerrosten kehittäminen.
• Rakentaa syvän oppimisen ja koneoppimisen malleja.
• Aktivaatio- ja kustannusfunktiot.

7. PyTorch

Toinen avoimen lähdekoodin koneoppimisen Python-kirjasto 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 pystyy luomaan laskentagraafeja, jotka voidaan muuttaa ohjelman suorituksen aikana. Se on erityisen hyödyllinen koneoppimisen ja syvän oppimisen sovelluksissa, kuten luonnollisen kielen prosessoinnissa (NLP) ja tietokoneen näkössä.

Jotkut PyTorchin myyntipisteistä ovat sen korkea suorituskyky, jonka se saavuttaa jopa raskaiden graafien käsittelyssä. Se on myös joustava kirjasto, joka pystyy toimimaan yksinkertaisilla prosessoreilla tai CPU:lla ja GPU:lla. PyTorchilla on voimakkaat API:t, jotka mahdollistavat kirjaston laajentamisen, ja se tarjoaa myös luonnollisen kielen työkalun.

Tässä ovat joitain PyTorchin tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Tilastollinen jakauma ja operaatiot.
• Tietojoukkoihin vaikuttaminen.
• 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 klassisten koneoppimisalgoritmien parissa, kuten roskapostin havaitsemisessa, kuvatunnistuksessa, ennustamisessa ja asiakassegmentoinnissa.

Toinen Scikit-Learnin myyntipiste on sen helppo yhteensopivuus muiden SciPy-työkalujen kanssa. Scikit-Learnilla on käyttäjäystävällinen ja johdonmukainen vuorovaikutus, joka tekee siitä helpon jaettavaksi ja käytettäväksi dataa.

Tässä ovat joitain Scikit-Learnin tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Datan luokittelu ja mallinnus.
• Lopputon koneoppiminen.
• Datan esikäsittely.
• Mallin valinta.

9. Matplotlib

Matplotlib on yhdistelmä NumPyä ja SciPy:ä, ja se suunniteltiin korvaamaan tarve käyttää omistuksellista MATLAB-tilastollista kieltä. Laaja, ilmainen ja avoimen lähdekoodin kirjasto käytetään Pythonissa luomaan staattisia, animoituja ja interaktiivisia visualisointeja.

Python-kirjasto auttaa ymmärtämään dataa ennen sen siirtämistä datakäsittelyyn ja koneoppimismallien koulutukseen. Se luottaa Pythonin GUI-työkaluihin tuottamaan kaavioita ja graafeja, jotka ovat objektorientoituneita API:ja. Se tarjoaa myös MATLAB:in kaltaisen käyttöliittymän, jotta voit suorittaa samanlaisia tehtäviä kuin MATLAB:ssa.

Tässä ovat joitain Matplotlibin tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Julkaisuvalmiit kaaviot.
• Visualisoinnin mukauttaminen ja ulkoasu.
• Vienti eri tiedostomuotoihin.
• Interaktiiviset kaaviot, joita voidaan zoomata, siirtää ja päivittää.

10. Plotly

Listamme 10 parhaasta Python-kirjastosta koneoppimiselle ja tekoälylle päättyy Plotlyyn, joka on toinen suosittu visualisointikirjasto. Se on erittäin suosittu kehittäjien parissa sen korkealaatuisen, upottavan ja julkaisuvalmiin kaavioiden vuoksi. Joitain Plotlyssa käytettävissä olevia kaavioita ovat ruutukaaviot, lämpökartat ja kuplakaaviot.

Plotly on yksi parhaista data-analyysityökaluista markkinoilla, ja se on rakennettu D3.js-, HTML- ja CSS-visualisointityökalun päälle. Pythonilla kirjoitettu, se käyttää Django-kehyksen ja mahdollistaa interaktiivisten graafien luomisen. Se toimii erilaisilla data-analyysi- ja visualisointityökaluilla ja mahdollistaa helpon datan tuomisen kaavioon. Voit myös käyttää Plotlyä luomaan diaesityksiä ja dashboard-eja.

Tässä ovat joitain Plotlyn tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Kaaviot ja dashboardit.
• Otoshakumootori.
• Suuret datat Pythonille.
• Helppo data tuominen kaavioihin.