10 Parasta Python-kirjastoa Machine Learningiin & Tekoälyyn

Python on kasvanut suosituimmaksi ohjelmointikieleksi koneoppimisessa (ML) ja tekoälytehtävissä (AI) viime vuosien aikana. 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 perustavanlaatuinen ominaisuus Pythonissa, joka houkuttelee monia sen käyttäjiä, on sen laaja kokoelma avoimia kirjastoja. Nämä kirjastot voidaan käyttää ohjelmoijien kaikilla tasoilla tehtäviin, jotka liittyvät ML:ään ja AI:hin, data-analyysiin, kuvan- ja datan manipulointiin ja paljon muuhun. 

Miksi Python Koneoppimiseen ja Tekoälyyn?

Pythonin avoimet kirjastot eivät ole ainoa ominaisuus, joka tekee siitä suotuisan valinnan koneoppimis- ja tekoälytehtäviin. Python on myös erittäin monikäyttöinen ja joustava, mikä tarkoittaa, että sitä voidaan käyttää yhdessä muiden ohjelmointikielten kanssa tarvittaessa. 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 suotuisan valinnan, erityisesti aloittelijoille, on sen kasvava yhteisö. Koska se on yksi nopeimmin kasvavista ohjelmointikielistä maailmassa, Python-kehittäjien ja kehityspalvelujen määrä on räjähdysmäisesti kasvanut. Python-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 avoin 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-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 loistava vaihtoehto parantaa koneoppimismallien suorituskykyä ilman liian monimutkaista työtä. 

Tässä ovat NumPy:n tärkeimmät ominaisuudet: 

• Korkean suorituskyvyn N-uloitteinen matriisiohjekeskus.
• Muodon muuttaminen.
• Datan puhdistus/manipulointi.
• Tilastolliset operaatiot ja lineaarialgebra.

2. SciPy

SciPy on ilmainen, avoin lähdekoodin kirjasto, joka perustuu NumPyyn. Se on erityisen hyödyllinen suurten datamäärien käsittelyyn, ja se pystyy suorittamaan tieteellisiä ja teknisiä laskelmia. SciPy sisältää myös upotetut moduulit matriisien optimoinniksi ja lineaarialgebraksi, kuten NumPy. 

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

SciPy on yksi perustavimmista Python-kirjastoista sen roolin vuoksi tieteellisessä analyysissä ja insinöörintiyössä. 

Tässä ovat SciPy:n tärkeimmät ominaisuudet:

• Käyttäjäystävällinen.
• Datan visualisointi ja manipulointi.
• Tieteellinen ja tekninen analyysi. 
• Laskelmat suurille datamäärille. 

3. Theano

Numeerinen laskennan Python-kirjasto, Theano kehitettiin erityisesti koneoppimiseen. Se mahdollistaa matemaattisten lauseiden määrittelyn, optimoinnin ja arvioinnin sekä matriisilaskelmien. Tämä mahdollistaa dimensionalisten matriisien 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 markkinoilla on Pandas, jota usein käytetään koneoppimiseen. Se toimii datan analyysikirjastona, joka analysoi ja manipuloi dataa, ja se mahdollistaa kehittäjille 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 Pandas:n tärkeimmät ominaisuudet:

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

5. TensorFlow

Toinen ilmainen ja avoin 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 neuroverkkoja.

TensorFlow koostuu joustavasta arkkitehtuurista ja kehyksestä, joka mahdollistaa sen suorittamisen erilaisilla laskentaplatformeilla kuten CPU ja GPU. 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 TensorFlow:n tärkeimmät ominaisuudet: 

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

6. Keras

Keras on avoin lähdekoodin Python-kirjasto, joka on tarkoitettu neuroverkkojen kehittämiseen ja arviointiin koneoppimisen ja syväoppimisen malleissa. Se pystyy toimimaan Theanon ja TensorFlow:n 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 myös integroida tavoitteita, kerroksia, optimoijia ja aktivaatiofunktioita. Keras toimii erilaisissa ympäristöissä ja pystyy suorittamaan sekä CPU:lla että GPU:lla. Se tarjoaa myös yhden laajimmista valikoimista datatyyppien osalta.

Tässä ovat Keras:n tärkeimmät ominaisuudet: 

• Datan pooling.
• Neuroverkkokerrosten 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:iin, C-ohjelmointikielen kehykseen. PyTorch on data-analyysikirjasto, jota voidaan integroida muihin Python-kirjastoihin, kuten NumPyyn. Kirjasto pystyy luomaan laskentakaavioita, jotka voidaan muuttaa ohjelman suorituksen aikana. Se on erityisen hyödyllinen sovelluksissa, kuten luonnollisen kielen prosessoinnissa (NLP) ja tietokoneen näkössä.

Jotkut PyTorchin tärkeimmistä myyntivaltteista ovat sen korkea suoritusnopeus, jonka se saavuttaa jopa raskaiden kaavioiden 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 työkalupakin. 

Tässä ovat PyTorchin tärkeimmät ominaisuudet:

• Tilastollinen jakauma ja operaatiot.
• Hallinta datamääristä.
• 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 Spotifyssa, 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 datan jakamisen ja käytön helppoksi. 

Tässä ovat Scikit-learnin tärkeimmät ominaisuudet:

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

9. Matplotlib

Matplotlib on NumPy:n ja SciPy:n yhdistelmä, ja se suunniteltiin korvaamaan tarve käyttää omistajaohjelmistoa MATLAB:ia. Laaja, ilmainen ja avoin lähdekoodin kirjasto käytetään luomaan staattisia, animoituja ja interaktiivisia visualisointeja Pythonissa. 

Python-kirjasto auttaa ymmärtämään dataa ennen sen siirtämistä datakäsittelyyn ja koneoppimistehtäviin. Se luottaa Pythonin GUI-työkalupaketteihin tuottamaan kaavioita ja graafeja, jotka ovat objektipohjaisia API:ja. Se tarjoaa myös käyttöliittymän, joka on samanlainen kuin MATLAB, jotta käyttäjä voi suorittaa samanlaisia tehtäviä kuin MATLAB:issa. 

Tässä ovat Matplotlibin tärkeimmät ominaisuudet:

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

10. Plotly

Listamme 10 parhaasta Python-kirjastosta koneoppimiseen ja tekoälyyn päättyy Plotlyyn, joka on toinen ilmainen ja avoin lähdekoodin visualisointikirjasto. Se on erittäin suosittu kehittäjien keskuudessa sen korkealaatuisen, immersiivisen ja julkaisuvalmiin kaavioiden vuoksi. Jotkut kaaviot, jotka ovat saatavilla Plotlyssa, ovat esimerkiksi box-plotit, lämpökartat ja kuplaplotit. 

Plotly on yksi parhaista data-analyysityökaluista markkinoilla, ja se on rakennettu D3.js-, HTML- ja CSS-visualisointityökalupakin päälle. Kirjoitettu Pythonissa, se käyttää Django-kehystä ja auttaa luomaan interaktiivisia kaavioita. Se toimii erilaisilla data-analyysi- ja visualisointityökaluilla ja mahdollistaa helpon datan tuonnin kaavioon. Voit myös käyttää Plotlyä luomaan diaesityksiä ja dashboard-eja. 

Tässä ovat Plotlyn tärkeimmät ominaisuudet: 

• Kaaviot ja dashboardit.
• Otoshäkkityökalu.
• Suuret datat Pythonille.
• Helppo data tuonti kaavioihin.