10 सर्वश्रेष्ठ पाइथन लाइब्रेरी मशीन लर्निंग और एआई के लिए

पाइथन ने मशीन लर्निंग (एमएल) और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कार्यों के लिए सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक के रूप में वर्षों से लोकप्रियता हासिल की है। यह उद्योग में मौजूदा कई भाषाओं की जगह ले चुका है, और यह इन मुख्यधारा की प्रोग्रामिंग भाषाओं की तुलना में अधिक कुशल है। इसके अलावा, इसके अंग्रेजी जैसे कमांड इसे शुरुआती और विशेषज्ञ दोनों के लिए सुलभ बनाते हैं।

पाइथन की एक और मूलभूत विशेषता जो इसके कई उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करती है वह है इसका विशाल संग्रह खुला स्रोत लाइब्रेरी। इन लाइब्रेरी का उपयोग एमएल और एआई, डेटा साइंस, इमेज और डेटा मैनिपुलेशन और बहुत कुछ से संबंधित कार्यों के लिए सभी स्तर के प्रोग्रामर द्वारा किया जा सकता है।

मशीन लर्निंग और एआई के लिए पाइथन क्यों?

पाइथन की खुला स्रोत लाइब्रेरी ही एकमात्र विशेषता नहीं है जो इसे मशीन लर्निंग और एआई कार्यों के लिए अनुकूल बनाती है। पाइथन अत्यधिक बहुमुखी और लचीला भी है, जिसका अर्थ है कि यह जब आवश्यक हो तो अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ भी काम कर सकता है। इसके अलावा, यह बाजार में लगभग सभी ऑपरेटिंग सिस्टम और प्लेटफ़ॉर्म पर काम कर सकता है।

गहरे न्यूरल नेटवर्क और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करना बहुत समय लेने वाला हो सकता है, लेकिन पाइथन में कई पैकेज हैं जो इस समय को कम करते हैं। यह एक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग (ओओपी) भाषा भी है, जो इसे डेटा के कुशल उपयोग और वर्गीकरण के लिए अत्यधिक उपयोगी बनाती है।

पाइथन को अनुकूल बनाने वाला एक और कारक, विशेष रूप से शुरुआती लोगों के लिए, इसका बढ़ता हुआ उपयोगकर्ता समुदाय है। चूंकि यह दुनिया में सबसे तेजी से बढ़ती प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है, पाइथन डेवलपर्स और विकास सेवाओं की संख्या बढ़ रही है। पाइथन समुदाय भी भाषा के साथ बढ़ रहा है, जिसमें सक्रिय सदस्य हमेशा व्यवसाय में नए समस्याओं का सामना करने के लिए इसका उपयोग करने की कोशिश करते हैं।

अब जब आप जानते हैं कि पाइथन शीर्ष प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक क्यों है, तो यहाँ मशीन लर्निंग और एआई के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पाइथन लाइब्रेरी हैं:

1. नम्पाई

नम्पाई को व्यापक रूप से मशीन लर्निंग और एआई के लिए सबसे अच्छी पाइथन लाइब्रेरी माना जाता है। यह एक खुला स्रोत संख्यात्मक लाइब्रेरी है जिसका उपयोग विभिन्न मैट्रिक्स पर विभिन्न गणितीय संचालन करने के लिए किया जा सकता है। नम्पाई को सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली वैज्ञानिक लाइब्रेरी माना जाता है, जिसके कारण कई डेटा वैज्ञानिक इसका उपयोग डेटा विश्लेषण के लिए करते हैं।

नम्पाई सरणियों को अन्य पाइथन सूचियों की तुलना में बहुत कम भंडारण क्षेत्र की आवश्यकता होती है, और वे तेजी से और अधिक सुविधाजनक हैं। आप नम्पाई के साथ मैट्रिक्स में डेटा को मैनिपुलेट कर सकते हैं, इसे ट्रांसपोज़ कर सकते हैं और इसे पुनः आकार दे सकते हैं। कुल मिलाकर, नम्पाई जटिल काम किए बिना मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए एक अच्छा विकल्प है।

नम्पाई की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• उच्च-प्रदर्शन एन-आयामी सरणी वस्तु。
• आकार मैनिपुलेशन。
• डेटा सफाई/मैनिपुलेशन。
• सांख्यिकीय संचालन और रेखीय बीजगणित。

2. साइपाई

साइपाई एक नि:शुल्क, खुला स्रोत लाइब्रेरी है जो नम्पाई पर आधारित है। यह विशेष रूप से बड़े डेटा सेट के लिए उपयोगी है, जो वैज्ञानिक और तकनीकी गणना करने में सक्षम है। साइपाई में नम्पाई की तरह ही सरणी अनुकूलन और रेखीय बीजगणित के लिए एम्बेडेड मॉड्यूल हैं।

प्रोग्रामिंग भाषा में नम्पाई के सभी कार्य हैं, लेकिन यह उन्हें उपयोगकर्ता-मित्र वैज्ञानिक उपकरण बनाती है। यह अक्सर छवि मैनिपुलेशन के लिए उपयोग किया जाता है और गैर-वैज्ञानिक गणितीय कार्यों के लिए बुनियादी प्रसंस्करण सुविधाएं प्रदान करता है।

साइपाई वैज्ञानिक विश्लेषण और इंजीनियरिंग में अपनी भूमिका के कारण पाइथन लाइब्रेरी की नींव है।

साइपाई की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• उपयोगकर्ता-मित्र。
• डेटा दृश्यीकरण और मैनिपुलेशन。
• वैज्ञानिक और तकनीकी विश्लेषण।
• बड़े डेटा सेट की गणना करता है।

3. थेनो

एक संख्यात्मक गणना पाइथन लाइब्रेरी, थेनो को विशेष रूप से मशीन लर्निंग के लिए विकसित किया गया था। यह गणितीय अभिव्यक्तियों और मैट्रिक्स गणनाओं के मूल्यांकन, परिभाषा और अनुकूलन को सक्षम बनाता है। यह गहरे शिक्षण मॉडल के निर्माण के लिए आयामी सरणियों के नियोजन की अनुमति देता है।

थेनो एक अत्यधिक विशिष्ट लाइब्रेरी है, और यह मुख्य रूप से मशीन लर्निंग और गहरे शिक्षण विकासकर्ताओं और प्रोग्रामर द्वारा उपयोग किया जाता है। यह नम्पाई के साथ एकीकरण का समर्थन करता है और एक केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई (सीपीयू) के बजाय एक ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) के साथ उपयोग किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप डेटा-गहन गणनाएं 140 गुना तेजी से होती हैं।

थेनो की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• निर्मित-इन सत्यापन और इकाई परीक्षण उपकरण。
• तेजी से और स्थिर मूल्यांकन。
• डेटा-गहन गणनाएं.
• उच्च-प्रदर्शन गणितीय गणनाएं.

4. पांडास

बाजार में एक और शीर्ष पाइथन लाइब्रेरी पांडास है, जो अक्सर मशीन लर्निंग के लिए उपयोग की जाती है। यह एक डेटा विश्लेषण लाइब्रेरी के रूप में कार्य करती है जो डेटा का विश्लेषण और मैनिपुलेशन करती है, और यह विकासकर्ताओं को संरचित बहु-आयामी डेटा और समय श्रृंखला अवधारणाओं के साथ काम करने में सक्षम बनाती है।

पांडास लाइब्रेरी डेटा को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करने और विभिन्न तरीकों से मैनिपुलेट करने के लिए श्रृंखला और डेटाफ्रेम प्रदान करके डेटा को जल्दी और कुशलता से प्रबंधित और अन्वेषण करने का एक तेज़ और कुशल तरीका प्रदान करती है।

पांडास की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• डेटा का सूचकांकीकरण.
• डेटा संरेखण
• डेटासेट का विलय/जोड़.
• डेटा मैनिपुलेशन और विश्लेषण.

5. टेंसरफ्लो

मशीन लर्निंग और एआई के लिए एक और नि:शुल्क और खुला स्रोत पाइथन लाइब्रेरी टेंसरफ्लो है, जो विभेदक कार्यक्रमों में माहिर है। लाइब्रेरी में डीएल और एमएल मॉडल, साथ ही न्यूरल नेटवर्क के निर्माण के लिए शुरुआती और पेशेवरों को सक्षम करने के लिए उपकरणों और संसाधनों का एक संग्रह है।

टेंसरफ्लो में एक वास्तुकला और फ्रेमवर्क है जो लचीला है, जो इसे विभिन्न गणना प्लेटफार्मों जैसे सीपीयू और जीपीयू पर चलने की अनुमति देता है। कहा जा रहा है कि यह टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (टीपीयू) पर संचालित होने पर सर्वोत्तम प्रदर्शन करता है। पाइथन लाइब्रेरी अक्सर एमएल और डीएल मॉडल में पुनरावृत्ति शिक्षण को लागू करने के लिए उपयोग की जाती है, और आप सीधे मशीन लर्निंग मॉडल को दृश्य化 कर सकते हैं।

टेंसरफ्लो की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• लचीली वास्तुकला और फ्रेमवर्क.
• विभिन्न गणना प्लेटफार्मों पर चलता है।
• सारांश क्षमताएं
• गहरे न्यूरल नेटवर्क का प्रबंधन करता है।

6. केरास

केरास एक खुला स्रोत पाइथन लाइब्रेरी है जो मशीन लर्निंग और गहरे शिक्षण मॉडल के भीतर न्यूरल नेटवर्क के विकास और मूल्यांकन पर केंद्रित है। यह थेनो और टेंसरफ्लो के ऊपर चलने में सक्षम है, जिसका अर्थ है कि यह न्यूरल नेटवर्क को कम कोड के साथ प्रशिक्षित कर सकता है।

केरास लाइब्रेरी मॉड्यूलर, विस्तार योग्य और लचीली होने के कारण अक्सर पसंद की जाती है, जो इसे शुरुआती लोगों के लिए एक उपयोगकर्ता-मित्र विकल्प बनाती है। यह उद्देश्यों, परतों, अनुकूलकों और सक्रियण कार्यों के साथ एकीकृत हो सकता है। केरास विभिन्न वातावरण में काम कर सकता है और सीपीयू और जीपीयू पर चल सकता है। यह डेटा प्रकारों के लिए सबसे व्यापक श्रृंखला में से एक भी प्रदान करता है।

केरास की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• डेटा पूलिंग.
• न्यूरल लेयर्स का विकास.
• गहरे शिक्षण और मशीन लर्निंग मॉडल बनाता है।
• सक्रियण और लागत कार्य।

7. पाइटॉर्च

मशीन लर्निंग के लिए एक और खुला स्रोत पाइथन लाइब्रेरी पाइटॉर्च है, जो टॉर्च, एक सी प्रोग्रामिंग भाषा फ्रेमवर्क पर आधारित है। पाइटॉर्च एक डेटा साइंस लाइब्रेरी है जिसे अन्य पाइथन लाइब्रेरी जैसे नम्पाई के साथ एकीकृत किया जा सकता है। लाइब्रेरी चलने के दौरान बदले जा सकने वाले गणनात्मक ग्राफ बना सकती है। यह विशेष रूप से एमएल और डीएल अनुप्रयोगों जैसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और कंप्यूटर दृष्टि के लिए उपयोगी है।

पाइटॉर्च की कुछ मुख्य बिक्री बिंदु इसकी उच्च गति है, जिसे यह भारी ग्राफ को संभालते समय भी प्राप्त कर सकता है। यह एक लचीली लाइब्रेरी है, जो सरल प्रोसेसर या सीपीयू और जीपीयू पर काम कर सकती है। पाइटॉर्च में पाइथन एपीआई को विस्तारित करने के लिए शक्तिशाली एपीआई हैं, साथ ही एक प्राकृतिक भाषा टूलकिट भी है।

पाइटॉर्च की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• सांख्यिकीय वितरण और संचालन.
• डेटासेट पर नियंत्रण.
• डीएल मॉडल का विकास.
• अत्यधिक लचीला.

8. स्किट-लर्न

मूल रूप से साइपाई लाइब्रेरी के लिए एक तीसरे पक्ष के विस्तार के रूप में, स्किट-लर्न अब गिटहब पर एक स्टैंडअलोन पाइथन लाइब्रेरी है। यह बड़ी कंपनियों जैसे स्पॉटिफाई द्वारा उपयोग किया जाता है, और इसका उपयोग करने के कई फायदे हैं। एक के लिए, यह शास्त्रीय मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए बहुत उपयोगी है, जैसे कि स्पैम का पता लगाने, छवि पहचान, भविष्यवाणी करने और ग्राहक खंडों के लिए।

स्किट-लर्न की एक और मुख्य बिक्री बिंदु यह है कि यह अन्य साइपाई स्टैक टूल के साथ आसानी से अंतरक्रिया करता है। स्किट-लर्न में एक उपयोगकर्ता-मित्र और सुसंगत इंटरफ़ेस है जो आपको डेटा को साझा करने और उपयोग करने में आसान बनाता है।

स्किट-लर्न की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• डेटा वर्गीकरण और मॉडलिंग.
• समाप्ति से समाप्ति मशीन लर्निंग एल्गोरिदम.
• डेटा की पूर्व-प्रसंस्करण.
• मॉडल चयन.

9. मैटप्लॉटलिब

मैटप्लॉटलिब नम्पाई और साइपाई का एक संयोजन है, और यह प्रोप्राइटरी मैटलैब सांख्यिकीय भाषा की आवश्यकता को बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया था। व्यापक, नि:शुल्क और खुला स्रोत लाइब्रेरी का उपयोग पाइथन में स्थिर, एनिमेटेड और इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए किया जाता है।

पाइथन लाइब्रेरी आपको मशीन लर्निंग कार्यों के लिए डेटा को प्रसंस्करण और प्रशिक्षण में ले जाने से पहले डेटा को समझने में मदद करती है। यह प्लॉट और ग्राफ बनाने के लिए पाइथन जीयूआई टूलकिट पर निर्भर करता है जो वस्तु-उन्मुख एपीआई के साथ हैं। यह एक ऐसा इंटरफ़ेस भी प्रदान करता है जो मैटलैब के समान है, ताकि उपयोगकर्ता समान कार्य कर सकें।

मैटप्लॉटलिब की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• प्रकाशन गुणवत्ता वाले प्लॉट बनाएं.
• दृश्य शैली और लेआउट को अनुकूलित करें.
• विभिन्न फ़ाइल स्वरूपों में निर्यात करें.
• इंटरैक्टिव आंकड़े जो ज़ूम, पैन और अपडेट कर सकते हैं।

10. प्लॉटली

मशीन लर्निंग और एआई के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ पाइथन लाइब्रेरी की हमारी सूची को बंद करने वाला प्लॉटली एक और नि:शुल्क और खुला स्रोत दृश्यीकरण लाइब्रेरी है। यह डेवलपर्स के बीच बहुत लोकप्रिय है क्योंकि इसके उच्च गुणवत्ता, इमर्सिव और प्रकाशन तैयार चार्ट हैं। प्लॉटली के माध्यम से सुलभ कुछ चार्ट में बॉक्सप्लॉट, हीटमैप और बबल चार्ट शामिल हैं।

प्लॉटली बाजार में सबसे अच्छे डेटा दृश्यीकरण उपकरणों में से एक है, और यह डी3.जेएस, एचटीएमएल और सीएसएस दृश्यीकरण टूलकिट पर बनाया गया है। पाइथन में लिखा गया, यह डीजांगो फ्रेमवर्क का उपयोग करता है और इंटरैक्टिव ग्राफ बनाने में मदद कर सकता है। यह विभिन्न डेटा विश्लेषण और दृश्यीकरण उपकरण पर काम करता है और आपको चार्ट में डेटा आयात करने में सक्षम बनाता है। आप प्लॉटली का उपयोग स्लाइड डेक और डैशबोर्ड बनाने के लिए भी कर सकते हैं।

प्लॉटली की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• चार्ट और डैशबोर्ड.
• स्नैपशॉट इंजन.
• पाइथन के लिए बड़ा डेटा.
• चार्ट में डेटा आयात करना आसान है।