10 सर्वश्रेष्ठ पाइथन लाइब्रेरी मशीन लर्निंग और एआई के लिए

पाइथन ने वर्षों से मशीन लर्निंग (एमएल) और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कार्यों के लिए सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक के रूप में अपनी लोकप्रियता बढ़ा दी है। यह उद्योग में मौजूदा भाषाओं को बदल दिया 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 इसके विशाल संग्रह के खुले स्रोत लाइब्रेरी हैं। ये लाइब्रेरी एमएल और एआई, डेटा विज्ञान, छवि और डेटा मैनिपुलेशन और बहुत कुछ से संबंधित कार्यों के लिए सभी स्तरों के प्रोग्रामर द्वारा उपयोग की जा सकती हैं।

मशीन लर्निंग और एआई के लिए पाइथन क्यों?

पाइथन की खुली स्रोत लाइब्रेरी मशीन लर्निंग और एआई कार्यों के लिए इसे अनुकूल बनाने वाली एकमात्र विशेषता नहीं है। पाइथन अत्यधिक बहुमुखी और लचीला है, जिसका अर्थ है कि यह जब आवश्यक हो अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ भी उपयोग किया जा सकता है। इसके अलावा, यह बाजार में लगभग सभी ऑपरेटिंग सिस्टम और प्लेटफार्मों पर संचालित हो सकता है।

गहरे तंत्रिका नेटवर्क और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करना बेहद समय लेने वाला हो सकता है, लेकिन पाइथन में ऐसे पैकेज हैं जो इसे कम कर देते हैं। यह एक वस्तु-उन्मुख 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 तेजी से बढ़ता समुदाय है। चूंकि यह दुनिया में सबसे तेजी से बढ़ने वाली प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है, पाइथन डेवलपर्स और विकास सेवाओं की संख्या बढ़ गई है। पाइथन समुदाय भाषा के साथ बढ़ रहा है, जिसमें सक्रिय सदस्य व्यापार में नए समस्याओं का सामना करने के लिए इसे उपयोग करने की तलाश में हैं।

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

1. नम्पाई

नम्पाई को व्यापक रूप से मशीन लर्निंग और एआई के लिए सर्वश्रेष्ठ पाइथन लाइब्रेरी माना जाता है। यह एक खुला स्रोत संख्यात्मक लाइब्रेरी है जो विभिन्न मैट्रिक्स पर विभिन्न गणितीय संचालन करने के लिए उपयोग की जा सकती है। नम्पाई को सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली वैज्ञानिक लाइब्रेरी माना जाता है, जिसके कारण कई डेटा वैज्ञानिक डेटा विश्लेषण के लिए इसका भरोसा 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। सभी में, नम्पाई मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को बहुत जटिल काम किए बिना बढ़ाने के लिए एक अच्छा विकल्प है।

नम्पाई की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• उच्च-प्रदर्शन एन-आयामी सरणी वस्तु।
• आकार मैनिपुलेशन।
• डेटा साफ़ करने/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, और यह वैज्ञानिक और तकनीकी गणना करने में सक्षम है। साइपाई में नम्पाई की तरह ही मैट्रिक्स अनुकूलन और रेखीय बीजगणित के लिए एम्बेडेड मॉड्यूल भी हैं।

साइपाई प्रोग्रामिंग भाषा में नम्पाई के सभी कार्य शामिल हैं, लेकिन यह उन्हें उपयोगकर्ता-मित्र वैज्ञानिक उपकरण बनाता 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 की मूल लाइब्रेरी 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 परिभाषा, अनुकूलन और मूल्यांकन को सक्षम बनाता है। यह गहरे शिक्षा मॉडल का निर्माण करने 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 शिक्षा डेवलपर्स और प्रोग्रामर द्वारा उपयोग की जाती है। यह नम्पाई के साथ एकीकरण का समर्थन करता है और एक केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई (सीपीयू) के बजाय एक ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाई (जीपीयू) के साथ उपयोग की जा सकती है, जिसके परिणामस्वरूप डेटा-गहन गणनाएं 140 गुना तेजी से होती हैं।

थेनो की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• निर्मित-इन सत्यापन और यूनिट परीक्षण उपकरण।
• तेज और स्थिर मूल्यांकन।
• डेटा-गहन गणना।
• उच्च-प्रदर्शन गणितीय गणना।

4. पांडास

बाजार पर 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 डेवलपर्स को संरचित बहु-आयामी डेटा और समय श्रृंखला अवधारणाओं के साथ आसानी से काम करने में सक्षम बनाती है।

पांडास लाइब्रेरी डेटा को विभिन्न तरीकों से मैनिपुलेट करने के लिए श्रृंखला और डेटाफ्रेम प्रदान करके डेटा का प्रतिनिधित्व करते हुए डेटा को प्रबंधित और अन्वेषण करने का एक तेज़ और कुशल तरीका प्रदान करती है।

पांडास की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• डेटा का सूचकांक।
• डेटा संरेखण
• डेटासेट का विलय/जोड़।
• डेटा मैनिपुलेशन और विश्लेषण।

5. टेंसरफ्लो

एक और नि:शुल्क और खुला स्रोत पाइथन लाइब्रेरी टेंसरफ्लो है, जो विभेदक कार्यक्रम के लिए विशेषज्ञता रखती है। लाइब्रेरी में डीएल और एमएल मॉडल, साथ ही तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण करने के लिए उपकरणों और संसाधनों का एक संग्रह शामिल है।

टेंसरफ्लो में एक लचीली वास्तुकला और फ्रेमवर्क है जो इसे विभिन्न गणना प्लेटफार्मों जैसे सीपीयू और जीपीयू पर चलने में सक्षम बनाता है। कहा जा रहा है कि, यह एक टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (टीपीयू) पर संचालित होने पर सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करता है। पाइथन लाइब्रेरी अक्सर एमएल और डीएल मॉडल में प्रतिबंधात्मक शिक्षा को लागू करने के लिए उपयोग की जाती है, और आप सीधे मशीन लर्निंग मॉडल को देख सकते हैं।

टेंसरफ्लो की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• लचीली वास्तुकला और फ्रेमवर्क।
• विभिन्न गणना प्लेटफार्मों पर चलता है।
• अभिव्यक्ति क्षमता।
• गहरे तंत्रिका नेटवर्क का प्रबंधन करता है।

6. केरस

केरस एक खुला स्रोत पाइथन लाइब्रेरी है जो तंत्रिका नेटवर्क के विकास और मूल्यांकन के लिए मशीन लर्निंग और गहरे शिक्षा मॉडल के भीतर उपयोग की जाती है। यह थेनो और टेंसरफ्लो के ऊपर चलने में सक्षम है, जिसका अर्थ है कि यह कम कोड के साथ तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर सकता है।

केरस लाइब्रेरी मॉड्यूलर, विस्तार योग्य और लचीली 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। केरस विभिन्न वातावरण में संचालित हो सकता है और सीपीयू और जीपीयू पर चल सकता है। यह विभिन्न डेटा प्रकारों के लिए भी व्यापक श्रृंखला प्रदान करता है।

केरस की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• डेटा पूलिंग।
• तंत्रिका परतों का विकास।
• गहरे शिक्षा और मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण।
• सक्रियण और लागत कार्य।

7. पाइटॉर्च

पाइथन के लिए एक और खुला स्रोत मशीन लर्निंग लाइब्रेरी पाइटॉर्च है, जो टॉर्च, एक सी प्रोग्रामिंग भाषा फ्रेमवर्क पर आधारित है। पाइटॉर्च एक डेटा विज्ञान लाइब्रेरी है जो अन्य पाइथन लाइब्रेरी जैसे नम्पाई के साथ एकीकृत की जा सकती है। लाइब्रेरी कम्प्यूटेशनल ग्राफ बना सकती है जो कार्यक्रम चलने के दौरान बदले जा सकते हैं। यह एमएल और डीएल अनुप्रयोगों जैसे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर दृष्टि के लिए विशेष रूप से उपयोगी है।

पाइटॉर्च की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• सांख्यिकीय वितरण और संचालन।
• डेटासेट पर नियंत्रण।
• गहरे शिक्षा मॉडल का विकास।
• अत्यधिक लचीला।

8. स्किट-लर्न

स्किट-लर्न एक खुला स्रोत पाइथन लाइब्रेरी है जो क्लासिकल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे स्पैम का पता लगाने, छवि मान्यता, भविष्यवाणी करने और ग्राहक खंडीकरण के लिए उपयोगी है। यह साइपाई लाइब्रेरी के एक तृतीय-पक्ष एक्सटेंशन के रूप में शुरू हुआ, लेकिन अब यह गिटहब पर एक स्वतंत्र पाइथन लाइब्रेरी है।

स्किट-लर्न की एक और मुख्य विशेषता यह है कि यह अन्य साइपाई स्टैक टूल्स के साथ आसानी से अंतरक्रियात्मक है। स्किट-लर्न में एक उपयोगकर्ता-मित्र और संगत 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।
• शुरू से अंत तक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम।
• पूर्व-प्रसंस्करण डेटा।
• मॉडल चयन।

9. मैटप्लॉटलिब

मैटप्लॉटलिब एक एकता है जो नम्पाई और साइपाई पर आधारित है, और यह प्रोप्राइटरी मैटलैब सांख्यिकीय भाषा की आवश्यकता को बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह व्यापक, नि:शुल्क और खुला स्रोत लाइब्रेरी पाइथन में स्थिर, एनिमेटेड और इंटरैक्टिव दृश्यीकरण बनाने के लिए उपयोग की जाती है।

पाइथन लाइब्रेरी आपको मशीन लर्निंग कार्यों के लिए डेटा को संसाधित और प्रशिक्षित करने से पहले डेटा को समझने में मदद करती है। यह प्लॉट और ग्राफ़ बनाने के लिए पाइथन जीयूआई टूलकिट पर निर्भर करता है, और यह एमएटीएबी जैसे इंटरफ़ेस प्रदान करता 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 प्रारूपों में निर्यात करें।
• ज़ूम, पैन और अपडेट करने योग्य इंटरैक्टिव आंकड़े।

10. प्लॉटली

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

प्लॉटली बाजार पर सबसे अच्छे डेटा दृश्यीकरण उपकरणों में से एक है, और यह डी3.जेएस, एचटीएमएल और सीएसएस दृश्यीकरण टूलकिट के ऊपर बनाया गया है। पाइथन में लिखा गया, यह जांगो फ्रेमवर्क का उपयोग करता है और इंटरैक्टिव ग्राफ़ बनाने में मदद कर सकता है। यह विभिन्न डेटा विश्लेषण और दृश्यीकरण उपकरणों पर काम करता है और आपको एक 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।