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 लोकप्रियता हासिल की 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 की खुली स्रोत लाइब्रेरी है। 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 खुली 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 जब आवश्यक हो तो यह अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ भी काम कर सकता है। इसके अलावा, यह बाजार में लगभग सभी ऑपरेटिंग सिस्टम और प्लेटफॉर्म पर संचालित हो सकता है।

गहरे न्यूरल नेटवर्क और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करना बेहद 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।

एक और कारक जो पाइथन को विशेष रूप से शुरुआती लोगों के लिए अनुकूल बनाता है, वह इसका तेजी से बढ़ता 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 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 सर्वश्रेष्ठ पाइथन लाइब्रेरी माना जाता है। यह एक खुली 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 संग्रहण 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 बढ़ाने के लिए एक अच्छा विकल्प है बिना जटिल काम के।

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, खुली 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 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 एक मूलभूत पाइथन 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 विशेष रूप से मशीन लर्निंग के लिए विकसित की गई थी। यह गणितीय अभिव्यक्तियों और मैट्रिक्स गणनाओं के मूल्यांकन, परिभाषा और अनुकूलन को सक्षम बनाता है। यह गहरे शिक्षण मॉडल का निर्माण करने के लिए आयामी सरणियों के नियोजन को सक्षम बनाता है।

थेनो एक अत्यधिक विशिष्ट लाइब्रेरी है, और यह मुख्य रूप से मशीन लर्निंग और गहरे शिक्षण 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 प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) के साथ उपयोग किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप डेटा-गहन गणनाएं 140 गुना तेज होती हैं।

थेनो की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

• निर्मित-इन सत्यापन और यूनिट 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 डेवलपर्स को संरचित बहु-आयामी डेटा और समय श्रृंखला अवधारणाओं के साथ आसानी से काम करने में सक्षम बनाती है।

पांडास लाइब्रेरी डेटा को प्रबंधित और अन्वेषण करने के लिए एक तेजी से और कुशल तरीका प्रदान करती है जो श्रृंखला और डेटाफ्रेम प्रदान करती है, जो डेटा का प्रतिनिधित्व कुशलता से करती है और इसे विभिन्न तरीकों से मैनिपुलेट करती है।

पांडास की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

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

5. टेंसरफ्लो

एक और नि:शुल्क और खुली स्रोत पाइथन लाइब्रेरी टेंसरफ्लो है, जो विभेदक प्रोग्रामिंग में माहिर है। लाइब्रेरी में डीएल और एमएल मॉडल, साथ ही न्यूरल नेटवर्क का निर्माण करने में सक्षम शुरुआती और पेशेवरों के लिए उपकरण और संसाधनों का संग्रह है।

टेंसरफ्लो में एक लचीली वास्तुकला और ढांचा है जो विभिन्न गणना प्लेटफार्मों जैसे सीपीयू और जीपीयू पर चलने में सक्षम है। कहा जा रहा है, यह एक टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (टीपीयू) पर संचालित होने पर सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करता है। पाइथन लाइब्रेरी अक्सर एमएल और डीएल मॉडल में प्रबलित 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 ढांचा。
• विभिन्न गणना प्लेटफार्मों पर चलता है।
• अभिव्यक्ति क्षमताएं
• गहरे न्यूरल नेटवर्क का प्रबंधन करता है।

6. केरास

केरास एक खुली 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 पर 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, प्रेरकों और सक्रियण कार्यों के साथ एकीकृत हो सकता है। केरास विभिन्न वातावरण में संचालित हो सकता है और सीपीयू और जीपीयू पर चल सकता है। यह डेटा प्रकारों के लिए भी सबसे व्यापक श्रृंखला प्रदान करता है।

केरास की कुछ मुख्य विशेषताएं हैं:

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

7. पाइटॉर्च

मशीन लर्निंग के लिए एक और खुली स्रोत पाइथन लाइब्रेरी पाइटॉर्च है, जो टॉर्च, एक सी प्रोग्रामिंग भाषा ढांचे पर आधारित है। पाइटॉर्च एक डेटा साइंस लाइब्रेरी है जिसे अन्य पाइथन लाइब्रेरी जैसे नम्पाई के साथ एकीकृत किया जा सकता है। लाइब्रेरी रनटाइम पर बदले जाने 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 विशेषताएं हैं:

• सांख्यिकीय वितरण और संचालन。
• डेटासेट पर नियंत्रण。
• डीएल मॉडल का विकास。
• अत्यधिक लचीला है।

8. स्किट-लर्न

मूल रूप से साइपाई लाइब्रेरी के लिए एक तृतीय-पक्ष एक्सटेंशन, 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 अत्यधिक उपयोगी है, जैसे कि स्पैम डिटेक्शन, छवि मान्यता, भविष्यवाणी करने वाले और ग्राहक खंडीकरण के लिए।

स्किट-लर्न की एक और मुख्य विशेषता यह है कि यह अन्य साइपाई स्टैक टूल के साथ आसानी से अंतरक्रियात्मक है। स्किट-लर्न में एक उपयोगकर्ता-मित्र और सुसंगत इंटरैक्शन 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。
• एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम。
• प्री-प्रोसेसिंग ऑफ डेटा。
• मॉडल चयन।

9. मैटप्लॉटलिब

एक और व्यापक, नि:शुल्क और खुली स्रोत लाइब्रेरी मैटप्लॉटलिब है, जो प्रोप्राइटरी मैटलैब सांख्यिकीय भाषा की आवश्यकता को बदलने के लिए डिज़ाइन की गई थी। पाइथन लाइब्रेरी स्थिर, एनिमेटेड और इंटरैक्टिव दृश्यीकरण बनाने में मदद करती है।

पाइथन लाइब्रेरी मशीन लर्निंग कार्यों के लिए डेटा को प्रबंधित और प्रशिक्षित करने 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 इंटरफेस 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 समाप्त करने वाली प्लॉटली एक और नि:शुल्क और खुली स्रोत दृश्यीकरण लाइब्रेरी है। यह डेवलपर्स के बीच बहुत लोकप्रिय है क्योंकि इसके उच्च गुणवत्ता वाले, 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 आसानी से डेटा आयात करें।