stubbur 10 bestu Python bókasöfnin fyrir vélanám og gervigreind (2024) - Unite.AI
Tengja við okkur

Python bókasöfn

10 bestu Python bókasöfnin fyrir vélanám og gervigreind

Uppfært on

Python hefur vaxið í vinsældum í gegnum árin og orðið eitt vinsælasta forritunarmálið fyrir vélanám (ML) og gervigreind (AI) verkefni. Það hefur komið í stað margra núverandi tungumála í greininni og það er skilvirkara í samanburði við þessi almennu forritunarmál. Ofan á allt þetta gera skipanir þess eins og ensku það aðgengilegt fyrir byrjendur og sérfræðinga. 

Annar grundvallareiginleiki Python sem dregur marga af notendum sínum er mikið safn af opnum bókasöfnum. Þessi bókasöfn geta verið notuð af forriturum á öllum reynslustigum fyrir verkefni sem fela í sér ML og gervigreind, gagnafræði, mynd- og gagnavinnslu og margt fleira. 

Af hverju Python fyrir vélanám og gervigreind?

Opinn uppspretta bókasöfn Python eru ekki eini eiginleikinn sem gerir það hagstætt fyrir vélanám og gervigreind verkefni. Python er líka mjög fjölhæfur og sveigjanlegur, sem þýðir að það er einnig hægt að nota það ásamt öðrum forritunarmálum þegar þörf krefur. Ennfremur getur það starfað á næstum öllum stýrikerfum og kerfum á markaðnum. 

Það getur verið mjög tímafrekt að innleiða djúp tauganet og reiknirit fyrir vélanám, en Python býður upp á marga pakka sem draga úr þessu. Það er líka hlutbundið forritunarmál (OOP), sem gerir það mjög gagnlegt fyrir skilvirka gagnanotkun og flokkun. 

Annar þáttur sem gerir Python hagstæðan, sérstaklega fyrir byrjendur, er vaxandi samfélag notenda. Þar sem það er eitt ört vaxandi forritunarmál í heiminum hefur fjöldi Python forritara og þróunarþjónustu vaxið. Python samfélagið er að stækka samhliða tungumálinu, þar sem virkir meðlimir leita alltaf að því að nota það til að takast á við ný vandamál í viðskiptum.

Nú þegar þú veist hvers vegna Python er eitt af bestu forritunarmálunum, hér eru 10 bestu Python bókasöfnin fyrir vélanám og gervigreind: 

1. Numpy

NumPy er almennt litið á sem besta Python bókasafnið fyrir vélanám og gervigreind. Það er opið tölubókasafn sem hægt er að nota til að framkvæma ýmsar stærðfræðilegar aðgerðir á mismunandi fylki. NumPy er talið eitt mest notaða vísindasafnið og þess vegna treysta margir gagnafræðingar á það til að greina gögn. 

NumPy fylki þurfa mun minna geymslupláss en aðrir Python listar og þeir eru hraðari og þægilegri í notkun. Þú getur unnið með gögnin í fylkinu, umfært þau og endurmótað þau með NumPy. Allt í allt er NumPy frábær kostur til að auka afköst vélanámslíkana án þess að þurfa of mikla flókna vinnu. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum NumPy: 

  • Afkastamikil N-víddar fylkishlutur.
  • Lögun meðhöndlun.
  • Gagnahreinsun/vinnsla.
  • Tölfræðilegar aðgerðir og línuleg algebru.

2. SciPy

SciPy er ókeypis, opinn uppspretta bókasafn sem er byggt á NumPy. Það er sérstaklega gagnlegt fyrir stórar gagnasöfn, að geta framkvæmt vísindalega og tæknilega tölvuvinnslu. SciPy kemur einnig með innbyggðum einingum fyrir fínstillingu fylkis og línulegri algebru, rétt eins og NumPy. 

Forritunarmálið inniheldur allar aðgerðir NumPy, en það breytir þeim í notendavænt, vísindalegt verkfæri. Það er oft notað til myndvinnslu og veitir grunnvinnslueiginleika fyrir háþróaða, óvísindalega stærðfræðiaðgerðir. 

SciPy er eitt af undirstöðu Python bókasöfnunum þökk sé hlutverki sínu í vísindalegri greiningu og verkfræði. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum SciPy:

  • Notendavænn.
  • Sjónsýn og meðferð gagna.
  • Vísindaleg og tæknileg greining. 
  • Reiknar stór gagnasöfn. 

3. Theano

Tölufræðilegt Python bókasafn, Theano, var þróað sérstaklega fyrir vélanám. Það gerir hagræðingu, skilgreiningu og mat á stærðfræðilegum tjáningum og fylkisútreikningum kleift. Þetta gerir kleift að nota víddarfylki til að búa til djúpnámslíkön. 

Theano er mjög sérstakt bókasafn og það er aðallega notað af forriturum og forriturum í vélanámi og djúpnámi. Það styður samþættingu við NumPy og hægt er að nota það með grafískri vinnslueiningu (GPU) í stað miðvinnslueiningu (CPU), sem skilar gagnafrekum útreikningum 140 sinnum hraðar. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Theano:

  • Innbyggt löggildingar- og einingaprófunartæki.
  • Hratt og stöðugt mat.
  • Gagnafrekir útreikningar.
  • Afkastamiklar stærðfræðilegar útreikningar.

4. Pandas

Annað topp Python bókasafn á markaðnum er Pandas, sem er oft notað til vélanáms. Það virkar sem gagnagreiningarsafn sem greinir og vinnur með gögn og það gerir forriturum kleift að vinna auðveldlega með skipulögð fjölvíð gögn og tímaraðarhugtök. 

Pandas bókasafnið býður upp á hraðvirka og skilvirka leið til að stjórna og kanna gögn með því að útvega Series og DataFrames, sem tákna gögn á skilvirkan hátt á sama tíma og þau vinna með þau á mismunandi hátt. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Pandas:

  • Skráning gagna.
  • Gagnajöfnun
  • Sameining/sameining gagnasafna.
  • Meðferð og greining gagna. 

5. TensorFlow

Annað ókeypis og opið Python bókasafn, TensorFlow sérhæfir sig í aðgreinanlegri forritun. Bókasafnið samanstendur af safni verkfæra og auðlinda sem gerir byrjendum og fagfólki kleift að smíða DL og ML módel, auk tauganeta.

TensorFlow samanstendur af arkitektúr og ramma sem eru sveigjanleg, sem gerir það kleift að keyra á ýmsum tölvukerfum eins og CPU og GPU. Með því að segja, það skilar sér best þegar það er notað á tensor vinnslueiningu (TPU). Python bókasafnið er oft notað til að innleiða styrkingarnám í ML og DL líkönum og þú getur beint sjónrænt vélanámslíkönin. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum TensorFlow: 

  • Sveigjanlegur arkitektúr og umgjörð.
  • Keyrir á ýmsum tölvukerfum. 
  • Abstrakt möguleiki
  • Stjórnar djúpum tauganetum. 

6. Keras

Keras er opið Python bókasafn sem miðar að þróun og mati á tauganetum innan vélanáms og djúpnámslíkana. Það er fær um að keyra ofan á Theano og Tensorflow, sem þýðir að það getur þjálfað taugakerfi með litlum kóða. 

Keras bókasafnið er oft valið vegna þess að það er mát, stækkanlegt og sveigjanlegt. Þetta gerir það að notendavænum valkosti fyrir byrjendur. Það getur líka samþætt markmiðum, lögum, fínstillingu og virkjunaraðgerðum. Keras starfar í ýmsum umhverfi og getur keyrt á örgjörva og GPU. Það býður einnig upp á eitt breiðasta svið fyrir gagnategundir.

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Keras: 

  • Gagnaöflun.
  • Þróun taugalaga.
  • Byggir djúpt nám og vélanámslíkön.
  • Virkjun og kostnaðaraðgerðir. 

7. PyTorch

Einn valkostur í viðbót fyrir opið vélnám í Python bókasafni er PyTorch, sem er byggt á Torch, C forritunarmálsramma. PyTorch er gagnavísindasafn sem hægt er að samþætta við önnur Python bókasöfn, eins og NumPy. Safnið getur búið til reiknigraf sem hægt er að breyta á meðan forritið er í gangi. Það er sérstaklega gagnlegt fyrir ML og DL forrit eins og náttúrulega málvinnslu (NLP) og tölvusjón.

Sumir af helstu sölustöðum PyTorch fela í sér háan hraða framkvæmdar, sem það getur náð jafnvel þegar meðhöndlað er þung myndrit. Það er líka sveigjanlegt bókasafn sem getur starfað á einfaldaðri örgjörva eða örgjörva og GPU. PyTorch er með öflug forritaskil sem gera þér kleift að stækka bókasafnið, sem og náttúrulegt tungumálaverkfærasett. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum PyTorch:

  • Tölfræðileg dreifing og rekstur.
  • Stjórn á gagnasöfnum.
  • Þróun DL módel.
  • Mjög sveigjanlegt. 

8. Scikit-Lærðu

Upphaflega viðbygging þriðja aðila við SciPy bókasafnið, Scikit-learn er nú sjálfstætt Python bókasafn á Github. Það er notað af stórum fyrirtækjum eins og Spotify og það eru margir kostir við að nota það. Fyrir það fyrsta er það mjög gagnlegt fyrir klassísk vélnámsreiknirit, eins og þau fyrir ruslpóstskynjun, myndgreiningu, spágerð og skiptingu viðskiptavina. 

Annar einn helsti sölustaður Scikit-learn er að það er auðveldlega samhæft við önnur SciPy staflaverkfæri. Scikit-learn hefur notendavænt og stöðugt samspil sem auðveldar þér að deila og nota gögn. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Scikit-learn:

  • Gagnaflokkun og líkanagerð.
  • Enda-til-enda reiknirit fyrir vélanám.
  • Forvinnsla gagna.
  • Gerð val. 

9. matplotlib

Matplotlib er eining af NumPy og SciPy, og það var hannað til að skipta um þörfina á að nota sér MATLAB tölfræðimál. Alhliða, ókeypis og opinn uppspretta bókasafnið er notað til að búa til kyrrstæðar, hreyfimyndir og gagnvirkar sjónmyndir í Python. 

Python bókasafnið hjálpar þér að skilja gögnin áður en þú færð þau yfir í gagnavinnslu og þjálfun fyrir vélanámsverkefni. Það byggir á Python GUI verkfærasettum til að framleiða söguþræði og línurit með hlutbundnum API. Það býður einnig upp á viðmót svipað MATLAB svo notandi getur sinnt svipuðum verkefnum og MATLAB. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Matplotlib:

  • Búðu til útgáfugæða plots.
  • Sérsníddu sjónrænan stíl og skipulag.
  • Flytja út í ýmis skráarsnið.
  • Gagnvirkar fígúrur sem geta þysið, snúið og uppfært. 

10. Samsæri

Að loka listanum okkar yfir 10 bestu Python bókasöfnin fyrir vélanám og gervigreind er Plotly, sem er annað ókeypis og opið sjónrænt bókasafn. Það er mjög vinsælt meðal þróunaraðila þökk sé hágæða, yfirgripsmiklum og útgáfutilbúnum kortum. Sum þeirra korta sem eru aðgengileg í gegnum Plotly innihalda kassarit, hitakort og kúlukort. 

Plotly er eitt besta gagnasjónunarverkfæri á markaðnum og það er byggt ofan á D3.js, HTML og CSS sjónverkfærasett. Skrifað í Python, það notar Django ramma og getur hjálpað til við að búa til gagnvirk myndrit. Það vinnur á mismunandi gagnagreiningar- og sjónrænum verkfærum og gerir þér kleift að flytja inn gögn auðveldlega í töflu. Þú getur líka notað Plotly til að búa til rennibrautir og mælaborð. 

Hér eru nokkrar af helstu eiginleikum Plotly: 

  • Töflur og mælaborð.
  • Snapshot vél.
  • Stór gögn fyrir Python.
  • Flyttu inn gögn auðveldlega í töflur. 

Alex McFarland er blaðamaður og rithöfundur gervigreindar sem skoðar nýjustu þróunina í gervigreind. Hann hefur unnið með fjölmörgum AI sprotafyrirtækjum og útgáfum um allan heim.