10 Migliori Librerie Python per Machine Learning & AI

Python è cresciuto in popolarità nel corso degli anni per diventare uno dei linguaggi di programmazione più popolari per le attività di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI). Ha sostituito molti dei linguaggi esistenti nel settore e risulta più efficiente rispetto ai linguaggi di programmazione mainstream. Inoltre, i suoi comandi simili all’inglese lo rendono accessibile ai principianti e agli esperti.

Un’altra caratteristica fondamentale di Python che attrae molti dei suoi utenti è la sua vasta raccolta di librerie open-source. Queste librerie possono essere utilizzate da programmatori di tutti i livelli di esperienza per attività che coinvolgono ML e AI, data science, manipolazione di immagini e dati e molto altro.

Perché Python per Machine Learning e AI?

Le librerie open-source di Python non sono l’unica caratteristica che lo rende favorevole per le attività di machine learning e AI. Python è anche altamente versatile e flessibile, il che significa che può essere utilizzato anche insieme ad altri linguaggi di programmazione quando necessario. Inoltre, può operare su quasi tutte le piattaforme e sistemi operativi sul mercato.

L’implementazione di reti neurali profonde e algoritmi di machine learning può essere estremamente lunga, ma Python offre molti pacchetti che riducono questo tempo. È anche un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti (OOP), il che lo rende estremamente utile per un uso efficiente dei dati e la categorizzazione.

Un altro fattore che rende Python favorevole, soprattutto per i principianti, è la sua comunità di utenti in crescita. Poiché è uno dei linguaggi di programmazione in più rapida crescita al mondo, il numero di sviluppatori Python e servizi di sviluppo è esploso. La comunità Python sta crescendo insieme al linguaggio, con membri attivi che cercano sempre di utilizzarlo per affrontare nuovi problemi aziendali.

Ora che sai perché Python è uno dei migliori linguaggi di programmazione, ecco le 10 migliori librerie Python per machine learning e AI:

1. NumPy

NumPy è ampiamente considerata la migliore libreria Python per machine learning e AI. È una libreria numerica open-source che può essere utilizzata per eseguire varie operazioni matematiche su diverse matrici. NumPy è considerata una delle librerie scientifiche più utilizzate, il che spiega perché molti data scientist si affidano a essa per analizzare i dati.

Le array di NumPy richiedono molto meno spazio di archiviazione rispetto alle altre liste Python e sono più veloci e più facili da usare. Puoi manipolare i dati nella matrice, trasporli e ridimensionarli con NumPy. In generale, NumPy è una grande opzione per aumentare le prestazioni dei modelli di machine learning senza richiedere troppo lavoro complesso.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di NumPy:

• Oggetto array N-dimensionale ad alte prestazioni.
• Manipolazione della forma.
• Pulizia/manipolazione dei dati.
• Operazioni statistiche e algebra lineare.

2. SciPy

SciPy è una libreria gratuita e open-source basata su NumPy. È particolarmente utile per grandi set di dati, in grado di eseguire calcoli scientifici e tecnici. SciPy include anche moduli incorporati per l’ottimizzazione degli array e l’algebra lineare, proprio come NumPy.

Il linguaggio di programmazione include tutte le funzioni di NumPy, ma le trasforma in strumenti scientifici user-friendly. Viene spesso utilizzato per la manipolazione delle immagini e fornisce funzionalità di base per funzioni matematiche non scientifiche di alto livello.

SciPy è una delle librerie Python fondamentali grazie al suo ruolo nell’analisi scientifica e nell’ingegneria.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di SciPy:

• User-friendly.
• Visualizzazione e manipolazione dei dati.
• Analisi scientifica e tecnica.
• Calcola grandi set di dati.

3. Theano

Una libreria Python di calcolo numerico, Theano è stata sviluppata specificamente per il machine learning. Consente l’ottimizzazione, la definizione e la valutazione di espressioni matematiche e calcoli di matrici. Ciò consente l’impiego di array multidimensionali per costruire modelli di apprendimento profondo.

Theano è una libreria molto specifica e viene utilizzata principalmente da sviluppatori e programmatori di machine learning e apprendimento profondo. Supporta l’integrazione con NumPy e può essere utilizzato con una unità di elaborazione grafica (GPU) invece di una unità di elaborazione centrale (CPU), il che comporta calcoli intensivi dei dati 140 volte più veloci.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Theano:

• Strumenti di convalida e test unitari incorporati.
• Valutazioni veloci e stabili.
• Calcoli intensivi dei dati.
• Calcoli matematici ad alte prestazioni.

4. Pandas

Un’altra delle migliori librerie Python sul mercato è Pandas, che viene spesso utilizzata per il machine learning. Funziona come una libreria di analisi dei dati che analizza e manipola i dati, consentendo agli sviluppatori di lavorare facilmente con dati multidimensionali strutturati e concetti di serie temporali.

La libreria Pandas offre un modo veloce ed efficiente per gestire ed esplorare i dati, fornendo serie e data frame, che rappresentano i dati in modo efficiente mentre li manipolano in modi diversi.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Pandas:

• Indicizzazione dei dati.
• Allineamento dei dati.
• Unione/unione di set di dati.
• Manipolazione e analisi dei dati.

5. TensorFlow

Un’altra opzione per una libreria Python di machine learning gratuita e open-source è TensorFlow, che si specializza nella programmazione differenziabile. La libreria consiste in una raccolta di strumenti e risorse che consente ai principianti e ai professionisti di costruire modelli di apprendimento profondo e machine learning, nonché reti neurali.

TensorFlow consiste in un’architettura e un framework flessibili, che gli consentono di funzionare su varie piattaforme di calcolo come CPU e GPU. Detto ciò, funziona meglio quando operato su una unità di elaborazione tensoriale (TPU). La libreria Python viene spesso utilizzata per implementare l’apprendimento per rinforzo in modelli di machine learning e apprendimento profondo, e puoi visualizzare direttamente i modelli di machine learning.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di TensorFlow:

• Architettura e framework flessibili.
• Funziona su varie piattaforme di calcolo.
• Capacità di astrazione.
• Gestisce reti neurali profonde.

6. Keras

Keras è una libreria Python open-source finalizzata allo sviluppo e alla valutazione di reti neurali all’interno di modelli di machine learning e apprendimento profondo. È in grado di funzionare su Theano e TensorFlow, il che significa che può addestrare reti neurali con poco codice.

La libreria Keras è spesso preferita a causa della sua modularità, estensibilità e flessibilità. Ciò la rende un’opzione user-friendly per i principianti. Può anche integrarsi con obiettivi, layer, ottimizzatori e funzioni di attivazione. Keras funziona in vari ambienti e può funzionare su CPU e GPU. Offre anche una delle gamme più ampie per i tipi di dati.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Keras:

• Pooling dei dati.
• Sviluppo di layer neurali.
• Costruisce modelli di apprendimento profondo e machine learning.
• Funzioni di attivazione e costo.

7. PyTorch

Un’altra opzione per una libreria Python di machine learning open-source è PyTorch, che si basa su Torch, un framework del linguaggio di programmazione C. PyTorch è una libreria di data science che può essere integrata con altre librerie Python, come NumPy. La libreria può creare grafi computazionali che possono essere modificati mentre il programma è in esecuzione. È particolarmente utile per applicazioni di machine learning e apprendimento profondo come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale.

Alcune delle principali caratteristiche di PyTorch includono la sua alta velocità di esecuzione, che può raggiungere anche quando gestisce grafi pesanti. È anche una libreria flessibile, in grado di funzionare su processori semplificati o CPU e GPU. PyTorch ha API potenti che ti consentono di estendere la libreria, nonché uno strumento di linguaggio naturale.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di PyTorch:

• Distribuzione statistica e operazioni.
• Controllo sui set di dati.
• Sviluppo di modelli di apprendimento profondo.
• Altamente flessibile.

8. Scikit-Learn

Originariamente un’estensione di terze parti della libreria SciPy, Scikit-learn è ora una libreria Python autonoma su Github. Viene utilizzata da grandi aziende come Spotify e ci sono molti vantaggi nell’utilizzarla. Ad esempio, è molto utile per algoritmi di machine learning classici, come quelli per la rilevazione di spam, il riconoscimento di immagini, la previsione e la segmentazione dei clienti.

Un altro dei principali vantaggi di Scikit-learn è che è facilmente interoperabile con altri strumenti della pila SciPy. Scikit-learn ha un’interazione user-friendly e coerente che rende facile condividere e utilizzare i dati.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Scikit-learn:

• Classificazione e modellazione dei dati.
• Algoritmi di machine learning end-to-end.
• Pre-elaborazione dei dati.
• Selezione del modello.

9. Matplotlib

Matplotlib è un insieme di NumPy e SciPy, ed è stato progettato per sostituire la necessità di utilizzare il linguaggio statistico proprietario MATLAB. La libreria completa, gratuita e open-source viene utilizzata per creare visualizzazioni statiche, animate e interattive in Python.

La libreria Python aiuta a comprendere i dati prima di passare all’elaborazione dei dati e all’addestramento per le attività di machine learning. Si basa su strumenti GUI Python per produrre grafici e grafici con API orientate agli oggetti. Fornisce anche un’interfaccia simile a MATLAB in modo che l’utente possa eseguire attività simili a MATLAB.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Matplotlib:

• Crea grafici di qualità pubblicabile.
• Personalizza lo stile visivo e il layout.
• Esporta in vari formati di file.
• Figure interattive che possono zoomare, scorrere e aggiornare.

10. Plotly

Chiudiamo la nostra lista delle 10 migliori librerie Python per machine learning e AI con Plotly, che è un’altra libreria di visualizzazione gratuita e open-source. È molto popolare tra gli sviluppatori grazie ai suoi grafici di alta qualità, immersivi e pronti per la pubblicazione. Alcuni dei grafici accessibili tramite Plotly includono boxplot, heatmap e grafici a bolle.

Plotly è uno degli strumenti di visualizzazione dei dati migliori sul mercato e si basa sul toolkit di visualizzazione D3.js, HTML e CSS. Scritto in Python, utilizza il framework Django e può aiutare a creare grafici interattivi. Funziona su vari strumenti di analisi e visualizzazione dei dati e consente di importare facilmente i dati in un grafico. Puoi anche utilizzare Plotly per creare slide deck e dashboard.

Ecco alcune delle principali caratteristiche di Plotly:

• Grafici e dashboard.
• Motore di snapshot.
• Big data per Python.
• Importa facilmente i dati nei grafici.