10 L-Aqwa Libreriji Python għal Tagħlim Profond

Python ilu jiżdied b'mod kostanti biex isir l-aqwa lingwa ta 'programmar. Hemm ħafna raġunijiet għal dan, inkluża l-effiċjenza estremament għolja tagħha meta mqabbla ma 'lingwi mainstream oħra. Fiha wkoll kmandi u sintassi bħall-Ingliż, li jagħmilha l-aqwa għażla għal kodifikaturi li jibdew. 

Forsi l-akbar punt ta 'bejgħ ta' Python huwa l-ammont kbir tiegħu ta 'libreriji open-source li jippermettu li l-lingwa tintuża għal kollox mix-xjenza tad-dejta sal-manipulazzjoni tad-dejta. 

Python u Tagħlim Profond

It-tagħlim fil-fond huwa subqasam tat-tagħlim tal-magni li jinvolvi netwerks newrali artifiċjali, li huma algoritmi ispirati mill-istruttura tal-moħħ tal-bniedem. It-tagħlim fil-fond għandu ħafna applikazzjonijiet u jintuża f'ħafna mit-teknoloġiji tal-AI tal-lum, bħal karozzi li jsuqu waħedhom, għodod għall-aggregazzjoni tal-aħbarijiet, ipproċessar tal-lingwa naturali (NLP), assistenti virtwali, rikonoxximent viżwali, u ħafna aktar. 

F'dawn l-aħħar snin, Python wera li huwa għodda inkredibbli għat-tagħlim profond. Minħabba li l-kodiċi huwa konċiż u jinqara, jagħmilha taqbila perfetta għal applikazzjonijiet ta 'tagħlim fil-fond. Is-sintassi sempliċi tagħha tippermetti wkoll li l-applikazzjonijiet jiġu żviluppati aktar malajr meta mqabbla ma 'lingwi ta' programmar oħra. Raġuni ewlenija oħra għall-użu ta 'Python għal tagħlim fil-fond hija li l-lingwa tista' tiġi integrata ma 'sistemi oħra kkodifikati f'lingwi ta' programmar differenti. Dan jagħmilha aktar faċli li titħallat ma 'proġetti AI miktuba f'lingwi oħra. 

Ejja nagħtu ħarsa lejn l-10 aħjar libreriji Python għal tagħlim profond: 

1. TensorFlow

TensorFlow huwa meqjus b'mod wiesa 'wieħed mill-aħjar libreriji Python għal applikazzjonijiet ta' tagħlim profond. Żviluppat mill-Google Brain Team, jipprovdi firxa wiesgħa ta' għodod flessibbli, libreriji, u riżorsi tal-komunità. Dawk li jibdew kif ukoll professjonisti jistgħu jużaw TensorFlow biex jibnu mudelli ta’ tagħlim profond, kif ukoll netwerks newrali.

TensorFlow għandu arkitettura u qafas li huma flessibbli, li jippermettulu jaħdem fuq diversi pjattaformi komputazzjonali bħal CPU u GPU. B'dak li ntqal, taħdem l-aħjar meta titħaddem fuq unità ta 'proċessar tat-tensor (TPU). Il-librerija Python spiss tintuża biex timplimenta t-tagħlim ta 'rinfurzar f'mudelli ta' tagħlim fil-fond, u tista 'tivviżiva direttament il-mudelli ta' tagħlim bil-magni. 

Hawn huma xi wħud mill-karatteristiċi ewlenin ta 'TensorFlow:

• Arkitettura u qafas flessibbli.
• Jimxi fuq varjetà ta' pjattaformi ta' komputazzjoni. 
• Kapaċitajiet ta' astrazzjoni
• Jiġġestixxi netwerks newrali profondi. 

2. pitorċa

Waħda oħra mill-libreriji Python l-aktar popolari għat-tagħlim fil-fond hija Pytorch, li hija librerija open-source maħluqa mit-tim ta 'riċerka AI ta' Facebook fl-2016. L-isem tal-librerija huwa derivat minn Torch, li huwa qafas ta 'tagħlim profond miktub fil-Lua. lingwa tal-ipprogrammar. 

PyTorch jippermettilek twettaq ħafna kompiti, u huwa speċjalment utli għal applikazzjonijiet ta 'tagħlim profond bħall-NLP u l-viżjoni tal-kompjuter. 

Uħud mill-aqwa aspetti ta 'PyTorch jinkludu l-veloċità għolja ta' eżekuzzjoni tiegħu, li tista 'tikseb anke meta timmaniġġja graffs tqal. Hija wkoll librerija flessibbli, kapaċi topera fuq proċessuri simplifikati jew CPUs u GPUs. PyTorch għandu APIs qawwija li jippermettulek tespandi fuq il-librerija, kif ukoll sett ta' għodda tal-lingwa naturali. 

Hawn huma xi wħud mill-karatteristiċi ewlenin ta 'PyTorch:

• Distribuzzjoni u operazzjonijiet statistika
• Kontroll fuq settijiet ta' dejta
• Żvilupp ta' mudelli ta' tagħlim profond
• Flessibbli ħafna

3. numpy

Waħda mill-libreriji Python magħrufa sew, NumPy tista 'tiġi utilizzata bla xkiel għal firxa multi-dimensjonali kbira u proċessar ta' matriċi. Jiddependi fuq sett kbir ta 'funzjonijiet matematiċi ta' livell għoli, li jagħmilha speċjalment utli għal komputazzjonijiet xjentifiċi fundamentali effiċjenti fit-tagħlim profond. 

Arrays NumPy jeħtieġu ħafna inqas żona ta 'ħażna minn listi Python oħra, u huma aktar mgħaġġla u aktar konvenjenti biex jintużaw. Id-dejta tista' tiġi mmanipulata fil-matriċi, trasposta, u ffurmata mill-ġdid mal-librerija. NumPy hija għażla kbira biex tiżdied il-prestazzjoni ta 'mudelli ta' tagħlim profond mingħajr wisq xogħol kumpless meħtieġ. 

Hawn huma xi wħud mill-karatteristiċi ewlenin ta 'NumPy: 

• Manipulazzjoni tal-forma
• Oġġett ta 'array N-dimensjonali ta' prestazzjoni għolja
• Tindif/manipulazzjoni tad-dejta
• Operazzjonijiet statistiċi u alġebra lineari

4. Scikit-Tgħallem

Scikit-Learn oriġinarjament kienet estensjoni ta 'parti terza għal-librerija SciPy, iżda issa hija librerija Python awtonoma fuq Github. Scikit-Learn jinkludi DBSCAN, żieda fil-gradjent, magni tal-vettur ta 'appoġġ, u foresti każwali fi ħdan il-metodi ta' klassifikazzjoni, rigressjoni u clustering.  

Wieħed mill-akbar aspetti ta 'Scikit-Learn huwa li huwa faċilment interoperabbli ma' munzelli SciPy oħra. Huwa wkoll faċli għall-utent u konsistenti, li jagħmilha aktar faċli biex taqsam u tuża d-dejta. 

Hawn huma xi wħud mill-karatteristiċi ewlenin ta 'Scikit-learn:

• Klassifikazzjoni tad-dejta u mmudellar
• Algoritmi tat-tagħlim tal-magni tarf sa tarf
• Ipproċessar minn qabel tad-data
• Għażla tal-mudell

5. SciPy

Dan iwassalna għal Scipy, li hija librerija b'xejn u open-source bbażata fuq Numpy. SciPy hija waħda mill-aqwa libreriji Python hemmhekk grazzi għall-kapaċità tagħha li twettaq kompjuters xjentifiċi u tekniċi fuq settijiet ta 'dejta kbar. Huwa akkumpanjat minn moduli inkorporati għall-ottimizzazzjoni tal-firxa u l-alġebra lineari. 

Il-lingwa tal-ipprogrammar tinkludi l-funzjonijiet kollha ta’ NumPy, iżda tibdilhom f’għodod xjentifiċi faċli għall-utent. Ħafna drabi tintuża għall-manipulazzjoni tal-immaġini u tipprovdi karatteristiċi bażiċi tal-ipproċessar għal funzjonijiet matematiċi ta 'livell għoli u mhux xjentifiċi. 

Hawn huma xi wħud mill-karatteristiċi ewlenin ta 'SciPy:

• Faċli għall-utent
• Viżwalizzazzjoni u manipulazzjoni tad-dejta
• Analiżi xjentifika u teknika
• Jikkalkula settijiet kbar tad-dejta

6. pandas

Waħda mil-libreriji ta' Python open-source użata prinċipalment fix-xjenza tad-dejta u suġġetti ta' tagħlim profond hija Pandas. Il-librerija tipprovdi għodod ta' manipulazzjoni u analiżi tad-dejta, li jintużaw għall-analiżi tad-dejta. Il-librerija tiddependi fuq l-istrutturi tad-dejta qawwija tagħha għall-manipulazzjoni ta 'tabelli numeriċi u analiżi ta' serje ta 'żmien. 

Il-librerija Pandas toffri mod veloċi u effiċjenti biex timmaniġġja u tesplora d-dejta billi tipprovdi Serje u DataFrames, li jirrappreżentaw id-dejta b’mod effiċjenti filwaqt li jimmanipulawha wkoll b’modi differenti. 

Hawn huma xi wħud mill-karatteristiċi ewlenin Pandas:

• Indiċjar ta' data
• Allinjament tad-dejta
• Għaqda/għaqda ta' settijiet ta' dejta
• Manipulazzjoni u analiżi tad-dejta

7. Microsoft CNTK

Librerija oħra ta’ Python għal applikazzjonijiet ta’ tagħlim fil-fond hija Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), li qabel kienet magħrufa bħala Computational Network ToolKit. Il-librerija ta' tagħlim profond b'sors miftuħ tintuża biex timplimenta kompiti mqassma ta' tagħlim profond u tagħlim bil-magni. 

CNTK jippermettilek tgħaqqad mudelli ta 'tbassir bħal netwerks newrali konvoluzzjonali (CNNs), netwerks newrali profondi feed-forward (DNNs), u netwerks newrali rikorrenti (RNNs), mal-qafas CNTK. Dan jippermetti l-implimentazzjoni effettiva ta' kompiti ta' tagħlim profond minn tarf sa tarf. 

Hawn huma xi wħud mill-karatteristiċi ewlenin ta 'CNTK: 

• Sors miftuħ
• Timplimenta kompiti mqassma ta' tagħlim fil-fond
• Għaqqad mudelli ta 'tbassir mal-qafas CNTK
• Kompiti ta' tagħlim profond minn tarf sa tarf

8. Keras

Kears hija librerija oħra notevoli ta' Python open-source użata għal kompiti ta' tagħlim fil-fond, li tippermetti ttestjar rapidu tan-netwerk newrali profond. Keras jagħtik l-għodod meħtieġa biex tibni mudelli, tivviżwalizza graffs, u tanalizza settijiet tad-dejta. Barra minn hekk, jinkludi wkoll settijiet ta' dejta pretikkettjati li jistgħu jiġu importati u mgħobbija direttament. 

Il-librerija Keras ħafna drabi hija preferuta minħabba li hija modulari, estensibbli u flessibbli. Dan jagħmilha għażla faċli għall-utent għal dawk li jibdew. Jista 'wkoll jintegra ma' għanijiet, saffi, ottimizzaturi, u funzjonijiet ta 'attivazzjoni. Keras topera f'diversi ambjenti u tista 'taħdem fuq CPUs u GPUs. Joffri wkoll waħda mill-iskali l-aktar wiesgħa għat-tipi tad-dejta.

Hawn huma xi wħud mill-karatteristiċi ewlenin ta 'Keras: 

• L-iżvilupp ta' saffi newrali
• Il-ġbir tad-dejta
• Jibni mudelli ta' tagħlim fil-fond u tagħlim bil-magni
• Funzjonijiet ta' attivazzjoni u ta' spiża

9. Theano

Qrib it-tmiem tal-lista tagħna hemm Theano, librerija Python ta’ komputazzjoni numerika żviluppata speċifikament għat-tagħlim tal-magni u libreriji profondi. B'din l-għodda, int se tikseb definizzjoni, ottimizzazzjoni u evalwazzjoni effiċjenti ta' espressjonijiet matematiċi u kalkoli tal-matriċi. Dan kollu jippermetti lil Theano li jintuża għall-użu ta 'arrays dimensjonali biex jinbnew mudelli ta' tagħlim fil-fond. 

Theano jintuża minn ħafna żviluppaturi u programmaturi ta' tagħlim profond grazzi għax hija librerija speċifika ħafna. Jista 'jintuża ma' unità ta 'proċessar tal-grafika (GPU) minflok unità ta' proċessar ċentrali (CPU).

Hawn huma xi wħud mill-karatteristiċi ewlenin ta 'Theano:

• Għodod ta' validazzjoni u ttestjar ta' unità inkorporati
• Komputazzjoni matematiċi bi prestazzjoni għolja
• Evalwazzjonijiet veloċi u stabbli
• Kalkoli intensivi fid-dejta

10. MX Net

L-għeluq tal-lista tagħna tal-aqwa 10 libreriji Python għal tagħlim profond huwa MXNet, li huwa qafas ta 'tagħlim profond ta' sors miftuħ skalabbli ħafna. MXNet kien iddisinjat biex iħarreġ u juża netwerks newrali profondi, u jista 'jħarreġ mudelli estremament malajr. 

MXNet jappoġġja ħafna lingwi ta 'programmar, bħal Python, Julia, C, C++, u aktar. Wieħed mill-aqwa aspetti ta 'MXNet huwa li joffri veloċitajiet ta' kalkolu oerhört veloċi u utilizzazzjoni tar-riżorsi fuq GPU. 

Hawn huma xi wħud mill-karatteristiċi ewlenin ta 'MXNet:

• Skalabbli ħafna
• Sors miftuħ
• Tħarreġ u tuża netwerks newrali ta' tagħlim fil-fond
• Ferroviji mudelli malajr
• Veloċitajiet ta 'kalkolu mgħaġġla