10 Beste Python-Bibliotheken voor Machine Learning & AI

Python is in de loop der jaren uitgegroeid tot een van de meest populaire programmeertalen voor taken op het gebied van machine learning (ML) en artificial intelligence (AI). Het heeft veel van de bestaande talen in de industrie vervangen en is efficiënter in vergelijking met deze mainstream programmeertalen. Bovendien maken de Engels-achtige opdrachten het toegankelijk voor zowel beginners als experts.

Een andere fundamentele eigenschap van Python die veel van zijn gebruikers aantrekt, is de uitgebreide collectie open-source bibliotheken. Deze bibliotheken kunnen door programmeurs van alle ervaringsniveaus worden gebruikt voor taken op het gebied van ML en AI, data science, beeld- en gegevensmanipulatie en veel meer.

Waarom Python voor Machine Learning en AI?

De open-source bibliotheken van Python zijn niet de enige eigenschap die het gunstig maakt voor taken op het gebied van machine learning en AI. Python is ook zeer veelzijdig en flexibel, wat betekent dat het ook naast andere programmeertalen kan worden gebruikt wanneer dat nodig is. Bovendien kan het op bijna alle besturingssystemen en platforms op de markt werken.

Het implementeren van diepe neurale netwerken en machine learning-algoritmen kan extreem tijdrovend zijn, maar Python biedt veel pakketten die deze tijd verkorten. Het is ook een object-georiënteerde programmeertaal, wat het extreem nuttig maakt voor efficiënt gegevensgebruik en -categorisatie.

Een andere factor die Python gunstig maakt, vooral voor beginners, is de groeiende gemeenschap van gebruikers. Aangezien het een van de snelst groeiende programmeertalen ter wereld is, is het aantal Python-ontwikkelaars en ontwikkelingsdiensten geëxplodeerd. De Python-gemeenschap groeit samen met de taal, met actieve leden die altijd proberen om nieuwe problemen in het bedrijfsleven aan te pakken.

Nu u weet waarom Python een van de top programmeertalen is, zijn hier de 10 beste Python-bibliotheken voor machine learning en AI:

1. NumPy

NumPy wordt algemeen beschouwd als de beste Python-bibliotheek voor machine learning en AI. Het is een open-source numerieke bibliotheek die kan worden gebruikt om verschillende wiskundige bewerkingen uit te voeren op verschillende matrices. NumPy wordt beschouwd als een van de meest gebruikte wetenschappelijke bibliotheken, waardoor veel data scientists erop vertrouwen om gegevens te analyseren.

NumPy-arrays vereisen veel minder opslagruimte dan andere Python-lijsten en zijn sneller en handiger in gebruik. U kunt de gegevens in de matrix manipuleren, transponeren en herschikken met NumPy. Al met al is NumPy een geweldige optie om de prestaties van machine learning-modellen te verbeteren zonder te veel complexe werkzaamheden.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van NumPy:

• Hoge-prestatie N-dimensionale array-object.
• Vormmanipulatie.
• Gegevensreiniging/manipulatie.
• Statistische bewerkingen en lineaire algebra.

2. SciPy

SciPy is een gratis, open-source bibliotheek die is gebaseerd op NumPy. Het is vooral handig voor grote gegevenssets en kan wetenschappelijke en technische berekeningen uitvoeren. SciPy bevat ook ingebouwde modules voor array-optimalisatie en lineaire algebra, net als NumPy.

De programmeertaal bevat alle functies van NumPy, maar maakt ze gebruikersvriendelijker en wetenschappelijker. Het wordt vaak gebruikt voor beeldmanipulatie en biedt basisverwerkingfuncties voor hoogwaardige, niet-wetenschappelijke wiskundige functies.

SciPy is een van de fundamentale Python-bibliotheken vanwege zijn rol in wetenschappelijke analyse en engineering.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van SciPy:

• Gebruikersvriendelijk.
• Gegevensvisualisatie en -manipulatie.
• Wetenschappelijke en technische analyse.
• Berekent grote gegevenssets.

3. Theano

Een numerieke berekenings-Python-bibliotheek, Theano is speciaal ontwikkeld voor machine learning. Het maakt het mogelijk om wiskundige uitdrukkingen en matrixberekeningen te definiëren, optimaliseren en evalueren. Dit maakt het mogelijk om dimensionale arrays te gebruiken om diepe leermodellen te construeren.

Theano is een zeer specifieke bibliotheek en wordt voornamelijk gebruikt door machine learning- en diepe leerontwikkelaars en programmeurs. Het ondersteunt integratie met NumPy en kan worden gebruikt met een graphics processing unit (GPU) in plaats van een central processing unit (CPU), wat resulteert in gegevensintensieve berekeningen die 140 keer sneller zijn.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Theano:

• Ingebouwde validatie- en eenheidstesttools.
• Snelle en stabiele evaluaties.
• Gegevensintensieve berekeningen.
• Hoge-prestatie wiskundige berekeningen.

4. Pandas

Een andere top Python-bibliotheek op de markt is Pandas, die vaak wordt gebruikt voor machine learning. Het fungeert als een gegevensanalysebibliotheek die gegevens analyseert en manipuleert, en het maakt het mogelijk voor ontwikkelaars om gemakkelijk te werken met gestructureerde multidimensionale gegevens en tijdsreeksconcepten.

De Pandas-bibliotheek biedt een snelle en efficiënte manier om gegevens te beheren en te verkennen door Series en DataFrames te bieden, die gegevens efficiënt weergeven en manipuleren op verschillende manieren.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Pandas:

• Indexering van gegevens.
• Gegevensuitlijning
• Samenvoegen/deelnemen van gegevenssets.
• Gegevensmanipulatie en -analyse.

5. TensorFlow

Een andere gratis en open-source Python-bibliotheek is TensorFlow, die zich specialiseert in differentieerbare programmering. De bibliotheek bestaat uit een verzameling tools en resources die het mogelijk maakt voor beginners en professionals om diepe leer- en machine learning-modellen te construeren, evenals neurale netwerken.

TensorFlow bestaat uit een architectuur en framework die flexibel zijn, waardoor het op verschillende computationele platforms zoals CPU en GPU kan werken. Met dat gezegd, werkt het het beste wanneer het op een tensor processing unit (TPU) wordt uitgevoerd. De Python-bibliotheek wordt vaak gebruikt om versterking te implementeren in machine learning- en diepe leermodellen, en u kunt de machine learning-modellen rechtstreeks visualiseren.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van TensorFlow:

• Flexibele architectuur en framework.
• Werkt op een variëteit aan computationele platforms.
• Abstractiecapaciteiten
• Beheert diepe neurale netwerken.

6. Keras

Keras is een open-source Python-bibliotheek die is gericht op de ontwikkeling en evaluatie van neurale netwerken binnen machine learning- en diepe leermodellen. Het is in staat om te werken op Theano en TensorFlow, waardoor het neurale netwerken kan trainen met weinig code.

De Keras-bibliotheek wordt vaak verkozen vanwege het modulaire, uitbreidbare en flexibele karakter, waardoor het een gebruikersvriendelijke optie is voor beginners. Het kan ook integreren met doelen, lagen, optimalisatoren en activatiefuncties. Keras werkt in verschillende omgevingen en kan werken op CPU’s en GPU’s. Het biedt ook een van de breedste bereiken voor gegevenstypen.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Keras:

• Gegevenspooling.
• Ontwikkeling van neurale lagen.
• Bouwt diepe leer- en machine learning-modellen.
• Activatie- en kostfuncties.

7. PyTorch

Een andere optie voor een open-source machine learning Python-bibliotheek is PyTorch, die is gebaseerd op Torch, een C-programmeertaal framework. PyTorch is een data science-bibliotheek die kan worden geïntegreerd met andere Python-bibliotheken, zoals NumPy. De bibliotheek kan computationele grafieken creëren die kunnen worden gewijzigd tijdens het uitvoeren van het programma. Het is vooral handig voor ML- en DL-toepassingen zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) en computerzicht.

Enkele van de belangrijkste verkoopargumenten van PyTorch zijn de hoge uitvoersnelheid, die het kan bereiken, zelfs bij het verwerken van zware grafieken. Het is ook een flexibele bibliotheek, die kan werken op vereenvoudigde processors of CPU’s en GPU’s. PyTorch heeft krachtige API’s die het mogelijk maken om de bibliotheek uit te breiden, evenals een natuurlijke taaltoolkit.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van PyTorch:

• Statistische verdeling en bewerkingen.
• Controle over gegevenssets.
• Ontwikkeling van DL-modellen.
• Hoge flexibiliteit.

8. Scikit-Learn

Oorspronkelijk een derdepartijuitbreiding voor de SciPy-bibliotheek, is Scikit-learn nu een zelfstandige Python-bibliotheek op Github. Het wordt gebruikt door grote bedrijven zoals Spotify, en er zijn veel voordelen aan het gebruik ervan. Ten eerste is het zeer nuttig voor klassieke machine learning-algoritmen, zoals die voor spamdetectie, beeldherkenning, voorspelling en klantsegmentatie.

Een ander van de belangrijkste verkoopargumenten van Scikit-learn is dat het gemakkelijk te integreren is met andere SciPy-stacktools. Scikit-learn heeft een gebruikersvriendelijke en consistente interactie die het gemakkelijk maakt om gegevens te delen en te gebruiken.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Scikit-learn:

• Gegevensclassificatie en -modellering.
• Eind-tot-eind machine learning-algoritmen.
• Voorverwerking van gegevens.
• Modelselectie.

9. Matplotlib

Matplotlib is een combinatie van NumPy en SciPy, en het is ontworpen om de noodzaak te vervangen om propriëtaire MATLAB-statistische taal te gebruiken. De uitgebreide, gratis en open-source bibliotheek wordt gebruikt om statische, geanimeerde en interactieve visualisaties te creëren in Python.

De Python-bibliotheek helpt u om de gegevens te begrijpen voordat u ze verplaatst naar gegevensverwerking en -training voor machine learning-taken. Het vertrouwt op Python GUI-toolkits om plots en grafieken te produceren met object-georiënteerde API’s. Het biedt ook een interface die vergelijkbaar is met MATLAB, zodat een gebruiker soortgelijke taken kan uitvoeren als MATLAB.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Matplotlib:

• Creëert publicatiekwaliteitsplots.
• Kan visuele stijl en lay-out aanpassen.
• Kan exporteren naar verschillende bestandsformaten.
• Interactieve figuren die kunnen inzoomen, uitzoomen en bijwerken.

10. Plotly

Om onze lijst van 10 beste Python-bibliotheken voor machine learning en AI af te sluiten, is Plotly een andere gratis en open-source visualisatiebibliotheek. Het is zeer populair onder ontwikkelaars vanwege de hoge kwaliteit, immersieve en publicatieklare grafieken. Enkele van de grafieken die toegankelijk zijn via Plotly, zijn boxplots, heatmaps en bubble charts.

Plotly is een van de beste data visualisatie-tools op de markt en is gebouwd op het D3.js, HTML- en CSS-visualisatieframework. Geschreven in Python, gebruikt het het Django-framework en kan helpen bij het creëren van interactieve grafieken. Het werkt op verschillende data-analyse- en visualisatietools en maakt het mogelijk om gegevens gemakkelijk te importeren in een grafiek. U kunt Plotly ook gebruiken om dia’s en dashboards te creëren.

Hier zijn enkele van de belangrijkste functies van Plotly:

• Grafieken en dashboards.
• Momentopname-engine.
• Grote gegevens voor Python.
• Kan gemakkelijk gegevens importeren in grafieken.