10 Beste Python-Biblioteker for Maskinlæring & AI

Python har vokst i popularitet over årene og blitt ett av de mest populære programmeringsspråkene for maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI)-oppgaver. Det har erstattet mange av de eksisterende språkene i bransjen, og det er mer effektivt sammenlignet med disse mainstream-programmeringsspråkene. I tillegg har det engelsk-lignende kommandoer som gjør det tilgjengelig for både nybegynnere og eksperter.

En annen grunnleggende egenskap ved Python som tiltrekker mange av sine brukere, er dens omfattende samling av åpne kildebiblioteker. Disse bibliotekene kan brukes av programmere på alle nivåer for oppgaver som involverer ML og AI, datavitenskap, bilde- og datamanipulering og mye mer.

Hvorfor Python for Maskinlæring og AI?

Pythons åpne kildebiblioteker er ikke den eneste egenskapen som gjør det gunstig for maskinlæring og AI-oppgaver. Python er også svært fleksibelt og tilpasningsdyktig, noe som betyr at det også kan brukes sammen med andre programmeringsspråk når det er nødvendig. Enda mer, kan det operere på nesten alle operativsystemer og plattformer på markedet.

Implementering av dype neurale nettverk og maskinlæringsalgoritmer kan være ekstremt tidskrevende, men Python tilbyr mange pakker som reduserer denne tiden. Det er også et objektorientert programmeringsspråk (OOP), noe som gjør det ekstremt nyttig for effektiv dataanvendelse og kategorisering.

En annen faktor som gjør Python gunstig, spesielt for nybegynnere, er dens voksende samfunn av brukere. Siden det er ett av de raskest voksende programmeringsspråkene i verden, har antallet Python-utviklere og utviklingstjenester eksplodert. Python-samfunnet vokser sammen med språket, med aktive medlemmer som alltid ser etter å bruke det til å løse nye problemer i bedrifter.

Nå som du vet hvorfor Python er ett av de topp programmeringsspråkene, her er de 10 beste Python-bibliotekene for maskinlæring og AI:

1. NumPy

NumPy regnes som det beste Python-biblioteket for maskinlæring og AI. Det er et åpent kildebibliotek for numeriske operasjoner som kan brukes til å utføre ulike matematiske operasjoner på forskjellige matriser. NumPy regnes som ett av de mest brukte vitenskapelige bibliotekene, noe som gjør at mange datavitenskapsmenn avhenger av det for å analysere data.

NumPy-arrays krever langt mindre lagringsplass enn andre Python-lister, og de er raskere og mer praktiske å bruke. Du kan manipulere dataene i matrisen, transponere den og omforme den med NumPy. Alt i alt er NumPy et godt valg for å øke ytelsen til maskinlæringsmodellene uten å måtte gjøre for mye kompleks arbeid.

Her er noen av de viktigste egenskapene til NumPy:

• Høy-ytelses N-dimensjonalt array-objekt.
• Form-manipulering.
• Data-rengjøring/manipulering.
• Statistiske operasjoner og lineær algebra.

2. SciPy

SciPy er et fritt, åpent kildebibliotek som er basert på NumPy. Det er spesielt nyttig for store datamengder, og kan utføre vitenskapelige og tekniske beregninger. SciPy har også innebygde moduler for array-optimalisering og lineær algebra, akkurat som NumPy.

Programmeringsspråket inkluderer alle NumPy-funksjoner, men gjør dem om til brukervennlige, vitenskapelige verktøy. Det brukes ofte til bilde-manipulering og gir grunnleggende prosesseringsfunksjoner for høy-nivå, ikke-vitenskapelige matematiske funksjoner.

SciPy er ett av de grunnleggende Python-bibliotekene takket være sin rolle i vitenskapelig analyse og ingeniørarbeid.

Her er noen av de viktigste egenskapene til SciPy:

• Brukervennlig.
• Data-visualisering og -manipulering.
• Vitenskapelig og teknisk analyse.
• Beregner store datamengder.

3. Theano

Et numerisk beregnings-Python-bibliotek, Theano ble utviklet spesielt for maskinlæring. Det muliggjør optimalisering, definisjon og evaluering av matematiske uttrykk og matriseberegninger. Dette gjør det mulig å bruke dimensjons-arrays til å konstruere dype læringsmodeller.

Theano er et svært spesifikt bibliotek, og det brukes hovedsakelig av maskinlærings- og dyplærings-utviklere og programmere. Det støtter integrasjon med NumPy og kan brukes med en grafikkprosessor (GPU) i stedet for en sentral prosessor (CPU), noe som resulterer i data-intensiv beregning 140 ganger raskere.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Theano:

• Innebygde validerings- og enhetstest-verktøy.
• Rask og stabil evaluering.
• Data-intensiv beregning.
• Høy-ytelses matematiske beregninger.

4. Pandas

Et annet topp-Python-bibliotek på markedet er Pandas, som ofte brukes til maskinlæring. Det fungerer som et data-analyse-bibliotek som analyserer og manipulerer data, og det muliggjør at utviklere lett kan arbeide med strukturert fler-dimensjonal data og tids-serie-konsepter.

Pandas-biblioteket tilbyr en rask og effektiv måte å håndtere og utforske data ved å tilby Serier og DataFrames, som representerer data effektivt samtidig som de manipuleres på forskjellige måter.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Pandas:

• Indeksering av data.
• Data-justering
• Slåing sammen/deling av datamengder.
• Data-manipulering og -analyse.

5. TensorFlow

Et annet fritt og åpent kildebibliotek, TensorFlow, spesialiserer seg på differensierbar programmering. Biblioteket består av en samling av verktøy og ressurser som muliggjør at både nybegynnere og profesjonelle kan konstruere dyplærings- og maskinlæringsmodeller, samt neurale nettverk.

TensorFlow består av en arkitektur og ramme som er fleksible, og som muliggjør at det kan kjøres på forskjellige beregningsplattformer som CPU og GPU. Med det sagt, fungerer det best når det opererer på en tensor-prosessor (TPU). Python-biblioteket brukes ofte til å implementere forsterkingslæring i maskinlærings- og dyplæringsmodeller, og du kan direkte visualisere maskinlæringsmodellene.

Her er noen av de viktigste egenskapene til TensorFlow:

• Fleksibel arkitektur og ramme.
• Kjører på en rekke beregningsplattformer.
• Abstraksjonsmuligheter
• Håndterer dype neurale nettverk.

6. Keras

Keras er et åpent kildebibliotek rettet mot utvikling og evaluering av neurale nettverk i maskinlæring og dyplæring. Det kan kjøre på toppen av Theano og TensorFlow, noe som betyr at det kan trene neurale nettverk med lite kode.

Keras-biblioteket er ofte foretrukket på grunn av at det er modulært, utvidbart og fleksibelt. Dette gjør det til et brukervennlig valg for nybegynnere. Det kan også integrere med mål, lag, optimisatorer og aktiveringsfunksjoner. Keras opererer i forskjellige miljøer og kan kjøre på både CPU og GPU. Det tilbyr også ett av de bredeste utvalget av datatyper.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Keras:

• Data-pooling.
• Utvikling av neurale lag.
• Bygger dyplærings- og maskinlæringsmodeller.
• Aktiverings- og kostnadsfunksjoner.

7. PyTorch

Et annet valg for et åpent kildebibliotek for maskinlæring i Python er PyTorch, som er basert på Torch, et C-programmeringsspråk-rammeverk. PyTorch er et data-vitenskaps-bibliotek som kan integreres med andre Python-biblioteker, som NumPy. Biblioteket kan opprette beregningsgrafer som kan endres mens programmet kjører. Det er spesielt nyttig for ML- og DL-applikasjoner som naturlig språk-behandling (NLP) og datavisjon.

Noen av de viktigste salgsargumentene for PyTorch inkluderer dens høye kjørehastighet, som den kan oppnå selv når den håndterer tunge grafer. Det er også et fleksibelt bibliotek, som kan operere på forenklede prosessorer eller CPU og GPU. PyTorch har kraftfulle API-er som muliggjør at du kan utvide biblioteket, samt et naturlig språk-verktøy.

Her er noen av de viktigste egenskapene til PyTorch:

• Statistisk distribusjon og operasjoner.
• Kontroll over datamengder.
• Utvikling av dyplæringsmodeller.
• Svært fleksibelt.

8. Scikit-Learn

Opprinnelig et tredjeparts-tillegg til SciPy-biblioteket, er Scikit-learn nå et selvstendig Python-bibliotek på Github. Det brukes av store selskaper som Spotify, og det finnes mange fordeler med å bruke det. For det første er det svært nyttig for klassiske maskinlæringsalgoritmer, som for eksempel spam-oppdaging, bilde-gjenkjenning, prediksjon og kunde-segmentering.

En annen av de viktigste salgsargumentene for Scikit-learn er at det er lett å samarbeide med andre SciPy-stak-verktøy. Scikit-learn har en brukervennlig og konsistent interaksjon som gjør det enkelt for deg å dele og bruke data.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Scikit-learn:

• Data-klassifisering og -modellering.
• Ende-til-ende maskinlæringsalgoritmer.
• Forbearbeiding av data.
• Modell-valg.

9. Matplotlib

Matplotlib er en union av NumPy og SciPy, og det ble designet for å erstatte behovet for å bruke proprietær MATLAB-statistisk språk. Det omfattende, frie og åpne kildebiblioteket brukes til å lage statiske, animerte og interaktive visualiseringer i Python.

Python-biblioteket hjelper deg å forstå dataene før du flytter dem til data-behandling og -trening for maskinlæringsoppgaver. Det avhenger av Python-GUI-verktøy for å produsere plott og grafer med objektorienterte API-er. Det tilbyr også et grensesnitt som ligner MATLAB, så en bruker kan utføre lignende oppgaver som MATLAB.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Matplotlib:

• Lag publikums-kvalitets plott.
• Tilpass visuell stil og layout.
• Eksporter til forskjellige filformater.
• Interaktive figurer som kan zoome, panorere og oppdatere.

10. Plotly

Avslutning på vår liste over de 10 beste Python-bibliotekene for maskinlæring og AI er Plotly, som er et annet fritt og åpent visualiseringsbibliotek. Det er svært populært blant utviklere takket være sine høykvalitets-, immersive- og publikasjons-klare diagram. Noen av diagrammene som er tilgjengelige via Plotly inkluderer boks-plott, varme-kart og boble-diagram.

Plotly er ett av de beste data-visualiseringsverktøyene på markedet, og det er bygget på toppen av D3.js, HTML og CSS-visualiserings-verktøyet. Skrevet i Python, bruker det Django-rammeverket og kan hjelpe med å lage interaktive grafer. Det fungerer på forskjellige data-analyse- og visualiserings-verktøy og muliggjør at du lett kan importere data til et diagram. Du kan også bruke Plotly til å lage skjermdusker og dashboards.

Her er noen av de viktigste egenskapene til Plotly:

• Diagram og dashboards.
• Snapshot-motor.
• Stor data for Python.
• Lett importere data til diagram.