10 Najlepszych Bibliotek Pythona dla Sztucznej Inteligencji i Uczenia Maszynowego

Python zyskał na popularności w ciągu lat i stał się jednym z najpopularniejszych języków programowania dla zadań sztucznej inteligencji (SI) i uczenia maszynowego (UM). Wyparł wiele istniejących języków w branży i jest bardziej wydajny w porównaniu z tymi popularnymi językami programowania. Dodatkowo, jego polecenia podobne do języka angielskiego sprawiają, że jest dostępny dla początkujących i ekspertów.

Inną podstawową cechą Pythona, która przyciąga wielu jego użytkowników, jest ogromna kolekcja bibliotek open-source. Te biblioteki mogą być używane przez programistów na wszystkich poziomach doświadczenia dla zadań związanych z UM, SI, nauką o danych, manipulacją obrazem i danymi, a także wiele innych.

Dlaczego Python dla Uczenia Maszynowego i Sztucznej Inteligencji?

Biblioteki open-source Pythona nie są jedyną cechą, która sprawia, że jest on korzystny dla zadań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Python jest również bardzo wszechstronny i elastyczny, co oznacza, że może być również używany wraz z innymi językami programowania, gdy jest to potrzebne. Co więcej, może działać na prawie wszystkich systemach operacyjnych i platformach na rynku.

Wdrożenie głębokich sieci neuronowych i algorytmów uczenia maszynowego może być niezwykle czasochłonne, ale Python oferuje wiele pakietów, które skracają ten czas. Jest to również język programowania obiektowego, co sprawia, że jest niezwykle przydatny dla efektywnego wykorzystania danych i ich klasyfikacji.

Innym czynnikiem, który sprawia, że Python jest korzystny, szczególnie dla początkujących, jest jego rosnąca społeczność użytkowników. Ponieważ jest to jeden z najszybciej rozwijających się języków programowania na świecie, liczba deweloperów Pythona i usług deweloperskich gwałtownie wzrosła. Społeczność Pythona rośnie wraz z językiem, a aktywni członkowie zawsze szukają sposobów, aby rozwiązać nowe problemy w biznesie.

Teraz, gdy wiesz, dlaczego Python jest jednym z najlepszych języków programowania, oto 10 najlepszych bibliotek Pythona dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego:

1. NumPy

NumPy jest powszechnie uważany za najlepszą bibliotekę Pythona dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jest to biblioteka numeryczna open-source, która może być używana do wykonywania różnych operacji matematycznych na różnych macierzach. NumPy jest uważany za jeden z najczęściej używanych bibliotek naukowych, dlatego wiele naukowców danych opiera się na nim, aby analizować dane.

Tablice NumPy wymagają znacznie mniej miejsca na przechowywanie niż inne listy Pythona, a także są szybsze i bardziej wygodne w użyciu. Możesz manipulować danymi w macierzy, transponować ją i zmieniać kształt za pomocą NumPy. Wszystko to sprawia, że NumPy jest doskonałym wyborem, aby zwiększyć wydajność modeli uczenia maszynowego bez konieczności wykonywania skomplikowanej pracy.

Oto niektóre z głównych cech NumPy:

• Wysokowydajny obiekt tablicy wielowymiarowej.
• Manipulacja kształtem.
• Czyszczenie i manipulacja danymi.
• Operacje statystyczne i rachunek macierzy.

2. SciPy

SciPy to bezpłatna, otwarta biblioteka, która opiera się na NumPy. Jest szczególnie przydatna dla dużych zbiorów danych, ponieważ może wykonywać obliczenia naukowe i techniczne. SciPy posiada również wbudowane moduły do optymalizacji tablic i rachunku macierzy, podobnie jak NumPy.

Język programowania zawiera wszystkie funkcje NumPy, ale przekształca je w przyjazne dla użytkownika, naukowe narzędzia. Często jest używany do manipulacji obrazem i zapewnia podstawowe funkcje przetwarzania dla wysokopoziomowych, nienaukowych funkcji matematycznych.

SciPy jest jedną z podstawowych bibliotek Pythona dzięki swojej roli w analizie naukowej i inżynierskiej.

Oto niektóre z głównych cech SciPy:

• Przyjazny dla użytkownika.
• Wizualizacja i manipulacja danymi.
• Analiza naukowa i techniczna.
• Obliczenia dużych zbiorów danych.

3. Theano

Biblioteka numeryczna Theano została stworzona specjalnie dla uczenia maszynowego. Umożliwia optymalizację, definicję i ocenę wyrażeń matematycznych oraz obliczeń macierzy. Pozwala to na zastosowanie tablic wielowymiarowych do budowy głębokich modeli uczenia.

Theano jest bardzo specyficzną biblioteką i jest głównie używana przez deweloperów i programistów uczenia maszynowego i głębokiego. Wspiera integrację z NumPy i może być używana z procesorem graficznym (GPU) zamiast procesora centralnego (CPU), co skutkuje obliczeniami intensywnymi 140 razy szybszymi.

Oto niektóre z głównych cech Theano:

• Wbudowane narzędzia walidacji i testów jednostkowych.
• Szybkie i stabilne oceny.
• Obliczenia intensywne.
• Wysokowydajne obliczenia matematyczne.

4. Pandas

Inną najlepszą biblioteką Pythona na rynku jest Pandas, która jest często używana w uczeniu maszynowym. Działa jako biblioteka analizy danych, która analizuje i manipuluje danymi, umożliwiając deweloperom łatwe współpracowanie ze strukturalnymi danymi wielowymiarowymi i pojęciami związanymi z czasem.

Biblioteka Pandas oferuje szybki i wydajny sposób zarządzania i eksploracji danych, zapewniając Series i DataFrames, które reprezentują dane w sposób efektywny, a także manipulują nimi na różne sposoby.

Oto niektóre z głównych cech Pandas:

• Indeksowanie danych.
• Wyrównywanie danych.
• Łączenie zbiorów danych.
• Manipulacja i analiza danych.

5. TensorFlow

Inną bezpłatną i otwartą biblioteką Pythona jest TensorFlow, która specjalizuje się w programowaniu różniczkowym. Biblioteka składa się z zestawu narzędzi i zasobów, które umożliwiają początkującym i profesjonalistom tworzenie modeli uczenia maszynowego i głębokiego, a także sieci neuronowych.

TensorFlow składa się z architektury i ram, które są elastyczne, umożliwiając jej działanie na różnych platformach obliczeniowych, takich jak CPU i GPU. Z drugiej strony, działa najlepiej, gdy jest operowany na procesorze tensorowym (TPU). Biblioteka Pythona jest często używana do wdrożenia uczenia wzmocnionego w modelach uczenia maszynowego i głębokiego, a także można bezpośrednio wizualizować modele uczenia maszynowego.

Oto niektóre z głównych cech TensorFlow:

• Elastyczna architektura i ramy.
• Działanie na różnych platformach obliczeniowych.
• Możliwości abstrakcji.
• Zarządzanie głębokimi sieciami neuronowymi.

6. Keras

Keras to otwarta biblioteka Pythona, która jest ukierunkowana na rozwój i ocenę sieci neuronowych w ramach modeli uczenia maszynowego i głębokiego. Może działać na górze Theano i TensorFlow, co oznacza, że może trenować sieci neuronowe z niewielką ilością kodu.

Biblioteka Keras jest często preferowana ze względu na swoją modułowość, rozszerzalność i elastyczność. To sprawia, że jest to przyjazna dla użytkownika opcja dla początkujących. Może również integrować się z celami, warstwami, optymalizatorami i funkcjami aktywacji. Keras działa w różnych środowiskach i może działać na CPU i GPU. Oferuje również jeden z najszerszych zakresów typów danych.

Oto niektóre z głównych cech Keras:

• Pulowanie danych.
• Rozwój warstw neuronowych.
• Tworzenie modeli głębokiego uczenia i uczenia maszynowego.
• Funkcje aktywacji i kosztu.

7. PyTorch

Jeszcze jedną opcją dla otwartej biblioteki uczenia maszynowego Pythona jest PyTorch, która opiera się na Torch, frameworku języka C. PyTorch to biblioteka naukowa, która może być integrowana z innymi bibliotekami Pythona, takimi jak NumPy. Biblioteka może tworzyć grafy obliczeniowe, które mogą być zmieniane podczas wykonywania programu. Jest szczególnie przydatna dla aplikacji związanych z uczeniem maszynowym i głębokim, takimi jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i widzenie komputerowe.

Niektóre z głównych zalet PyTorch to jego wysoka szybkość wykonywania, którą może osiągnąć nawet przy obsłudze dużych grafów. Jest to również elastyczna biblioteka, która może działać na uproszczonych procesorach lub CPU i GPU. PyTorch ma potężne API, które umożliwiają rozwinięcie biblioteki, a także narzędzie do języka naturalnego.

Oto niektóre z głównych cech PyTorch:

• Rozkład statystyczny i operacje.
• Kontrola nad zbiorami danych.
• Rozwój modeli głębokiego uczenia.
• Wysoka elastyczność.

8. Scikit-Learn

Początkowo jako rozszerzenie biblioteki SciPy, Scikit-learn jest teraz samodzielną biblioteką Pythona na Github. Jest używana przez duże firmy, takie jak Spotify, i ma wiele zalet. Jedną z nich jest to, że jest niezwykle przydatna dla klasycznych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak wykrywanie spamu, rozpoznawanie obrazów, predykcja i segmentacja klientów.

Inną z głównych zalet Scikit-learn jest to, że jest łatwo interoperacyjna z innymi narzędziami stека SciPy. Scikit-learn ma przyjazne i spójne interakcje, które ułatwiają dzielenie się danymi i ich użycie.

Oto niektóre z głównych cech Scikit-learn:

• Klasyfikacja i modelowanie danych.
• Algorytmy uczenia maszynowego od końca do końca.
• Wstępne przetwarzanie danych.
• Wybór modelu.

9. Matplotlib

Matplotlib to połączenie NumPy i SciPy, a został zaprojektowany, aby zastąpić potrzebę używania języka statystycznego MATLAB. Całkowicie darmowa i otwarta biblioteka służy do tworzenia statycznych, animowanych i interaktywnych wizualizacji w Pythonie.

Biblioteka Pythona pomaga zrozumieć dane przed ich przetworzeniem i trenowaniem w zadaniach uczenia maszynowego. Opiera się na narzędziach GUI Pythona, aby tworzyć wykresy i grafy z obiektowymi API. Zapewnia również interfejs podobny do MATLAB, aby użytkownik mógł wykonywać podobne zadania jak w MATLAB.

Oto niektóre z głównych cech Matplotlib:

• Tworzenie wykresów o jakości publikacyjnej.
• Niestandardowy styl wizualny i układ.
• Eksport do różnych formatów plików.
• Interaktywne rysunki, które mogą być przypinane, przewijane i aktualizowane.

10. Plotly

Zamykając naszą listę 10 najlepszych bibliotek Pythona dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, mamy Plotly, który jest kolejną darmową i otwartą biblioteką wizualizacji. Jest bardzo popularny wśród deweloperów dzięki wysokiej jakości, immersyjnym i gotowym do publikacji wykresom. Niektóre z dostępnych wykresów za pomocą Plotly to wykresy pudełkowe, mapy cieplne i wykresy bąbelkowe.

Plotly jest jednym z najlepszych narzędzi wizualizacji danych na rynku i jest zbudowany na podstawie zestawu wizualizacji D3.js, HTML i CSS. Napisany w Pythonie, wykorzystuje framework Django i może pomóc w tworzeniu interaktywnych grafik. Działa na różnych narzędziach analityki i wizualizacji danych i umożliwia łatwe importowanie danych do wykresu. Można również użyć Plotly do tworzenia prezentacji i pulpitów nawigacyjnych.

Oto niektóre z głównych cech Plotly:

• Wykresy i pulpity.
• Silnik migawek.
• Duże dane dla Pythona.
• Łatwe importowanie danych do wykresów.