Cele 10 biblioteci Python pentru învățarea profundă

Python a fost în ascensiune constantă pentru a deveni unul dintre limbajele de programare de top. Există multe motive pentru acest lucru, inclusiv eficiența sa extrem de ridicată în comparație cu alte limbi mainstream. De asemenea, prezintă comenzi și sintaxă de tip engleză, ceea ce îl face o alegere de top pentru programatorii începători. 

Poate cel mai mare punct de vânzare al Python este cantitatea vastă de biblioteci open-source care permit limbajului să fie utilizat pentru tot, de la știința datelor la manipularea datelor. 

Python și învățarea profundă

Învățarea profundă este un subdomeniu al învățării automate care implică rețele neuronale artificiale, care sunt algoritmi inspirați de structura creierului uman. Învățarea profundă are multe aplicații și este utilizată în multe dintre tehnologiile actuale de inteligență artificială, cum ar fi mașinile autonome, instrumentele de agregare a știrilor, procesarea limbajului natural (NLP), asistenții virtuali, recunoașterea vizuală și multe altele. 

În ultimii ani, Python s-a dovedit a fi un instrument incredibil pentru învățarea profundă. Deoarece codul este concis și lizibil, îl face o potrivire perfectă pentru aplicațiile de învățare profundă. Sintaxa sa simplă permite, de asemenea, dezvoltarea de aplicații mai rapide în comparație cu alte limbi de programare. Un alt motiv major pentru utilizarea Python pentru învățarea profundă este acela că limbajul poate fi integrat cu alte sisteme codate în limbi de programare diferite. Acest lucru face mai ușoară îmbinarea sa cu proiecte de inteligență artificială scrise în alte limbi. 

Hăi să aruncăm o privire asupra celor 10 biblioteci Python pentru învățarea profundă: 

1. TensorFlow

TensorFlow este considerat pe scară largă una dintre cele mai bune biblioteci Python pentru aplicații de învățare profundă. Dezvoltat de echipa Google Brain, oferă o gamă largă de instrumente, biblioteci și resurse comunitare flexibile. Începătorii și profesioniștii deopotrivă pot utiliza TensorFlow pentru a construi modele de învățare profundă, precum și rețele neuronale.

TensorFlow are o arhitectură și un cadru care sunt flexibile, permițându-i să ruleze pe diverse platforme de calcul, cum ar fi CPU și GPU. Cu toate acestea, funcționează cel mai bine atunci când este operat pe o unitate de procesare tensorială (TPU). Biblioteca Python este adesea utilizată pentru a implementa învățarea prin întărire în modelele de învățare profundă, și puteți vizualiza direct modelele de învățare automată. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale TensorFlow:

• Arhitectură și cadru flexibile.
• Rulează pe diverse platforme de calcul. 
• Capacități de abstractizare
• Gestionează rețele neuronale profunde. 

2. Pytorch

O altă bibliotecă Python foarte populară pentru învățarea profundă este Pytorch, care este o bibliotecă open-source creată de echipa de cercetare a inteligenței artificiale a Facebook în 2016. Numele bibliotecii provine de la Torch, care este un cadru de învățare profundă scris în limbajul de programare Lua. 

PyTorch vă permite să efectuați multe sarcini și este deosebit de util pentru aplicații de învățare profundă, cum ar fi NLP și viziunea computerizată. 

Unele dintre cele mai bune aspecte ale PyTorch includ viteza sa ridicată de execuție, pe care o poate atinge chiar și atunci când manipulează grafuri grele. De asemenea, este o bibliotecă flexibilă, capabilă să funcționeze pe procesoare simplificate sau CPU și GPU. PyTorch are API-uri puternice care vă permit să extindeți biblioteca, precum și un kit de instrumente pentru limbaj natural. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale PyTorch:

• Distribuție statistică și operații
• Control asupra seturilor de date
• Dezvoltarea de modele de învățare profundă
• Foarte flexibil

3. NumPy

O altă bibliotecă Python bine cunoscută, NumPy poate fi utilizată în mod perfect pentru procesarea matricelor și a tablourilor multidimensionale mari. Se bazează pe un set mare de funcții matematice de nivel înalt, ceea ce o face deosebit de utilă pentru calculele științifice fundamentale eficiente în învățarea profundă. 

Matricele NumPy necesită mult mai puțin spațiu de stocare decât listele Python și sunt mai rapide și mai convenabile de utilizat. Datele pot fi manipulate în matrice, transpuse și reorganizate cu biblioteca. NumPy este o opțiune excelentă pentru a crește performanța modelelor de învățare profundă fără a necesita prea multă muncă complexă. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale NumPy: 

• Manipularea formei
• Obiect de matrice N-dimensional de înaltă performanță
• Curățarea și manipularea datelor
• Operații statistice și algebră liniară

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn a fost inițial o extensie terță parte a bibliotecii SciPy, dar acum este o bibliotecă Python independentă pe Github. Scikit-Learn include DBSCAN, gradient boosting, mașini de suport vectorial și păduri aleatorii în metodele de clasificare, regresie și clustering.  

Unul dintre cele mai bune aspecte ale Scikit-Learn este acela că este ușor de operat cu alte stive SciPy. De asemenea, este prietenos cu utilizatorul și consecvent, ceea ce face mai ușoară partajarea și utilizarea datelor. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Scikit-learn:

• Clasificarea și modelarea datelor
• Algoritmi de învățare automată de la capăt la capăt
• Preprocesarea datelor
• Selecția modelului

5. SciPy

Acest lucru ne aduce la SciPy, care este o bibliotecă gratuită și open-source bazată pe Numpy. SciPy este una dintre cele mai bune biblioteci Python datorită capacității sale de a efectua calcule științifice și tehnice pe seturi de date mari. Este însoțită de module încorporate pentru optimizarea matricelor și algebră liniară. 

Limbajul de programare include toate funcțiile NumPy, dar le transformă în instrumente științifice prietenoase cu utilizatorul. Este adesea utilizat pentru manipularea imaginilor și oferă funcții de bază de prelucrare pentru funcții matematice de nivel înalt, neștiințifice. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale SciPy:

• Prietenos cu utilizatorul
• Vizualizarea și manipularea datelor
• Analiza științifică și tehnică
• Calculează seturi de date mari

6. Pandas

Una dintre bibliotecile open-source Python utilizate în principal în știința datelor și învățarea profundă este Pandas. Biblioteca oferă instrumente de manipulare și analiză a datelor, care sunt utilizate pentru analiza datelor. Biblioteca se bazează pe structurile sale de date puternice pentru manipularea tablourilor numerice și analiza seriei de timp. 

Biblioteca Pandas oferă o modalitate rapidă și eficientă de a gestiona și explora datele, oferind Serii și cadre de date, care reprezintă datele în mod eficient, dar și le manipulează în diferite moduri. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Pandas:

• Indexarea datelor
• Alinierea datelor
• Unirea/setarea datelor
• Manipularea și analiza datelor

7. Microsoft CNTK

O altă bibliotecă Python pentru aplicații de învățare profundă este Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), care a fost cunoscută anterior sub numele de Computational Network ToolKit. Biblioteca open-source de învățare profundă este utilizată pentru a implementa sarcini de învățare automată și învățare profundă distribuite. 

CNTK vă permite să combinați modele predictive, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN), rețelele neuronale deep feed-forward (DNN) și rețelele neuronale recurente (RNN), cu cadrul CNTK. Acest lucru permite implementarea eficientă a sarcinilor de învățare profundă de la capăt la capăt. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale CNTK: 

• Open-source
• Implementează sarcini de învățare profundă distribuite
• Combinați modele predictive cu cadrul CNTK
• Sarcini de învățare profundă de la capăt la capăt

8. Keras

Keras este o altă bibliotecă Python notabilă pentru sarcini de învățare profundă, care permite testarea rapidă a rețelelor neuronale profunde. Keras vă oferă instrumentele necesare pentru a construi modele, a vizualiza grafice și a analiza seturi de date. În plus, include seturi de date preetichetate care pot fi importate și încărcate direct. 

Biblioteca Keras este adesea preferată datorită faptului că este modulară, extensibilă și flexibilă. Acest lucru o face o opțiune prietenoasă cu utilizatorul pentru începători. De asemenea, poate integra obiective, straturi, optimizatori și funcții de activare. Keras funcționează în diverse medii și poate rula pe CPU și GPU. De asemenea, oferă una dintre cele mai largi game de tipuri de date. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Keras: 

• Dezvoltarea de straturi neuronale
• Pool de date
• Construirea de modele de învățare profundă și învățare automată
• Funcții de activare și cost

9. Theano

Aproape de sfârșitul listei noastre se află Theano, o bibliotecă Python de calcul numeric special dezvoltată pentru învățarea automată și biblioteci de învățare profundă. Cu acest instrument, veți obține o definiție eficientă, optimizare și evaluare a expresiilor matematice și a calculelor matriciale. Toate acestea permit Theano să fie utilizat pentru angajarea de tablouri dimensionale pentru a construi modele de învățare profundă. 

Theano este utilizat de mulți dezvoltatori și programatori de învățare profundă datorită faptului că este o bibliotecă foarte specializată. Poate fi utilizat cu un procesor grafic (GPU) în loc de un procesor central (CPU). 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Theano:

• Unelte de validare și testare încorporate
• Calcule matematice de înaltă performanță
• Evaluări rapide și stabile
• Calcule intensive de date

10. MXNet

Închidem lista noastră a celor 10 biblioteci Python pentru învățarea profundă cu MXNet, care este un cadru de învățare profundă open-source foarte escalabil. MXNet a fost proiectat pentru a antrena și a implementa rețele neuronale profunde și poate antrena modele extrem de rapid. 

MXNet suportă multe limbi de programare, cum ar fi Python, Julia, C, C++ și multe altele. Unul dintre cele mai bune aspecte ale MXNet este acela că oferă viteze de calcul incredibil de rapide și utilizare a resurselor pe GPU. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale MXNet:

• Foarte escalabil
• Open-source
• Antrenează și implementează rețele neuronale profunde
• Antrenează modele rapid
• Viteze de calcul rapide