Cele 10 biblioteci Python pentru învățarea automată și inteligența artificială

Python a crescut în popularitate de-a lungul anilor, devenind una dintre cele mai populare limbi de programare pentru sarcinile de învățare automată (ML) și inteligență artificială (AI). A înlocuit multe dintre limbajele existente în industrie și este mai eficientă în comparație cu aceste limbi de programare mainstream. În plus, comenzile sale asemănătoare cu cele din limba engleză îl fac accesibil atât pentru începători, cât și pentru experți.

O altă trăsătură fundamentală a Python care atrage mulți dintre utilizatorii săi este vasta sa colecție de biblioteci open-source. Aceste biblioteci pot fi utilizate de programatori de toate nivelurile de experiență pentru sarcini care implică ML și AI, știința datelor, manipularea imaginilor și a datelor și multe altele.

De ce Python pentru învățarea automată și inteligența artificială?

Bibliotecile open-source ale Python nu sunt singura trăsătură care îl face favorabil pentru sarcinile de învățare automată și inteligență artificială. Python este, de asemenea, foarte versatil și flexibil, ceea ce înseamnă că poate fi utilizat alături de alte limbi de programare atunci când este necesar. Mai mult, poate funcționa pe aproape toate sistemele de operare și platformele de pe piață.

Implementarea rețelelor neuronale profunde și a algoritmilor de învățare automată poate fi extrem de consumatoare de timp, dar Python oferă multe pachete care reduc timpul necesar. De asemenea, este o limbă de programare orientată pe obiecte (OOP), ceea ce o face extrem de utilă pentru utilizarea eficientă a datelor și categorizarea lor.

Un alt factor care face Python favorabil, în special pentru începători, este comunitatea sa în creștere de utilizatori. Deoarece este una dintre cele mai rapide limbi de programare în lume, numărul de dezvoltatori și servicii de dezvoltare Python a explodat. Comunitatea Python crește alături de limbaj, cu membri activi care sunt întotdeauna dispuși să îl utilizeze pentru a aborda noi probleme în afaceri.

Acum că știți de ce Python este una dintre cele mai bune limbi de programare, iată cele 10 biblioteci Python pentru învățarea automată și inteligența artificială:

1. NumPy

NumPy este considerat în general ca fiind cea mai bună bibliotecă Python pentru învățarea automată și inteligența artificială. Este o bibliotecă numerică open-source care poate fi utilizată pentru a efectua diverse operații matematice pe matrice diferite. NumPy este considerată una dintre cele mai utilizate biblioteci științifice, ceea ce face ca mulți oameni de știință din domeniul datelor să se bazeze pe ea pentru a analiza datele.

Matricele NumPy necesită o zonă de stocare mult mai mică decât listele Python și sunt mai rapide și mai convenabile de utilizat. Puteți manipula datele din matrice, transpune și reface cu NumPy. În general, NumPy este o opțiune excelentă pentru a crește performanța modelelor de învățare automată fără a necesita prea multă muncă complexă.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale NumPy:

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

2. SciPy

SciPy este o bibliotecă gratuită și open-source care se bazează pe NumPy. Este deosebit de utilă pentru seturi mari de date, putând efectua calcule științifice și tehnice. SciPy vine și cu module încorporate pentru optimizarea matricelor și algebră liniară, la fel ca NumPy.

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 neștiințifice de nivel înalt.

SciPy este una dintre bibliotecile fundamentale Python, datorită rolului său în analiza științifică și inginerie.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale SciPy:

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

3. Theano

O bibliotecă numerică Python, Theano a fost dezvoltată în mod special pentru învățarea automată. Permite optimizarea, definirea și evaluarea expresiilor matematice și a calculelor matriciale. Acest lucru permite utilizarea matricelor dimensionale pentru a construi modele de învățare profundă.

Theano este o bibliotecă foarte specializată și este utilizată în principal de dezvoltatori și programatori de învățare automată și învățare profundă. Suportă integrarea cu NumPy și poate fi utilizată cu un procesor grafic (GPU) în loc de un procesor central (CPU), ceea ce duce la calcule intensive de date de 140 de ori mai rapide.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Theano:

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

4. Pandas

O altă bibliotecă Python de top este Pandas, care este adesea utilizată pentru învățarea automată. Acționează ca o bibliotecă de analiză a datelor care analizează și manipulează datele, permițând dezvoltatorilor să lucreze ușor cu date multidimensionale structurate și concepte de serie 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.

5. TensorFlow

O altă bibliotecă Python gratuită și open-source, TensorFlow se specializează în programarea diferențială. Biblioteca constă într-o colecție de unelte și resurse care permit începătorilor și profesioniștilor să construiască modele de învățare profundă și învățare automată, precum și rețele neuronale.

TensorFlow constă într-o arhitectură și un cadru flexibile, care permit 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 automată și 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.

6. Keras

Keras este o bibliotecă Python open-source destinată dezvoltării și evaluării rețelelor neuronale în cadrul învățării automate și învățării profunde. Este capabilă să ruleze pe Theano și TensorFlow, ceea ce înseamnă că poate antrena rețele neuronale cu puțin cod.

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 rule pe CPU și GPU. De asemenea, oferă una dintre cele mai largi game de tipuri de date.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Keras:

• Pool de date.
• Dezvoltarea straturilor neuronale.
• Construirea modelelor de învățare profundă și învățare automată.
• Funcții de activare și cost.

7. PyTorch

O altă opțiune pentru o bibliotecă Python de învățare automată open-source este PyTorch, care se bazează pe Torch, un cadru de limbaj de programare C. PyTorch este o bibliotecă de știință a datelor care poate fi integrată cu alte biblioteci Python, cum ar fi NumPy. Biblioteca poate crea grafuri computaționale care pot fi modificate în timpul rulării programului. Este deosebit de utilă pentru aplicații de învățare automată și învățare profundă, cum ar fi procesarea limbajului natural și viziunea computerizată.

Printre principalele avantaje ale PyTorch se numără viteza 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 limbajul natural.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale PyTorch:

• Distribuție statistică și operații.
• Controlul asupra seturilor de date.
• Dezvoltarea modelelor de învățare profundă.
• Foarte flexibil.

8. Scikit-Learn

Inițial o extensie terță pentru biblioteca SciPy, Scikit-learn este acum o bibliotecă Python independentă pe Github. Este utilizată de companii mari, cum ar fi Spotify, și există multe avantaje în utilizarea sa. Printre altele, este deosebit de utilă pentru algoritmii clasici de învățare automată, cum ar fi cei pentru detectarea spamului, recunoașterea imaginilor, predicțiile și segmentarea clienților.

Un alt avantaj major al Scikit-learn este că este ușor de utilizat împreună cu alte unelte din stiva SciPy. Scikit-learn are o interacțiune consistentă și prietenoasă cu utilizatorul, ceea ce face ușor să partajați și să utilizați date.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Scikit-learn:

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

9. Matplotlib

Matplotlib este o unitate a NumPy și SciPy, și a fost proiectată pentru a înlocui nevoia de a utiliza limbajul statistic MATLAB proprietar. Biblioteca cuprinzătoare, gratuită și open-source este utilizată pentru a crea visualizări statice, animate și interactive în Python.

Biblioteca Python ajută la înțelegerea datelor înainte de a le transfera în procesarea și antrenarea pentru sarcinile de învățare automată. Se bazează pe kiturile de instrumente GUI ale Python pentru a produce grafice și diagrame cu API-uri orientate pe obiecte. De asemenea, oferă o interfață similară cu MATLAB, astfel încât un utilizator poate efectua sarcini similare cu cele din MATLAB.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Matplotlib:

• Creează grafice de calitate publică.
• Personalizează stilul și layout-ul vizual.
• Exportă în diverse formate de fișiere.
• Figuri interactive care pot fi mărite, micșorate și actualizate.

10. Plotly

Închidem lista noastră cu cele 10 biblioteci Python pentru învățarea automată și inteligența artificială cu Plotly, care este o altă bibliotecă de visualizare gratuită și open-source. Este foarte populară printre dezvoltatori datorită graficelor și diagramelor de înaltă calitate, imersive și gata de publicare. Printre graficele accesibile prin Plotly se numără diagrama boxplot, harta căldurii și diagrama cu bule.

Plotly este una dintre cele mai bune unelte de visualizare a datelor de pe piață și este construită pe baza kitului de visualizare D3.js, HTML și CSS. Scrisă în Python, utilizează framework-ul Django și poate ajuta la crearea de grafice interactive. Funcționează pe diverse unelte de analiză și visualizare a datelor și permite importul ușor de date într-un grafic. De asemenea, puteți utiliza Plotly pentru a crea prezentări și tablouri de bord.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Plotly:

• Grafice și tablouri de bord.
• Motor de captură.
• Date mari pentru Python.
• Importă ușor date în grafice.