10 cele mai bune biblioteci Python pentru învățare profundă

Python a crescut constant pentru a deveni un limbaj de programare de top. Există multe motive pentru aceasta, inclusiv eficiența sa extrem de ridicată în comparație cu alte limbi principale. Include, de asemenea, comenzi și sintaxă asemănătoare englezei, ceea ce îl face o alegere de top pentru programatorii începători. 

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

Python și Deep Learning

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 AI actuale, cum ar fi mașinile cu conducere autonomă, 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 ușor de citit, îl face o potrivire perfectă pentru aplicațiile de deep learning. Sintaxa sa simplă permite, de asemenea, ca aplicațiile să fie dezvoltate mai rapid în comparație cu alte limbaje de programare. Un alt motiv major pentru utilizarea Python pentru învățarea profundă este că limbajul poate fi integrat cu alte sisteme codificate în diferite limbaje de programare. Acest lucru facilitează combinarea cu proiectele AI scrise în alte limbi. 

Să aruncăm o privire la cele mai bune 10 biblioteci Python pentru învățare profundă: 

1. TensorFlow

TensorFlow este considerată una dintre cele mai bune biblioteci Python pentru aplicații de învățare profundă. Dezvoltat de echipa Google Brain, oferă o gamă largă de instrumente flexibile, biblioteci și resurse comunitare. Începătorii și profesioniștii pot folosi 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 precum CPU și GPU. Acestea fiind spuse, funcționează cel mai bine atunci când este operat pe o unitate de procesare tensorală (TPU). Biblioteca Python este adesea folosită pentru a implementa învățarea prin consolidare 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 o varietate de platforme de calcul. 
• Capabilitati de abstractizare
• Gestionează rețelele neuronale profunde. 

2. pitorcă

O altă dintre cele mai populare biblioteci Python pentru învățarea profundă este Pytorch, care este o bibliotecă open-source creată de echipa de cercetare AI a Facebook în 2016. Numele bibliotecii este derivat din Torch, care este un cadru de învățare profundă scris în Lua. limbaj de programare. 

PyTorch vă permite să efectuați multe sarcini și este util în special pentru aplicațiile de deep learning precum NLP și viziunea pe computer. 

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

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale PyTorch:

• Distribuție statistică și operațiuni
• Control asupra seturilor de date
• Dezvoltarea modelelor de deep learning
• extrem de flexibil

3. NumPy

Una dintre celelalte biblioteci Python bine-cunoscute, NumPy poate fi utilizată fără probleme pentru procesarea matricelor și a matricelor multidimensionale mari. Se bazează pe un set mare de funcții matematice de nivel înalt, ceea ce îl face deosebit de util pentru calcule științifice fundamentale eficiente în învățarea profundă. 

Matricele NumPy necesită mult mai puțină zonă de stocare decât alte liste Python și sunt mai rapide și mai convenabile de utilizat. Datele pot fi manipulate în matrice, transpuse și remodelate cu biblioteca. NumPy este o opțiune excelentă pentru a crește performanța modelelor de învățare profundă fără a fi necesară o muncă prea complexă. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale NumPy: 

• Manipularea formei
• Obiect matrice N-dimensional de înaltă performanță
• Curățarea/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 autonomă pe Github. Scikit-Learn include DBSCAN, creșterea gradientului, mașini de suport vector și păduri aleatorii în cadrul metodelor de clasificare, regresie și grupare.  

Unul dintre cele mai mari aspecte ale Scikit-Learn este că este ușor interoperabil cu alte stive SciPy. De asemenea, este ușor de utilizat și consecvent, facilitând 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
• Selectarea modelului

5. SciPy

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

Limbajul de programare include toate funcțiile NumPy, dar le transformă în instrumente științifice ușor de utilizat. Este adesea folosit pentru manipularea imaginilor și oferă caracteristici de procesare de bază pentru funcții matematice de nivel înalt, neștiințifice. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale SciPy:

• Ușor de utilizat
• Vizualizarea și manipularea datelor
• Analiza științifică și tehnică
• Calculează seturi mari de date

6. ursi panda

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

Biblioteca Pandas oferă o modalitate rapidă și eficientă de a gestiona și explora datele, oferind Series și DataFrames, care reprezintă datele în mod eficient, manipulându-le și în moduri diferite. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici Pandas:

• Indexarea datelor
• Alinierea datelor
• Îmbinarea/unirea seturilor de date
• 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 ca Computational Network ToolKit. Biblioteca de învățare profundă cu sursă deschisă este folosită pentru a implementa sarcini distribuite de învățare profundă și învățare automată. 

CNTK vă permite să combinați modele predictive precum rețelele neuronale convoluționale (CNN), rețelele neuronale profunde (DNN) și rețelele neuronale recurente (RNN), cu cadrul CNTK. Acest lucru permite implementarea eficientă a sarcinilor de învățare profundă end-to-end. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale CNTK: 

• Open-source
• Implementați sarcini de deep learning distribuite
• Combinați modelele predictive cu cadrul CNTK
• Sarcini de învățare profundă end-to-end

8. Keras

Kears este încă o altă bibliotecă Python open-source notabilă, utilizată pentru sarcini de învățare profundă, permițând 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 și 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 îl face o opțiune ușor de utilizat pentru începători. De asemenea, se poate integra cu obiective, straturi, optimizatori și funcții de activare. Keras funcționează în diferite medii și poate rula pe procesoare și GPU-uri. De asemenea, oferă una dintre cele mai largi game de tipuri de date.

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Keras: 

• Dezvoltarea straturilor neuronale
• Pooling de date
• Construiește modele de învățare profundă și de învățare automată
• Funcții de activare și cost

9. Theano

Aproape de sfârșitul listei noastre se află Theano, o bibliotecă Python de calcul numeric dezvoltată special pentru învățarea automată și biblioteci profunde. Cu acest instrument, veți obține definirea, optimizarea și evaluarea eficientă a expresiilor matematice și a calculelor matriceale. Toate acestea permit ca Theano să fie utilizat pentru utilizarea matricelor dimensionale pentru a construi modele de învățare profundă. 

Theano este folosit de o mulțime de dezvoltatori și programatori de deep learning datorită faptului că este o bibliotecă foarte specifică. Poate fi folosit cu o unitate de procesare grafică (GPU) în loc de o unitate centrală de procesare (CPU).

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Theano:

• Instrumente de validare și testare unitară încorporate
• Calcule matematice de înaltă performanță
• Evaluări rapide și stabile
• Calcule intensive în date

10. MX Net

Închiderea listei noastre cu cele mai bune 10 biblioteci Python pentru învățarea profundă este MXNet, care este un cadru de învățare profundă open-source extrem de scalabil. MXNet a fost conceput pentru a antrena și a implementa rețele neuronale profunde și poate antrena modele extrem de rapid. 

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

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale MXNet:

• Foarte scalabil
• Open-source
• Antrenează și implementează rețele neuronale de deep learning
• Antrenează rapid modelele
• Viteze rapide de calcul