Cele mai bune 10 biblioteci Python pentru învățarea automată și AI

Python a crescut în popularitate de-a lungul anilor pentru a deveni unul dintre cele mai populare limbaje de programare pentru sarcinile de învățare automată (ML) și inteligență artificială (AI). A înlocuit multe dintre limbile existente în industrie și este mai eficient în comparație cu aceste limbaje de programare obișnuite. Pe lângă toate acestea, comenzile sale asemănătoare englezei îl fac accesibil atât începătorilor, cât și experților. 

O altă caracteristică fundamentală a Python care atrage mulți dintre utilizatorii săi este colecția sa vastă de biblioteci open-source. Aceste biblioteci pot fi folosite 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 Machine Learning și AI?

Bibliotecile open-source ale Python nu sunt singura caracteristică care o face favorabilă pentru învățarea automată și sarcinile AI. Python este, de asemenea, extrem de versatil și flexibil, ceea ce înseamnă că poate fi folosit și alături de alte limbaje 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 acest lucru. Este, de asemenea, un limbaj de programare orientată pe obiecte (OOP), ceea ce îl face extrem de util pentru utilizarea și clasificarea eficientă a datelor. 

Un alt factor care face ca Python să fie favorabil, în special pentru începători, este comunitatea sa în creștere de utilizatori. Deoarece este unul dintre limbajele de programare cu cea mai rapidă creștere din lume, numărul dezvoltatorilor Python și al serviciilor de dezvoltare a explodat. Comunitatea Python crește odată cu limbajul, membrii activi care caută mereu să o folosească pentru a rezolva noile probleme în afaceri.

Acum că știți de ce Python este unul dintre limbajele de programare de top, iată cele mai bune 10 biblioteci Python pentru învățarea automată și AI: 

1. NumPy

NumPy este considerată pe scară largă drept cea mai bună bibliotecă Python pentru învățarea automată și AI. Este o bibliotecă numerică open-source care poate fi utilizată pentru a efectua diverse operații matematice pe diferite matrici. NumPy este considerată una dintre cele mai utilizate biblioteci științifice, motiv pentru care mulți cercetători se bazează pe el pentru a analiza datele. 

Matricele NumPy necesită mult mai puțină zonă de stocare decât alte liste Python și sunt mai rapide și mai convenabile de utilizat. Puteți manipula datele din matrice, le puteți transpune și le puteți remodela cu NumPy. Una peste alta, NumPy este o opțiune excelentă pentru a crește performanța modelelor de învățare automată fără a fi necesară o muncă prea complexă. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale NumPy: 

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

2. SciPy

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

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. 

SciPy este una dintre bibliotecile de bază Python datorită rolului său în analiza științifică și inginerie. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale SciPy:

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

3. Theano

O bibliotecă Python de calcul numeric, Theano a fost dezvoltată special pentru învățarea automată. Permite optimizarea, definirea și evaluarea expresiilor matematice și a calculelor matriceale. Acest lucru permite utilizarea rețelelor dimensionale pentru a construi modele de învățare profundă. 

Theano este o bibliotecă foarte specifică și este folosită în principal de dezvoltatorii și programatorii de învățare automată și de învățare profundă. Acceptă integrarea cu NumPy și poate fi utilizat cu o unitate de procesare grafică (GPU) în locul unei unități centrale de procesare (CPU), ceea ce are ca rezultat calcule mari de date de 140 de ori mai rapide. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Theano:

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

4. ursi panda

O altă bibliotecă Python de top de pe piață este Pandas, care este adesea folosită pentru învățarea automată. Acționează ca o bibliotecă de analiză a datelor care analizează și manipulează datele și le permite dezvoltatorilor să lucreze cu ușurință 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 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. 

5. TensorFlow

O altă bibliotecă Python gratuită și open-source, TensorFlow este specializată în programare diferențiabilă. Biblioteca constă dintr-o colecție de instrumente și resurse care le permite începătorilor și profesioniștilor să construiască modele DL și ML, precum și rețele neuronale.

TensorFlow constă dintr-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 ML și DL și puteți vizualiza direct modelele de învățare automată. 

Iată câteva dintre caracteristicile principale ale TensorFlow: 

• Arhitectură și cadru flexibile.
• Rulează pe o varietate de platforme de calcul. 
• Capabilitati de abstractizare
• Gestionează rețelele neuronale profunde. 

6. Keras

Keras este o bibliotecă Python open-source care vizează dezvoltarea și evaluarea rețelelor neuronale în cadrul modelelor de învățare automată și de învățare profundă. Este capabil să ruleze peste 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 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: 

• Pooling de date.
• Dezvoltarea straturilor neuronale.
• Construiește modele de învățare profundă și de 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 grafice de calcul care pot fi modificate în timp ce programul rulează. Este util în special pentru aplicațiile ML și DL, cum ar fi procesarea limbajului natural (NLP) și viziunea computerizată.

Unele dintre principalele puncte de vânzare 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 DL.
• Foarte flexibil. 

8. Scikit-Learn

Inițial, o extensie terță parte a bibliotecii SciPy, Scikit-learn este acum o bibliotecă Python autonomă pe Github. Este utilizat de companii mari, cum ar fi Spotify, și există multe beneficii în a-l folosi. În primul rând, este foarte util pentru algoritmii clasici de învățare automată, cum ar fi cei pentru detectarea spamului, recunoașterea imaginilor, realizarea de predicții și segmentarea clienților. 

Un alt dintre principalele puncte de vânzare ale Scikit-learn este că este ușor interoperabil cu alte instrumente SciPy stack. Scikit-learn are o interacțiune ușor de utilizat și consecventă, care vă facilitează 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.
• Alegerea modelului. 

9. matplotlib

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

Biblioteca Python vă ajută să înțelegeți datele înainte de a le muta la procesarea datelor și instruirea pentru sarcinile de învățare automată. Se bazează pe seturile de instrumente Python GUI pentru a produce diagrame și grafice cu API-uri orientate pe obiecte. De asemenea, oferă o interfață similară cu MATLAB, astfel încât un utilizator să poată îndeplini sarcini similare ca MATLAB. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Matplotlib:

• Creați parcele de calitate pentru publicații.
• Personalizați stilul vizual și aspectul.
• Exportați în diferite formate de fișiere.
• Cifre interactive care pot mări, panora și actualiza. 

10. Complot

Închiderea listei noastre cu cele mai bune 10 biblioteci Python pentru învățarea automată și AI este Plotly, care este o altă bibliotecă de vizualizare gratuită și open-source. Este foarte popular în rândul dezvoltatorilor datorită graficelor sale de înaltă calitate, imersive și gata de publicare. Unele dintre diagramele care sunt accesibile prin Plotly includ diagrame cu box, hărți termice și diagrame cu bule. 

Plotly este unul dintre cele mai bune instrumente de vizualizare a datelor de pe piață și este construit pe baza setului de instrumente de vizualizare D3.js, HTML și CSS. Scris în Python, folosește cadrul Django și poate ajuta la crearea de grafice interactive. Funcționează pe diferite instrumente de analiză și vizualizare a datelor și vă permite să importați cu ușurință date într-o diagramă. De asemenea, puteți utiliza Plotly pentru a crea slide-uri și tablouri de bord. 

Iată câteva dintre principalele caracteristici ale Plotly: 

• Diagrame și tablouri de bord.
• Motor de instantanee.
• Big data pentru Python.
• Importați cu ușurință datele în diagrame.