10 лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта

Популярность Python с годами выросла и стал одним из самых популярных языков программирования для задач машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). Он заменил многие существующие в отрасли языки и более эффективен по сравнению с этими основными языками программирования. Вдобавок ко всему, его команды, подобные английскому, делают его доступным как для новичков, так и для экспертов. 

Еще одна фундаментальная особенность Python, привлекающая многих пользователей, — обширная коллекция библиотек с открытым исходным кодом. Эти библиотеки могут использоваться программистами всех уровней опыта для задач, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом, наукой о данных, обработкой изображений и данных и многим другим. 

Почему Python для машинного обучения и ИИ?

Библиотеки Python с открытым исходным кодом — не единственная функция, которая делает его удобным для машинного обучения и задач ИИ. Python также очень универсален и гибок, что означает, что его также можно использовать вместе с другими языками программирования, когда это необходимо. Более того, он может работать практически на всех ОС и платформах, представленных на рынке. 

Внедрение глубоких нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения может занять очень много времени, но Python предлагает множество пакетов, которые сокращают это время. Это также язык объектно-ориентированного программирования (ООП), что делает его чрезвычайно полезным для эффективного использования и категоризации данных. 

Другим фактором, который делает Python привлекательным, особенно для начинающих, является растущее сообщество пользователей. Поскольку это один из самых быстрорастущих языков программирования в мире, число разработчиков и служб разработки Python резко возросло. Сообщество Python растет вместе с языком, и его активные участники всегда стремятся использовать его для решения новых проблем в бизнесе.

Теперь, когда вы знаете, почему Python является одним из лучших языков программирования, вот 10 лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта: 

1. NumPy

NumPy считается лучшей библиотекой Python для машинного обучения и искусственного интеллекта. Это числовая библиотека с открытым исходным кодом, которую можно использовать для выполнения различных математических операций с различными матрицами. NumPy считается одной из наиболее часто используемых научных библиотек, поэтому многие специалисты по данным полагаются на нее для анализа данных. 

Массивы NumPy требуют гораздо меньше места для хранения, чем другие списки Python, и они быстрее и удобнее в использовании. Вы можете манипулировать данными в матрице, транспонировать их и изменять их форму с помощью NumPy. В целом, NumPy — отличный вариант для повышения производительности моделей машинного обучения без необходимости выполнять слишком сложную работу. 

Вот некоторые из основных особенностей NumPy: 

• Высокопроизводительный объект N-мерного массива.
• Манипуляции с формой.
• Очистка/манипулирование данными.
• Статистические операции и линейная алгебра.

2. SciPy

SciPy — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, основанная на NumPy. Это особенно полезно для больших наборов данных, поскольку позволяет выполнять научные и технические вычисления. SciPy также поставляется со встроенными модулями для оптимизации массивов и линейной алгебры, как и NumPy. 

Язык программирования включает в себя все функции NumPy, но превращает их в удобные для пользователя научные инструменты. Он часто используется для обработки изображений и предоставляет базовые функции обработки высокоуровневых ненаучных математических функций. 

SciPy — одна из основополагающих библиотек Python благодаря ее роли в научном анализе и разработке. 

Вот некоторые из основных особенностей SciPy:

• Удобный.
• Визуализация данных и манипулирование ими.
• Научно-технический анализ. 
• Вычисляет большие наборы данных. 

3. Theano

Библиотека Python для числовых вычислений Theano была разработана специально для машинного обучения. Это позволяет оптимизировать, определять и вычислять математические выражения и вычисления матриц. Это позволяет использовать размерные массивы для построения моделей глубокого обучения. 

Theano — очень специфичная библиотека, и она в основном используется разработчиками и программистами машинного обучения и глубокого обучения. Он поддерживает интеграцию с NumPy и может использоваться с графическим процессором (GPU) вместо центрального процессора (CPU), что приводит к ускорению вычислений с интенсивным использованием данных в 140 раз. 

Вот некоторые из основных особенностей Theano:

• Встроенные инструменты проверки и модульного тестирования.
• Быстрые и стабильные оценки.
• Расчеты, требующие больших объемов данных.
• Высокопроизводительные математические вычисления.

4. Панды

Еще одна популярная библиотека Python на рынке — Pandas, которая часто используется для машинного обучения. Он действует как библиотека анализа данных, которая анализирует и обрабатывает данные, а также позволяет разработчикам легко работать со структурированными многомерными данными и концепциями временных рядов. 

Библиотека Pandas предлагает быстрый и эффективный способ управления и исследования данных, предоставляя ряды и кадры данных, которые эффективно представляют данные, а также манипулируют ими по-разному. 

Вот некоторые из основных особенностей Pandas:

• Индексация данных.
• Согласование данных
• Слияние/объединение наборов данных.
• Манипуляции и анализ данных. 

5. TensorFlow

Еще одна бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, TensorFlow, специализируется на дифференцируемом программировании. Библиотека состоит из набора инструментов и ресурсов, которые позволяют новичкам и профессионалам создавать модели DL и ML, а также нейронные сети.

TensorFlow состоит из гибкой архитектуры и инфраструктуры, что позволяет ему работать на различных вычислительных платформах, таких как ЦП и ГП. При этом лучше всего он работает с тензорным процессором (TPU). Библиотека Python часто используется для реализации обучения с подкреплением в моделях ML и DL, и вы можете напрямую визуализировать модели машинного обучения. 

Вот некоторые из основных особенностей TensorFlow: 

• Гибкая архитектура и фреймворк.
• Работает на различных вычислительных платформах. 
• Возможности абстракции
• Управляет глубокими нейронными сетями. 

6. Keras

Keras — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для разработки и оценки нейронных сетей в рамках моделей машинного обучения и глубокого обучения. Он может работать поверх Theano и Tensorflow, что означает, что он может обучать нейронные сети с небольшим количеством кода. 

Библиотека Keras часто предпочтительнее из-за ее модульности, расширяемости и гибкости. Это делает его удобным вариантом для начинающих. Он также может интегрироваться с целями, слоями, оптимизаторами и функциями активации. Keras работает в различных средах и может работать на процессорах и графических процессорах. Он также предлагает один из самых широких диапазонов типов данных.

Вот некоторые из основных особенностей Keras: 

• Объединение данных.
• Развитие нейронных слоев.
• Создает модели глубокого обучения и машинного обучения.
• Функции активации и стоимости. 

7. PyTorch

Еще одним вариантом библиотеки Python для машинного обучения с открытым исходным кодом является PyTorch, основанный на Torch, платформе языка программирования C. PyTorch — это библиотека обработки данных, которую можно интегрировать с другими библиотеками Python, такими как NumPy. Библиотека может создавать вычислительные графики, которые можно изменять во время работы программы. Это особенно полезно для приложений ML и DL, таких как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение.

Некоторые из основных преимуществ PyTorch включают высокую скорость выполнения, которой можно достичь даже при обработке тяжелых графиков. Это также гибкая библиотека, способная работать на упрощенных процессорах или процессорах и графических процессорах. PyTorch имеет мощные API-интерфейсы, которые позволяют расширять библиотеку, а также набор инструментов для естественного языка. 

Вот некоторые из основных особенностей PyTorch:

• Статистическое распределение и операции.
• Контроль над наборами данных.
• Разработка моделей DL.
• Очень гибкий. 

8. научное обучение

Первоначально являвшееся сторонним расширением библиотеки SciPy, Scikit-learn теперь является отдельной библиотекой Python на Github. Он используется крупными компаниями, такими как Spotify, и его использование дает много преимуществ. Во-первых, он очень полезен для классических алгоритмов машинного обучения, таких как обнаружение спама, распознавание изображений, прогнозирование и сегментация клиентов. 

Еще одним из основных преимуществ Scikit-learn является то, что он легко совместим с другими инструментами стека SciPy. Scikit-learn имеет удобное и последовательное взаимодействие, которое упрощает обмен данными и их использование. 

Вот некоторые из основных особенностей Scikit-learn:

• Классификация данных и моделирование.
• Сквозные алгоритмы машинного обучения.
• Предварительная обработка данных.
• Выбор модели. 

9. Матплотлиб

Matplotlib представляет собой единство NumPy и SciPy, и он был разработан, чтобы заменить необходимость использования проприетарного статистического языка MATLAB. Комплексная бесплатная библиотека с открытым исходным кодом используется для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python. 

Библиотека Python помогает понять данные, прежде чем переходить к их обработке и обучению задачам машинного обучения. Он использует наборы инструментов Python GUI для создания графиков и графиков с помощью объектно-ориентированных API. Он также предоставляет интерфейс, аналогичный MATLAB, поэтому пользователь может выполнять те же задачи, что и MATLAB. 

Вот некоторые из основных особенностей Matplotlib:

• Создание графиков качества публикации.
• Настройка визуального стиля и макета.
• Экспорт в различные форматы файлов.
• Интерактивные фигуры, которые можно масштабировать, панорамировать и обновлять. 

10. Plotly

Завершает наш список 10 лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта Plotly, еще одна бесплатная библиотека визуализации с открытым исходным кодом. Он очень популярен среди разработчиков благодаря высококачественным, захватывающим и готовым к публикации диаграммам. Некоторые из диаграмм, доступных через Plotly, включают ящичные диаграммы, тепловые карты и пузырьковые диаграммы. 

Plotly — один из лучших инструментов визуализации данных на рынке, он построен на основе набора инструментов визуализации D3.js, HTML и CSS. Написанный на Python, он использует платформу Django и может помочь в создании интерактивных графиков. Он работает с различными инструментами анализа и визуализации данных и позволяет легко импортировать данные в диаграмму. Вы также можете использовать Plotly для создания слайдов и информационных панелей. 

Вот некоторые из основных особенностей Plotly: 

• Диаграммы и информационные панели.
• Моментальный движок.
• Большие данные для Python.
• Легко импортируйте данные в диаграммы.