10 Лучших Библиотек Python для Машинного Обучения и Искусственного Интеллекта

Python стал одним из самых популярных языков программирования для задач машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). Он заменил многие существующие языки в отрасли и более эффективен по сравнению с этими популярными языками программирования. Кроме того, его англоязычные команды делают его доступным как для начинающих, так и для опытных специалистов.

Еще одной фундаментальной особенностью Python, которая привлекает многих пользователей, является его обширная коллекция библиотек с открытым исходным кодом. Эти библиотеки могут быть использованы программистами всех уровней для задач, связанных с ML и AI, наукой о данных, манипуляцией изображениями и данными и многим другим.

Почему Python для Машинного Обучения и AI?

Библиотеки Python с открытым исходным кодом не являются единственной особенностью, которая делает его привлекательным для задач машинного обучения и AI. Python также очень универсален и гибок, что означает, что он также может быть использован вместе с другими языками программирования при необходимости. Кроме того, он может работать几乎 на всех операционных системах и платформах на рынке.

Реализация глубоких нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения может быть очень трудоемкой, но Python предлагает многие пакеты, которые сокращают это время. Это также объектно-ориентированный язык программирования (ООП), который делает его очень полезным для эффективного использования данных и категоризации.

Еще одним фактором, который делает Python привлекательным, особенно для начинающих, является его растущее сообщество пользователей. Поскольку это один из самых быстро растущих языков программирования в мире, количество разработчиков Python и услуг разработки взорвалось. Сообщество Python растет вместе с языком, и активные члены всегда ищут возможности 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 AI:

1. NumPy

NumPy широко признан лучшей библиотекой Python для машинного обучения и AI. Это библиотека числовых вычислений с открытым исходным кодом, которая может быть использована для выполнения различных математических операций над матрицами. NumPy считается одной из наиболее часто используемых научных библиотек, поэтому многие специалисты по данным полагаются на него 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 размеры с помощью NumPy. Всего NumPy – отличный вариант для увеличения производительности моделей машинного обучения без слишком сложной работы.

Вот некоторые из основных особенностей NumPy:

• Высокопроизводительный многомерный массивовый объект.
• Манипуляция формой.
• Очистка/манипуляция данными.
• Статистические операции и линейная алгебра.

2. SciPy

SciPy – это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, основанная на NumPy. Она особенно полезна для больших наборов данных, способна выполнять научные и технические вычисления. SciPy также поставляется с встроенными модулями для оптимизации массивов и линейной алгебры, как и NumPy.

Язык программирования включает все функции NumPy, но представляет их в виде удобных для пользователя научных инструментов. Он часто используется для манипуляции изображениями и предоставляет базовые функции обработки для высокоуровневых, не научных математических функций.

SciPy – одна из фундаментальных библиотек Python благодаря своей роли в научном анализе и инженерии.

Вот некоторые из основных особенностей SciPy:

• Удобный для пользователя.
• Визуализация и манипуляция данными.
• Научный и технический анализ.
• Вычисляет большие наборы данных.

3. Theano

Числовая библиотека вычислений Python, Theano была разработана специально для машинного обучения. Она позволяет оптимизировать, определять и оценивать математические выражения и матричные вычисления. Это позволяет использовать многомерные массивы для построения глубоких моделей обучения.

Theano – очень специфическая библиотека, и она в основном используется разработчиками и программистами машинного обучения и глубокого обучения. Она поддерживает интеграцию с NumPy и может быть использована с графическим процессором (GPU) вместо центрального процессора (CPU), что приводит к вычислениям, интенсивным для данных, в 140 раз быстрее.

Вот некоторые из основных особенностей Theano:

• Встроенные инструменты проверки и модульные тесты.
• Быстрые и стабильные оценки.
• Вычисления, интенсивные для данных.
• Высокопроизводительные математические вычисления.

4. Pandas

Еще одна лучшая библиотека Python на рынке – Pandas, которая часто используется для машинного обучения. Она действует как библиотека анализа данных, которая анализирует и манипулирует данными, и позволяет разработчикам легко работать со структурированными многомерными данными и концепциями временных рядов.

Библиотека Pandas предлагает быстрый и эффективный способ управления и исследования данных, предоставляя Series и DataFrames, которые представляют данные эффективно, а также манипулируют ими разными способами.

Вот некоторые из основных особенностей Pandas:

• Индексация данных.
• Выравнивание данных
• Объединение/соединение наборов данных.
• Манипуляция и анализ данных.

5. TensorFlow

Еще одна бесплатная и открытая библиотека Python – TensorFlow, которая специализируется на дифференцируемом программировании. Библиотека состоит из коллекции инструментов и ресурсов, которые позволяют начинающим и профессионалам строить модели DL и ML, а также нейронные сети.

TensorFlow состоит из архитектуры и фреймворка, которые гибки, что позволяет ему работать на различных вычислительных платформах, таких как CPU и GPU. С другой стороны, он работает лучше всего, когда работает на tensor-процессоре (TPU). Библиотека Python часто используется для реализации обучения с подкреплением в моделях ML и DL, и вы можете trực tiếp 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, направленная на разработку и оценку нейронных сетей в рамках моделей машинного обучения и глубокого обучения. Она способна работать поверх Theano и TensorFlow, что означает, что она может обучать нейронные сети с минимальным кодом.

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

Вот некоторые из основных особенностей Keras:

• Пуллинг данных.
• Разработка нейронных слоев.
• Строит модели глубокого обучения и машинного обучения.
• Активация и функции затрат.

7. PyTorch

Еще один вариант открытой библиотеки машинного обучения Python – PyTorch, которая основана на Torch, фреймворке языка программирования C. PyTorch – это библиотека науки о данных, которая может быть интегрирована с другими библиотеками Python, такими как NumPy. Библиотека может создавать вычислительные графы, которые могут быть изменены во время выполнения программы. Она особенно полезна для приложений ML и DL, таких как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение.

Некоторые из основных преимуществ PyTorch включают его высокую скорость выполнения, которую он может достичь даже при работе с тяжелыми графами. Это также гибкая библиотека, способная работать на упрощенных процессорах или CPU и GPU. PyTorch имеет мощные API, которые позволяют вам расширить библиотеку, а также инструментарий естественного языка.

Вот некоторые из основных особенностей PyTorch:

• Распределение статистики и операций.
• Контроль над наборами данных.
• Разработка моделей DL.
• Высокая гибкость.

8. Scikit-Learn

Первоначально третья сторона расширения библиотеки SciPy, Scikit-learn теперь является самостоятельной библиотекой Python на Github. Она используется крупными компаниями, такими как Spotify, и существует много преимуществ ее использования. Например, она очень полезна 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 она легко взаимодействует с другими инструментами стека SciPy. Scikit-learn имеет удобный и последовательный интерфейс, который делает ее легко использовать и делиться данными.

Вот некоторые из основных особенностей Scikit-learn:

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

9. Matplotlib

Matplotlib – это единство NumPy и SciPy, и она была разработана для замены необходимости использования проприетарного статистического языка MATLAB. Комплексная, бесплатная и открытая библиотека используется для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python.

Библиотека Python помогает понять данные, прежде чем передать их на обработку и обучение для задач машинного обучения. Она полагается на инструменты GUI Python для создания графиков и диаграмм с объектно-ориентированными API. Она также предоставляет интерфейс, подобный MATLAB, поэтому пользователь может выполнять аналогичные задачи, как и в MATLAB.

Вот некоторые из основных особенностей Matplotlib:

• Создание публикационных качественных графиков.
• Настройка визуального стиля и макета.
• Экспорт в различные форматы файлов.
• Интерактивные фигуры, которые можно масштабировать, перемещать и обновлять.

10. Plotly

Закрывая наш список 10 лучших библиотек Python для машинного обучения и AI, Plotly – это еще одна бесплатная и открытая библиотека визуализации. Она очень популярна среди разработчиков благодаря своим высококачественным, иммерсивным и публикационным графикам. Некоторые из графиков, доступных через Plotly, включают boxplots, heatmaps и bubble charts.

Plotly – одна из лучших инструментов визуализации данных на рынке, и она построена на основе инструментария визуализации D3.js, HTML и CSS. Написанная на Python, она использует фреймворк Django и может помочь создать интерактивные графики. Она работает на различных инструментах анализа и визуализации данных и позволяет вам легко импортировать данные в график. Вы также можете использовать Plotly для создания слайд-шоу и панелей управления.

Вот некоторые из основных особенностей Plotly:

• Графики и панели управления.
• Двигатель моментальных снимков.
• Большие данные для Python.
• Легко импортируйте данные в графики.