10 Лучших Библиотек Python для Машинного Обучения и ИИ

Python стал одним из самых популярных языков программирования для задач машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (ИИ) за последние годы. Он заменил многие существующие языки в отрасли и более эффективен по сравнению с этими основными языками программирования. Кроме того, его команды, похожие на английский, делают его доступным для начинающих и экспертов.

Другой фундаментальной особенностью Python, которая привлекает многих его пользователей, является его обширная коллекция открытых библиотек. Эти библиотеки могут быть использованы программистами всех уровней опыта для задач, связанных с ML и ИИ, наукой о данных, манипуляцией изображениями и данными и многим другим.

Почему Python для Машинного Обучения и ИИ?

Открытые библиотеки Python не являются единственной особенностью, которая делает его благоприятным для задач машинного обучения и ИИ. 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非常耗ительной, но Python предлагает многие пакеты, которые сокращают это время. Это также объектно-ориентированный язык программирования, что делает его非常 полезным для эффективного использования и категоризации данных.

Другим фактором, который делает Python благоприятным, особенно для начинающих, является его растущее сообщество пользователей. Поскольку это один из самых быстрорастущих языков программирования в мире, количество разработчиков Python и услуг разработки взорвалось. Сообщество Python растет вместе с языком, и 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 ИИ:

1. NumPy

NumPy широко признан лучшей библиотекой Python для машинного обучения и ИИ. Это открытая числовая библиотека, которая может быть использована для выполнения различных математических операций над разными матрицами. NumPy считается одной из наиболее используемых научных библиотек, поэтому многие ученые-исследователи 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 форму с помощью NumPy. Всего лишь, NumPy является отличным вариантом для повышения производительности моделей машинного обучения без слишком сложной работы.

Вот некоторые из основных функций NumPy:

• Высокопроизводительный объект многомерного массива.
• Манипуляция формой.
• Очистка/манипуляция данными.
• Статистические операции и линейная алгебра.

2. SciPy

SciPy – это бесплатная открытая библиотека, основанная на NumPy. Она особенно полезна для больших наборов данных, способная 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 превращает их в удобные научные инструменты. Он часто используется для манипуляции изображениями и предоставляет базовые функции обработки для высокоуровневых, не научных математических функций.

SciPy является одной из фундаментальных библиотек Python благодаря своей роли в научном анализе и инженерии.

Вот некоторые из основных функций SciPy:

• Удобный интерфейс.
• Визуализация и манипуляция данными.
• Научный и технический анализ.
• Вычисления больших наборов данных.

3. Theano

Числовая вычислительная библиотека 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 – это высокоспециализированная 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 функций Theano:

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

4. Pandas

Другой лучший библиотекой Python на рынке является Pandas, который часто используется для машинного обучения. Он действует как библиотека анализа данных, анализируя и манипулируя данными, и позволяет разработчикам легко работать с 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 различными способами.

Вот некоторые из основных функций Pandas:

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

5. TensorFlow

Другой бесплатной и открытой библиотекой Python является 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框架, которые гибки, позволяя ему работать на различных вычислительных платформах, таких как CPU и GPU. С учетом этого, 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直接 визуализировать модели машинного обучения.

Вот некоторые из основных функций TensorFlow:

• Гибкая архитектура и框架.
• Работает на различных вычислительных платформах.
• Абстрактные возможности.
• Управляет глубокими нейронными сетями.

6. Keras

Keras – это открытая библиотека Python, направленная на разработку и оценку нейронных сетей в рамках машинного обучения и глубокого обучения. Она способна работать поверх Theano и TensorFlow, что означает, что она может обучать нейронные сети с небольшим количеством кода.

Библиотека Keras часто предпочитается благодаря ее 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 функций Keras:

• Пуллинг данных.
• Разработка нейронных слоев.
• Строит модели глубокого обучения и машинного обучения.
• Функции активации и 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 обработке тяжелых графов. Это также гибкая библиотека, способная работать на упрощенных процессорах или CPU и GPU. PyTorch имеет мощные API, которые позволяют вам расширять библиотеку, а также набор инструментов для естественного языка.

Вот некоторые из основных функций PyTorch:

• Статистическое распределение и операции.
• Контроль над наборами данных.
• Разработка моделей глубокого обучения.
• Высокая гибкость.

8. Scikit-Learn

Изначально как 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.

Другим 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 его легко делиться и использовать данные.

Вот некоторые из основных функций Scikit-learn:

• Классификация и моделирование данных.
• Алгоритмы машинного обучения от начала до конца.
• Предварительная обработка данных.
• Выбор модели.

9. Matplotlib

Matplotlib – это объединение NumPy и SciPy, и она была разработана для замены необходимости использования проприетарного языка статистики MATLAB. Всесторонняя, 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 функций Matplotlib:

• Создание публикационных качественных графиков.
• Настройка стиля и макета визуализации.
• 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 ИИ, Plotly – это еще одна бесплатная и открытая библиотека визуализации. Она очень популярна среди разработчиков благодаря ее высококачественным, иммерсивным и публикационным графикам. Некоторые из графиков, доступных через Plotly, включают boxplots, тепловые карты и bubble-графики.

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

Вот некоторые из основных функций Plotly:

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