10 najlepších knižníc Python pre strojové učenie a AI

Python v priebehu rokov vzrástol na popularite a stal sa jedným z najpopulárnejších programovacích jazykov pre úlohy strojového učenia (ML) a umelej inteligencie (AI). Nahradil mnoho existujúcich jazykov v tomto odvetví a je efektívnejší v porovnaní s týmito bežnými programovacími jazykmi. Navyše, jeho príkazy v angličtine ho sprístupňujú začiatočníkom aj odborníkom. 

Ďalšou základnou črtou Pythonu, ktorá priťahuje mnohých jeho používateľov, je jeho rozsiahla zbierka open-source knižníc. Tieto knižnice môžu používať programátori všetkých úrovní skúseností na úlohy zahŕňajúce ML a AI, vedu o údajoch, manipuláciu s obrázkami a údajmi a oveľa viac. 

Prečo Python pre strojové učenie a AI?

Open-source knižnice Pythonu nie sú jedinou funkciou, vďaka ktorej je vhodný pre strojové učenie a úlohy AI. Python je tiež vysoko všestranný a flexibilný, čo znamená, že ho možno v prípade potreby použiť aj s inými programovacími jazykmi. Okrem toho môže fungovať na takmer všetkých operačných systémoch a platformách na trhu. 

Implementácia hlbokých neurónových sietí a algoritmov strojového učenia môže byť mimoriadne časovo náročná, ale Python ponúka veľa balíkov, ktoré to znižujú. Je to tiež objektovo orientovaný programovací jazyk (OOP), vďaka čomu je mimoriadne užitočný na efektívne využitie údajov a kategorizáciu. 

Ďalším faktorom, ktorý robí Python priaznivým, najmä pre začiatočníkov, je jeho rastúca komunita používateľov. Keďže ide o jeden z najrýchlejšie rastúcich programovacích jazykov na svete, počet vývojárov Pythonu a vývojových služieb explodoval. Spolu s jazykom rastie aj komunita Pythonu, pričom aktívni členovia sa ho vždy snažia využiť na riešenie nových problémov v podnikaní.

Teraz, keď už viete, prečo je Python jedným z najlepších programovacích jazykov, tu je 10 najlepších pythonových knižníc pre strojové učenie a AI: 

1. nemotorný

NumPy je všeobecne považovaná za najlepšiu knižnicu Pythonu pre strojové učenie a AI. Je to open-source numerická knižnica, ktorú možno použiť na vykonávanie rôznych matematických operácií na rôznych maticách. NumPy sa považuje za jednu z najpoužívanejších vedeckých knižníc, a preto sa na ňu pri analýze údajov spolieha veľa vedcov. 

Polia NumPy vyžadujú oveľa menej úložného priestoru ako iné zoznamy Pythonu a ich použitie je rýchlejšie a pohodlnejšie. S údajmi v matici môžete manipulovať, transponovať ich a pretvárať pomocou NumPy. Celkovo vzaté, NumPy je skvelou možnosťou na zvýšenie výkonu modelov strojového učenia bez toho, aby bola potrebná príliš komplikovaná práca. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií NumPy: 

• Vysoko výkonný objekt N-dimenzionálneho poľa.
• Manipulácia s tvarom.
• Čistenie/manipulácia s údajmi.
• Štatistické operácie a lineárna algebra.

2. SCIP

SciPy je bezplatná knižnica s otvoreným zdrojom, ktorá je založená na NumPy. Je to užitočné najmä pre veľké súbory údajov, pretože je schopné vykonávať vedecké a technické výpočty. SciPy tiež prichádza so vstavanými modulmi pre optimalizáciu poľa a lineárnu algebru, rovnako ako NumPy. 

Programovací jazyk obsahuje všetky funkcie NumPy, ale mení ich na užívateľsky prívetivé vedecké nástroje. Často sa používa na manipuláciu s obrázkami a poskytuje základné funkcie spracovania pre nevedecké matematické funkcie na vysokej úrovni. 

SciPy je jednou zo základných knižníc Pythonu vďaka svojej úlohe vo vedeckej analýze a inžinierstve. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií SciPy:

• Užívatelsky prívetivý.
• Vizualizácia a manipulácia s údajmi.
• Vedecká a technická analýza. 
• Vypočítava veľké súbory údajov. 

3. Theano

Knižnica Python na numerické výpočty Theano bola vyvinutá špeciálne pre strojové učenie. Umožňuje optimalizáciu, definíciu a vyhodnotenie matematických výrazov a maticových výpočtov. To umožňuje použitie rozmerových polí na zostavenie modelov hlbokého učenia. 

Theano je vysoko špecifická knižnica a väčšinou ju používajú vývojári a programátori strojového učenia a hlbokého učenia. Podporuje integráciu s NumPy a dá sa použiť s grafickou procesorovou jednotkou (GPU) namiesto centrálnej procesorovej jednotky (CPU), čo má za následok 140-krát rýchlejšie výpočty náročné na dáta. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Theano:

• Vstavané nástroje na overovanie a testovanie jednotiek.
• Rýchle a stabilné hodnotenia.
• Dátovo náročné výpočty.
• Vysokovýkonné matematické výpočty.

4. pandy

Ďalšou špičkovou knižnicou Pythonu na trhu je Pandas, ktorá sa často používa na strojové učenie. Funguje ako knižnica na analýzu údajov, ktorá analyzuje a manipuluje s údajmi, a umožňuje vývojárom jednoducho pracovať so štruktúrovanými multidimenzionálnymi údajmi a konceptmi časových radov. 

Knižnica Pandas ponúka rýchly a efektívny spôsob správy a skúmania údajov poskytovaním sérií a dátových rámov, ktoré efektívne reprezentujú dáta a zároveň s nimi rôznymi spôsobmi manipulujú. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Pandy:

• Indexovanie údajov.
• Zarovnanie údajov
• Zlučovanie/spájanie množín údajov.
• Manipulácia s údajmi a ich analýza. 

5. TensorFlow

Ďalšia bezplatná a open-source knižnica Python, TensorFlow, sa špecializuje na diferencovateľné programovanie. Knižnica pozostáva zo zbierky nástrojov a zdrojov, ktoré umožňujú začiatočníkom a profesionálom zostavovať modely DL a ML, ako aj neurónové siete.

TensorFlow pozostáva z architektúry a rámca, ktoré sú flexibilné, čo mu umožňuje bežať na rôznych výpočtových platformách, ako sú CPU a GPU. Vďaka tomu funguje najlepšie, keď je prevádzkovaný na jednotke na spracovanie tenzora (TPU). Knižnica Python sa často používa na implementáciu posilňovacieho učenia v modeloch ML a DL a modely strojového učenia môžete priamo vizualizovať. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií TensorFlow: 

• Flexibilná architektúra a rámec.
• Beží na rôznych výpočtových platformách. 
• Schopnosť abstrakcie
• Spravuje hlboké neurónové siete. 

6. KERAS

Keras je open-source Python knižnica zameraná na vývoj a hodnotenie neurónových sietí v rámci modelov strojového učenia a hlbokého učenia. Je schopný bežať nad Theano a Tensorflow, čo znamená, že dokáže trénovať neurónové siete s malým kódom. 

Knižnica Keras je často preferovaná, pretože je modulárna, rozšíriteľná a flexibilná. To z neho robí užívateľsky prívetivú možnosť pre začiatočníkov. Môže sa tiež integrovať s cieľmi, vrstvami, optimalizátormi a aktivačnými funkciami. Keras funguje v rôznych prostrediach a môže bežať na CPU a GPU. Ponúka tiež jeden z najširších rozsahov pre dátové typy.

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Keras: 

• zhromažďovanie údajov.
• Rozvíjanie nervových vrstiev.
• Vytvára modely hlbokého učenia a strojového učenia.
• Aktivačné a nákladové funkcie. 

7. PyTorch

Ďalšou možnosťou pre knižnicu Python pre strojové učenie s otvoreným zdrojovým kódom je PyTorch, ktorý je založený na Torch, rámci programovacieho jazyka C. PyTorch je dátová vedecká knižnica, ktorú možno integrovať s inými knižnicami Pythonu, ako je NumPy. Knižnica dokáže vytvárať výpočtové grafy, ktoré je možné meniť počas behu programu. Je to užitočné najmä pre aplikácie ML a DL, ako je spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) a počítačové videnie.

Medzi hlavné prednosti PyTorch patrí jeho vysoká rýchlosť vykonávania, ktorú dokáže dosiahnuť aj pri práci s ťažkými grafmi. Je to tiež flexibilná knižnica, ktorá je schopná pracovať na zjednodušených procesoroch alebo CPU a GPU. PyTorch má výkonné rozhrania API, ktoré vám umožňujú rozšíriť knižnicu, ako aj súpravu nástrojov pre prirodzený jazyk. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií PyTorch:

• Štatistické rozdelenie a operácie.
• Kontrola nad súbormi údajov.
• Vývoj DL modelov.
• Vysoko flexibilné. 

8. Scikit-uč sa

Pôvodne rozšírenie knižnice SciPy od tretej strany, Scikit-learn je teraz samostatná knižnica Python na Githube. Používajú ho veľké spoločnosti ako Spotify a jeho používanie má veľa výhod. Po prvé, je to veľmi užitočné pre klasické algoritmy strojového učenia, ako sú tie na detekciu spamu, rozpoznávanie obrázkov, tvorbu predpovedí a segmentáciu zákazníkov. 

Ďalším z hlavných predajných bodov Scikit-learn je, že je ľahko interoperabilný s inými nástrojmi SciPy stack. Scikit-learn má užívateľsky príjemnú a konzistentnú interakciu, ktorá vám uľahčuje zdieľanie a používanie údajov. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Scikit-learn:

• Klasifikácia a modelovanie údajov.
• End-to-end algoritmy strojového učenia.
• Predspracovanie údajov.
• Výber modelu. 

9. matplotlib

Matplotlib je jednota NumPy a SciPy a bol navrhnutý tak, aby nahradil potrebu používať proprietárny štatistický jazyk MATLAB. Komplexná, bezplatná a open source knižnica sa používa na vytváranie statických, animovaných a interaktívnych vizualizácií v Pythone. 

Knižnica Python vám pomôže porozumieť údajom pred ich presunom na spracovanie údajov a školenie pre úlohy strojového učenia. Pri vytváraní grafov a grafov s objektovo orientovanými rozhraniami API sa spolieha na súpravy nástrojov Python GUI. Poskytuje tiež rozhranie podobné MATLABu, takže používateľ môže vykonávať podobné úlohy ako MATLAB. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Matplotlib:

• Vytvárajte grafy v kvalite publikácie.
• Prispôsobte si vizuálny štýl a rozloženie.
• Export do rôznych formátov súborov.
• Interaktívne figúrky, ktoré môžu približovať, posúvať a aktualizovať. 

10. Sprisahanecky

Náš zoznam 10 najlepších knižníc Pythonu pre strojové učenie a AI uzatvárame s názvom Plotly, čo je ďalšia bezplatná a open source vizualizačná knižnica. Je veľmi populárny medzi vývojármi vďaka svojim vysoko kvalitným, pohlcujúcim grafom pripraveným na publikáciu. Niektoré z grafov, ktoré sú dostupné cez Plotly, zahŕňajú boxplots, heatmapy a bublinové grafy. 

Plotly je jedným z najlepších nástrojov na vizualizáciu údajov na trhu a je postavený na súprave nástrojov na vizualizáciu D3.js, HTML a CSS. Je napísaný v Pythone, používa rámec Django a môže pomôcť vytvárať interaktívne grafy. Funguje na rôznych nástrojoch na analýzu a vizualizáciu údajov a umožňuje vám jednoducho importovať údaje do grafu. Plotly môžete použiť aj na vytvorenie panelov snímok a panelov. 

Tu sú niektoré z hlavných funkcií Plotly: 

• Grafy a informačné panely.
• Snapshot engine.
• Veľké dáta pre Python.
• Ľahko importujte údaje do grafov.