10 Perpustakaan Python pangalusna pikeun Mesin Learning & AI

Python parantos ningkat popularitasna salami mangtaun-taun janten salah sahiji basa pamrograman anu paling populér pikeun tugas pembelajaran mesin (ML) sareng intelijen buatan (AI). Éta parantos ngagentos seueur basa anu aya di industri, sareng éta langkung éfisién upami dibandingkeun sareng basa pamrograman mainstream ieu. Salian ti éta, paréntahna sapertos Inggris ngajantenkeun tiasa diaksés ku pamula sareng para ahli. 

Fitur dasar séjén Python anu narik seueur pangguna nyaéta koleksi perpustakaan open-source anu ageung. Perpustakaan ieu tiasa dianggo ku programer sadaya tingkat pangalaman pikeun tugas anu ngalibetkeun ML sareng AI, élmu data, manipulasi gambar sareng data, sareng seueur deui. 

Naha Python pikeun Pembelajaran Mesin sareng AI?

Perpustakaan open-source Python sanes hiji-hijina fitur anu ngajantenkeun éta nguntungkeun pikeun diajar mesin sareng tugas AI. Python ogé serbaguna sareng fleksibel, hartosna éta ogé tiasa dianggo sareng basa pamrograman sanés upami diperyogikeun. Malah salajengna, éta tiasa beroperasi dina ampir sadaya OS sareng platform di pasar. 

Nerapkeun jaringan saraf jero sareng algoritma pembelajaran mesin tiasa nyéépkeun waktos, tapi Python nawiskeun seueur bungkusan anu ngirangan ieu. Éta ogé mangrupikeun basa pemrograman berorientasi obyék (OOP), anu ngajantenkeun éta mangpaat pisan pikeun pamakean data sareng kategorisasi anu efisien. 

Faktor séjén anu ngajadikeun Python nguntungkeun, khususna pikeun pamula, nyaéta komunitas pangguna anu ngembang. Kusabab éta mangrupikeun salah sahiji basa pamrograman anu paling gancang ngembang di dunya, jumlah pamekar Python sareng jasa pamekaran parantos ngabeledug. Komunitas Python tumuwuh barengan basa, kalayan anggota aktip salawasna pilari ngagunakeun eta pikeun tackle masalah anyar dina bisnis.

Ayeuna anjeun terang kunaon Python mangrupikeun salah sahiji basa pamrograman anu paling luhur, ieu mangrupikeun 10 perpustakaan python pangsaéna pikeun diajar mesin sareng AI: 

1. Numpy

NumPy sacara lega dianggap salaku perpustakaan Python pangsaéna pikeun diajar mesin sareng AI. Ieu mangrupikeun perpustakaan numerik open-source anu tiasa dianggo pikeun ngalakukeun rupa-rupa operasi matematik dina matriks anu béda. NumPy dianggap salah sahiji perpustakaan ilmiah panglobana dipaké, naha loba data élmuwan ngandelkeun kana analisa data. 

Asép Sunandar Sunarya NumPy merlukeun aréa gudang jauh kirang ti béréndélan Python séjén, sarta aranjeunna gancang sarta leuwih merenah pamakéan a. Anjeun tiasa ngamanipulasi data dina matrix, transpose eta, sarta reshape eta kalawan NumPy. Sadayana, NumPy mangrupikeun pilihan anu saé pikeun ningkatkeun kinerja modél pembelajaran mesin tanpa peryogi seueur padamelan anu rumit. 

Ieu sababaraha fitur utama NumPy: 

• Obyék Asép Sunandar Sunarya N-diménsi-kinerja luhur.
• Manipulasi bentuk.
• Ngabersihan / manipulasi data.
• Operasi statistik sareng aljabar linier.

2. SciPy

SciPy mangrupikeun perpustakaan open-source gratis anu dumasar kana NumPy. Ieu hususna kapaké pikeun sakumpulan data anu ageung, tiasa ngalaksanakeun komputasi ilmiah sareng téknis. SciPy ogé hadir sareng modul anu dipasang pikeun optimasi array sareng aljabar linier, sapertos NumPy. 

Basa pamrograman kalebet sadaya pungsi NumPy, tapi janten alat ilmiah anu ramah-pamaké. Hal ieu mindeng dipaké pikeun manipulasi gambar jeung nyadiakeun fitur processing dasar pikeun tingkat luhur, fungsi matematik non-ilmiah. 

SciPy mangrupikeun salah sahiji perpustakaan Python dasar berkat peranna dina analisis ilmiah sareng rékayasa. 

Ieu sababaraha fitur utama SciPy:

• Gampang dianggo.
• Visualisasi data sareng manipulasi.
• Analisis ilmiah sareng téknis. 
• Ngitung set data ageung. 

3. Theano

Perpustakaan Python komputasi numerik, Theano dikembangkeun khusus pikeun pembelajaran mesin. Éta ngamungkinkeun optimasi, definisi, sareng evaluasi ekspresi matematik sareng itungan matriks. Hal ieu ngamungkinkeun pikeun pagawean arrays dimensi ngawangun model learning jero. 

Theano mangrupikeun perpustakaan anu khusus pisan, sareng biasana dianggo ku mesin diajar sareng pamekar sareng programer diajar jero. Éta ngadukung integrasi sareng NumPy sareng tiasa dianggo sareng unit pamrosesan grafis (GPU) dina unit pamrosesan sentral (CPU), anu nyababkeun komputasi intensif data 140 kali langkung gancang. 

Ieu sababaraha fitur utama Theano:

• Diwangun-di validasi sareng alat uji unit.
• Evaluasi saum sareng stabil.
• itungan Data-intensif.
• Komputasi matematik berprestasi tinggi.

4. pandas

Perpustakaan Python anu sanés di pasar nyaéta Pandas, anu sering dianggo pikeun diajar mesin. Éta tindakan minangka perpustakaan analisa data anu nganalisa sareng ngamanipulasi data, sareng ngamungkinkeun para pamekar pikeun gampang damel sareng data multidimensional terstruktur sareng konsép séri waktos. 

Perpustakaan Pandas nawiskeun cara anu gancang sareng éfisién pikeun ngatur sareng ngajalajah data ku cara nyayogikeun Series sareng DataFrames, anu ngagambarkeun data sacara éfisién bari ogé ngamanipulasi ku cara anu béda. 

Ieu sababaraha fitur utama Pandas:

• Indéks data.
• alignment data
• Ngagabung / ngagabung tina set data.
• Manipulasi jeung analisis data. 

5. TensorFlow

Perpustakaan Python gratis sareng open source sanés, TensorFlow khusus dina program anu tiasa dibédakeun. Perpustakaan diwangun ku kumpulan alat sareng sumber anu ngamungkinkeun para pamula sareng profésional ngawangun modél DL sareng ML, ogé jaringan saraf.

TensorFlow diwangun ku arsitéktur sareng kerangka anu fleksibel, ngamungkinkeun pikeun ngajalankeun dina sababaraha platform komputasi sapertos CPU sareng GPU. Kalayan ngomong yén, éta ngalakukeun pangalusna lamun dioperasikeun dina Unit processing tensor (TPU). Perpustakaan Python sering dianggo pikeun ngalaksanakeun pembelajaran penguatan dina modél ML sareng DL, sareng anjeun tiasa langsung ngabayangkeun modél pembelajaran mesin. 

Ieu sababaraha fitur utama TensorFlow: 

• Arsitéktur fleksibel sareng kerangka.
• Dijalankeun dina rupa-rupa platform komputasi. 
• Kamampuhan abstraksi
• Ngatur jaringan saraf jero. 

6. Keras

Keras mangrupikeun perpustakaan Python open-source anu ditujukeun pikeun ngembangkeun sareng meunteun jaringan saraf dina mesin learning sareng model pembelajaran jero. Éta sanggup ngajalankeun dina luhureun Theano sareng Tensorflow, anu hartosna tiasa ngalatih jaringan saraf kalayan sakedik kode. 

Perpustakaan Keras sering langkung dipikaresep kusabab éta modular, éksténsif, sareng fleksibel. Hal ieu ngajadikeun eta pilihan ramah-pamaké pikeun beginners. Éta ogé tiasa ngahijikeun sareng tujuan, lapisan, pangoptimal, sareng fungsi aktivasina. Keras beroperasi dina sagala rupa lingkungan sareng tiasa dijalankeun dina CPU sareng GPU. Éta ogé nawiskeun salah sahiji rentang anu paling lega pikeun jinis data.

Ieu sababaraha fitur utama Keras: 

• Ngumpulkeun data.
• Ngembangkeun lapisan saraf.
• Ngawangun modél pangajaran jero sareng pembelajaran mesin.
• Aktivasina sarta fungsi ongkos. 

7. PyTorch

Hiji deui pilihan pikeun mesin open-source diajar perpustakaan Python nyaéta PyTorch, anu dumasar kana Torch, kerangka basa program C. PyTorch mangrupikeun perpustakaan élmu data anu tiasa dihijikeun sareng perpustakaan Python sanés, sapertos NumPy. Perpustakaan tiasa ngadamel grafik komputasi anu tiasa dirobih nalika programna dijalankeun. Ieu hususna kapaké pikeun aplikasi ML sareng DL sapertos pamrosésan basa alami (NLP) sareng visi komputer.

Sababaraha titik jual utama PyTorch kalebet kecepatan palaksanaan anu luhur, anu tiasa dihontal sanajan nanganan grafik anu beurat. Éta ogé perpustakaan fléksibel, sanggup beroperasi dina prosesor saderhana atanapi CPU sareng GPU. PyTorch gaduh API anu kuat anu ngamungkinkeun anjeun ngalegaan perpustakaan, ogé toolkit basa alami. 

Ieu sababaraha fitur utama PyTorch:

• Distribusi statistik sareng operasi.
• Kontrol kana set data.
• Ngembangkeun model DL.
• Kacida fléksibel. 

8. Scikit-Diajar

Asalna extension pihak katilu ka perpustakaan SciPy, Scikit-diajar ayeuna perpustakaan Python mandiri on Github. Hal ieu garapan ku pausahaan badag kawas Spotify, sarta aya loba mangpaat pikeun ngagunakeun éta. Pikeun hiji, éta pohara kapaké pikeun algoritma pembelajaran mesin klasik, sapertos pikeun deteksi spam, pangakuan gambar, prediksi-pembuatan, sareng ségméntasi palanggan. 

Sejen salah sahiji titik jual utama Scikit-diajar téh nya éta gampang interoperable kalawan parabot tumpukan SciPy séjén. Scikit-learning boga interaksi ramah-pamaké sarta konsisten nu matak ngamudahkeun pikeun anjeun babagi sarta ngagunakeun data. 

Ieu sababaraha fitur utama Scikit-learning:

• Klasifikasi data jeung modeling.
• Algoritma pembelajaran mesin tungtung-to-tungtung.
• Pra-pangolah data.
• Pilihan modél. 

9. matplotlib

Matplotlib mangrupikeun hiji kesatuan NumPy sareng SciPy, sareng éta dirarancang pikeun ngagentos kabutuhan ngagunakeun basa statistik MATLAB proprietary. Perpustakaan komprehensif, gratis sareng open source dianggo pikeun nyiptakeun visualisasi statik, animasi, sareng interaktif dina Python. 

Perpustakaan Python ngabantosan anjeun ngartos data sateuacan mindahkeun kana ngolah data sareng pelatihan pikeun tugas diajar mesin. Éta ngandelkeun toolkit GUI Python pikeun ngahasilkeun plot sareng grafik kalayan API berorientasi obyék. Éta ogé nyayogikeun antarmuka anu sami sareng MATLAB supados pangguna tiasa ngalaksanakeun tugas anu sami sareng MATLAB. 

Ieu sababaraha fitur utama Matplotlib:

• Jieun plot kualitas publikasi.
• Sesuaikeun gaya visual sareng perenah.
• Ékspor ka sababaraha format file.
• Inohong interaktif anu tiasa ngazum, pan, sareng ngapdet. 

10. plotly

Nutup daptar 10 perpustakaan Python pangsaéna pikeun diajar mesin sareng AI nyaéta Plotly, anu mangrupikeun perpustakaan visualisasi gratis sareng open source. Éta pisan populer di kalangan pamekar berkat grafik kualitas luhur, immersive, sareng siap publikasi. Sababaraha bagan anu tiasa diaksés ngalangkungan Plotly kalebet boxplots, peta panas, sareng bagan gelembung. 

Plotly mangrupikeun salah sahiji alat visualisasi data anu pangsaéna dina pasaran, sareng diwangun dina luhureun toolkit visualisasi D3.js, HTML, sareng CSS. Ditulis dina Python, éta ngagunakeun kerangka Django sareng tiasa ngabantosan nyiptakeun grafik interaktif. Gawéna dina analitik data anu béda sareng alat visualisasi sareng ngamungkinkeun anjeun gampang ngimpor data kana bagan. Anjeun ogé tiasa nganggo Plotly pikeun nyiptakeun dek geser sareng dasbor. 

Ieu sababaraha fitur utama Plotly: 

• Bagan sareng dasbor.
• Mesin snapshot.
• data badag pikeun Python.
• Gampang ngimpor data kana bagan.