10 bästa Python-bibliotek för maskinlärning och AI

Python har vuxit i popularitet under åren och har blivit ett av de mest populära programmeringsspråken för maskinlärning (ML) och artificiell intelligens (AI)-uppgifter. Det har ersatt många av de befintliga språken i branschen och är mer effektivt jämfört med dessa etablerade programmeringsspråk. Utöver allt detta gör dess engelskliknande kommandon det tillgängligt för både nybörjare och experter. 

En annan grundläggande funktion i Python som lockar många av dess användare är dess omfattande samling av öppen källkodsbibliotek. Dessa bibliotek kan användas av programmerare på alla nivåer för uppgifter som involverar ML och AI, datavetenskap, bild- och datamanipulering och mycket mer. 

Varför Python för maskinlärning och AI?

Pythons öppen källkodsbibliotek är inte den enda funktionen som gör det fördelaktigt för maskinlärning och AI-uppgifter. Python är också mycket flexibelt och anpassningsbart, vilket innebär att det också kan användas tillsammans med andra programmeringsspråk när det behövs. Ännu mer, det kan köras på nästan alla operativsystem och plattformar på marknaden. 

Att implementera djupa neurala nätverk och maskinlärningsalgoritmer kan vara extremt tidskrävande, men Python erbjuder många paket som minskar tiden för detta. Det är också ett objektorienterat programmeringsspråk (OOP), vilket gör det extremt användbart för effektiv dataanvändning och kategorisering. 

En annan faktor som gör Python fördelaktigt, särskilt för nybörjare, är dess växande samhälle av användare. Eftersom det är ett av de snabbast växande programmeringsspråken i världen, har antalet Python-utvecklare och utvecklingstjänster exploderat. Python-samhället växer tillsammans med språket, med aktiva medlemmar som alltid letar efter att använda det för att tackla nya problem inom företag. 

Nu när du vet varför Python är ett av de bästa programmeringsspråken, här är de 10 bästa Python-biblioteken för maskinlärning och AI: 

1. NumPy

NumPy anses allmänt vara det bästa Python-biblioteket för maskinlärning och AI. Det är ett öppen källkodsnumeriskt bibliotek som kan användas för att utföra olika matematiska operationer på olika matriser. NumPy anses vara ett av de mest använda vetenskapliga biblioteken, vilket är varför många dataforskare förlitar sig på det för att analysera data. 

NumPy-arrayer kräver mycket mindre lagringsutrymme än andra Python-listor, och de är snabbare och mer bekväma att använda. Du kan manipulera data i matrisen, transponera den och forma om den med NumPy. Sammanfattningsvis är NumPy ett bra alternativ för att öka prestandan för maskinlärningsmodeller utan alltför komplicerat arbete. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i NumPy: 

• Högpresterande N-dimensionellt arrayobjekt.
• Formmanipulering.
• Datarengöring/manipulering.
• Statistiska operationer och linjär algebra.

2. SciPy

SciPy är ett fritt, öppen källkodsbibliotek som bygger på NumPy. Det är särskilt användbart för stora datamängder och kan utföra vetenskapliga och tekniska beräkningar. SciPy har också inbyggda moduler för arrayoptimering och linjär algebra, precis som NumPy. 

Programmeringsspråket innehåller alla NumPy-funktioner, men det omvandlar dem till användarvänliga, vetenskapliga verktyg. Det används ofta för bildmanipulering och tillhandahåller grundläggande bearbetningsfunktioner för högnivå, icke-vetenskapliga matematiska funktioner. 

SciPy är ett av de grundläggande Python-biblioteken tack vare dess roll i vetenskaplig analys och ingenjörskonst. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i SciPy:

• Användarvänlig.
• Datavisualisering och manipulering.
• Vetenskaplig och teknisk analys. 
• Beräknar stora datamängder. 

3. Theano

Ett numeriskt beräknings-Python-bibliotek, Theano utvecklades specifikt för maskinlärning. Det möjliggör optimering, definition och utvärdering av matematiska uttryck och matrisberäkningar. Detta möjliggör användning av dimensionella arrayer för att konstruera djupa inlärningsmodeller. 

Theano är ett mycket specifikt bibliotek och används främst av maskinlärnings- och djupinlärningsutvecklare och programmerare. Det stöder integrering med NumPy och kan användas med en grafikprocessorenhet (GPU) istället för en centralprocessorenhet (CPU), vilket resulterar i dataintensiva beräkningar som är 140 gånger snabbare. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i Theano:

• Inbyggda validerings- och enhetstestverktyg.
• Snabba och stabila utvärderingar.
• Dataintensiva beräkningar.
• Högpresterande matematiska beräkningar.

4. Pandas

Ett annat topp-Python-bibliotek på marknaden är Pandas, som ofta används för maskinlärning. Det fungerar som ett dataanalysbibliotek som analyserar och manipulerar data, och det möjliggör för utvecklare att enkelt arbeta med strukturerad multidimensionell data och tidsseriekoncept. 

Pandas-biblioteket erbjuder ett snabbt och effektivt sätt att hantera och utforska data genom att tillhandahålla serier och dataframes, som representerar data effektivt samtidigt som de manipuleras på olika sätt. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i Pandas:

• Indexering av data.
• Datajustering
• Sammanfogning/sammanslagning av datamängder.
• Datamanipulering och analys. 

5. TensorFlow

Ett annat fritt och öppen källkods-Python-bibliotek, TensorFlow specialiserar sig på differentierbar programmering. Biblioteket består av en samling verktyg och resurser som möjliggör för både nybörjare och proffs att konstruera DL- och ML-modeller, samt neurala nätverk.

TensorFlow består av en arkitektur och ramverk som är flexibla, vilket möjliggör att det kan köras på olika beräkningsplattformar som CPU och GPU. Med det sagt fungerar det bäst när det körs på en tensorprocessorenhet (TPU). Python-biblioteket används ofta för att implementera förstärkt inlärning i ML- och DL-modeller, och du kan direkt visualisera maskinlärningsmodellerna. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i TensorFlow: 

• Flexibelt arkitektur och ramverk.
• Körs på en mängd olika beräkningsplattformar. 
• Abstraktionsförmåga
• Hanterar djupa neurala nätverk. 

6. Keras

Keras är ett öppen källkods-Python-bibliotek som syftar till utveckling och utvärdering av neurala nätverk inom maskinlärning och djupinlärning. Det kan köras ovanpå Theano och TensorFlow, vilket innebär att det kan träna neurala nätverk med lite kod. 

Keras-biblioteket föredras ofta på grund av att det är modulärt, utbyggbart och flexibelt. Detta gör det till ett användarvänligt alternativ för nybörjare. Det kan också integreras med mål, lager, optimerare och aktiveringsfunktioner. Keras fungerar i olika miljöer och kan köras på CPU och GPU. Det erbjuder också ett av de bredaste utbudet för datatyper. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i Keras: 

• Datapoolning.
• Utveckling av neurala lager.
• Bygger djupinlärnings- och maskinlärningsmodeller.
• Aktiverings- och kostnadsfunktioner. 

7. PyTorch

Ett annat alternativ för ett öppen källkods-maskinlärnings-Python-bibliotek är PyTorch, som bygger på Torch, ett C-programmeringsspråksramverk. PyTorch är ett datavetenskapsbibliotek som kan integreras med andra Python-bibliotek, såsom NumPy. Biblioteket kan skapa beräkningsgrafer som kan ändras medan programmet körs. Det är särskilt användbart för ML- och DL-tillämpningar som naturlig språkbehandling (NLP) och datorseende. 

Några av de viktigaste försäljningsargumenten för PyTorch inkluderar dess höga körhastighet, som den kan uppnå även när den hanterar tunga grafer. Det är också ett flexibelt bibliotek, kapabelt att fungera på förenklade processorer eller CPU och GPU. PyTorch har kraftfulla API:er som möjliggör att du kan utöka biblioteket, samt ett naturligt språkverktyg. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i PyTorch:

• Statistisk fördelning och operationer.
• Kontroll över datamängder.
• Utveckling av DL-modeller.
• Mycket flexibelt. 

8. Scikit-Learn

Ursprungligen ett tredjeparts-tillägg till SciPy-biblioteket, Scikit-learn är nu ett fristående Python-bibliotek på Github. Det används av stora företag som Spotify, och det finns många fördelar med att använda det. För det första är det mycket användbart för klassiska maskinlärningsalgoritmer, såsom de för spamskydd, bildigenkänning, förutsägelse och kundsegmentering. 

En annan av de viktigaste försäljningsargumenten för Scikit-learn är att det är lätt att samarbeta med andra SciPy-stackverktyg. Scikit-learn har en användarvänlig och konsekvent interaktion som gör det enkelt för dig att dela och använda data. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i Scikit-learn:

• Dataklassificering och modellering.
• Slut-till-slut-maskinlärningsalgoritmer.
• Förbearbetning av data.
• Modellval. 

9. Matplotlib

Matplotlib är en enhet av NumPy och SciPy, och det utformades för att ersätta behovet av att använda det proprietära MATLAB-statistikspråket. Det omfattande, fria och öppen källkods-biblioteket används för att skapa statiska, animerade och interaktiva visualiseringar i Python. 

Python-biblioteket hjälper dig att förstå data innan du flyttar det till data bearbetning och utbildning för maskinlärningsuppgifter. Det förlitar sig på Python GUI-verktyg för att producera plot och grafer med objektorienterade API:er. Det erbjuder också ett gränssnitt som liknar MATLAB så att en användare kan utföra liknande uppgifter som MATLAB. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i Matplotlib:

• Skapa publikationskvalitetsplot.
• Anpassa visuell stil och layout.
• Exportera till olika filformat.
• Interaktiva figurer som kan zooma, panorera och uppdatera. 

10. Plotly

Avslutningsvis på vår lista över de 10 bästa Python-biblioteken för maskinlärning och AI är Plotly, som är ett annat fritt och öppen källkods-visualiseringsbibliotek. Det är mycket populärt bland utvecklare tack vare dess högkvalitativa, immersiva och publikationsklara diagram. Några av diagrammen som är tillgängliga via Plotly inkluderar boxplot, värmebilder och bubbel diagram. 

Plotly är ett av de bästa data visualiseringsverktygen på marknaden och bygger på D3.js, HTML och CSS-visualiseringsverktyget. Skrivet i Python, använder det Django-ramverket och kan hjälpa till att skapa interaktiva grafer. Det fungerar på olika dataanalys- och visualiseringsverktyg och möjliggör att du enkelt kan importera data till ett diagram. Du kan också använda Plotly för att skapa presentationsbilder och instrumentpaneler. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i Plotly: 

• Diagram och instrumentpaneler.
• Ögonblicks motor.
• Stora data för Python.
• Lätt att importera data till diagram.