లోతైన అభ్యాసం కోసం 10 ఉత్తమ పైథాన్ లైబ్రరీలు

పైథాన్ ఒక అగ్ర ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్‌గా క్రమంగా ఎదుగుతోంది. ఇతర ప్రధాన స్రవంతి భాషలతో పోల్చినప్పుడు దాని అధిక సామర్థ్యంతో సహా దీనికి అనేక కారణాలు ఉన్నాయి. ఇది ఇంగ్లీషు-వంటి ఆదేశాలు మరియు వాక్యనిర్మాణాన్ని కూడా కలిగి ఉంది, ఇది బిగినర్స్ కోడర్‌లకు అగ్ర ఎంపికగా చేస్తుంది. 

డేటా సైన్స్ నుండి డేటా మానిప్యులేషన్ వరకు ప్రతిదానికీ భాషను ఉపయోగించుకునేలా చేసే ఓపెన్ సోర్స్ లైబ్రరీల యొక్క విస్తారమైన మొత్తం పైథాన్ యొక్క అతిపెద్ద అమ్మకపు అంశం. 

పైథాన్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్

డీప్ లెర్నింగ్ అనేది కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లతో కూడిన మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపవిభాగం, ఇవి మానవ మెదడు యొక్క నిర్మాణం ద్వారా ప్రేరేపించబడిన అల్గారిథమ్‌లు. డీప్ లెర్నింగ్ అనేక అప్లికేషన్‌లను కలిగి ఉంది మరియు సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లు, న్యూస్ అగ్రిగేషన్ టూల్స్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP), వర్చువల్ అసిస్టెంట్‌లు, విజువల్ రికగ్నిషన్ మరియు మరెన్నో వంటి అనేక నేటి AI సాంకేతికతలలో ఉపయోగించబడుతుంది. 

ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, పైథాన్ లోతైన అభ్యాసానికి అద్భుతమైన సాధనంగా నిరూపించబడింది. కోడ్ క్లుప్తంగా మరియు చదవగలిగేలా ఉన్నందున, ఇది లోతైన అభ్యాస అనువర్తనాలకు సరిగ్గా సరిపోయేలా చేస్తుంది. దీని సాధారణ వాక్యనిర్మాణం ఇతర ప్రోగ్రామింగ్ భాషలతో పోల్చినప్పుడు అప్లికేషన్‌లను వేగంగా అభివృద్ధి చేయడానికి కూడా వీలు కల్పిస్తుంది. లోతైన అభ్యాసం కోసం పైథాన్‌ను ఉపయోగించటానికి మరొక ప్రధాన కారణం ఏమిటంటే, భాషని వివిధ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో కోడ్ చేయబడిన ఇతర సిస్టమ్‌లతో అనుసంధానించవచ్చు. ఇది ఇతర భాషలలో వ్రాసిన AI ప్రాజెక్ట్‌లతో కలపడం సులభం చేస్తుంది. 

లోతైన అభ్యాసం కోసం 10 ఉత్తమ పైథాన్ లైబ్రరీలను పరిశీలిద్దాం: 

1. TensorFlow

TensorFlow లోతైన అభ్యాస అనువర్తనాల కోసం ఉత్తమమైన పైథాన్ లైబ్రరీలలో ఒకటిగా విస్తృతంగా పరిగణించబడుతుంది. Google బ్రెయిన్ టీమ్ ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడింది, ఇది విస్తృత శ్రేణి సౌకర్యవంతమైన సాధనాలు, లైబ్రరీలు మరియు కమ్యూనిటీ వనరులను అందిస్తుంది. లోతైన అభ్యాస నమూనాలను, అలాగే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను రూపొందించడానికి బిగినర్స్ మరియు ప్రొఫెషనల్‌లు ఒకే విధంగా TensorFlowని ఉపయోగించవచ్చు.

TensorFlow అనువైన ఆర్కిటెక్చర్ మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను కలిగి ఉంది, ఇది CPU మరియు GPU వంటి వివిధ గణన ప్లాట్‌ఫారమ్‌లపై అమలు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (TPU)పై ఆపరేట్ చేసినప్పుడు ఇది ఉత్తమంగా పని చేస్తుంది. లోతైన అభ్యాస నమూనాలలో ఉపబల అభ్యాసాన్ని అమలు చేయడానికి పైథాన్ లైబ్రరీ తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది మరియు మీరు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌లను నేరుగా దృశ్యమానం చేయవచ్చు. 

TensorFlow యొక్క కొన్ని ప్రధాన లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• ఫ్లెక్సిబుల్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్.
• వివిధ రకాల గణన ప్లాట్‌ఫారమ్‌లపై నడుస్తుంది. 
• సంగ్రహణ సామర్థ్యాలు
• డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను నిర్వహిస్తుంది. 

2. పైటోర్చ్

లోతైన అభ్యాసం కోసం అత్యంత ప్రజాదరణ పొందిన పైథాన్ లైబ్రరీలలో మరొకటి Pytorch, ఇది 2016లో Facebook యొక్క AI పరిశోధన బృందంచే సృష్టించబడిన ఓపెన్ సోర్స్ లైబ్రరీ. లైబ్రరీ పేరు టార్చ్ నుండి తీసుకోబడింది, ఇది లువాలో వ్రాసిన లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్‌వర్క్. ప్రోగ్రామింగ్ భాష. 

PyTorch మీరు అనేక పనులను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది మరియు ఇది NLP మరియు కంప్యూటర్ విజన్ వంటి లోతైన అభ్యాస అనువర్తనాలకు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. 

PyTorch యొక్క కొన్ని ఉత్తమమైన అంశాలు దాని అధిక వేగ అమలును కలిగి ఉంటాయి, ఇది భారీ గ్రాఫ్‌లను నిర్వహించేటప్పుడు కూడా సాధించగలదు. ఇది సరళీకృతమైన ప్రాసెసర్‌లు లేదా CPUలు మరియు GPUలపై పనిచేయగల ఒక సౌకర్యవంతమైన లైబ్రరీ కూడా. PyTorch శక్తివంతమైన APIలను కలిగి ఉంది, ఇది లైబ్రరీని విస్తరించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, అలాగే సహజ భాషా టూల్‌కిట్. 

PyTorch యొక్క కొన్ని ప్రధాన లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• గణాంక పంపిణీ మరియు కార్యకలాపాలు
• డేటాసెట్‌లపై నియంత్రణ
• లోతైన అభ్యాస నమూనాల అభివృద్ధి
• అత్యంత సరళమైనది

3. నంపి

ఇతర ప్రసిద్ధ పైథాన్ లైబ్రరీలలో ఒకటి, NumPy పెద్ద బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణి మరియు మ్యాట్రిక్స్ ప్రాసెసింగ్ కోసం సజావుగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది అధిక-స్థాయి గణిత విధుల యొక్క పెద్ద సెట్‌పై ఆధారపడుతుంది, ఇది లోతైన అభ్యాసంలో సమర్థవంతమైన ప్రాథమిక శాస్త్రీయ గణనలకు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. 

NumPy శ్రేణులకు ఇతర పైథాన్ జాబితాల కంటే చాలా తక్కువ నిల్వ ప్రాంతం అవసరం, మరియు అవి వేగంగా మరియు ఉపయోగించడానికి మరింత సౌకర్యవంతంగా ఉంటాయి. డేటాను మ్యాట్రిక్స్‌లో మార్చవచ్చు, ట్రాన్స్‌పోజ్ చేయవచ్చు మరియు లైబ్రరీతో రీషేప్ చేయవచ్చు. చాలా క్లిష్టమైన పని అవసరం లేకుండా లోతైన అభ్యాస నమూనాల పనితీరును పెంచడానికి NumPy ఒక గొప్ప ఎంపిక. 

NumPy యొక్క కొన్ని ప్రధాన లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి: 

• ఆకార తారుమారు
• అధిక-పనితీరు గల N-డైమెన్షనల్ అర్రే ఆబ్జెక్ట్
• డేటా క్లీనింగ్/మానిప్యులేషన్
• గణాంక కార్యకలాపాలు మరియు సరళ బీజగణితం

4. స్కికిట్-లెర్న్

Scikit-Learn అనేది వాస్తవానికి SciPy లైబ్రరీకి మూడవ-పక్షం పొడిగింపు, కానీ అది ఇప్పుడు గితుబ్‌లో స్వతంత్ర పైథాన్ లైబ్రరీ. స్కికిట్-లెర్న్‌లో DBSCAN, గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్, సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్‌లు మరియు వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్ మరియు క్లస్టరింగ్ పద్ధతుల్లోని యాదృచ్ఛిక అడవులు ఉన్నాయి.  

స్కికిట్-లెర్న్ యొక్క గొప్ప అంశాలలో ఒకటి, ఇది ఇతర SciPy స్టాక్‌లతో సులభంగా పరస్పరం పనిచేయగలదు. ఇది వినియోగదారు-స్నేహపూర్వకంగా మరియు స్థిరంగా ఉంటుంది, డేటాను భాగస్వామ్యం చేయడం మరియు ఉపయోగించడం సులభం చేస్తుంది. 

స్కికిట్-లెర్న్ యొక్క కొన్ని ప్రధాన లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• డేటా వర్గీకరణ మరియు మోడలింగ్
• ఎండ్-టు-ఎండ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు
• డేటా యొక్క ప్రీ-ప్రాసెసింగ్
• మోడల్ ఎంపిక

5. సైపి

అది మనల్ని Scipyకి తీసుకువస్తుంది, ఇది నంపీపై ఆధారపడిన ఉచిత మరియు ఓపెన్ సోర్స్ లైబ్రరీ. పెద్ద డేటాసెట్‌లపై శాస్త్రీయ మరియు సాంకేతిక కంప్యూటింగ్‌ను నిర్వహించగల సామర్థ్యం కారణంగా SciPy అత్యుత్తమ పైథాన్ లైబ్రరీలలో ఒకటి. ఇది అర్రే ఆప్టిమైజేషన్ మరియు లీనియర్ ఆల్జీబ్రా కోసం ఎంబెడెడ్ మాడ్యూల్స్‌తో కలిసి ఉంటుంది. 

ప్రోగ్రామింగ్ లాంగ్వేజ్ NumPy యొక్క అన్ని విధులను కలిగి ఉంటుంది, అయితే ఇది వాటిని వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక, శాస్త్రీయ సాధనాలుగా మారుస్తుంది. ఇది తరచుగా ఇమేజ్ మానిప్యులేషన్ కోసం ఉపయోగించబడుతుంది మరియు ఉన్నత-స్థాయి, నాన్-సైంటిఫిక్ గణిత విధుల కోసం ప్రాథమిక ప్రాసెసింగ్ లక్షణాలను అందిస్తుంది. 

SciPy యొక్క కొన్ని ప్రధాన లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• వినియోగదారునికి సులువుగా
• డేటా విజువలైజేషన్ మరియు మానిప్యులేషన్
• శాస్త్రీయ మరియు సాంకేతిక విశ్లేషణ
• పెద్ద డేటా సెట్‌లను గణిస్తుంది

6. పాండాలు

ప్రధానంగా డేటా సైన్స్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ సబ్జెక్ట్‌లలో ఉపయోగించే ఓపెన్ సోర్స్ పైథాన్ లైబ్రరీలలో ఒకటి పాండాస్. లైబ్రరీ డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు విశ్లేషణ సాధనాలను అందిస్తుంది, ఇవి డేటాను విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించబడతాయి. సంఖ్యా పట్టికలు మరియు సమయ శ్రేణి విశ్లేషణను మార్చేందుకు లైబ్రరీ దాని శక్తివంతమైన డేటా నిర్మాణాలపై ఆధారపడుతుంది. 

పాండాస్ లైబ్రరీ సిరీస్ మరియు డేటాఫ్రేమ్‌లను అందించడం ద్వారా డేటాను నిర్వహించడానికి మరియు అన్వేషించడానికి వేగవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది, ఇది డేటాను వివిధ మార్గాల్లో తారుమారు చేస్తూ సమర్ధవంతంగా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది. 

పాండాల యొక్క కొన్ని ప్రధాన లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• డేటా ఇండెక్సింగ్
• డేటా అమరిక
• డేటాసెట్‌ల విలీనం/చేరడం
• డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు విశ్లేషణ

7. మైక్రోసాఫ్ట్ CNTK

లోతైన అభ్యాస అనువర్తనాల కోసం మరొక పైథాన్ లైబ్రరీ మైక్రోసాఫ్ట్ CNTK (కాగ్నిటివ్ టూల్‌కిట్), దీనిని గతంలో కంప్యూటేషనల్ నెట్‌వర్క్ టూల్‌కిట్ అని పిలుస్తారు. ఓపెన్ సోర్స్ డీప్-లెర్నింగ్ లైబ్రరీ పంపిణీ చేయబడిన లోతైన అభ్యాసం మరియు యంత్ర అభ్యాస పనులను అమలు చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. 

CNTK మీరు CNTK ఫ్రేమ్‌వర్క్‌తో కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (CNNలు), ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (DNNలు) మరియు పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (RNNలు) వంటి ప్రిడిక్టివ్ మోడల్‌లను కలపడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది ఎండ్-టు-ఎండ్ డీప్ లెర్నింగ్ టాస్క్‌ల ప్రభావవంతమైన అమలును అనుమతిస్తుంది. 

ఇక్కడ CNTK యొక్క కొన్ని ప్రధాన లక్షణాలు ఉన్నాయి: 

• ఓపెన్ సోర్స్
• పంపిణీ చేయబడిన లోతైన అభ్యాస పనులను అమలు చేయండి
• CNTK ఫ్రేమ్‌వర్క్‌తో ప్రిడిక్టివ్ మోడల్‌లను కలపండి
• ఎండ్-టు-ఎండ్ డీప్ లెర్నింగ్ టాస్క్‌లు

8. Keras

Kears అనేది లోతైన అభ్యాస పనుల కోసం ఉపయోగించే మరొక ప్రముఖ ఓపెన్-సోర్స్ పైథాన్ లైబ్రరీ, వేగవంతమైన డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ పరీక్షను అనుమతిస్తుంది. మోడల్‌లను రూపొందించడానికి, గ్రాఫ్‌లను దృశ్యమానం చేయడానికి మరియు డేటాసెట్‌లను విశ్లేషించడానికి అవసరమైన సాధనాలను కేరాస్ మీకు అందిస్తుంది. దాని పైన, ఇది నేరుగా దిగుమతి మరియు లోడ్ చేయగల ప్రీలేబుల్ డేటాసెట్‌లను కూడా కలిగి ఉంటుంది. 

కేరాస్ లైబ్రరీ మాడ్యులర్, ఎక్స్‌టెన్సిబుల్ మరియు ఫ్లెక్సిబుల్‌గా ఉండటం వల్ల తరచుగా ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడుతుంది. ఇది ప్రారంభకులకు యూజర్ ఫ్రెండ్లీ ఎంపికగా చేస్తుంది. ఇది లక్ష్యాలు, లేయర్‌లు, ఆప్టిమైజర్‌లు మరియు యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్‌లతో కూడా ఏకీకృతం చేయగలదు. కేరాస్ వివిధ వాతావరణాలలో పని చేస్తుంది మరియు CPUలు మరియు GPUలలో అమలు చేయగలదు. ఇది డేటా రకాల కోసం విస్తృత పరిధులలో ఒకదాన్ని కూడా అందిస్తుంది.

కేరాస్ యొక్క కొన్ని ప్రధాన లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి: 

• నాడీ పొరలను అభివృద్ధి చేయడం
• డేటా పూలింగ్
• లోతైన అభ్యాసం మరియు యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందిస్తుంది
• యాక్టివేషన్ మరియు ఖర్చు విధులు

9. థియానో

మా జాబితా ముగింపులో థియానో ​​ఉంది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లైబ్రరీల కోసం ప్రత్యేకంగా అభివృద్ధి చేయబడిన సంఖ్యా గణన పైథాన్ లైబ్రరీ. ఈ సాధనంతో, మీరు గణిత వ్యక్తీకరణలు మరియు మాతృక గణనల సమర్థవంతమైన నిర్వచనం, ఆప్టిమైజేషన్ మరియు మూల్యాంకనాన్ని సాధిస్తారు. ఇవన్నీ లోతైన అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి డైమెన్షనల్ శ్రేణుల ఉపాధి కోసం థియానోను ఉపయోగించుకునేలా చేస్తాయి. 

థియానోను చాలా మంది లోతైన అభ్యాస డెవలపర్‌లు మరియు ప్రోగ్రామర్లు ఉపయోగిస్తున్నారు, ఇది అత్యంత నిర్దిష్టమైన లైబ్రరీగా ఉంది. దీనిని సెంట్రల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (CPU)కి బదులుగా గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (GPU)తో ఉపయోగించవచ్చు.

థియానో ​​యొక్క కొన్ని ప్రధాన లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• అంతర్నిర్మిత ధ్రువీకరణ మరియు యూనిట్ పరీక్ష సాధనాలు
• అధిక-పనితీరు గల గణిత గణనలు
• వేగవంతమైన మరియు స్థిరమైన మూల్యాంకనాలు
• డేటా-ఇంటెన్సివ్ లెక్కలు

<span style="font-family: arial; ">10</span> MX నెట్

లోతైన అభ్యాసం కోసం మా 10 ఉత్తమ పైథాన్ లైబ్రరీల జాబితాను మూసివేయడం MXNet, ఇది అత్యంత స్కేలబుల్ ఓపెన్ సోర్స్ డీప్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్. MXNet లోతైన నాడీ నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అమలు చేయడానికి రూపొందించబడింది మరియు ఇది మోడల్‌లకు చాలా వేగంగా శిక్షణ ఇవ్వగలదు. 

MXNet Python, Julia, C, C++ మరియు మరిన్ని వంటి అనేక ప్రోగ్రామింగ్ భాషలకు మద్దతు ఇస్తుంది. MXNet యొక్క ఉత్తమమైన అంశాలలో ఒకటి ఇది GPUలో నమ్మశక్యం కాని వేగవంతమైన గణన వేగం మరియు వనరుల వినియోగాన్ని అందిస్తుంది. 

MXNet యొక్క కొన్ని ప్రధాన ఫీచర్లు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• అధిక-స్కేలబుల్
• ఓపెన్ సోర్స్
• డీప్ లెర్నింగ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వండి మరియు అమలు చేయండి
• మోడల్‌లను వేగంగా రైళ్లు
• వేగవంతమైన గణన వేగం