10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ AI

Python ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมาจนกลายเป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมยอดนิยมสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยได้เข้ามาแทนที่ภาษาที่มีอยู่มากมายในอุตสาหกรรม และมีประสิทธิภาพมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับภาษาโปรแกรมกระแสหลักเหล่านี้ เหนือสิ่งอื่นใด คำสั่งที่เหมือนกับภาษาอังกฤษทำให้ทั้งผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญสามารถเข้าถึงได้ 

คุณสมบัติพื้นฐานอีกอย่างของ Python ที่ดึงดูดผู้ใช้จำนวนมากคือชุดไลบรารีโอเพ่นซอร์สมากมาย ไลบรารีเหล่านี้สามารถใช้โดยโปรแกรมเมอร์ทุกระดับประสบการณ์สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับ ML และ AI, วิทยาการข้อมูล, การจัดการภาพและข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย 

ทำไมต้องใช้ Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ AI

ไลบรารี่โอเพ่นซอร์สของ Python ไม่ใช่คุณสมบัติเดียวที่เอื้ออำนวยต่อการเรียนรู้ของเครื่องและงาน AI Python ยังมีความหลากหลายและยืดหยุ่นสูง ซึ่งหมายความว่าสามารถใช้ควบคู่ไปกับภาษาโปรแกรมอื่นๆ ได้เมื่อจำเป็น ยิ่งไปกว่านั้น มันสามารถทำงานบนระบบปฏิบัติการและแพลตฟอร์มเกือบทั้งหมดในตลาด 

การใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอาจใช้เวลานานมาก แต่ Python มีแพ็คเกจมากมายที่ลดขั้นตอนนี้ลง นอกจากนี้ยังเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP) ซึ่งทำให้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการใช้ข้อมูลและการจัดหมวดหมู่ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ 

ปัจจัยอีกประการหนึ่งที่ทำให้ Python เป็นที่ชื่นชอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้เริ่มต้น คือชุมชนผู้ใช้ที่กำลังเติบโต เนื่องจากเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมที่เติบโตเร็วที่สุดในโลก จำนวนผู้พัฒนา Python และบริการพัฒนาจึงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ชุมชน Python กำลังเติบโตควบคู่ไปกับภาษา โดยสมาชิกที่กระตือรือร้นมักจะใช้มันเพื่อจัดการกับปัญหาใหม่ๆ ในธุรกิจ

ตอนนี้คุณรู้แล้วว่าทำไม Python จึงเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมยอดนิยม นี่คือ 10 ไลบรารี่ของ Python ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ AI: 

1. นำพาย

NumPy ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นห้องสมุด Python ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ AI เป็นไลบรารีตัวเลขแบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถใช้เพื่อดำเนินการทางคณิตศาสตร์ต่างๆ บนเมทริกซ์ต่างๆ NumPy ถือเป็นหนึ่งในห้องสมุดวิทยาศาสตร์ที่มีผู้ใช้งานมากที่สุด ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำนวนมากจึงใช้ห้องสมุดนี้ในการวิเคราะห์ข้อมูล 

อาร์เรย์ NumPy ต้องการพื้นที่จัดเก็บน้อยกว่ารายการ Python อื่นๆ มาก และยังใช้งานได้เร็วกว่าและสะดวกกว่า คุณสามารถจัดการข้อมูลในเมทริกซ์ ย้ายข้อมูล และสร้างใหม่ด้วย NumPy สรุปแล้ว NumPy เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงโดยไม่จำเป็นต้องทำงานที่ซับซ้อนมากเกินไป 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ NumPy: 

• อ็อบเจ็กต์อาร์เรย์ N มิติประสิทธิภาพสูง
• การจัดการรูปร่าง
• การทำความสะอาด/จัดการข้อมูล
• การดำเนินการทางสถิติและพีชคณิตเชิงเส้น

2. วิทย์

SciPy เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สฟรีที่ใช้ NumPy มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความสามารถในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิค SciPy ยังมาพร้อมกับโมดูลแบบฝังสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอาร์เรย์และพีชคณิตเชิงเส้น เช่นเดียวกับ NumPy 

ภาษาโปรแกรมประกอบด้วยฟังก์ชันทั้งหมดของ NumPy แต่เปลี่ยนให้เป็นเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์ที่ใช้งานง่าย มักใช้สำหรับการจัดการรูปภาพและให้คุณสมบัติการประมวลผลพื้นฐานสำหรับฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ระดับสูงที่ไม่ใช่วิทยาศาสตร์ 

SciPy เป็นหนึ่งในห้องสมุด Python พื้นฐาน เนื่องจากมีบทบาทในการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ SciPy:

• ใช้งานง่าย
• การสร้างภาพข้อมูลและการจัดการ
• การวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิค 
• คำนวณชุดข้อมูลขนาดใหญ่ 

3. Theano

Theano เป็นห้องสมุด Python สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลข ได้รับการพัฒนาโดยเฉพาะสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพ นิยาม และประเมินนิพจน์ทางคณิตศาสตร์และการคำนวณเมทริกซ์ได้ สิ่งนี้ทำให้สามารถใช้อาร์เรย์มิติเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก 

Theano เป็นไลบรารีที่มีความเฉพาะเจาะจงสูง และส่วนใหญ่จะใช้โดยการเรียนรู้ของเครื่องและนักพัฒนาการเรียนรู้เชิงลึกและโปรแกรมเมอร์ รองรับการทำงานร่วมกับ NumPy และสามารถใช้กับหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) แทนหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) ซึ่งส่งผลให้การคำนวณที่ใช้ข้อมูลมากเร็วขึ้น 140 เท่า 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Theano:

• เครื่องมือตรวจสอบและทดสอบหน่วยในตัว
• การประเมินที่รวดเร็วและเสถียร
• การคำนวณที่ใช้ข้อมูลมาก
• การคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพสูง

4. นุ่น

อีกห้องสมุด Python ชั้นนำในตลาดคือ Pandas ซึ่งมักใช้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ทำหน้าที่เป็นไลบรารีการวิเคราะห์ข้อมูลที่วิเคราะห์และจัดการข้อมูล และช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานกับข้อมูลหลายมิติที่มีโครงสร้างและแนวคิดอนุกรมเวลาได้อย่างง่ายดาย 

ไลบรารี Pandas นำเสนอวิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการจัดการและสำรวจข้อมูลโดยการจัดหา Series และ DataFrames ซึ่งแสดงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพในขณะเดียวกันก็จัดการกับมันด้วยวิธีต่างๆ 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Pandas:

• การทำดัชนีข้อมูล
• การจัดตำแหน่งข้อมูล
• การรวม/การรวมชุดข้อมูล
• การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล 

5. TensorFlow

ไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สฟรีอีกตัวหนึ่ง TensorFlow เชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมสร้างความแตกต่าง ไลบรารีประกอบด้วยชุดเครื่องมือและทรัพยากรที่ช่วยให้ผู้เริ่มต้นและมืออาชีพสามารถสร้างแบบจำลอง DL และ ML รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียม

TensorFlow ประกอบด้วยสถาปัตยกรรมและเฟรมเวิร์กที่ยืดหยุ่น ทำให้สามารถทำงานบนแพลตฟอร์มการคำนวณต่างๆ เช่น CPU และ GPU ด้วยเหตุนี้ จึงทำงานได้ดีที่สุดเมื่อใช้งานบนหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) ไลบรารี Python มักใช้เพื่อใช้งานการเรียนรู้แบบเสริมกำลังในโมเดล ML และ DL และคุณสามารถแสดงภาพโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้โดยตรง 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ TensorFlow: 

• สถาปัตยกรรมและกรอบการทำงานที่ยืดหยุ่น
• ทำงานบนแพลตฟอร์มการคำนวณที่หลากหลาย 
• ความสามารถในการเป็นนามธรรม
• จัดการโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก 

6. Keras

Keras เป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่มุ่งพัฒนาและประเมินโครงข่ายประสาทเทียมภายในการเรียนรู้ด้วยเครื่องและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก สามารถทำงานบน Theano และ Tensorflow ได้ ซึ่งหมายความว่าสามารถฝึกโครงข่ายประสาทเทียมด้วยโค้ดเพียงเล็กน้อย 

ไลบรารี Keras มักเป็นที่นิยมเนื่องจากเป็นแบบแยกส่วน ขยายได้ และยืดหยุ่น สิ่งนี้ทำให้เป็นตัวเลือกที่ใช้งานง่ายสำหรับผู้เริ่มต้น นอกจากนี้ยังสามารถรวมเข้ากับวัตถุประสงค์ เลเยอร์ เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ และฟังก์ชันการเปิดใช้งาน Keras ทำงานในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและสามารถทำงานบน CPU และ GPU นอกจากนี้ยังมีประเภทข้อมูลที่กว้างที่สุดประเภทหนึ่ง

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Keras: 

• การรวมข้อมูล
• การพัฒนาชั้นประสาท
• สร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิง
• ฟังก์ชันการเปิดใช้งานและต้นทุน 

7. ไพทอร์ช

อีกทางเลือกหนึ่งสำหรับไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องคือ PyTorch ซึ่งใช้ Torch ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กภาษาการเขียนโปรแกรม C PyTorch เป็นไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถรวมเข้ากับไลบรารี Python อื่น ๆ เช่น NumPy ไลบรารีสามารถสร้างกราฟการคำนวณที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ในขณะที่โปรแกรมกำลังทำงาน มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน ML และ DL เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์

จุดขายหลักบางประการของ PyTorch ได้แก่ ความเร็วในการดำเนินการสูง ซึ่งสามารถทำได้แม้ในขณะที่จัดการกับกราฟจำนวนมาก นอกจากนี้ยังเป็นไลบรารี่ที่ยืดหยุ่น สามารถทำงานบนโปรเซสเซอร์หรือ CPU และ GPU ที่เรียบง่าย PyTorch มี API ที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้คุณสามารถขยายไลบรารีได้ เช่นเดียวกับชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ PyTorch:

• การกระจายและการดำเนินการทางสถิติ
• ควบคุมชุดข้อมูล
• การพัฒนาแบบจำลอง DL
• มีความยืดหยุ่นสูง 

8. Scikit-เรียนรู้

เดิมที Scikit-learn เป็นส่วนขยายของบุคคลที่สามในไลบรารี SciPy ปัจจุบันเป็นไลบรารี Python แบบสแตนด์อโลนบน Github มีการใช้โดยบริษัทขนาดใหญ่เช่น Spotify และมีประโยชน์มากมายในการใช้ ประการหนึ่ง มีประโยชน์อย่างมากสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก เช่น อัลกอริทึมสำหรับการตรวจจับสแปม การจดจำรูปภาพ การคาดเดา และการแบ่งกลุ่มลูกค้า 

จุดขายหลักอีกอย่างหนึ่งของ Scikit-learn คือสามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือ SciPy stack อื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย Scikit-learn มีการโต้ตอบที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และสอดคล้องกัน ซึ่งทำให้คุณแชร์และใช้ข้อมูลได้ง่าย 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Scikit-learn:

• การจำแนกประเภทข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง
• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบครบวงจร
• การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
• การเลือกรุ่น 

9. Matplotlib

Matplotlib เป็นเอกภาพของ NumPy และ SciPy และได้รับการออกแบบมาเพื่อแทนที่ความจำเป็นในการใช้ภาษาทางสถิติของ MATLAB ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ครอบคลุมและฟรีใช้เพื่อสร้างการแสดงภาพแบบคงที่ เคลื่อนไหว และโต้ตอบใน Python 

ไลบรารี Python ช่วยให้คุณเข้าใจข้อมูลก่อนที่จะย้ายไปยังการประมวลผลข้อมูลและการฝึกอบรมสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิง มันอาศัยชุดเครื่องมือ Python GUI เพื่อสร้างพล็อตและกราฟด้วย API เชิงวัตถุ นอกจากนี้ยังมีอินเทอร์เฟซที่คล้ายกับ MATLAB เพื่อให้ผู้ใช้สามารถดำเนินการงานที่คล้ายกับ MATLAB 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Matplotlib:

• สร้างพล็อตคุณภาพสิ่งพิมพ์
• ปรับแต่งรูปแบบภาพและเค้าโครง
• ส่งออกเป็นไฟล์รูปแบบต่างๆ
• ตัวเลขเชิงโต้ตอบที่สามารถซูม เลื่อน และอัปเดต 

10. พล็อต

ปิดรายการไลบรารี Python ที่ดีที่สุด 10 อันดับสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ AI คือ Plotly ซึ่งเป็นอีกหนึ่งไลบรารีการสร้างภาพแบบโอเพ่นซอร์สฟรี เป็นที่นิยมอย่างสูงในหมู่นักพัฒนาด้วยแผนภูมิคุณภาพสูง สมจริง และพร้อมเผยแพร่ แผนภูมิบางส่วนที่เข้าถึงได้ผ่าน Plotly ได้แก่ boxplots, heatmaps และแผนภูมิฟอง 

Plotly เป็นหนึ่งในเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ดีที่สุดในตลาด และสร้างขึ้นบนชุดเครื่องมือสร้างภาพ D3.js, HTML และ CSS เขียนด้วยภาษา Python ใช้เฟรมเวิร์ก Django และสามารถช่วยสร้างกราฟเชิงโต้ตอบได้ ใช้งานได้กับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพต่างๆ และช่วยให้คุณสามารถนำเข้าข้อมูลลงในแผนภูมิได้อย่างง่ายดาย คุณยังสามารถใช้ Plotly เพื่อสร้างชุดสไลด์และแดชบอร์ด 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Plotly: 

• แผนภูมิและแดชบอร์ด
• เครื่องมือสแนปชอต
• ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับ Python
• นำเข้าข้อมูลลงในแผนภูมิได้อย่างง่ายดาย