10 ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

Python ได้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเพื่อเป็นภาษาโปรแกรมชั้นนำ มีเหตุผลหลายประการ รวมถึงประสิทธิภาพที่สูงมากเมื่อเทียบกับภาษาหลักอื่นๆ นอกจากนี้ยังมีคำสั่งและไวยากรณ์เหมือนภาษาอังกฤษซึ่งทำให้เป็นตัวเลือกอันดับต้น ๆ สำหรับผู้เริ่มต้นเขียนโค้ด 

บางทีจุดขายที่ใหญ่ที่สุดของ Python คือไลบรารีโอเพ่นซอร์สจำนวนมหาศาลที่ทำให้สามารถใช้ภาษาได้ทุกอย่างตั้งแต่วิทยาศาสตร์ข้อมูลไปจนถึงการจัดการข้อมูล 

Python และการเรียนรู้เชิงลึก

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับโครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ การเรียนรู้เชิงลึกมีแอปพลิเคชันมากมายและใช้ในเทคโนโลยี AI ในปัจจุบัน เช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง เครื่องมือรวบรวมข่าว การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ผู้ช่วยเสมือน การจดจำภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย 

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Python ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก เนื่องจากโค้ดมีความกระชับและอ่านง่าย จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก ไวยากรณ์ที่เรียบง่ายของมันยังช่วยให้สามารถพัฒนาแอปพลิเคชันได้เร็วกว่าเมื่อเทียบกับภาษาโปรแกรมอื่นๆ อีกเหตุผลหลักสำหรับการใช้ Python สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกคือภาษาสามารถรวมเข้ากับระบบอื่น ๆ ที่เขียนด้วยภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกัน ทำให้ง่ายต่อการผสมผสานกับโครงการ AI ที่เขียนในภาษาอื่น 

มาดูไลบรารี Python ที่ดีที่สุด 10 อันดับสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก: 

1. TensorFlow

TensorFlow ถือเป็นหนึ่งในไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก พัฒนาโดยทีม Google Brain มีเครื่องมือ ห้องสมุด และแหล่งข้อมูลชุมชนที่ยืดหยุ่นมากมาย ผู้เริ่มต้นและมืออาชีพสามารถใช้ TensorFlow เพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียม

TensorFlow มีสถาปัตยกรรมและเฟรมเวิร์กที่ยืดหยุ่น ทำให้สามารถทำงานบนแพลตฟอร์มการคำนวณต่างๆ เช่น CPU และ GPU ด้วยเหตุนี้ จึงทำงานได้ดีที่สุดเมื่อใช้งานบนหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) ไลบรารี Python มักถูกใช้เพื่อนำการเรียนรู้แบบเสริมกำลังมาใช้ในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก และคุณสามารถแสดงภาพโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้โดยตรง 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ TensorFlow:

• สถาปัตยกรรมและกรอบการทำงานที่ยืดหยุ่น
• ทำงานบนแพลตฟอร์มการคำนวณที่หลากหลาย 
• ความสามารถในการเป็นนามธรรม
• จัดการโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก 

2. ไพทอร์ช

หนึ่งในไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกคือ Pytorch ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่สร้างโดยทีมวิจัย AI ของ Facebook ในปี 2016 ชื่อของไลบรารีมาจาก Torch ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่เขียนด้วยภาษา Lua ภาษาโปรแกรม 

PyTorch ช่วยให้คุณทำงานได้หลายอย่าง และมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก เช่น NLP และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ 

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

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ PyTorch:

• การกระจายและการดำเนินการทางสถิติ
• ควบคุมชุดข้อมูล
• การพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
• มีความยืดหยุ่นสูง

3. นำพาย

หนึ่งในไลบรารี Python ที่รู้จักกันดี NumPy สามารถใช้ได้อย่างราบรื่นสำหรับการประมวลผลอาร์เรย์และเมทริกซ์หลายมิติขนาดใหญ่ มันอาศัยฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ระดับสูงชุดใหญ่ ซึ่งทำให้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์พื้นฐานที่มีประสิทธิภาพในการเรียนรู้เชิงลึก 

อาร์เรย์ NumPy ต้องการพื้นที่จัดเก็บน้อยกว่ารายการ Python อื่นๆ มาก และยังใช้งานได้เร็วกว่าและสะดวกกว่า ข้อมูลสามารถจัดการในเมทริกซ์ ย้ายตำแหน่ง และเปลี่ยนรูปร่างด้วยไลบรารี NumPy เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกโดยไม่ต้องทำงานที่ซับซ้อนมากเกินไป 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ NumPy: 

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

4. Scikit-เรียนรู้

Scikit-Learn เดิมเป็นส่วนขยายของบุคคลที่สามสำหรับไลบรารี SciPy แต่ตอนนี้เป็นไลบรารี Python แบบสแตนด์อโลนบน Github Scikit-Learn ประกอบด้วย DBSCAN, การเพิ่มระดับความลาดชัน, รองรับเครื่องเวกเตอร์ และฟอเรสต์แบบสุ่มภายในวิธีการจำแนกประเภท การถดถอย และการจัดกลุ่ม  

แง่มุมที่ยอดเยี่ยมที่สุดประการหนึ่งของ Scikit-Learn คือสามารถทำงานร่วมกับสแต็ก SciPy อื่นๆ ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ยังเป็นมิตรกับผู้ใช้และสอดคล้องกัน ทำให้แบ่งปันและใช้ข้อมูลได้ง่ายขึ้น 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Scikit-learn:

• การจำแนกประเภทข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง
• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องแบบครบวงจร
• การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
• การเลือกรุ่น

5. วิทย์

นั่นนำเราไปสู่ ​​Scipy ซึ่งเป็นห้องสมุดโอเพ่นซอร์สฟรีที่ใช้ Numpy SciPy เป็นหนึ่งในห้องสมุด Python ที่ดีที่สุด เนื่องจากความสามารถในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิคในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ มันมาพร้อมกับโมดูลฝังตัวสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอาร์เรย์และพีชคณิตเชิงเส้น 

ภาษาโปรแกรมประกอบด้วยฟังก์ชันทั้งหมดของ NumPy แต่เปลี่ยนให้เป็นเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์ที่ใช้งานง่าย มักใช้สำหรับการจัดการรูปภาพและให้คุณสมบัติการประมวลผลพื้นฐานสำหรับฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ระดับสูงที่ไม่ใช่วิทยาศาสตร์ 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ SciPy:

• ที่ใช้งานง่าย
• การสร้างภาพข้อมูลและการจัดการ
• การวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิค
• คำนวณชุดข้อมูลขนาดใหญ่

6. นุ่น

หนึ่งในไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้เป็นหลักในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิชาการเรียนรู้เชิงลึกคือ Pandas ห้องสมุดมีการจัดการข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์ซึ่งใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ไลบรารีอาศัยโครงสร้างข้อมูลอันทรงพลังในการจัดการกับตารางตัวเลขและการวิเคราะห์อนุกรมเวลา 

ไลบรารี Pandas นำเสนอวิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพในการจัดการและสำรวจข้อมูลโดยการจัดหา Series และ DataFrames ซึ่งแสดงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพในขณะเดียวกันก็จัดการกับมันด้วยวิธีต่างๆ 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Pandas:

• การทำดัชนีข้อมูล
• การจัดตำแหน่งข้อมูล
• การรวม/การรวมชุดข้อมูล
• การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล

7. ไมโครซอฟต์ ซีเอ็นทีเค

ไลบรารี Python อื่นสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกคือ Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit) ซึ่งเดิมเรียกว่า Computational Network ToolKit ไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สใช้เพื่อใช้งานการเรียนรู้เชิงลึกแบบกระจายและการเรียนรู้ของเครื่อง 

CNTK ช่วยให้คุณสามารถรวมโมเดลการคาดการณ์ เช่น Convolutional Neural Networks (CNN), Feed-forward Deep Neural Networks (DNN) และ Recurrent Neural Networks (RNN) เข้ากับเฟรมเวิร์ก CNTK สิ่งนี้ทำให้สามารถใช้งานการเรียนรู้เชิงลึกแบบ end-to-end ได้อย่างมีประสิทธิผล 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ CNTK: 

• เปิดแหล่งที่มา
• ใช้งานการเรียนรู้เชิงลึกแบบกระจาย
• รวมโมเดลการคาดการณ์เข้ากับเฟรมเวิร์ก CNTK
• งานการเรียนรู้เชิงลึกแบบ end-to-end

8. Keras

Kears เป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่โดดเด่นอีกตัวที่ใช้สำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก ทำให้สามารถทดสอบโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว Keras มีเครื่องมือที่จำเป็นในการสร้างแบบจำลอง แสดงภาพกราฟ และวิเคราะห์ชุดข้อมูล ยิ่งไปกว่านั้น ยังมีชุดข้อมูลที่ติดป้ายไว้ล่วงหน้าซึ่งสามารถนำเข้าและโหลดได้โดยตรง 

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

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Keras: 

• การพัฒนาชั้นประสาท
• การรวมข้อมูล
• สร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิง
• ฟังก์ชันการเปิดใช้งานและต้นทุน

9. Theano

ใกล้ถึงจุดสิ้นสุดของรายการของเราคือ Theano ซึ่งเป็นห้องสมุด Python สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขที่พัฒนาขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการเรียนรู้ด้วยเครื่องและห้องสมุดเชิงลึก ด้วยเครื่องมือนี้ คุณจะได้รับคำจำกัดความ การเพิ่มประสิทธิภาพ และการประเมินนิพจน์ทางคณิตศาสตร์และการคำนวณเมทริกซ์ที่มีประสิทธิภาพ ทั้งหมดนี้ทำให้สามารถใช้ Theano สำหรับการใช้อาร์เรย์มิติเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก 

Theano ถูกใช้โดยนักพัฒนาการเรียนรู้เชิงลึกและโปรแกรมเมอร์จำนวนมาก เนื่องจากเป็นห้องสมุดที่มีความเฉพาะเจาะจงสูง สามารถใช้กับหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) แทนหน่วยประมวลผลกลาง (CPU)

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ Theano:

• เครื่องมือตรวจสอบและทดสอบหน่วยในตัว
• การคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพสูง
• การประเมินที่รวดเร็วและเสถียร
• การคำนวณที่ใช้ข้อมูลมาก

10. MX เน็ต

การปิดรายการไลบรารี Python ที่ดีที่สุด 10 อันดับสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกคือ MXNet ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์สที่ปรับขนาดได้สูง MXNet ได้รับการออกแบบมาเพื่อฝึกและปรับใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก และสามารถฝึกโมเดลได้เร็วมาก 

MXNet รองรับภาษาโปรแกรมมากมาย เช่น Python, Julia, C, C++ และอื่นๆ ข้อดีอย่างหนึ่งของ MXNet คือมีความเร็วในการคำนวณและการใช้ทรัพยากรบน GPU ที่รวดเร็วอย่างเหลือเชื่อ 

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ MXNet:

• ปรับขนาดได้สูง
• เปิดแหล่งที่มา
• ฝึกฝนและปรับใช้เครือข่ายประสาทการเรียนรู้เชิงลึก
• ฝึกโมเดลอย่างรวดเร็ว
• ความเร็วในการคำนวณที่รวดเร็ว