10 найкращих бібліотек Python для глибокого навчання

Python постійно зростає, щоб стати провідною мовою програмування. На це є багато причин, включаючи його надзвичайно високу ефективність порівняно з іншими основними мовами. Він також має команди та синтаксис, схожі на англійські, що робить його першокласним вибором для початківців кодерів. Мабуть, найбільшою перевагою Python є його величезна кількість бібліотек з відкритим кодом, які дозволяють використовувати мову для всього: від науки про дані до маніпулювання даними.

Python та глибоке навчання

Глибоке навчання — це підрозділ машинного навчання, що включає штучні нейронні мережі, які є алгоритмами, натхненними структурою людського мозку. Глибоке навчання має багато застосувань і використовується в багатьох сучасних технологіях штучного інтелекту, таких як безпілотні автомобілі, інструменти агрегації новин, обробка природної мови (NLP), віртуальні помічники, візуальне розпізнавання та багато іншого. За останні роки Python довів, що є неймовірним інструментом для глибокого навчання. Оскільки код є лаконічним і читабельним, це робить його ідеальним для застосувань глибокого навчання. Його простий синтаксис також дозволяє розробляти додатки швидше порівняно з іншими мовами програмування. Ще однією важливою причиною використання Python для глибокого навчання є те, що мову можна інтегрувати з іншими системами, написаними різними мовами програмування. Це полегшує його поєднання з проектами ШІ, написаними іншими мовами. Давайте розглянемо 10 найкращих бібліотек Python для глибокого навчання: 1. TensorFlow TensorFlow широко вважається однією з найкращих бібліотек Python для застосувань глибокого навчання. Розроблена командою Google Brain, вона надає широкий спектр гнучких інструментів, бібліотек та ресурсів спільноти. Як новачки, так і професіонали можуть використовувати TensorFlow для побудови моделей глибокого навчання, а також нейронних мереж. TensorFlow має гнучку архітектуру та фреймворк, що дозволяє йому працювати на різних обчислювальних платформах, таких як CPU та GPU. Проте найкраще він працює на тензорному процесорі (TPU). Ця бібліотека Python часто використовується для впровадження навчання з підкріпленням у моделях глибокого навчання, і ви можете безпосередньо візуалізувати моделі машинного навчання. Ось деякі основні функції TensorFlow:

• Гнучка архітектура та фреймворк.
• Працює на різних обчислювальних платформах.
• Можливості абстракції
• Керує глибокими нейронними мережами.

2. Pytorch Ще однією з найпопулярніших бібліотек Python для глибокого навчання є Pytorch, бібліотека з відкритим кодом, створена дослідницькою командою ШІ Facebook у 2016 році. Назва бібліотеки походить від Torch, фреймворку для глибокого навчання, написаного мовою програмування Lua. PyTorch дозволяє виконувати багато завдань, і він особливо корисний для застосувань глибокого навчання, таких як NLP та комп’ютерний зір. Деякі з найкращих аспектів PyTorch включають його високу швидкість виконання, яку він може досягти навіть при обробці важких графіків. Це також гнучка бібліотека, здатна працювати на спрощених процесорах або CPU та GPU. PyTorch має потужні API, які дозволяють розширювати бібліотеку, а також інструментарій для обробки природної мови. Ось деякі основні функції PyTorch:

• Статистичні розподіли та операції
• Контроль над наборами даних
• Розробка моделей глибокого навчання
• Дуже гнучка

3. NumPy Одна з інших відомих бібліотек Python, NumPy, може безперешкодно використовуватися для обробки великих багатовимірних масивів і матриць. Вона спирається на великий набір високорівневих математичних функцій, що робить її особливо корисною для ефективних фундаментальних наукових обчислень у глибокому навчанні. Масиви NumPy вимагають набагато меншої області зберігання, ніж інші списки Python, і вони швидші та зручніші у використанні. Дані можна маніпулювати в матриці, транспонувати та змінювати форму за допомогою бібліотеки. NumPy — чудовий варіант для підвищення продуктивності моделей глибокого навчання без занадто складної роботи. Ось деякі основні функції NumPy:

• Маніпулювання формою
• Високопродуктивний N-вимірний об’єкт масиву
• Очищення/маніпулювання даними
• Статистичні операції та лінійна алгебра

4. Scikit-Learn Scikit-Learn спочатку був стороннім розширенням бібліотеки SciPy, але зараз це окрема бібліотека Python на Github. Scikit-Learn включає DBSCAN, градієнтний бустинг, машини опорних векторів та випадкові ліси в рамках методів класифікації, регресії та кластеризації. Одним з найкращих аспектів Scikit-Learn є те, що він легко взаємодіє з іншими стеками SciPy. Він також зручний для користувача та послідовний, що полегшує обмін та використання даних. Ось деякі основні функції Scikit-learn:

• Класифікація та моделювання даних
• Алгоритми машинного навчання від початку до кінця
• Попередня обробка даних
• Вибір моделі

5. SciPy Це підводить нас до Scipy, безплатної бібліотеки з відкритим кодом на основі Numpy. SciPy є однією з найкращих бібліотек Python завдяки своїй здатності виконувати наукові та технічні обчислення на великих наборах даних. Вона супроводжується вбудованими модулями для оптимізації масивів та лінійної алгебри. Мова програмування включає всі функції NumPy, але перетворює їх на зручні для користувача наукові інструменти. Її часто використовують для маніпулювання зображеннями, і вона надає базові функції обробки для високорівневих, ненаукових математичних функцій. Ось деякі основні функції SciPy:

• Зручний для користувача
• Візуалізація та маніпулювання даними
• Науковий та технічний аналіз
• Обчислює великі набори даних

6. Pandas Однією з бібліотек Python з відкритим кодом, що в основному використовується в науці про дані та глибокому навчанні, є Pandas. Бібліотека надає інструменти для маніпулювання та аналізу даних, які використовуються для аналізу даних. Бібліотека спирається на свої потужні структури даних для маніпулювання числовими таблицями та аналізу часових рядів. Бібліотека Pandas пропонує швидкий та ефективний спосіб керування та дослідження даних, надаючи Series та DataFrames, які ефективно представляють дані, а також маніпулюють ними різними способами. Ось деякі основні функції Pandas:

• Індексація даних
• Вирівнювання даних
• Об’єднання/з’єднання наборів даних
• Маніпулювання та аналіз даних

7. Microsoft CNTK Ще однією бібліотекою Python для застосувань глибокого навчання є Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), раніше відома як Computational Network ToolKit. Ця бібліотека глибокого навчання з відкритим кодом використовується для впровадження розподілених завдань глибокого навчання та машинного навчання. CNTK дозволяє поєднувати прогностичні моделі, такі як згорткові нейронні мережі (CNN), прямопоточні глибокі нейронні мережі (DNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN), з фреймворком CNTK. Це дозволяє ефективно впроваджувати сквозні завдання глибокого навчання. Ось деякі основні функції CNTK:

• Відкритий код
• Впровадження розподілених завдань глибокого навчання
• Поєднання прогностичних моделей з фреймворком CNTK
• Сквозні завдання глибокого навчання

8.