10 найкращих бібліотек Python для глибокого навчання

Python поступово став популярною мовою програмування. Є багато причин для цього, включаючи його надзвичайно високу ефективність у порівнянні з іншими популярними мовами. Він також має англійські команди та синтаксис, що робить його найкращим вибором для початківців-кодерів.

Можливо, найбільшим перевагою Python є велика кількість відкритих бібліотек, які дозволяють використовувати мову для всього, від науки про дані до маніпуляції даними.

Python і глибоке навчання

Глибоке навчання – це підгалузь машинного навчання, що涉лює штучні нейронні мережі, які є алгоритмами, натхненними структурою людського мозку. Глибоке навчання має багато застосувань і використовується у багатьох сучасних технологій штучного інтелекту, таких як самохідні автомобілі, інструменти агрегації новин, обробка природної мови (NLP), віртуальні помічники, візуальне розпізнавання та багато іншого.

За останні роки Python довів себе як інструмент для глибокого навчання. Через те, що код лаконічний і зрозумілий, він ідеально підходить для застосувань глибокого навчання. Його простий синтаксис також дозволяє розробляти програми швидше порівняно з іншими мовами програмування. Іншою великою причиною використання Python для глибокого навчання є те, що мову можна інтегрувати з іншими системами, написаними на різних мовах програмування. Це робить його легшим для поєднання з проектами штучного інтелекту, написаними на інших мовах.

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 пропонує широкий спектр гнучких інструментів, бібліотек і спільнотних ресурсів. Початківці і професіонали можуть використовувати TensorFlow для створення моделей глибокого навчання, а також нейронних мереж.

TensorFlow має архітектуру і.framework, які є гнучкими, що дозволяє йому працювати на різних обчислювальних платформах, таких як CPU і GPU. Однак він працює найкраще на процесорі тензорного оброблення (TPU). Бібліотеку Python часто використовують для реалізації навчання з підкріпленням у моделях глибокого навчання, і ви можете безпосередньо візуалізувати моделі машинного навчання.

Ось деякі з основних функцій TensorFlow:

• Гнучка архітектура і.framework.
• Працює на різних обчислювальних платформах.
• Вміння абстракції
• Керує глибокими нейронними мережами.

2. Pytorch

Інша одна з найпопулярніших бібліотек Python для глибокого навчання – Pytorch, який є відкритою бібліотекою, створеною командою досліджень штучного інтелекту Facebook у 2016 році. Назва бібліотеки походить від Torch, який є фреймворком глибокого навчання, написаним на мові програмування Lua.

PyTorch дозволяє виконувати багато завдань, і він особливо корисний для застосувань глибокого навчання, таких як NLP і комп’ютерне бачення.

Найкращими аспектами PyTorch є його висока швидкість виконання, яку він може досягти навіть при обробці великих графів. Це також гнучка бібліотека, здатна працювати на спрощених процесорах або CPU і GPU. PyTorch має потужні API, які дозволяють розширювати бібліотеку, а також інструментарій природної мови.

Ось деякі з основних функцій PyTorch:

• Статистичні розподіли та операції
• Контроль над наборами даних
• Розробка моделей глибокого навчання
• Висока гнучкість

3. NumPy

Одна з інших відомих бібліотек Python, NumPy, може бути безшовно використана для обробки великих багатовимірних масивів і матриць. Вона використовує великий набір високорівневих математичних функцій, що робить її особливо корисною для ефективних фундаментальних наукових обчислень у глибокому навчанні.

Масиви NumPy вимагають значно менше місця для 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 – це чудовий варіант для підвищення продуктивності моделей глибокого навчання без надмірної складності.

Ось деякі з основних функцій NumPy:

• Маніпуляція формою
• Об’єкт багатовимірного масиву високої продуктивності
• Очистка/маніпуляція даними
• Статистичні операції та лінійна алгебра

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn спочатку була третім стороннім розширенням бібліотеки SciPy, але тепер це самостійна бібліотека Python на Github. Scikit-Learn включає DBSCAN, підкріплення градієнта, машини опорних векторів і випадкові ліси в методах класифікації, регресії та кластеризації.

Однією з найкращих сторін Scikit-Learn є те, що вона легко взаємодіє з іншими стеками SciPy. Вона також користувацька і послідовна, що робить її легшою для обміну та використання даних.

Ось деякі з основних функцій Scikit-learn:

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

5. SciPy

Це приводить нас до SciPy, який є безкоштовною та відкритою бібліотекою, заснованою на NumPy. SciPy – одна з найкращих бібліотек Python, завдяки її здатності виконувати наукові та технічні обчислення на великих наборах даних. Вона супроводжується вкладеними модулями для оптимізації масивів та лінійної алгебри.

Мова програмування включає всі функції NumPy, але робить їх дружніми до користувача, науковими інструментами. Її часто використовують для маніпуляції зображеннями та надають базові обробні функції для високорівневих ненаукових математичних функцій.

Ось деякі з основних функцій SciPy:

• Дружній до користувача
• Візуалізація та маніпуляція даними
• Наукові та технічні аналізи
• Обчислює великі набори даних

6. Pandas

Одна з відкритих бібліотек Python, яку в основному використовують у науці про дані та глибокому навчанні, – Pandas. Бібліотека пропонує інструменти для маніпуляції та аналізу даних, які використовуються для аналізу даних. Бібліотека використовує свої потужні структури даних для маніпуляції числовими таблицями та аналізу часових рядів.

Бібліотека Pandas пропонує швидкий і ефективний спосіб керувати та досліджувати дані, надаючи Серії та Фрейми даних, які представляють дані ефективно, а також маніпулюють ними різними способами.

Ось деякі з основних функцій Pandas:

• Індексування даних
• Вирівнювання даних
• Об’єднання/з’єднання наборів даних
• Маніпуляція та аналіз даних

7. Microsoft CNTK

Інша бібліотека Python для застосувань глибокого навчання – Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), який раніше був відомий як Computational Network ToolKit. Відкрита бібліотека глибокого навчання використовується для реалізації розподілених завдань глибокого навчання та машинного навчання.

CNTK дозволяє вам поєднувати прогностичні моделі, такі як конволюційні нейронні мережі (CNN), нейронні мережі прямого поширення (DNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN), з фреймворком CNTK. Це дозволяє ефективно реалізовувати завдання глибокого навчання від початку до кінця.

Ось деякі з основних функцій CNTK:

• Відкрита
• Реалізує розподілені завдання глибокого навчання
• Поєднує прогностичні моделі з фреймворком CNTK
• Завдання глибокого навчання від початку до кінця

8. Keras

Keras – ще одна відома відкрита бібліотека Python, яку використовують для завдань глибокого навчання, що дозволяє швидко тестувати глибокі нейронні мережі. Keras пропонує вам інструменти, необхідні для створення моделей, візуалізації графів та аналізу наборів даних. Крім того, вона включає попередньо позначені набори даних, які можна безпосередньо імпортувати та завантажити.

Бібліотека Keras часто віддають перевагу через свою модульність, розширюваність та гнучкість. Це робить її користувацьким варіантом для початківців. Вона також може інтегруватися з цілями, шарами, оптимізаторами та функціями активації. Keras працює в різних середовищах і може працювати на CPU та GPU. Вона також пропонує один з найширших діапазонів типів даних.

Ось деякі з основних функцій Keras:

• Розробка нейронних шарів
• Пулінг даних
• Будує моделі глибокого навчання та машинного навчання
• Функції активації та функції витрат

9. Theano

Близько до кінця нашого списку знаходиться Theano, числова бібліотека обчислень Python, спеціально розроблена для машинного навчання та глибокого навчання. З допомогою цього інструменту ви можете ефективно визначити, оптимізувати та оцінити математичні вирази та обчислення матриць. Все це дозволяє Theano використовувати багатовимірні масиви для створення моделей глибокого навчання.

Theano використовується багатьма розробниками та програмістами глибокого навчання завдяки своїй високій специфіці. Його можна використовувати з графічним процесором (GPU) замість центрального процесора (CPU).

Ось деякі з основних функцій Theano:

• Вбудовані інструменти перевірки та тестування
• Високопродуктивні математичні обчислення
• Швидкі та стабільні оцінки
• Обчислення, залежні від даних

10. MXNet

Закриваючи наш список 10 найкращих бібліотек Python для глибокого навчання, ми маємо MXNet, який є високомасштабованою відкритою бібліотекою глибокого навчання. MXNet був розроблений для навчання та розгортання глибоких нейронних мереж, і він може навчати моделі дуже швидко.

MXNet підтримує багато мов програмування, таких як Python, Julia, C, C++ та інші. Однією з найкращих сторін MXNet є те, що він пропонує надзвичайно швидкі швидкості обчислень та використання ресурсів на GPU.

Ось деякі з основних функцій MXNet:

• Високомасштабований
• Відкритий
• Навчання та розгортання глибоких нейронних мереж
• Навчає моделі швидко
• Швидкості обчислень