10 найкращих бібліотек Python для машинного навчання та штучного інтелекту

Python з роками набув популярності та став однією з найпопулярніших мов програмування для завдань машинного навчання (ML) та штучного інтелекту (AI). Він замінив багато існуючих мов у галузі та є ефективнішим у порівнянні з цими основними мовами програмування. Крім того, його команди, схожі на англійські, роблять його доступним як для новачків, так і для експертів. Ще одна фундаментальна особливість Python, яка приваблює багатьох користувачів, — це величезна колекція бібліотек з відкритим кодом. Програмісти будь-якого рівня досвіду можуть використовувати ці бібліотеки для завдань, пов’язаних з ML та AI, наукою про дані, маніпулюванням зображеннями та даними та багато іншого.

Чому Python для машинного навчання та штучного інтелекту?

Бібліотеки з відкритим кодом Python — не єдина особливість, яка робить його сприятливим для завдань машинного навчання та штучного інтелекту. Python також є високоуніверсальним та гнучким, що означає, що його можна використовувати разом з іншими мовами програмування за потреби. Більше того, він може працювати майже на всіх ОС та платформах, присутніх на ринку. Впровадження глибоких нейронних мереж та алгоритмів машинного навчання може бути надзвичайно трудомістким, але Python пропонує багато пакетів, які скорочують цей час. Це також об’єктно-орієнтована мова програмування (ООП), що робить її надзвичайно корисною для ефективного використання та категоризації даних. Ще один фактор, який робить Python сприятливим, особливо для новачків, — це його зростаюча спільнота користувачів. Оскільки це одна з найшвидше зростаючих мов програмування у світі, кількість розробників та послуг з розробки Python стрімко зросла. Спільнота Python зростає разом із мовою, а її активні учасники завжди прагнуть використовувати її для вирішення нових бізнес-проблем. Тепер, коли ви знаєте, чому Python є однією з найкращих мов програмування, ось 10 найкращих бібліотек Python для машинного навчання та штучного інтелекту: 1. NumPy NumPy широко вважається найкращою бібліотекою Python для машинного навчання та штучного інтелекту. Це відкрита числова бібліотека, яку можна використовувати для виконання різних математичних операцій над різними матрицями. NumPy вважається однією з найбільш використовуваних наукових бібліотек, саме тому багато науковців з даних покладаються на неї для аналізу даних. Масиви NumPy вимагають набагато меншої площі зберігання, ніж інші списки Python, і вони швидші та зручніші у використанні. За допомогою NumPy ви можете маніпулювати даними в матриці, транспонувати її та змінювати форму. Загалом, NumPy — чудовий варіант для підвищення продуктивності моделей машинного навчання без занадто складної роботи. Ось деякі основні функції NumPy:

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

2. SciPy SciPy — це безкоштовна бібліотека з відкритим кодом, заснована на NumPy. Вона особливо корисна для великих наборів даних, оскільки може виконувати наукові та технічні обчислення. SciPy також має вбудовані модулі для оптимізації масивів та лінійної алгебри, як і NumPy. Мова програмування включає всі функції NumPy, але перетворює їх на зручні наукові інструменти. Її часто використовують для маніпулювання зображеннями, і вона надає базові функції обробки для не наукових математичних функцій високого рівня. SciPy є однією з фундаментальних бібліотек Python завдяки її ролі в науковому аналізі та інженерії. Ось деякі основні функції SciPy:

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

3. Theano Числова обчислювальна бібліотека Python, Theano, була розроблена спеціально для машинного навчання. Вона дозволяє оптимізувати, визначати та оцінювати математичні вирази та матричні обчислення. Це дозволяє використовувати багатовимірні масиви для побудови моделей глибокого навчання. Theano — це дуже специфічна бібліотека, і її в основному використовують розробники та програмісти машинного та глибокого навчання. Вона підтримує інтеграцію з NumPy і може використовуватися з графічним процесором (GPU) замість центрального процесора (CPU), що призводить до обчислень, інтенсивних щодо даних, у 140 разів швидше. Ось деякі основні функції Theano:

• Вбудовані інструменти перевірки та модульного тестування.
• Швидкі та стабільні оцінки.
• Обчислення, інтенсивні щодо даних.
• Високопродуктивні математичні обчислення.

4. Pandas Ще одна топова бібліотека Python на ринку — це Pandas, яку часто використовують для машинного навчання. Вона виступає як бібліотека аналізу даних, яка аналізує та маніпулює даними, і дозволяє розробникам легко працювати з структурованими багатовимірними даними та концепціями 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.

5. TensorFlow Ще одна безкоштовна бібліотека Python з відкритим кодом, TensorFlow спеціалізується на диференційованому програмуванні. Бібліотека складається з набору інструментів та ресурсів, які дозволяють новачкам та професіоналам створювати моделі DL та ML, а також нейронні мережі. TensorFlow має гнучку архітектуру та фреймворк, що дозволяє йому працювати на різних обчислювальних платформах, таких як CPU та GPU. Проте він найкраще працює на тензорному процесорі (TPU). Цю бібліотеку Python часто використовують для впровадження навчання з підкріпленням у моделях ML та DL, 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.

6. Keras Keras — це бібліотека Python з відкритим кодом, спрямована на розробку та оцінку нейронних мереж у моделях машинного та глибокого навчання. Вона здатна працювати поверх Theano та Tensorflow, що означає, що вона може навчати нейронні мережі за допомогою невеликої кількості коду. Бібліотеку Keras часто віддають перевагу через її модульність, розширюваність та гнучкість. Це робить її зручним варіантом для новачків. Вона також може інтегруватися з цілями, шарами, оптимізаторами та функціями активації. Keras працює в різних середовищах і може запускатися на CPU та GPU. Вона також пропонує один з найширших діапазонів типів даних. Ось деякі основні функції Keras:

• Об’єднання даних (пулінг).
• Розробка шарів нейронної мережі.
• Створює моделі глибокого та машинного навчання.
• Функції активації та вартості.

7. PyTorch Ще один варіант бібліотеки машинного навчання Python з відкритим кодом — це PyTorch, заснована на Torch, фреймворку мови програмування C. PyTorch — це бібліотека для науки про дані, яку можна інтегрувати з іншими бібліотеками Python, такими як NumPy. Бібліотека може створювати обчислювальні графи, які можна змінювати під час виконання програми. Вона особливо корисна для додатків ML та DL, таких як обробка природної мови (NLP) та комп’ютерний зір. Деякі з головних переваг PyTorch включають високу швидкість виконання, якої вона може досягати навіть при обробці важких графів. Це також гнучка бібліотека, здатна працювати на спрощених процесорах