10 найкращих бібліотек Python для машинного навчання та штучного інтелекту

Python зростав у популярності протягом років і 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 популярними мовами програмування. Крім того, його команди, подібні до англійської мови, роблять його доступним для початківців та експертів.

Іншою фундаментальною особливістю Python, яка приваблює багатьох його користувачів, є велика колекція відкритих бібліотек. Ці бібліотеки можуть бути використані програмістами всіх рівнів досвіду для завдань, пов’язаних з ML та AI, науками про дані, маніпуляцією зображеннями та даними та багатьма іншими.

Чому Python для машинного навчання та штучного інтелекту?

Відкриті бібліотеки Python не є єдиною особливістю, яка робить його вигідним для завдань машинного навчання та штучного інтелекту. Python також дуже універсальний та гнучкий, що означає, що його можна використовувати поряд з іншими мовами програмування при необхідності. Крім того, він може працювати майже на всіх операційних системах та платформах на ринку.

Реалізація глибоких нейронних мереж та алгоритмів машинного навчання може бути дуже часу споживаючою, але Python пропонує багато пакетів, які скорочують цей час. Це також мова об’єктно-орієнтованого програмування (OOP), що робить його дуже корисним для ефективного використання даних та категоризації.

Іншим фактором, який робить Python вигідним, особливо для початківців, є його зростаюча спільнота користувачів. Оскільки це одна з найшвидше зростаючих мов програмування у світі, кількість розробників Python та послуг з розробки вибухово зросла. Спільнота Python зростає поряд з мовою, з активними учасниками, які завжди шукають способи використовувати її для вирішення нових проблем у бізнесі.

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 найчастіше використовуваних наукових бібліотек, тому багато вчених-даних покладаються на нього для аналізу даних.

Масиви NumPy вимагають значно менше місця для зберігання, ніж інші списки Python, і вони швидші та зручніші у використанні. Ви можете маніпулювати даними у матриці, транспонувати її та змінювати форму за допомогою NumPy. Усі ці можливості роблять NumPy чудовим варіантом для підвищення продуктивності моделей машинного навчання без надмірної складності.

Ось деякі з основних особливостей NumPy:

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

2. SciPy

SciPy – це безкоштовна, відкрита бібліотека, заснована на NumPy. Вона особливо корисна для великих наборів даних,能够 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 робить їх зручними науковими інструментами. Вона часто використовується для маніпуляції зображеннями та надає базові можливості обробки для високорівневих, ненавчених математичних функцій.

SciPy є однією з фундаментальних бібліотек Python завдяки її ролі в науковому аналізі та інженерії.

Ось деякі з основних особливостей SciPy:

• Зручний інтерфейс.
• Візуалізація та маніпуляція даними.
• Наукові та технічні аналізи.
• Обчислення великих наборів даних.

3. Theano

Theano – це числова бібліотека Python, розроблена спеціально для машинного навчання. Вона дозволяє оптимізувати, визначати та оцінювати математичні вирази та матричні розрахунки. Це дозволяє використовувати багатовимірні масиви для створення глибоких моделей навчання.

Theano – це дуже спеціалізована бібліотека, і вона в основному використовується розробниками та програмістами машинного навчання та глибокого навчання. Вона підтримує інтеграцію з NumPy та може бути використана з графічним процесором (GPU) замість центрального процесора (CPU), що призводить до розрахунку даних, що вимагають багато часу, у 140 разів швидше.

Ось деякі з основних особливостей Theano:

• Вбудовані інструменти валідации та юніт-тестування.
• Швидкі та стабільні оцінки.
• Розрахунки, що вимагають багато даних.
• Високопродуктивні математичні розрахунки.

4. Pandas

Інша топ-бібліотека Python на ринку – Pandas, яку часто використовують для машинного навчання. Вона діє як бібліотека аналізу даних, яка аналізує та маніпулює даними, і дозволяє розробникам легко працювати з структурованими багатовимірними даними та поняттями часових рядів.

Бібліотека Pandas пропонує швидкий та ефективний спосіб керування та дослідження даних, надаючи Серії та ДатаФрейми, які представляють дані ефективно, а також маніпулюють ними різними способами.

Ось деякі з основних особливостей Pandas:

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

5. TensorFlow

Інша безкоштовна та відкрита бібліотека Python, TensorFlow, спеціалізується на диференційовному програмуванні. Бібліотека складається з колекції інструментів та ресурсів, які дозволяють початківцям та професіоналам створювати моделі глибокого навчання та машинного навчання, а також нейронні мережі.

TensorFlow складається з архітектури та каркаса, які гнучкі, що дозволяє йому працювати на різних комп’ютерних платформах, таких як CPU та GPU. Крім того, він працює найкраще, коли працює на процесорі тензорної обробки (TPU). Бібліотека Python часто використовується для реалізації підкріпленого навчання у моделях машинного навчання та глибокого навчання, і ви можете безпосередньо візуалізувати моделі машинного навчання.

Ось деякі з основних особливостей TensorFlow:

• Гнучка архітектура та каркас.
• Працює на різних комп’ютерних платформах.
• Абстрактні можливості.
• Керує глибокими нейронними мережами.

6. Keras

Keras – це відкрита бібліотека Python, спрямована на розробку та оцінку нейронних мереж у моделях машинного навчання та глибокого навчання. Вона здатна працювати поверх Theano та TensorFlow, що означає, що вона може навчати нейронні мережі з мінімальним кодом.

Бібліотека Keras часто віддається перевага через її модульну, розширювану та гнучку конструкцію. Це робить її зручним варіантом для початківців. Вона також може інтегруватися з цілями, шарами, оптимізаторами та функціями активації. Keras працює в різних середовищах та може працювати на CPU та GPU. Крім того, вона пропонує один з найбільших діапазонів типів даних.

Ось деякі з основних особливостей Keras:

• Пулінг даних.
• Розробка нейронних шарів.
• Створює моделі глибокого навчання та машинного навчання.
• Функції активації та витрат.

7. PyTorch

Інший варіант відкритої бібліотеки машинного навчання Python – PyTorch, заснований на Torch, каркасі мови програмування C. PyTorch – це бібліотека наук 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 застосунків машинного навчання та глибокого навчання, таких як обробка природної мови (NLP) та комп’ютерне зору.

Деякі з основних переваг PyTorch включають його високу швидкість виконання, яку він може досягти навіть при обробці великих графів. Це також гнучка бібліотека, здатна працювати на спрощених процесорах або CPU та GPU. PyTorch має потужні API, які дозволяють вам розширювати бібліотеку, а також природно-мовковий інструментарій.

Ось деякі з основних особливостей PyTorch:

• Статистичні розподіли та операції.
• Контроль над наборами даних.
• Розробка моделей глибокого навчання.
• Високий рівень гнучкості.

8. Scikit-Learn

Спочатку як третя сторона розширення бібліотеки SciPy, Scikit-learn тепер є самостійною бібліотекою Python на Github. Вона використовується великими компаніями, такими як Spotify, і існує багато переваг її використання. По-перше, вона дуже корисна для класичних алгоритмів машинного навчання, таких як виявлення спаму, розпізнавання зображень, прогнозування та сегментування клієнтів.

Іншою з основних переваг Scikit-learn є те, що вона легко взаємодіє з іншими інструментами стека SciPy. Scikit-learn має зручний та послідовний інтерфейс, який робить його легким для використання та обміну даними.

Ось деякі з основних особливостей Scikit-learn:

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

9. Matplotlib

Matplotlib – це єдність NumPy та SciPy, і вона була розроблена для заміни потреби використовувати пропрієтарну статистичну мову MATLAB. Комплексна, безкоштовна та відкрита бібліотека використовується для створення статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій у Python.

Бібліотека Python допомагає зрозуміти дані перед тим, як перейти до обробки даних та навчання для завдань машинного навчання. Вона покладається на інструментарій GUI Python для створення графіків та діаграм з об’єктно-орієнтованим API. Вона також пропонує інтерфейс, подібний до MATLAB, щоб користувач міг виконувати подібні завдання, як у MATLAB.

Ось деякі з основних особливостей Matplotlib:

• Створює публікаційні графіки високої якості.
• Настройка візуального стилю та макету.
• Експорт у різні формати файлів.
• Інтерактивні графіки, які можна масштабувати, переміщувати та оновлювати.

10. Plotly

Закриваючи наш список 10 найкращих бібліотек Python для машинного навчання та штучного інтелекту, Plotly – це ще одна безкоштовна та відкрита бібліотека візуалізації. Вона дуже популярна серед розробників завдяки своїм високоякісним, іммерсивним та публікаційним графікам. Деякі з графіків, доступних через Plotly, включають коробкові діаграми, теплові карти та бульбашкові графіки.

Plotly – одна з найкращих інструментів візуалізації даних на ринку, і вона побудована на основі інструментарію візуалізації D3.js, HTML та CSS. Написана на Python, вона використовує каркас Django та може допомогти створити інтерактивні графіки. Вона працює з різними інструментами аналізу даних та візуалізації та дозволяє легко імпортувати дані у графік. Ви також можете використовувати Plotly для створення слайд-шоу та панелей управління.

Ось деякі з основних особливостей Plotly:

• Графіки та панелі управління.
• Двигун знімків.
• Біг-дані для Python.
• Легко імпортувати дані у графіки.