Библиотеки на Питън
10 най-добри библиотеки на Python за машинно обучение и AI
Съдържание
Популярността на Python нарасна през годините, за да се превърне в един от най-популярните програмни езици за машинно обучение (ML) и задачи с изкуствен интелект (AI). Той замени много от съществуващите езици в индустрията и е по-ефективен в сравнение с тези масови езици за програмиране. На всичкото отгоре неговите подобни на английски команди го правят достъпен както за начинаещи, така и за експерти.
Друга основна характеристика на Python, която привлича много от неговите потребители, е огромната му колекция от библиотеки с отворен код. Тези библиотеки могат да се използват от програмисти с всички нива на опит за задачи, включващи ML и AI, наука за данни, манипулиране на изображения и данни и много други.
Защо Python за машинно обучение и AI?
Библиотеките с отворен код на Python не са единствената функция, която го прави благоприятен за машинно обучение и AI задачи. Python също е много гъвкав и гъвкав, което означава, че може да се използва заедно с други езици за програмиране, когато е необходимо. Нещо повече, той може да работи на почти всички операционни системи и платформи на пазара.
Внедряването на дълбоки невронни мрежи и алгоритми за машинно обучение може да отнеме изключително много време, но Python предлага много пакети, които намаляват това. Освен това е обектно-ориентиран език за програмиране (OOP), което го прави изключително полезен за ефективно използване на данни и категоризиране.
Друг фактор, който прави Python благоприятен, особено за начинаещи, е нарастващата общност от потребители. Тъй като това е един от най-бързо развиващите се езици за програмиране в света, броят на разработчиците на Python и услугите за разработка експлодира. Общността на Python расте заедно с езика, като активните членове винаги търсят да го използват за справяне с нови проблеми в бизнеса.
След като вече знаете защо Python е един от най-добрите езици за програмиране, ето 10-те най-добри библиотеки на Python за машинно обучение и AI:
1. numpy
NumPy е широко считана за най-добрата библиотека на Python за машинно обучение и AI. Това е цифрова библиотека с отворен код, която може да се използва за извършване на различни математически операции върху различни матрици. NumPy се счита за една от най-използваните научни библиотеки, поради което много специалисти по данни разчитат на нея, за да анализират данни.
NumPy масивите изискват много по-малко място за съхранение от другите списъци на Python и са по-бързи и удобни за използване. Можете да манипулирате данните в матрицата, да ги транспонирате и преоформяте с NumPy. Като цяло, NumPy е чудесен вариант за увеличаване на производителността на моделите за машинно обучение, без да е необходима твърде много сложна работа.
Ето някои от основните характеристики на NumPy:
- Високопроизводителен N-измерен масивен обект.
- Манипулация на формата.
- Почистване/манипулиране на данни.
- Статистически операции и линейна алгебра.
2. SciPy
SciPy е безплатна библиотека с отворен код, базирана на NumPy. Той е особено полезен за големи набори от данни, като може да извършва научни и технически изчисления. SciPy също идва с вградени модули за оптимизация на масиви и линейна алгебра, точно като NumPy.
Езикът за програмиране включва всички функции на NumPy, но ги превръща в лесни за използване научни инструменти. Често се използва за манипулиране на изображения и предоставя основни функции за обработка на ненаучни математически функции на високо ниво.
SciPy е една от основополагащите библиотеки на Python благодарение на ролята си в научния анализ и инженерството.
Ето някои от основните характеристики на SciPy:
- Удобен за потребителя.
- Визуализация и обработка на данни.
- Научно-технически анализ.
- Изчислява големи набори от данни.
3. Теано
Python библиотека за числени изчисления, Theano е разработена специално за машинно обучение. Той позволява оптимизиране, дефиниране и оценка на математически изрази и матрични изчисления. Това позволява използването на размерни масиви за конструиране на модели за дълбоко обучение.
Theano е изключително специфична библиотека и се използва най-вече от разработчици и програмисти на машинно обучение и дълбоко обучение. Той поддържа интеграция с NumPy и може да се използва с графичен процесор (GPU) вместо централен процесор (CPU), което води до 140 пъти по-бързи изчисления с интензивно използване на данни.
Ето някои от основните характеристики на Theano:
- Вградени инструменти за валидиране и модулно тестване.
- Бързи и стабилни оценки.
- Интензивни изчисления с данни.
- Високопроизводителни математически изчисления.
4. Пандите
Друга топ библиотека на Python на пазара е Pandas, която често се използва за машинно обучение. Той действа като библиотека за анализ на данни, която анализира и манипулира данни и позволява на разработчиците лесно да работят със структурирани многоизмерни данни и концепции за времеви серии.
Библиотеката Pandas предлага бърз и ефективен начин за управление и изследване на данни чрез предоставяне на Series и DataFrames, които представят данните ефективно, като същевременно ги манипулират по различни начини.
Ето някои от основните характеристики на Pandas:
- Индексиране на данни.
- Подравняване на данните
- Обединяване/съединяване на набори от данни.
- Манипулиране и анализ на данни.
5. TensorFlow
Друга безплатна библиотека на Python с отворен код, TensorFlow е специализирана в диференцируемото програмиране. Библиотеката се състои от колекция от инструменти и ресурси, които позволяват на начинаещи и професионалисти да конструират DL и ML модели, както и невронни мрежи.
TensorFlow се състои от архитектура и рамка, които са гъвкави, което му позволява да работи на различни изчислителни платформи като CPU и GPU. С това казано, той се представя най-добре, когато работи с тензорен процесор (TPU). Библиотеката на Python често се използва за внедряване на подсилващо обучение в ML и DL модели и можете директно да визуализирате моделите за машинно обучение.
Ето някои от основните характеристики на TensorFlow:
- Гъвкава архитектура и рамка.
- Работи на различни изчислителни платформи.
- Възможности за абстракция
- Управлява дълбоки невронни мрежи.
6. Keras
Keras е библиотека на Python с отворен код, насочена към разработването и оценката на невронни мрежи в рамките на модели за машинно обучение и дълбоко обучение. Той може да работи върху Theano и Tensorflow, което означава, че може да обучава невронни мрежи с малко код.
Библиотеката Keras често се предпочита поради това, че е модулна, разширяема и гъвкава. Това го прави удобна опция за начинаещи. Може също така да се интегрира с цели, слоеве, оптимизатори и функции за активиране. Keras работи в различни среди и може да работи на CPU и GPU. Той също така предлага един от най-широките диапазони за типове данни.
Ето някои от основните характеристики на Keras:
- Обединяване на данни.
- Разработване на невронни слоеве.
- Изгражда модели за дълбоко обучение и машинно обучение.
- Функции за активиране и разходи.
7. PyTorch
Още една опция за Python библиотека с отворен код за машинно обучение е PyTorch, която е базирана на Torch, езикова рамка за програмиране C. PyTorch е библиотека за научни данни, която може да бъде интегрирана с други библиотеки на Python, като NumPy. Библиотеката може да създава изчислителни графики, които могат да се променят, докато програмата работи. Това е особено полезно за ML и DL приложения като обработка на естествен език (НЛП) и компютърно зрение.
Някои от основните предимства на PyTorch включват неговата висока скорост на изпълнение, която може да постигне дори при работа с тежки графики. Освен това е гъвкава библиотека, способна да работи на опростени процесори или CPU и GPU. PyTorch има мощни API, които ви позволяват да разширите библиотеката, както и набор от инструменти за естествен език.
Ето някои от основните характеристики на PyTorch:
- Статистическо разпределение и операции.
- Контрол върху масиви от данни.
- Разработка на DL модели.
- Висока гъвкавост.
8. scikit-learn
Първоначално разширение на трета страна към библиотеката SciPy, Scikit-learn сега е самостоятелна библиотека на Python в Github. Използва се от големи компании като Spotify и има много предимства от използването му. От една страна, той е изключително полезен за класическите алгоритми за машинно обучение, като тези за откриване на спам, разпознаване на изображения, правене на прогнози и сегментиране на клиенти.
Друго едно от основните предимства на Scikit-learn е, че той е лесно съвместим с други инструменти за стек на SciPy. Scikit-learn има удобно и последователно взаимодействие, което ви улеснява да споделяте и използвате данни.
Ето някои от основните характеристики на Scikit-learn:
- Класификация и моделиране на данни.
- Алгоритми за машинно обучение от край до край.
- Предварителна обработка на данни.
- Избор на модел.
9. Матплотлиб
Matplotlib е обединение на NumPy и SciPy и е проектирано да замени необходимостта от използване на патентован статистически език MATLAB. Изчерпателната, безплатна библиотека с отворен код се използва за създаване на статични, анимирани и интерактивни визуализации в Python.
Библиотеката на Python ви помага да разберете данните, преди да ги прехвърлите към обработка на данни и обучение за задачи за машинно обучение. Той разчита на Python GUI инструменти за създаване на графики и графики с обектно-ориентирани API. Той също така предоставя интерфейс, подобен на MATLAB, така че потребителят да може да изпълнява подобни задачи като MATLAB.
Ето някои от основните характеристики на Matplotlib:
- Създавайте графики с качество на публикация.
- Персонализирайте визуалния стил и оформление.
- Експортиране в различни файлови формати.
- Интерактивни фигури, които могат да увеличават, панорамират и актуализират.
10. Сюжетно
Затваря нашия списък с 10 най-добри библиотеки на Python за машинно обучение и AI Plotly, която е друга безплатна библиотека за визуализация с отворен код. Той е много популярен сред разработчиците благодарение на своите висококачествени, завладяващи и готови за публикуване диаграми. Някои от диаграмите, които са достъпни чрез Plotly, включват боксплоти, топлинни карти и диаграми с балончета.
Plotly е един от най-добрите инструменти за визуализация на данни на пазара и е изграден върху набора от инструменти за визуализация D3.js, HTML и CSS. Написан на Python, той използва рамката на Django и може да помогне за създаването на интерактивни графики. Работи с различни инструменти за анализ на данни и визуализация и ви позволява лесно да импортирате данни в диаграма. Можете също така да използвате Plotly за създаване на слайдове и табла за управление.
Ето някои от основните характеристики на Plotly:
- Графики и табла.
- Двигател за моментни снимки.
- Големи данни за Python.
- Лесно импортирайте данни в диаграми.
Алекс Макфарланд е базиран в Бразилия писател, който отразява най-новите разработки в областта на изкуствения интелект. Работил е с водещи компании и публикации за изкуствен интелект по целия свят.