10 Perpustakaan Python pangalusna pikeun Deep Learning

Python geus steadily naek jadi basa programming luhur. Aya seueur alesan pikeun ieu, kalebet efisiensi anu luhur pisan upami dibandingkeun sareng basa mainstream anu sanés. Éta ogé gaduh paréntah sareng sintaksis sapertos Inggris, anu ngajantenkeun éta pilihan anu paling luhur pikeun coders pemula. 

Panginten titik jual pangbadagna Python nyaéta jumlah perpustakaan open-source anu ageung anu ngamungkinkeun basa tiasa dianggo pikeun sadayana tina élmu data dugi ka manipulasi data. 

Python jeung Deep Learning

Pangajaran jero mangrupikeun subbidang tina learning mesin ngalibetkeun jaringan saraf buatan, nu mangrupakeun algoritma diideuan ku struktur otak manusa. Pangajaran jero ngagaduhan seueur aplikasi sareng dianggo dina seueur téknologi AI ayeuna, sapertos mobil nyetir mandiri, alat agrégasi warta, ngolah basa alami (NLP), asisten virtual, pangakuan visual, sareng seueur deui. 

Dina taun-taun ayeuna, Python parantos kabuktosan janten alat anu luar biasa pikeun diajar jero. Kusabab kodena singket sareng tiasa dibaca, éta cocog pikeun aplikasi diajar jero. Sintaksis anu sederhana ogé ngamungkinkeun aplikasi dikembangkeun langkung gancang upami dibandingkeun sareng basa pamrograman anu sanés. Alesan utama anu sanés pikeun ngagunakeun Python pikeun diajar jero nyaéta basa éta tiasa diintegrasikeun sareng sistem sanés anu disandi dina basa pamrograman anu béda. Ieu ngagampangkeun pikeun nyampur sareng proyék AI anu ditulis dina basa sanés. 

Hayu urang tingali 10 perpustakaan Python pangsaéna pikeun diajar jero: 

1. TensorFlow

TensorFlow sacara lega dianggap salah sahiji perpustakaan Python pangsaéna pikeun aplikasi diajar jero. Dimekarkeun ku Tim Otak Google, éta nyayogikeun rupa-rupa alat anu fleksibel, perpustakaan, sareng sumber daya komunitas. Pamula sareng profésional sami tiasa nganggo TensorFlow pikeun ngawangun modél pangajaran anu jero, ogé jaringan saraf.

TensorFlow gaduh arsitéktur sareng kerangka anu fleksibel, ngamungkinkeun éta jalan dina sababaraha platform komputasi sapertos CPU sareng GPU. Kalayan ngomong yén, éta ngalakukeun pangalusna lamun dioperasikeun dina Unit processing tensor (TPU). Perpustakaan Python sering dianggo pikeun ngalaksanakeun pembelajaran penguatan dina modél pangajaran jero, sareng anjeun tiasa langsung ngabayangkeun modél pembelajaran mesin. 

Ieu sababaraha fitur utama TensorFlow:

• Arsitéktur fleksibel sareng kerangka.
• Dijalankeun dina rupa-rupa platform komputasi. 
• Kamampuhan abstraksi
• Ngatur jaringan saraf jero. 

2. Pytorch

Salah sahiji perpustakaan Python anu pang populerna pikeun diajar jero nyaéta Pytorch, anu mangrupikeun perpustakaan open-source anu diciptakeun ku tim peneliti AI Facebook dina 2016. Ngaran perpustakaan diturunkeun tina Torch, anu mangrupikeun kerangka diajar jero anu ditulis dina Lua. basa pamrograman. 

PyTorch ngamungkinkeun anjeun ngalaksanakeun seueur pancén, sareng éta hususna kapaké pikeun aplikasi diajar jero sapertos NLP sareng visi komputer. 

Sababaraha aspék pangsaéna tina PyTorch kalebet kecepatan palaksanaan anu luhur, anu tiasa dihontal sanajan nanganan grafik anu beurat. Éta ogé perpustakaan fléksibel, sanggup beroperasi dina prosesor saderhana atanapi CPU sareng GPU. PyTorch gaduh API anu kuat anu ngamungkinkeun anjeun ngalegaan perpustakaan, ogé toolkit basa alami. 

Ieu sababaraha fitur utama PyTorch:

• Distribusi statistik sareng operasi
• Kontrol kana set data
• Ngembangkeun modél pangajaran jero
• Kacida fléksibel

3. Numpy

Salah sahiji perpustakaan Python anu terkenal, NumPy tiasa dianggo sacara lancar pikeun ngolah matriks multi-dimensi ageung. Éta ngandelkeun sakumpulan fungsi matematik tingkat luhur anu ageung, anu ngajantenkeun éta mangpaat pikeun komputasi ilmiah dasar anu éfisién dina diajar jero. 

Asép Sunandar Sunarya NumPy merlukeun tempat panyimpen anu langkung sakedik tibatan daptar Python anu sanés, sareng aranjeunna langkung gancang sareng langkung gampang dianggo. Data bisa dimanipulasi dina matriks, transposed, sarta reshaped kalawan perpustakaan. NumPy mangrupikeun pilihan anu saé pikeun ningkatkeun kinerja modél pangajaran jero tanpa peryogi seueur padamelan anu rumit. 

Ieu sababaraha fitur utama NumPy: 

• Manipulasi bentuk
• Obyék Asép Sunandar Sunarya N-diménsi-kinerja luhur
• Ngabersihan / manipulasi data
• Operasi statistik sareng aljabar linier

4. Scikit-Diajar

Scikit-Learn mimitina mangrupa extension pihak katilu ka perpustakaan SciPy, tapi kiwari mangrupa perpustakaan Python mandiri on Github. Scikit-Learn kalebet DBSCAN, gradient boosting, ngarojong mesin vektor, jeung leuweung acak dina klasifikasi, régrési, jeung métode clustering.  

Salah sahiji aspék anu paling hébat dina Scikit-Learn nyaéta yén éta gampang dioperasikeun sareng tumpukan SciPy anu sanés. Éta ogé ramah-pamaké sareng konsisten, sahingga langkung gampang ngabagi sareng ngagunakeun data. 

Ieu sababaraha fitur utama Scikit-learning:

• Klasifikasi data jeung modeling
• Algoritma pembelajaran mesin tungtung-to-tungtung
• Pra-pangolah data
• Pilihan modél

5. SciPy

Éta nyababkeun urang ka Scipy, anu mangrupikeun perpustakaan gratis sareng open source dumasar kana Numpy. SciPy mangrupikeun salah sahiji perpustakaan Python anu pangsaéna di luar sana berkat kamampuan pikeun ngalakukeun komputasi ilmiah sareng téknis dina set data ageung. Hal ieu dipirig ku modul embedded pikeun optimasi Asép Sunandar Sunarya jeung aljabar linier. 

Basa pamrograman kalebet sadaya pungsi NumPy, tapi janten alat ilmiah anu ramah-pamaké. Hal ieu mindeng dipaké pikeun manipulasi gambar jeung nyadiakeun fitur processing dasar pikeun tingkat luhur, fungsi matematik non-ilmiah. 

Ieu sababaraha fitur utama SciPy:

• Gampang dianggo
• Visualisasi data sareng manipulasi
• Analisis ilmiah sareng téknis
• Ngitung set data ageung

6. pandas

Salah sahiji perpustakaan Python open-source utamana dipaké dina élmu data jeung mata pelajaran deep learning nyaéta Pandas. Perpustakaan nyayogikeun manipulasi data sareng alat analisis, anu dianggo pikeun nganalisis data. Perpustakaan ngandelkeun struktur data anu kuat pikeun ngamanipulasi tabel numerik sareng analisa séri waktos. 

Perpustakaan Pandas nawiskeun cara anu gancang sareng éfisién pikeun ngatur sareng ngajalajah data ku cara nyayogikeun Series sareng DataFrames, anu ngagambarkeun data sacara éfisién bari ogé ngamanipulasi ku cara anu béda. 

Ieu sababaraha fitur utama Pandas:

• Indéks data
• alignment data
• Ngagabung / ngagabung tina set data
• Manipulasi jeung analisis data

7. Microsoft CNTK

Perpustakaan Python anu sanés pikeun aplikasi diajar jero nyaéta Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), anu baheula katelah Computational Network ToolKit. Perpustakaan deep-learning open-source dianggo pikeun ngalaksanakeun tugas diajar jero sareng pembelajaran mesin anu disebarkeun. 

CNTK ngamungkinkeun anjeun pikeun ngagabungkeun modél prediksi sapertos jaringan saraf konvolusional (CNN), jaringan saraf jero (DNN) feed-forward, sareng jaringan saraf recurrent (RNNs), kalawan kerangka CNTK. Hal ieu ngamungkinkeun palaksanaan efektif tina tungtung-to-tungtung tugas pembelajaran jero. 

Ieu sababaraha fitur utama CNTK: 

• Sumber open
• Laksanakeun tugas diajar jero anu disebarkeun
• Ngagabungkeun model prediksi kalawan kerangka CNTK
• Tugas pembelajaran jero tungtung-ka-tungtung

8. Keras

Kears mangrupikeun perpustakaan Python open-source anu kasohor anu dianggo pikeun tugas diajar anu jero, ngamungkinkeun pikeun nguji jaringan saraf jero anu gancang. Keras nyayogikeun anjeun alat anu diperyogikeun pikeun ngawangun modél, ngabayangkeun grafik, sareng nganalisa set data. Sajaba ti éta, éta ogé ngawengku datasets prelabeled nu bisa langsung diimpor jeung dimuat. 

Perpustakaan Keras sering langkung dipikaresep kusabab éta modular, éksténsif, sareng fleksibel. Hal ieu ngajadikeun eta pilihan ramah-pamaké pikeun beginners. Éta ogé tiasa ngahijikeun sareng tujuan, lapisan, pangoptimal, sareng fungsi aktivasina. Keras beroperasi dina sagala rupa lingkungan sareng tiasa dijalankeun dina CPU sareng GPU. Éta ogé nawiskeun salah sahiji rentang anu paling lega pikeun jinis data.

Ieu sababaraha fitur utama Keras: 

• Ngembangkeun lapisan saraf
• Ngumpulkeun data
• Ngawangun modél pangajaran jero sareng pembelajaran mesin
• Aktivasina sarta fungsi ongkos

9. Theano

Deukeut tungtung daptar kami nyaéta Theano, perpustakaan Python komputasi numerik khusus dikembangkeun pikeun diajar mesin sareng perpustakaan jero. Kalayan alat ieu, anjeun bakal ngahontal definisi efisien, optimasi, sareng evaluasi ekspresi matematik sareng itungan matriks. Sadaya ieu ngamungkinkeun Theano dianggo pikeun padamelan susunan dimensi pikeun ngawangun modél pangajaran anu jero. 

Theano dianggo ku seueur pamekar sareng programer diajar jero berkat éta perpustakaan anu khusus pisan. Ieu bisa dipaké kalawan Unit processing grafik (GPU) tinimbang hiji Unit processing sentral (CPU).

Ieu sababaraha fitur utama Theano:

• Diwangun-di validasi sareng alat uji unit
• Komputasi matematik berprestasi tinggi
• Evaluasi gancang sareng stabil
• itungan Data-intensif

10. MX Net

Nutup daptar kami tina 10 perpustakaan Python pangsaéna pikeun diajar jero nyaéta MXNet, anu mangrupikeun kerangka pembelajaran jero open-source anu tiasa skala pisan. MXNet dirancang pikeun ngalatih sareng nyebarkeun jaringan saraf jero, sareng éta tiasa ngalatih modél gancang pisan. 

MXNet ngadukung seueur basa pamrograman, sapertos Python, Julia, C, C++, sareng seueur deui. Salah sahiji aspék anu pangsaéna tina MXNet nyaéta nawiskeun kecepatan itungan anu luar biasa gancang sareng panggunaan sumber daya dina GPU. 

Ieu sababaraha fitur utama MXNet:

• Kacida-scalable
• Sumber open
• Ngalatih sareng nyebarkeun jaringan saraf diajar jero
• Ngalatih modél gancang
• speeds itungan gancang