10 beste Python-bibliotheken voor machine learning en AI

Python is in de loop der jaren in populariteit gegroeid en is uitgegroeid tot een van de meest populaire programmeertalen voor machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) taken. Het heeft veel van de bestaande talen in de branche vervangen en het is efficiënter in vergelijking met deze reguliere programmeertalen. Bovendien maken de Engels-achtige commando's het toegankelijk voor zowel beginners als experts. 

Een ander fundamenteel kenmerk van Python dat veel van zijn gebruikers aantrekt, is de enorme verzameling open-sourcebibliotheken. Deze bibliotheken kunnen worden gebruikt door programmeurs van alle ervaringsniveaus voor taken met ML en AI, datawetenschap, beeld- en datamanipulatie en nog veel meer. 

Waarom Python voor machine learning en AI?

De open-sourcebibliotheken van Python zijn niet de enige functie die het gunstig maakt voor machine learning en AI-taken. Python is ook zeer veelzijdig en flexibel, wat betekent dat het indien nodig ook naast andere programmeertalen kan worden gebruikt. Sterker nog, het kan werken op bijna alle besturingssystemen en platforms op de markt. 

Het implementeren van diepe neurale netwerken en machine learning-algoritmen kan extreem tijdrovend zijn, maar Python biedt veel pakketten die dit verminderen. Het is ook een objectgeoriënteerde programmeertaal (OOP), waardoor het uiterst nuttig is voor efficiënt gegevensgebruik en categorisatie. 

Een andere factor die Python gunstig maakt, vooral voor beginners, is de groeiende gemeenschap van gebruikers. Omdat het een van de snelst groeiende programmeertalen ter wereld is, is het aantal Python-ontwikkelaars en ontwikkelingsdiensten explosief gestegen. De Python-gemeenschap groeit samen met de taal, met actieve leden die het altijd willen gebruiken om nieuwe problemen in het bedrijfsleven aan te pakken.

Nu je weet waarom Python een van de beste programmeertalen is, zijn hier de 10 beste python-bibliotheken voor machine learning en AI: 

1. NumPy

NumPy wordt algemeen beschouwd als de beste Python-bibliotheek voor machine learning en AI. Het is een open-source numerieke bibliotheek die kan worden gebruikt om verschillende wiskundige bewerkingen op verschillende matrices uit te voeren. NumPy wordt beschouwd als een van de meest gebruikte wetenschappelijke bibliotheken, en daarom vertrouwen veel datawetenschappers erop om gegevens te analyseren. 

NumPy-arrays hebben veel minder opslagruimte nodig dan andere Python-lijsten, en ze zijn sneller en handiger in gebruik. U kunt de gegevens in de matrix manipuleren, transponeren en opnieuw vormgeven met NumPy. Al met al is NumPy een geweldige optie om de prestaties van machine learning-modellen te verbeteren zonder al te veel ingewikkeld werk. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van NumPy: 

• Hoogwaardig N-dimensionaal array-object.
• Vorm manipulatie.
• Gegevens opschonen/manipuleren.
• Statistische bewerkingen en lineaire algebra.

2. scipy

SciPy is een gratis, open-sourcebibliotheek die is gebaseerd op NumPy. Het is vooral handig voor grote gegevenssets, omdat het wetenschappelijke en technische berekeningen kan uitvoeren. SciPy wordt ook geleverd met ingebouwde modules voor array-optimalisatie en lineaire algebra, net als NumPy. 

De programmeertaal omvat alle functies van NumPy, maar verandert ze in gebruiksvriendelijke, wetenschappelijke hulpmiddelen. Het wordt vaak gebruikt voor beeldmanipulatie en biedt basisverwerkingsfuncties voor niet-wetenschappelijke wiskundige functies op hoog niveau. 

SciPy is een van de fundamentele Python-bibliotheken dankzij zijn rol in wetenschappelijke analyse en engineering. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van SciPy:

• Gebruikersvriendelijk.
• Datavisualisatie en -manipulatie.
• Wetenschappelijke en technische analyse. 
• Berekent grote datasets. 

3. Theano

Theano, een Python-bibliotheek voor numerieke berekeningen, is speciaal ontwikkeld voor machine learning. Het maakt optimalisatie, definitie en evaluatie van wiskundige uitdrukkingen en matrixberekeningen mogelijk. Dit maakt het gebruik van dimensionale arrays mogelijk om deep learning-modellen te bouwen. 

Theano is een zeer specifieke bibliotheek en wordt vooral gebruikt door ontwikkelaars en programmeurs van machine learning en deep learning. Het ondersteunt integratie met NumPy en kan worden gebruikt met een grafische verwerkingseenheid (GPU) in plaats van een centrale verwerkingseenheid (CPU), wat resulteert in gegevensintensieve berekeningen die 140 keer sneller zijn. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Theano:

• Ingebouwde validatie- en unittesttools.
• Snelle en stabiele evaluaties.
• Data-intensieve berekeningen.
• Hoogwaardige wiskundige berekeningen.

4. Pandas

Een andere populaire Python-bibliotheek op de markt is Panda's, die vaak wordt gebruikt voor machine learning. Het fungeert als een gegevensanalysebibliotheek die gegevens analyseert en manipuleert, en het stelt ontwikkelaars in staat om gemakkelijk te werken met gestructureerde multidimensionale gegevens en tijdreeksconcepten. 

De Pandas-bibliotheek biedt een snelle en efficiënte manier om gegevens te beheren en te verkennen door Series en DataFrames te bieden, die gegevens efficiënt weergeven en tegelijkertijd op verschillende manieren manipuleren. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van panda's:

• Indexering van gegevens.
• Gegevensuitlijning
• Samenvoegen/samenvoegen van datasets.
• Gegevensmanipulatie en -analyse. 

5. TensorFlow

Een andere gratis en open-source Python-bibliotheek, TensorFlow, is gespecialiseerd in differentieerbare programmering. De bibliotheek bestaat uit een verzameling tools en bronnen waarmee beginners en professionals DL- en ML-modellen kunnen bouwen, evenals neurale netwerken.

TensorFlow bestaat uit een architectuur en raamwerk die flexibel zijn, waardoor het op verschillende computerplatforms zoals CPU en GPU kan worden uitgevoerd. Dat gezegd hebbende, presteert het het beste wanneer het wordt gebruikt op een tensorverwerkingseenheid (TPU). De Python-bibliotheek wordt vaak gebruikt om leerversterking in ML- en DL-modellen te implementeren en u kunt de machine learning-modellen direct visualiseren. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van TensorFlow: 

• Flexibele architectuur en framework.
• Draait op verschillende computerplatforms. 
• Abstractie mogelijkheden
• Beheert diepe neurale netwerken. 

6. Keras

Keras is een open-source Python-bibliotheek gericht op de ontwikkeling en evaluatie van neurale netwerken binnen machine learning en deep learning-modellen. Het kan bovenop Theano en Tensorflow draaien, wat betekent dat het neurale netwerken kan trainen met weinig code. 

De Keras-bibliotheek heeft vaak de voorkeur omdat deze modulair, uitbreidbaar en flexibel is. Dit maakt het een gebruiksvriendelijke optie voor beginners. Het kan ook worden geïntegreerd met doelstellingen, lagen, optimizers en activeringsfuncties. Keras werkt in verschillende omgevingen en kan draaien op CPU's en GPU's. Het biedt ook een van de breedste reeksen voor gegevenstypen.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Keras: 

• Gegevens bundelen.
• Ontwikkeling van neurale lagen.
• Bouwt deep learning- en machine learning-modellen.
• Activerings- en kostenfuncties. 

7. PyTorch

Een andere optie voor een open-source machine learning Python-bibliotheek is PyTorch, dat is gebaseerd op Torch, een C-programmeertaalframework. PyTorch is een data science-bibliotheek die kan worden geïntegreerd met andere Python-bibliotheken, zoals NumPy. De bibliotheek kan computationele grafieken maken die kunnen worden gewijzigd terwijl het programma wordt uitgevoerd. Het is vooral handig voor ML- en DL-toepassingen zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) en computer visie.

Enkele van de belangrijkste verkoopargumenten van PyTorch zijn de hoge uitvoeringssnelheid, die het zelfs kan bereiken bij het verwerken van zware grafieken. Het is ook een flexibele bibliotheek die kan werken op vereenvoudigde processors of CPU's en GPU's. PyTorch heeft krachtige API's waarmee u de bibliotheek kunt uitbreiden, evenals een toolkit voor natuurlijke taal. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van PyTorch:

• Statistische distributie en bewerkingen.
• Controle over datasets.
• Ontwikkeling van DL-modellen.
• Zeer flexibel. 

8. Scikit-Leren

Scikit-learn was oorspronkelijk een externe uitbreiding van de SciPy-bibliotheek en is nu een zelfstandige Python-bibliotheek op Github. Het wordt gebruikt door grote bedrijven zoals Spotify en er zijn veel voordelen aan het gebruik ervan. Ten eerste is het zeer nuttig voor klassieke machine learning-algoritmen, zoals die voor spamdetectie, beeldherkenning, het maken van voorspellingen en klantsegmentatie. 

Een ander belangrijk verkoopargument van Scikit-learn is dat het gemakkelijk interoperabel is met andere SciPy-stacktools. Scikit-learn heeft een gebruiksvriendelijke en consistente interactie waardoor je gemakkelijk data kunt delen en gebruiken. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Scikit-learn:

• Gegevensclassificatie en modellering.
• End-to-end machine learning-algoritmen.
• Voorbewerking van gegevens.
• Modelselectie. 

9. matplotlib

Matplotlib is een eenheid van NumPy en SciPy en is ontworpen om de noodzaak te vervangen om eigen MATLAB-statistische taal te gebruiken. De uitgebreide, gratis en open-sourcebibliotheek wordt gebruikt om statische, geanimeerde en interactieve visualisaties in Python te maken. 

De Python-bibliotheek helpt u de gegevens te begrijpen voordat u deze verplaatst naar gegevensverwerking en training voor machine learning-taken. Het vertrouwt op Python GUI-toolkits om plots en grafieken te produceren met objectgeoriënteerde API's. Het biedt ook een interface die lijkt op MATLAB, zodat een gebruiker vergelijkbare taken kan uitvoeren als MATLAB. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Matplotlib:

• Plots van publicatiekwaliteit maken.
• Pas visuele stijl en lay-out aan.
• Exporteren naar verschillende bestandsformaten.
• Interactieve figuren die kunnen zoomen, pannen en bijwerken. 

10. Plotly

Onze lijst met 10 beste Python-bibliotheken voor machine learning en AI wordt afgesloten met Plotly, een andere gratis en open-source visualisatiebibliotheek. Het is erg populair bij ontwikkelaars dankzij de hoogwaardige, meeslepende en publicatieklare grafieken. Enkele van de grafieken die via Plotly toegankelijk zijn, zijn onder meer boxplots, heatmaps en bellengrafieken. 

Plotly is een van de beste datavisualisatietools op de markt en is gebouwd bovenop de D3.js-, HTML- en CSS-visualisatietoolkit. Het is geschreven in Python en gebruikt het Django-framework en kan helpen bij het maken van interactieve grafieken. Het werkt op verschillende data-analyse- en visualisatietools en stelt u in staat om eenvoudig gegevens in een grafiek te importeren. U kunt Plotly ook gebruiken om diapresentaties en dashboards te maken. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken van Plotly: 

• Grafieken en dashboards.
• Momentopname-engine.
• Big data voor Python.
• Importeer eenvoudig gegevens in grafieken.