10 საუკეთესო პითონის ბიბლიოთეკა ღრმა სწავლისთვის

პითონი სტაბილურად იზრდება და ხდება პროგრამირების საუკეთესო ენა. ამის მრავალი მიზეზი არსებობს, მათ შორის, მისი უკიდურესად მაღალი ეფექტურობა სხვა ძირითად ენებთან შედარებით. მას ასევე აქვს ინგლისურის მსგავსი ბრძანებები და სინტაქსი, რაც მას საუკეთესო არჩევანს ხდის დამწყებ კოდირებისთვის. 

შესაძლოა, პითონის ყველაზე გაყიდვადი წერტილი არის მისი დიდი რაოდენობით ღია ბიბლიოთეკები, რომლებიც საშუალებას აძლევს ენას გამოიყენონ ყველაფერში, მონაცემთა მეცნიერებიდან მონაცემთა მანიპულირებამდე. 

პითონი და ღრმა სწავლა

ღრმა სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის ქვეველი, რომელიც მოიცავს ხელოვნურ ნერვულ ქსელებს, რომლებიც ადამიანის ტვინის სტრუქტურით შთაგონებული ალგორითმებია. ღრმა სწავლებას აქვს მრავალი პროგრამა და გამოიყენება ბევრ დღევანდელ AI ტექნოლოგიაში, როგორიცაა თვითმართვადი მანქანები, ახალი ამბების აგრეგაციის ხელსაწყოები, ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP), ვირტუალური ასისტენტები, ვიზუალური ამოცნობა და მრავალი სხვა. 

ბოლო წლებში პითონი დაამტკიცა, რომ წარმოუდგენელი ინსტრუმენტია ღრმა სწავლისთვის. იმის გამო, რომ კოდი არის ლაკონური და იკითხება, ის სრულყოფილად შეესაბამება ღრმა სწავლის აპლიკაციებს. მისი მარტივი სინტაქსი ასევე საშუალებას აძლევს აპლიკაციების უფრო სწრაფად განვითარებას სხვა პროგრამირების ენებთან შედარებით. ღრმა სწავლისთვის პითონის გამოყენების კიდევ ერთი მთავარი მიზეზი არის ის, რომ ენა შეიძლება იყოს ინტეგრირებული სხვა სისტემებთან, რომლებიც კოდირებულია სხვადასხვა პროგრამირების ენაზე. ეს აადვილებს მის შერწყმას სხვა ენებზე დაწერილ AI პროექტებთან. 

მოდით გადავხედოთ პითონის 10 საუკეთესო ბიბლიოთეკას ღრმა სწავლისთვის: 

1. TensorFlow

TensorFlow ფართოდ განიხილება პითონის ერთ-ერთ საუკეთესო ბიბლიოთეკა ღრმა სწავლის აპლიკაციებისთვის. შემუშავებული Google Brain Team-ის მიერ, ის უზრუნველყოფს მოქნილი ხელსაწყოების, ბიბლიოთეკების და საზოგადოების რესურსების ფართო სპექტრს. როგორც დამწყებთათვის, ისე პროფესიონალებს შეუძლიათ გამოიყენონ TensorFlow ღრმა სწავლის მოდელების, ასევე ნერვული ქსელების შესაქმნელად.

TensorFlow-ს აქვს არქიტექტურა და ჩარჩო, რომელიც მოქნილია, რაც საშუალებას აძლევს მას იმუშაოს სხვადასხვა გამოთვლით პლატფორმებზე, როგორიცაა CPU და GPU. ამასთან, ის საუკეთესოდ მუშაობს ტენსორის დამუშავების ერთეულზე (TPU) მუშაობისას. პითონის ბიბლიოთეკა ხშირად გამოიყენება ღრმა სწავლის მოდელებში განმამტკიცებელი სწავლების განსახორციელებლად და თქვენ შეგიძლიათ პირდაპირ ვიზუალურად წარმოიდგინოთ მანქანური სწავლის მოდელები. 

აქ არის TensorFlow-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:

• მოქნილი არქიტექტურა და ჩარჩო.
• მუშაობს სხვადასხვა გამოთვლით პლატფორმაზე. 
• აბსტრაქციის შესაძლებლობები
• მართავს ღრმა ნერვულ ქსელებს. 

2. პიტორჩი

კიდევ ერთი ყველაზე პოპულარული პითონის ბიბლიოთეკა ღრმა სწავლისთვის არის Pytorch, რომელიც არის ღია კოდის ბიბლიოთეკა, რომელიც შეიქმნა Facebook-ის AI კვლევითი ჯგუფის მიერ 2016 წელს. ბიბლიოთეკის სახელწოდება მომდინარეობს Torch-დან, რომელიც არის ღრმა სწავლის ჩარჩო, რომელიც დაწერილია Lua-ში. პროგრამირების ენა. 

PyTorch გაძლევთ საშუალებას შეასრულოთ მრავალი დავალება და ის განსაკუთრებით სასარგებლოა ღრმა სწავლის აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა NLP და კომპიუტერული ხედვა. 

PyTorch-ის ზოგიერთი საუკეთესო ასპექტი მოიცავს შესრულების მაღალ სიჩქარეს, რომლის მიღწევაც მას შეუძლია მძიმე გრაფიკების მართვის დროსაც კი. ის ასევე არის მოქნილი ბიბლიოთეკა, რომელსაც შეუძლია იმუშაოს გამარტივებულ პროცესორებზე ან CPU-ებსა და GPU-ებზე. PyTorch-ს აქვს ძლიერი API-ები, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ გააფართოვოთ ბიბლიოთეკა, ასევე ბუნებრივი ენის ინსტრუმენტარიუმი. 

აქ მოცემულია PyTorch-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:

• სტატისტიკური განაწილება და ოპერაციები
• მონაცემთა ნაკრების კონტროლი
• ღრმა სწავლის მოდელების შემუშავება
• ძალიან მოქნილი

3. ნუმპი

პითონის ერთ-ერთი ცნობილი ბიბლიოთეკა, NumPy, შეიძლება გამოყენებულ იქნას დიდი მრავალგანზომილებიანი მასივისა და მატრიცის დამუშავებისთვის. ის ეყრდნობა მაღალი დონის მათემატიკური ფუნქციების დიდ კომპლექსს, რაც მას განსაკუთრებით გამოსადეგს ხდის ღრმა სწავლის ეფექტური ფუნდამენტური სამეცნიერო გამოთვლებისთვის. 

NumPy მასივებს გაცილებით ნაკლები საცავი სჭირდება, ვიდრე Python-ის სხვა სიები, და მათი გამოყენება უფრო სწრაფი და მოსახერხებელია. მონაცემების მანიპულირება შესაძლებელია მატრიცაში, ტრანსპონირება და ბიბლიოთეკის ხელახალი ფორმა. NumPy არის შესანიშნავი ვარიანტი ღრმა სწავლის მოდელების მუშაობის გასაზრდელად, ზედმეტი რთული სამუშაოს გარეშე. 

აქ არის NumPy-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი: 

• ფორმის მანიპულირება
• მაღალი ხარისხის N-განზომილებიანი მასივის ობიექტი
• მონაცემთა გაწმენდა/მანიპულირება
• სტატისტიკური ოპერაციები და წრფივი ალგებრა

4. Scikit- ისწავლე

Scikit-Learn თავდაპირველად იყო მესამე მხარის გაფართოება SciPy ბიბლიოთეკაში, მაგრამ ახლა ის არის დამოუკიდებელი Python ბიბლიოთეკა Github-ზე. Scikit-Learn მოიცავს DBSCAN-ს, გრადიენტის გაძლიერებას, დამხმარე ვექტორულ მანქანებს და შემთხვევით ტყეებს კლასიფიკაციის, რეგრესიის და კლასტერული მეთოდების ფარგლებში.  

Scikit-Learn-ის ერთ-ერთი უდიდესი ასპექტი ის არის, რომ ის ადვილად თავსებადია სხვა SciPy სტეკებთან. ის ასევე მოსახერხებელი და თანმიმდევრულია, რაც აადვილებს მონაცემთა გაზიარებას და გამოყენებას. 

აქ არის Scikit-learn-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:

• მონაცემთა კლასიფიკაცია და მოდელირება
• მანქანური სწავლის ალგორითმები ბოლომდე
• მონაცემთა წინასწარი დამუშავება
• მოდელის შერჩევა

5. მეცნიერი

ეს მიგვიყვანს Scipy-მდე, რომელიც არის უფასო და ღია კოდის ბიბლიოთეკა, რომელიც დაფუძნებულია Numpy-ზე. SciPy არის პითონის ერთ-ერთი საუკეთესო ბიბლიოთეკა, მისი უნარის წყალობით, შეასრულოს სამეცნიერო და ტექნიკური გამოთვლები დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე. მას ახლავს ჩაშენებული მოდულები მასივის ოპტიმიზაციისთვის და ხაზოვანი ალგებრასთვის. 

პროგრამირების ენა მოიცავს NumPy-ის ყველა ფუნქციას, მაგრამ ის აქცევს მათ მოსახერხებელი, სამეცნიერო ინსტრუმენტად. ის ხშირად გამოიყენება გამოსახულების მანიპულირებისთვის და უზრუნველყოფს მაღალი დონის, არამეცნიერული მათემატიკური ფუნქციების დამუშავების ძირითად ფუნქციებს. 

აქ არის SciPy-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:

• მოსახერხებელი
• მონაცემთა ვიზუალიზაცია და მანიპულირება
• სამეცნიერო და ტექნიკური ანალიზი
• ითვლის დიდი მონაცემთა ნაკრები

6. პანდა

ერთ-ერთი ღია კოდის პითონის ბიბლიოთეკა, რომელიც ძირითადად გამოიყენება მონაცემთა მეცნიერებაში და ღრმა სწავლის საგნებში, არის პანდები. ბიბლიოთეკა უზრუნველყოფს მონაცემთა მანიპულირებისა და ანალიზის ინსტრუმენტებს, რომლებიც გამოიყენება მონაცემთა ანალიზისთვის. ბიბლიოთეკა ეყრდნობა მონაცემთა მძლავრ სტრუქტურებს რიცხვითი ცხრილებისა და დროის სერიების ანალიზის მანიპულირებისთვის. 

Pandas ბიბლიოთეკა გთავაზობთ მონაცემთა მართვისა და შესწავლის სწრაფ და ეფექტურ გზას Series და DataFrames-ის მიწოდებით, რომლებიც ეფექტურად წარმოადგენენ მონაცემებს და ასევე მანიპულირებენ მათ სხვადასხვა გზით. 

აქ არის პანდების რამდენიმე ძირითადი თვისება:

• მონაცემთა ინდექსირება
• მონაცემთა გასწორება
• მონაცემთა ნაკრების გაერთიანება/შეერთება
• მონაცემთა მანიპულირება და ანალიზი

7. Microsoft CNTK

კიდევ ერთი პითონის ბიბლიოთეკა ღრმა სწავლის აპლიკაციებისთვის არის Microsoft CNTK (შემეცნებითი ხელსაწყოების ნაკრები), რომელიც ადრე ცნობილი იყო როგორც Computational Network ToolKit. ღია წყარო ღრმა სწავლის ბიბლიოთეკა გამოიყენება ღრმა სწავლისა და მანქანათმცოდნეობის განაწილებული ამოცანების განსახორციელებლად. 

CNTK საშუალებას გაძლევთ დააკავშიროთ პროგნოზირებადი მოდელები, როგორიცაა კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN), ღრმა ნერვული ქსელები (DNN) და განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNN), CNTK ჩარჩოსთან. ეს შესაძლებელს ხდის ღრმა სწავლების ბოლომდე დასრულებული ამოცანების ეფექტურად განხორციელებას. 

აქ არის CNTK-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი: 

• ღია
• განახორციელეთ განაწილებული ღრმა სწავლის ამოცანები
• შეუთავსეთ პროგნოზირებადი მოდელები CNTK ჩარჩოსთან
• ღრმა სწავლის ამოცანები ბოლომდე

8. კერას

Kears არის კიდევ ერთი თვალსაჩინო ღია კოდის პითონის ბიბლიოთეკა, რომელიც გამოიყენება ღრმა სწავლის ამოცანებისთვის, რაც იძლევა ღრმა ნერვული ქსელის სწრაფი ტესტირების საშუალებას. Keras გთავაზობთ ინსტრუმენტებს, რომლებიც საჭიროა მოდელების შესაქმნელად, გრაფიკების ვიზუალიზაციისთვის და მონაცემთა ნაკრების გასაანალიზებლად. გარდა ამისა, ის ასევე შეიცავს წინასწარ მონიშნულ მონაცემთა ნაკრებებს, რომელთა პირდაპირ იმპორტირება და ჩატვირთვა შესაძლებელია. 

Keras ბიბლიოთეკას ხშირად ანიჭებენ უპირატესობას, რადგან ის არის მოდულური, გაფართოებადი და მოქნილი. ეს ხდის მას მოსახერხებელი ვარიანტი დამწყებთათვის. მას ასევე შეუძლია ინტეგრირება მიზნებთან, ფენებთან, ოპტიმიზატორებთან და აქტივაციის ფუნქციებთან. Keras მუშაობს სხვადასხვა გარემოში და შეუძლია იმუშაოს CPU-ზე და GPU-ზე. ის ასევე გთავაზობთ მონაცემთა ტიპების ერთ-ერთ ყველაზე ფართო დიაპაზონს.

აქ არის Keras-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი: 

• ნერვული ფენების განვითარება
• მონაცემთა გაერთიანება
• ქმნის ღრმა სწავლისა და მანქანათმცოდნეობის მოდელებს
• გააქტიურების და ხარჯების ფუნქციები

9. თეანო

ჩვენი სიის დასასრულს უახლოვდება Theano, რიცხვითი გამოთვლითი პითონის ბიბლიოთეკა, რომელიც სპეციალურად შეიქმნა მანქანური სწავლისა და ღრმა ბიბლიოთეკებისთვის. ამ ხელსაწყოს საშუალებით თქვენ მიაღწევთ მათემატიკური გამონათქვამებისა და მატრიცის გამოთვლების ეფექტურ განსაზღვრას, ოპტიმიზაციას და შეფასებას. ყოველივე ეს საშუალებას აძლევს თეანოს გამოიყენოს განზომილებიანი მასივები ღრმა სწავლის მოდელების შესაქმნელად. 

Theano გამოიყენება მრავალი ღრმა სწავლის დეველოპერებისა და პროგრამისტების მიერ, რადგან ის არის ძალიან სპეციფიკური ბიბლიოთეკა. მისი გამოყენება შესაძლებელია გრაფიკული დამუშავების ერთეულთან (GPU) ცენტრალური დამუშავების ერთეულის (CPU) ნაცვლად.

აქ არის თეანოს რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:

• ჩამონტაჟებული ვალიდაციის და ერთეულის ტესტირების ხელსაწყოები
• მაღალი ხარისხის მათემატიკური გამოთვლები
• სწრაფი და სტაბილური შეფასებები
• მონაცემთა ინტენსიური გამოთვლები

10. MX Net

ღრმა სწავლისთვის პითონის 10 საუკეთესო ბიბლიოთეკის სიას ვხურავთ MXNet, რომელიც არის ძალიან მასშტაბირებადი ღია წყარო ღრმა სწავლის ჩარჩო. MXNet შეიქმნა ღრმა ნერვული ქსელების გაწვრთნისა და განსათავსებლად და მას შეუძლია მოდელების ძალიან სწრაფად მომზადება. 

MXNet მხარს უჭერს პროგრამირების ბევრ ენას, როგორიცაა Python, Julia, C, C++ და სხვა. MXNet-ის ერთ-ერთი საუკეთესო ასპექტი ის არის, რომ ის გთავაზობთ წარმოუდგენლად სწრაფ გამოთვლის სიჩქარეს და რესურსების გამოყენებას GPU-ზე. 

აქ არის MXNet-ის რამდენიმე ძირითადი მახასიათებელი:

• მაღალი მასშტაბირებადი
• ღია
• მოამზადეთ და განათავსეთ ღრმა სწავლის ნერვული ქსელები
• მატარებლების მოდელები სწრაფად
• სწრაფი გაანგარიშების სიჩქარე