10 Bescht Python Bibliothéike fir Maschinnléieren & AI

Python ass an der Popularitéit iwwer d'Jore gewuess fir eng vun de populäersten Programméierungssprooche fir Maschinnléieren (ML) a Kënschtlech Intelligenz (AI) Aufgaben ze ginn. Et huet vill vun den existente Sproochen an der Industrie ersat, an et ass méi effizient am Verglach mat dësen Mainstream Programméierungssproochen. Zousätzlech zu deem alles maachen seng engleschähnlech Kommandoen et fir Ufänger an Experten zougänglech. 

Eng aner fundamental Feature vu Python déi vill vu senge Benotzer zitt ass seng grouss Sammlung vun Open-Source Bibliothéiken. Dës Bibliothéike kënne vu Programméierer vun allen Erfahrungsniveauen benotzt ginn fir Aufgaben mat ML an AI, Datenwëssenschaft, Bild- an Datemanipulatioun, a vill méi. 

Firwat Python fir Machine Learning an AI?

Python's Open-Source Bibliothéike sinn net déi eenzeg Feature déi et favorabel mécht fir Maschinnléieren an AI Aufgaben. Python ass och héich versatile a flexibel, dat heescht datt et och niewent anere Programméierungssprooche benotzt ka ginn wann néideg. Och weider kann et op bal all OS a Plattformen um Maart operéieren. 

Déif neural Netzwierker a Maschinnléieren Algorithmen ëmsetzen kann extrem Zäitopwendeg sinn, awer Python bitt vill Packagen déi dëst erofschneiden. Et ass och eng objektorientéiert Programméierungssprooch (OOP), déi et extrem nëtzlech mécht fir effizient Datennotzung a Kategoriséierung. 

En anere Faktor deen Python favorabel mécht, besonnesch fir Ufänger, ass seng wuessend Gemeinschaft vu Benotzer. Well et eng vun de séierst wuessend Programméierungssproochen op der Welt ass, ass d'Zuel vu Python Entwéckler an Entwécklungsservicer explodéiert. D'Python Gemeinschaft wiisst niewent der Sprooch, mat aktive Memberen déi ëmmer sichen se ze benotzen fir nei Probleemer am Geschäft unzegoen.

Elo datt Dir wësst firwat Python eng vun den Top Programméierungssproochen ass, hei sinn déi 10 bescht Pythonbibliothéike fir Maschinnléieren an AI: 

1. NummPy

NumPy gëtt allgemeng als déi bescht Python Bibliothéik fir Maschinnléieren an AI ugesinn. Et ass eng Open-Source numeresch Bibliothéik déi benotzt ka ginn fir verschidde mathematesch Operatiounen op verschiddene Matrixen auszeféieren. NumPy gëtt als ee vun de meescht benotzte wëssenschaftleche Bibliothéiken ugesinn, dofir vertrauen vill Datewëssenschaftler drop fir Daten ze analyséieren. 

NumPy Arrays erfuerderen vill manner Späicherfläch wéi aner Python Lëschten, a si si méi séier a méi praktesch ze benotzen. Dir kënnt d'Donnéeën an der Matrix manipuléieren, transposéieren an se mat NumPy nei formen. Alles an allem ass NumPy eng super Optioun fir d'Performance vu Maschinnléiere Modeller ze erhéijen ouni ze vill komplex Aarbecht erfuerderlech. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vum NumPy: 

• High-Performance N-zweedimensional Array Objet.
• Form Manipulatioun.
• Daten Botzen / Manipulatioun.
• Statistesch Operatiounen a linear Algebra.

2. SciPy

SciPy ass eng gratis Open-Source Bibliothéik déi op NumPy baséiert. Et ass besonnesch nëtzlech fir grouss Sätz vun Daten, fir wëssenschaftlech an technesch Rechen ze maachen. SciPy kënnt och mat embedded Moduler fir Arrayoptimiséierung a linear Algebra, grad wéi NumPy. 

D'Programméierungssprooch enthält all NumPy Funktiounen, awer et mécht se an userfrëndlech, wëssenschaftlech Tools. Et gëtt dacks fir Bildmanipulatioun benotzt a bitt Basisveraarbechtungsfeatures fir héich-Niveau, net-wëssenschaftlech mathematesch Funktiounen. 

SciPy ass eng vun de Fundamental Python Bibliothéiken dank senger Roll an der wëssenschaftlecher Analyse an der Ingenieur. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu SciPy:

• Userfrëndlech.
• Datavisualiséierung a Manipulatioun.
• Wëssenschaftlech an technesch Analyse. 
• Berechent grouss Datesätz. 

3. Theano

Eng numeresch Berechnung Python Bibliothéik, Theano gouf speziell fir Maschinn Léieren entwéckelt. Et erméiglecht Optimisatioun, Definitioun an Evaluatioun vu mathematesch Ausdréck a Matrixrechnungen. Dëst erlaabt d'Beschäftegung vun dimensionalen Arrays fir déif Léiermodeller ze konstruéieren. 

Theano ass eng héich spezifesch Bibliothéik, an et gëtt meeschtens vu Maschinnléieren an Deep Learning Entwéckler a Programméierer benotzt. Et ënnerstëtzt Integratioun mat NumPy a ka mat enger Grafikveraarbechtungseenheet (GPU) amplaz vun enger Zentralveraarbechtungseenheet (CPU) benotzt ginn, wat zu Datenintensive Berechnungen 140 Mol méi séier resultéiert. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vum Theano:

• Built-in Validatioun an Eenheet Testen Tools.
• Schnell a stabil Bewäertungen.
• Datenintensiv Berechnungen.
• Héich performant mathematesch Berechnungen.

4. Pandas

Eng aner Top Python Bibliothéik um Maart ass Pandas, déi dacks fir Maschinnléiere benotzt gëtt. Et handelt als Datenanalysebibliothéik déi Daten analyséiert a manipuléiert, an et erméiglecht d'Entwéckler einfach mat strukturéierten multidimensionalen Daten an Zäitseriekonzepter ze schaffen. 

D'Pandas Bibliothéik bitt e séieren an effiziente Wee fir Daten ze managen an z'erklären andeems se Serien an DataFrames ubidden, déi Daten effizient representéieren an och op verschidde Weeër manipuléieren. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures Pandas:

• Indexéierung vun Daten.
• Daten Ausrichtung
• Fusioun / Uschloss vun Datesätz.
• Daten Manipulatioun an Analyse. 

5. TensorFlow

Eng aner gratis an Open-Source Python-Bibliothéik, TensorFlow spezialiséiert op differenzéierbar Programméierung. D'Bibliothéik besteet aus enger Sammlung vun Tools a Ressourcen, déi Ufänger a Professionnelen et erméiglecht DL- an ML Modeller ze konstruéieren, souwéi neural Netzwierker.

TensorFlow besteet aus enger Architektur a Kader déi flexibel sinn, wat et erlaabt op verschidde computational Plattformen wéi CPU a GPU ze lafen. Mat deem gesot, et funktionnéiert am Beschten wann se op enger Tensorveraarbechtungseenheet (TPU) operéiert gëtt. D'Python Bibliothéik gëtt dacks benotzt fir Verstäerkungsléieren an ML an DL Modeller ëmzesetzen, an Dir kënnt d'Maschinn Léiermodeller direkt visualiséieren. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vum TensorFlow: 

• Flexibel Architektur a Kader.
• Leeft op enger Rei vu Berechnungsplattformen. 
• Abstraktiounsfäegkeeten
• Managt déif neural Netzwierker. 

6. Keras

Keras ass eng Open-Source Python-Bibliothéik fir d'Entwécklung an d'Evaluatioun vun neuralen Netzwierker bannent Maschinnléieren an Deep Learning Modeller. Et ass fäeg uewen op Theano an Tensorflow ze lafen, dat heescht datt et neural Netzwierker mat wéineg Code trainéiere kann. 

D'Keras Bibliothéik gëtt dacks bevorzugt well se modulär, erweiterbar a flexibel ass. Dëst mécht et eng userfrëndlech Optioun fir Ufänger. Et kann och mat Ziler, Schichten, Optimisateuren an Aktivéierungsfunktiounen integréieren. Keras funktionnéiert a verschiddenen Ëmfeld a kann op CPUs a GPUs lafen. Et bitt och eng vun de breetste Palette fir Datentypen.

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu Keras: 

• Datenpooling.
• Neural Schichten entwéckelen.
• Baut déif Léieren a Maschinn Léieren Modeller.
• Aktivéierungs- a Käschtenfunktiounen. 

7. PyTorch

Eng méi Optioun fir eng Open-Source Maschinn Léieren Python Bibliothéik ass PyTorch, déi baséiert op Torch, engem C Programméiersprooch Kader. PyTorch ass eng Datewëssenschaftsbibliothéik déi mat anere Python Bibliothéiken integréiert ka ginn, sou wéi NumPy. D'Bibliothéik kann computational Grafike erstellen déi geännert kënne ginn wann de Programm leeft. Et ass besonnesch nëtzlech fir ML an DL Uwendungen wéi natierlech Sproochveraarbechtung (NLP) a Computervisioun.

E puer vun den Haaptverkaafspunkte vu PyTorch enthalen seng Héichgeschwindegkeet vun der Ausféierung, déi et och erreechen kann wann Dir schwéier Grafike behandelt. Et ass och eng flexibel Bibliothéik, fäeg op vereinfacht Prozessoren oder CPUs a GPUs ze bedreiwen. PyTorch huet mächteg APIen déi Iech erlaben d'Bibliothéik auszebauen, souwéi eng natierlech Sprooch Toolkit. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu PyTorch:

• Statistesch Verdeelung an Operatiounen.
• Kontroll iwwer Datesätz.
• Entwécklung vun DL Modeller.
• Héich flexibel. 

8. Scikit-Léier

Ursprénglech eng Drëtt Partei Extensioun fir d'SciPy Bibliothéik, Scikit-learn ass elo eng standalone Python Bibliothéik op Github. Et gëtt vu grousse Firmen wéi Spotify benotzt, an et gi vill Virdeeler fir et ze benotzen. Fir een ass et ganz nëtzlech fir klassesch Maschinnléieren Algorithmen, sou wéi déi fir Spam Detektioun, Bilderkennung, Prognose maachen, a Client Segmentatioun. 

En aneren vun den Haaptverkaafspunkte vu Scikit-learn ass datt et liicht interoperabel ass mat anere SciPy Stack Tools. Scikit-learn huet eng userfrëndlech a konsequent Interaktioun déi et einfach mécht fir Iech Daten ze deelen an ze benotzen. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vum Scikit-learn:

• Dateklassifikatioun a Modelléierung.
• Enn-zu-Enn Maschinn Léieren Algorithmen.
• Pre-Veraarbechtung vun Daten.
• Modell Auswiel. 

9. matplotlib

Matplotlib ass eng Eenheet vun NumPy a SciPy, an et gouf entwéckelt fir de Besoin fir propriétaire MATLAB statistesch Sprooch ze benotzen. Déi ëmfaassend, gratis an Open-Source Bibliothéik gëtt benotzt fir statesch, animéiert an interaktiv Visualiséierungen am Python ze kreéieren. 

D'Python-Bibliothéik hëlleft Iech d'Donnéeën ze verstoen ier Dir se an d'Dateveraarbechtung an d'Ausbildung fir Maschinnléiere Aufgaben plënnert. Et hänkt op Python GUI Toolkits fir Diagrammen a Grafike mat objektorientéierten APIen ze produzéieren. Et bitt och en Interface ähnlech wéi MATLAB sou datt e Benotzer ähnlech Aufgaben wéi MATLAB kann ausféieren. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vu Matplotlib:

• Schafen Publikatioun Qualitéit Komplott.
• Personnaliséiert visuelle Stil a Layout.
• Export op verschidde Dateiformate.
• Interaktive Figuren déi zoomen, panéieren an aktualiséieren. 

10. Komplott

Eis Lëscht vun den 10 beschten Python-Bibliothéike fir Maschinnléieren an AI zoumaachen ass Plotly, wat eng aner gratis an Open-Source Visualiséierungsbibliothéik ass. Et ass héich populär bei Entwéckler dank senge qualitativ héichwäerteg, immersiven a verëffentlechungsfäeg Charts. E puer vun den Charts, déi iwwer Plotly zougänglech sinn, enthalen Boxplots, Heatmaps, a Bubble Charts. 

Plotly ass ee vun de beschten Datevisualiséierungsinstrumenter um Maart, an et ass uewen op der D3.js, HTML, an CSS Visualiséierung Toolkit gebaut. Am Python geschriwwen, benotzt et den Django Kader a kann hëllefen interaktiv Grafiken ze kreéieren. Et funktionnéiert op verschidden Datenanalytiken a Visualiséierungsinstrumenter an erlaabt Iech Daten einfach an eng Diagramm z'importéieren. Dir kënnt och Plotly benotzen fir Rutschdecken an Dashboards ze kreéieren. 

Hei sinn e puer vun den Haaptfeatures vum Plotly: 

• Charts an Dashboards.
• Snapshot Motor.
• Grouss Daten fir Python.
• Einfach Daten an Charts importéieren.