Пајтон библиотеки
10 најдобри библиотеки на Python за длабоко учење
Python постојано се зголемува за да стане врвен програмски јазик. Постојат многу причини за ова, вклучувајќи ја и неговата исклучително висока ефикасност во споредба со другите мејнстрим јазици. Исто така, има команди и синтакса слични на англискиот јазик, што го прави врвен избор за кодери почетници.
Можеби најголемата продажна точка на Python е неговата огромна количина библиотеки со отворен код што овозможуваат јазикот да се користи за сè, од наука за податоци до манипулација со податоци.
Пајтон и длабоко учење
Длабокото учење е подполе на машинското учење кое вклучува вештачки невронски мрежи, кои се алгоритми инспирирани од структурата на човечкиот мозок. Длабокото учење има многу апликации и се користи во многу од денешните технологии за вештачка интелигенција, како што се автомобили кои се самоуправуваат, алатки за собирање вести, обработка на природен јазик (NLP), виртуелни асистенти, визуелно препознавање и многу повеќе.
Во последниве години, Python се покажа како неверојатна алатка за длабоко учење. Бидејќи кодот е концизен и читлив, го прави совршено поклопување за апликации за длабоко учење. Неговата едноставна синтакса, исто така, овозможува апликациите да се развиваат побрзо во споредба со другите програмски јазици. Друга главна причина за користење на Python за длабоко учење е тоа што јазикот може да се интегрира со други системи кодирани на различни програмски јазици. Ова го олеснува неговото комбинирање со проекти за вештачка интелигенција напишани на други јазици.
Ајде да ги погледнеме 10-те најдобри библиотеки на Python за длабоко учење:
1. TensorFlow
TensorFlow се смета за една од најдобрите библиотеки на Python за апликации за длабоко учење. Развиен од Google Brain Team, тој обезбедува широк спектар на флексибилни алатки, библиотеки и ресурси на заедницата. Почетниците и професионалците можат да го користат TensorFlow за да конструираат модели за длабоко учење, како и невронски мрежи.
TensorFlow има архитектура и рамка кои се флексибилни, овозможувајќи му да работи на различни пресметковни платформи како процесорот и графичкиот процесор. Со тоа, најдобро функционира кога се работи на единица за обработка на тензори (TPU). Библиотеката на Python често се користи за имплементирање на засилено учење во моделите за длабоко учење и можете директно да ги визуелизирате моделите за машинско учење.
Еве некои од главните карактеристики на TensorFlow:
- Флексибилна архитектура и рамка.
- Работи на различни пресметковни платформи.
- Способности за апстракција
- Управува со длабоки невронски мрежи.
2. Питорх
Друга една од најпопуларните библиотеки на Python за длабоко учење е Pytorch, која е библиотека со отворен код создадена од истражувачкиот тим за вештачка интелигенција на Facebook во 2016 година. Името на библиотеката е изведено од Torch, која е рамка за длабоко учење напишана во Lua програмски јазик.
PyTorch ви овозможува да извршувате многу задачи, а особено е корисен за апликации за длабоко учење како NLP и компјутерска визија.
Некои од најдобрите аспекти на PyTorch ја вклучуваат неговата голема брзина на извршување, која може да ја постигне дури и кога ракува со тешки графикони. Тоа е исто така флексибилна библиотека, способна да работи на поедноставени процесори или процесори и графички процесори. PyTorch има моќни API кои ви овозможуваат да ја проширите библиотеката, како и природен јазичен пакет со алатки.
Еве некои од главните карактеристики на PyTorch:
- Статистичка дистрибуција и операции
- Контрола врз збирките на податоци
- Развој на модели за длабоко учење
- високо флексибилни
3. Нуп
Една од другите добро познати библиотеки на Python, NumPy може беспрекорно да се користи за обработка на големи повеќедимензионални низи и матрици. Се потпира на голем сет на математички функции на високо ниво, што го прави особено корисен за ефикасни основни научни пресметки во длабокото учење.
Низите NumPy бараат многу помалку простор за складирање од другите списоци на Python, и тие се побрзи и поудобни за користење. Податоците може да се манипулираат во матрицата, да се транспонираат и да се преобликуваат со библиотеката. NumPy е одлична опција за зголемување на перформансите на моделите за длабоко учење без да се бара премногу сложена работа.
Еве некои од главните карактеристики на NumPy:
- Манипулација со обликот
- Објект со N-димензионална низа со високи перформанси
- Чистење/манипулација со податоци
- Статистички операции и линеарна алгебра
4. Скикит-научи
Scikit-Learn првично беше екстензија од трета страна на библиотеката SciPy, но сега е самостојна библиотека Python на Github. Scikit-Learn вклучува DBSCAN, засилување на градиент, векторски машини за поддршка и случајни шуми во рамките на методите за класификација, регресија и групирање.
Еден од најголемите аспекти на Scikit-Learn е тоа што е лесно интероперабилен со другите стекови SciPy. Исто така е лесен и конзистентен, што го олеснува споделувањето и користењето на податоците.
Еве некои од главните карактеристики на Scikit-learn:
- Класификација и моделирање на податоците
- Алгоритми за машинско учење од крај до крај
- Претходна обработка на податоци
- Избор на модел
5. Научник
Тоа нè доведува до Scipy, која е бесплатна библиотека со отворен код базирана на Numpy. SciPy е една од најдобрите библиотеки на Python благодарение на неговата способност да врши научно и техничко пресметување на големи сетови на податоци. Тоа е придружено со вградени модули за оптимизација на низи и линеарна алгебра.
Програмскиот јазик ги вклучува сите функции на NumPy, но ги претвора во кориснички, научни алатки. Често се користи за манипулација со слики и обезбедува основни карактеристики за обработка на високо ниво, ненаучни математички функции.
Еве некои од главните карактеристики на SciPy:
- Лесен за користење
- Визуелизација и манипулација на податоци
- Научна и техничка анализа
- Пресметува големи збирки податоци
6. Панди
Една од библиотеките на Python со отворен код што главно се користи во науката за податоци и предмети за длабоко учење се Pandas. Библиотеката обезбедува алатки за манипулација и анализа на податоци, кои се користат за анализа на податоците. Библиотеката се потпира на своите моќни структури на податоци за манипулирање со нумерички табели и анализа на временски серии.
Библиотеката Pandas нуди брз и ефикасен начин за управување и истражување на податоците преку обезбедување на серии и податочни рамки, кои ефикасно ги претставуваат податоците, а истовремено манипулираат со нив на различни начини.
Еве некои од главните карактеристики на пандите:
- Индексирање на податоци
- Порамнување на податоците
- Спојување/спојување на збирки на податоци
- Манипулација и анализа на податоци
Друга библиотека на Python за апликации за длабоко учење е Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), која порано беше позната како Computational Network ToolKit. Библиотеката за длабоко учење со отворен код се користи за имплементација на дистрибуирани задачи за длабоко учење и машинско учење.
CNTK ви овозможува да комбинирате модели на предвидување како што се конволуционите невронски мрежи (CNN), длабоки невронски мрежи (DNN) и рекурентни невронски мрежи (RNN), со рамката CNTK. Ова овозможува ефективно спроведување на задачите за длабоко учење од крај до крај.
Еве некои од главните карактеристики на CNTK:
- Отворен извор
- Спроведување на дистрибуирани задачи за длабоко учење
- Комбинирајте ги предвидливите модели со CNTK рамката
- Задачи за длабоко учење од крај до крај
8. Керас
Kears е уште една значајна библиотека на Python со отворен код што се користи за задачи за длабоко учење, овозможувајќи брзо тестирање на длабоки невронски мрежи. Keras ви ги обезбедува алатките потребни за конструирање модели, визуелизација на графикони и анализа на збирки на податоци. Згора на тоа, вклучува и претходно означени сетови на податоци што може директно да се увезат и вчитаат.
Библиотеката Керас често се претпочита поради тоа што е модуларна, растеглива и флексибилна. Ова го прави прифатлива опција за почетници. Може да се интегрира и со цели, слоеви, оптимизатори и функции за активирање. Keras работи во различни средини и може да работи на процесори и графички процесори. Исто така, нуди еден од најшироките опсези за типови на податоци.
Еве некои од главните карактеристики на Керас:
- Развивање на нервните слоеви
- Здружување на податоци
- Создава модели за длабоко учење и машинско учење
- Функции за активирање и трошоци
9. Теано
При крајот на нашата листа е Theano, библиотека за нумеричко пресметување на Python специјално развиена за машинско учење и длабоки библиотеки. Со оваа алатка, ќе постигнете ефикасно дефинирање, оптимизација и евалуација на математички изрази и пресметки на матрици. Сето ова му овозможува на Theano да се користи за користење на димензионални низи за да се конструираат модели за длабоко учење.
Theano се користи од многу развивачи и програмери за длабоко учење, благодарение на тоа што е многу специфична библиотека. Може да се користи со графичка процесорска единица (GPU) наместо централна процесорска единица (CPU).
Еве некои од главните карактеристики на Теано:
- Вградени алатки за валидација и тестирање на единицата
- Математички пресметки со високи перформанси
- Брзи и стабилни проценки
- Пресметки со интензивни податоци
10. MX Net
Затворањето на нашата листа на 10 најдобри библиотеки на Python за длабоко учење е MXNet, која е високо скалабилна рамка за длабоко учење со отворен код. MXNet е дизајниран да тренира и распоредува длабоки невронски мрежи и може да обучува модели исклучително брзо.
MXNet поддржува многу програмски јазици, како што се Python, Julia, C, C++ и многу повеќе. Еден од најдобрите аспекти на MXNet е тоа што нуди неверојатно брзи брзини на пресметување и искористување на ресурсите на графичкиот процесор.
Еве некои од главните карактеристики на MXNet:
- Високо скалабилни
- Отворен извор
- Обучете и распоредете невронски мрежи за длабоко учење
- Моделите на возови брзо
- Брзи брзини на пресметување
