10 најдобри библиотеки на Python за машинско учење и вештачка интелигенција

Python растеше во популарност со текот на годините и стана еден од најпопуларните програмски јазици за задачи за машинско учење (ML) и вештачка интелигенција (AI). Тој замени многу од постојните јазици во индустријата и е поефикасен во споредба со овие мејнстрим програмски јазици. Згора на сето тоа, неговите команди слични на англиски го прават достапен и за почетници и за експерти. 

Друга фундаментална карактеристика на Python што привлекува многу негови корисници е неговата огромна колекција на библиотеки со отворен код. Овие библиотеки може да ги користат програмери од сите нивоа на искуство за задачи кои вклучуваат ML и AI, наука за податоци, манипулација со слики и податоци и многу повеќе. 

Зошто Python за машинско учење и вештачка интелигенција?

Библиотеките со отворен код на Python не се единствената карактеристика што го прави поволен за машинско учење и задачи за вештачка интелигенција. Пајтон е исто така многу разновиден и флексибилен, што значи дека може да се користи заедно со други програмски јазици кога е потребно. Уште подалеку, може да работи на скоро сите оперативни системи и платформи на пазарот. 

Спроведувањето на длабоки невронски мрежи и алгоритми за машинско учење може да биде исклучително време, но Python нуди многу пакети кои го намалуваат ова. Тој е исто така објектно-ориентиран програмски јазик (OOP), што го прави исклучително корисен за ефикасно користење и категоризација на податоците. 

Друг фактор што го прави Python поволен, особено за почетниците, е неговата растечка заедница на корисници. Бидејќи е еден од најбрзо растечките програмски јазици во светот, бројот на развивачи на Python и развојни услуги експлодира. Заедницата на Python расте заедно со јазикот, а активните членови секогаш бараат да го користат за да се справат со новите проблеми во бизнисот.

Сега кога знаете зошто Python е еден од најдобрите програмски јазици, еве ги 10-те најдобри библиотеки на python за машинско учење и вештачка интелигенција: 

1. Нуп

NumPy нашироко се смета за најдобра библиотека на Python за машинско учење и вештачка интелигенција. Тоа е нумеричка библиотека со отворен код што може да се користи за извршување на различни математички операции на различни матрици. NumPy се смета за една од најкористените научни библиотеки, поради што многу научници за податоци се потпираат на него за да ги анализираат податоците. 

Низите NumPy бараат многу помал простор за складирање од другите списоци на Python, и тие се побрзи и поудобни за користење. Можете да манипулирате со податоците во матрицата, да ги транспонирате и да ги преобликувате со NumPy. Сè на сè, NumPy е одлична опција за зголемување на перформансите на моделите за машинско учење без да се бара премногу сложена работа. 

Еве некои од главните карактеристики на NumPy: 

• Објект со N-димензионална низа со високи перформанси.
• Манипулација со обликот.
• Чистење/манипулација со податоци.
• Статистички операции и линеарна алгебра.

2. Научник

SciPy е бесплатна библиотека со отворен код, базирана на NumPy. Тој е особено корисен за големи збирки на податоци, со можност за извршување на научни и технички пресметки. SciPy доаѓа и со вградени модули за оптимизација на низи и линеарна алгебра, исто како NumPy. 

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. 

SciPy е една од основните библиотеки на Python благодарение на нејзината улога во научната анализа и инженерството. 

Еве некои од главните карактеристики на SciPy:

• Лесен за користење.
• Визуелизација и манипулација на податоци.
• Научна и техничка анализа. 
• Пресметува големи збирки податоци. 

3. Теано

Питон библиотека за нумеричко пресметување, Theano беше развиена специјално за машинско учење. Овозможува оптимизација, дефинирање и евалуација на математички изрази и пресметки на матрици. Ова овозможува користење на димензионални низи за да се конструираат модели за длабоко учење. 

Theano е многу специфична библиотека и најмногу ја користат развивачите и програмерите за машинско учење и длабоко учење. Поддржува интеграција со NumPy и може да се користи со графичка процесорска единица (GPU) наместо со централна процесорска единица (CPU), што резултира со 140 пати побрзо пресметки со интензивни податоци. 

Еве некои од главните карактеристики на Теано:

• Вградени алатки за валидација и тестирање на единицата.
• Брзи и стабилни проценки.
• Пресметки со интензивни податоци.
• Математички пресметки со високи перформанси.

4. Панди

Друга врвна библиотека за Python на пазарот е Pandas, која често се користи за машинско учење. Дејствува како библиотека за анализа на податоци која ги анализира и манипулира податоците и им овозможува на програмерите лесно да работат со структурирани повеќедимензионални податоци и концепти за 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. 

5. TensorFlow

Друга бесплатна и отворена библиотека на Python, TensorFlow е специјализирана за диференцијабилно програмирање. Библиотеката се состои од збирка алатки и ресурси кои им овозможуваат на почетниците и професионалците да конструираат DL и ML модели, како и невронски мрежи.

TensorFlow се состои од 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 ML и DL моделите 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. 

6. Керас

Керас е библиотека на Python со отворен код, чија цел е развој и евалуација на невронски мрежи во рамките на моделите за машинско учење и длабоко учење. Тој е способен да работи на врвот на Theano и Tensorflow, што значи дека може да тренира невронски мрежи со мал код. 

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: 

• Здружување на податоци.
• Развивање на нервните слоеви.
• Создава модели за длабоко учење и машинско учење.
• Функции за активирање и трошоци. 

7. PyTorch

Уште една опција за библиотека Python за машинско учење со отворен код е PyTorch, која се базира на Torch, рамка за програмски јазик C. PyTorch е библиотека за наука за податоци која може да се интегрира со други библиотеки на Python, како што е NumPy. Библиотеката може да креира пресметковни графикони кои може да се менуваат додека програмата работи. Тој е особено корисен за ML и DL апликации како обработка на природни јазици (NLP) и компјутерска визија.

Некои од главните продажни точки 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 DL модели.
• Високо флексибилен. 

8. Скикит-научи

Првично како екстензија од трета страна на библиотеката SciPy, Scikit-learn сега е самостојна библиотека на Python на Github. Го користат големи компании како Spotify и има многу придобивки од неговото користење. Како прво, тој е многу корисен за класичните алгоритми за машинско учење, како што се оние за откривање спам, препознавање слики, правење предвидувања и сегментација на клиентите. 

Друга една од главните продажни точки на Scikit-learn е тоа што е лесно интероперабилна со другите алатки за стек SciPy. Scikit-learn има корисничка и доследна интеракција што ви го олеснува споделувањето и користењето податоци. 

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. 

9. Матплотлиб

Matplotlib е единство на NumPy и SciPy и е дизајниран да ја замени потребата од користење на комерцијален MATLAB статистички јазик. Сеопфатната, бесплатна и библиотека со отворен код се користи за создавање статични, анимирани и интерактивни визуелизации во Python. 

Библиотеката на Python ви помага да ги разберете податоците пред да ги преместите на обработка на податоци и обука за задачи за машинско учење. Тој се потпира на комплетите алатки за GUI на Python за да произведува заговори и графикони со објектно-ориентирани API. Исто така, обезбедува интерфејс сличен на MATLAB, така што корисникот може да извршува слични задачи како MATLAB. 

Еве некои од главните карактеристики на Matplotlib:

• Креирајте парцели со квалитет на публикација.
• Прилагодете го визуелниот стил и распоред.
• Извезете во различни формати на датотеки.
• Интерактивни фигури кои можат да зумирате, панталоните и ажурирате. 

10. Парцеларно

Затворањето на нашата листа на 10 најдобри библиотеки на Python за машинско учење и вештачка интелигенција е Plotly, која е уште една бесплатна библиотека за визуелизација со отворен код. Тој е многу популарен меѓу програмерите благодарение на неговите висококвалитетни, извонредни и подготвени за објавување графикони. Некои од графиконите до кои се достапни преку Plotly вклучуваат кутии, мапи за топлина и графикони со меурчиња. 

Plotly е една од најдобрите алатки за визуелизација на податоци на пазарот и е изградена на врвот на алатките за визуелизација на D3.js, HTML и CSS. Напишан во Python, ја користи рамката Django и може да помогне во креирањето на интерактивни графикони. Работи на различни алатки за анализа на податоци и визуелизација и ви овозможува лесно да внесувате податоци во графикон. Можете исто така да го користите Plotly за да креирате палуби за слајдови и контролни табли. 

Еве некои од главните карактеристики на Plotly: 

• Табели и контролни табли.
• Мотор за снимки.
• Големи податоци за Python.
• Лесно внесете податоци во графикони.