10 beste Python-biblioteker for maskinlæring og kunstig intelligens

Python har vokst i popularitet gjennom årene til å bli et av de mest populære programmeringsspråkene for oppgaver innen maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI). Det har erstattet mange av de eksisterende språkene i bransjen, og det er mer effektivt sammenlignet med disse vanlige programmeringsspråkene. På toppen av det hele gjør dens engelsklignende kommandoer den tilgjengelig for både nybegynnere og eksperter. 

Et annet grunnleggende trekk ved Python som trekker mange av brukerne er den enorme samlingen av åpen kildekode-biblioteker. Disse bibliotekene kan brukes av programmerere på alle erfaringsnivåer for oppgaver som involverer ML og AI, datavitenskap, bilde- og datamanipulering og mye mer. 

Hvorfor Python for maskinlæring og AI?

Pythons åpne kildekode-biblioteker er ikke den eneste funksjonen som gjør den gunstig for maskinlæring og AI-oppgaver. Python er også svært allsidig og fleksibel, noe som betyr at den også kan brukes sammen med andre programmeringsspråk ved behov. I tillegg kan den operere på nesten alle operativsystemer og plattformer på markedet. 

Implementering av dype nevrale nettverk og maskinlæringsalgoritmer kan være ekstremt tidkrevende, men Python tilbyr mange pakker som reduserer dette. Det er også et objektorientert programmeringsspråk (OOP), som gjør det ekstremt nyttig for effektiv databruk og kategorisering. 

En annen faktor som gjør Python gunstig, spesielt for nybegynnere, er dets voksende brukerfellesskap. Siden det er et av de raskest voksende programmeringsspråkene i verden, har antallet Python-utviklere og utviklingstjenester eksplodert. Python-fellesskapet vokser sammen med språket, med aktive medlemmer som alltid ønsker å bruke det til å takle nye problemer i virksomheten.

Nå som du vet hvorfor Python er et av de beste programmeringsspråkene, her er de 10 beste python-bibliotekene for maskinlæring og AI: 

1. nusset

NumPy er allment ansett som det beste Python-biblioteket for maskinlæring og AI. Det er et åpen kildekode numerisk bibliotek som kan brukes til å utføre ulike matematiske operasjoner på forskjellige matriser. NumPy regnes som et av de mest brukte vitenskapelige bibliotekene, og det er grunnen til at mange dataforskere stoler på det for å analysere data. 

NumPy-matriser krever langt mindre lagringsområde enn andre Python-lister, og de er raskere og mer praktiske å bruke. Du kan manipulere dataene i matrisen, transponere dem og omforme dem med NumPy. Alt i alt er NumPy et flott alternativ for å øke ytelsen til maskinlæringsmodeller uten at det kreves for mye komplekst arbeid. 

Her er noen av hovedfunksjonene til NumPy: 

• Høyytelses N-dimensjonalt array-objekt.
• Formmanipulasjon.
• Rensing/manipulering av data.
• Statistiske operasjoner og lineær algebra.

2. SciPy

SciPy er et gratis, åpen kildekode-bibliotek som er basert på NumPy. Det er spesielt nyttig for store sett med data, for å kunne utføre vitenskapelig og teknisk databehandling. SciPy kommer også med innebygde moduler for array-optimalisering og lineær algebra, akkurat som NumPy. 

Programmeringsspråket inkluderer alle NumPys funksjoner, men det gjør dem til brukervennlige, vitenskapelige verktøy. Den brukes ofte til bildemanipulering og gir grunnleggende prosesseringsfunksjoner for høyt nivå, ikke-vitenskapelige matematiske funksjoner. 

SciPy er et av de grunnleggende Python-bibliotekene takket være sin rolle i vitenskapelig analyse og engineering. 

Her er noen av hovedfunksjonene til SciPy:

• Brukervennlig.
• Datavisualisering og manipulering.
• Vitenskapelig og teknisk analyse. 
• Beregner store datasett. 

3. Theano

Theano, et Python-bibliotek for numerisk beregning, ble utviklet spesielt for maskinlæring. Den muliggjør optimalisering, definisjon og evaluering av matematiske uttrykk og matriseberegninger. Dette gjør det mulig å bruke dimensjonale arrays for å konstruere dyplæringsmodeller. 

Theano er et svært spesifikt bibliotek, og det brukes mest av maskinlærings- og dyplæringsutviklere og programmerere. Den støtter integrasjon med NumPy og kan brukes med en grafisk prosesseringsenhet (GPU) i stedet for en sentral prosesseringsenhet (CPU), noe som resulterer i dataintensive beregninger 140 ganger raskere. 

Her er noen av hovedtrekkene til Theano:

• Innebygde validerings- og enhetstestverktøy.
• Raske og stabile evalueringer.
• Dataintensive beregninger.
• Matematiske beregninger med høy ytelse.

4. pandaer

Et annet topp Python-bibliotek på markedet er Pandas, som ofte brukes til maskinlæring. Det fungerer som et dataanalysebibliotek som analyserer og manipulerer data, og det gjør det mulig for utviklere å enkelt jobbe med strukturerte flerdimensjonale data og tidsseriekonsepter. 

Pandas-biblioteket tilbyr en rask og effektiv måte å administrere og utforske data ved å tilby serier og datarammer, som representerer data effektivt samtidig som de manipulerer dem på forskjellige måter. 

Her er noen av hovedfunksjonene Pandaer:

• Indeksering av data.
• Datajustering
• Sammenslåing/sammenføyning av datasett.
• Datamanipulering og analyse. 

5. tensorflow

Et annet gratis og åpen kildekode Python-bibliotek, TensorFlow, spesialiserer seg på differensierbar programmering. Biblioteket består av en samling verktøy og ressurser som gjør det mulig for nybegynnere og profesjonelle å konstruere DL- og ML-modeller, samt nevrale nettverk.

TensorFlow består av en arkitektur og et rammeverk som er fleksibelt, slik at det kan kjøres på ulike beregningsplattformer som CPU og GPU. Når det er sagt, yter den best når den brukes på en tensor prosesseringsenhet (TPU). Python-biblioteket brukes ofte til å implementere forsterkende læring i ML- og DL-modeller, og du kan direkte visualisere maskinlæringsmodellene. 

Her er noen av hovedfunksjonene til TensorFlow: 

• Fleksibel arkitektur og rammeverk.
• Kjører på en rekke beregningsplattformer. 
• Abstraksjonsevner
• Administrerer dype nevrale nettverk. 

6. Keras

Keras er et åpen kildekode Python-bibliotek rettet mot utvikling og evaluering av nevrale nettverk innen maskinlæring og dyplæringsmodeller. Den er i stand til å kjøre på toppen av Theano og Tensorflow, noe som betyr at den kan trene nevrale nettverk med lite kode. 

Keras-biblioteket er ofte foretrukket på grunn av at det er modulært, utvidbart og fleksibelt. Dette gjør det til et brukervennlig alternativ for nybegynnere. Den kan også integreres med mål, lag, optimerere og aktiveringsfunksjoner. Keras opererer i ulike miljøer og kan kjøres på CPUer og GPUer. Den tilbyr også et av de bredeste utvalgene for datatyper.

Her er noen av hovedtrekkene til Keras: 

• Datasamling.
• Utvikling av nevrale lag.
• Bygger dyplærings- og maskinlæringsmodeller.
• Aktiverings- og kostnadsfunksjoner. 

7. PyTorch

Et annet alternativ for et åpen kildekode maskinlæring Python-bibliotek er PyTorch, som er basert på Torch, et C-programmeringsspråkrammeverk. PyTorch er et datavitenskapelig bibliotek som kan integreres med andre Python-biblioteker, for eksempel NumPy. Biblioteket kan lage beregningsgrafer som kan endres mens programmet kjører. Det er spesielt nyttig for ML- og DL-applikasjoner som naturlig språkbehandling (NLP) og datasyn.

Noen av de viktigste salgsargumentene til PyTorch inkluderer dens høye utførelseshastighet, som den kan oppnå selv når du håndterer tunge grafer. Det er også et fleksibelt bibliotek, som kan operere på forenklede prosessorer eller CPUer og GPUer. PyTorch har kraftige API-er som lar deg utvide biblioteket, samt et verktøysett for naturlig språk. 

Her er noen av hovedfunksjonene til PyTorch:

• Statistisk fordeling og drift.
• Kontroll over datasett.
• Utvikling av DL-modeller.
• Svært fleksibel. 

8. Scikit-Lær

Opprinnelig en tredjepartsutvidelse til SciPy-biblioteket, Scikit-learn er nå et frittstående Python-bibliotek på Github. Det brukes av store selskaper som Spotify, og det er mange fordeler ved å bruke det. For det første er det svært nyttig for klassiske maskinlæringsalgoritmer, for eksempel de for spam-deteksjon, bildegjenkjenning, prediksjon og kundesegmentering. 

Et annet av de viktigste salgsargumentene til Scikit-learn er at det lett kan fungere sammen med andre SciPy stackverktøy. Scikit-learn har en brukervennlig og konsistent interaksjon som gjør det enkelt for deg å dele og bruke data. 

Her er noen av hovedfunksjonene til Scikit-learn:

• Dataklassifisering og modellering.
• Ende-til-ende maskinlæringsalgoritmer.
• Forbehandling av data.
• Modellvalg. 

9. Matplotlib

Matplotlib er en enhet av NumPy og SciPy, og den ble designet for å erstatte behovet for å bruke proprietært MATLAB statistisk språk. Det omfattende, gratis og åpen kildekode-biblioteket brukes til å lage statiske, animerte og interaktive visualiseringer i Python. 

Python-biblioteket hjelper deg å forstå dataene før du flytter dem til databehandling og opplæring for maskinlæringsoppgaver. Den er avhengig av Python GUI-verktøysett for å produsere plott og grafer med objektorienterte APIer. Det gir også et grensesnitt som ligner på MATLAB, slik at en bruker kan utføre lignende oppgaver som MATLAB. 

Her er noen av hovedfunksjonene til Matplotlib:

• Lag publiseringskvalitetsplott.
• Tilpass visuell stil og layout.
• Eksporter til ulike filformater.
• Interaktive figurer som kan zoome, panorere og oppdatere. 

10. Plottly

Å avslutte listen over 10 beste Python-biblioteker for maskinlæring og AI er Plotly, som er et annet gratis og åpen kildekode-visualiseringsbibliotek. Det er svært populært blant utviklere takket være dets høykvalitets, oppslukende og publikasjonsklare diagrammer. Noen av kartene som er tilgjengelige gjennom Plotly inkluderer boksplott, varmekart og boblekart. 

Plotly er et av de beste datavisualiseringsverktøyene på markedet, og det er bygget på toppen av visualiseringsverktøysettet D3.js, HTML og CSS. Den er skrevet i Python og bruker Django-rammeverket og kan hjelpe til med å lage interaktive grafer. Den fungerer på forskjellige dataanalyse- og visualiseringsverktøy og lar deg enkelt importere data til et diagram. Du kan også bruke Plotly til å lage lysbildestokker og dashbord. 

Her er noen av hovedtrekkene til Plotly: 

• Diagrammer og dashbord.
• Snapshot-motor.
• Big data for Python.
• Importer enkelt data til diagrammer.