10 najlepszych bibliotek Pythona do głębokiego uczenia się

Python stale rośnie, stając się czołowym językiem programowania. Jest tego wiele powodów, w tym niezwykle wysoka wydajność w porównaniu z innymi językami głównego nurtu. Zawiera także polecenia i składnię przypominającą język angielski, co czyni go najlepszym wyborem dla początkujących programistów. 

Być może największą zaletą Pythona jest ogromna liczba bibliotek typu open source, które umożliwiają wykorzystanie tego języka do wszystkiego, od nauki o danych po manipulację danymi. 

Python i głębokie uczenie się

Głębokie uczenie się to poddziedzina uczenia maszynowego obejmująca sztuczne sieci neuronowe, które są algorytmami inspirowanymi strukturą ludzkiego mózgu. Głębokie uczenie się ma wiele zastosowań i jest wykorzystywane w wielu współczesnych technologiach sztucznej inteligencji, takich jak samochody autonomiczne, narzędzia do agregowania wiadomości, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), wirtualni asystenci, rozpoznawanie wizualne i wiele innych. 

W ostatnich latach Python okazał się niesamowitym narzędziem do głębokiego uczenia się. Ponieważ kod jest zwięzły i czytelny, idealnie pasuje do aplikacji do głębokiego uczenia się. Jego prosta składnia umożliwia także szybsze tworzenie aplikacji w porównaniu z innymi językami programowania. Innym ważnym powodem używania Pythona do głębokiego uczenia się jest to, że język ten można zintegrować z innymi systemami napisanymi w różnych językach programowania. Ułatwia to łączenie go z projektami AI pisanymi w innych językach. 

Rzućmy okiem na 10 najlepszych bibliotek Pythona do głębokiego uczenia się: 

1. TensorFlow

TensorFlow jest powszechnie uważany za jedną z najlepszych bibliotek Pythona do zastosowań głębokiego uczenia się. Opracowany przez zespół Google Brain, zapewnia szeroką gamę elastycznych narzędzi, bibliotek i zasobów społeczności. Zarówno początkujący, jak i profesjonaliści mogą używać TensorFlow do konstruowania modeli głębokiego uczenia się, a także sieci neuronowych.

TensorFlow ma elastyczną architekturę i środowisko, dzięki czemu może działać na różnych platformach obliczeniowych, takich jak procesor i procesor graficzny. Mając to na uwadze, działa najlepiej, gdy jest obsługiwany na jednostce przetwarzającej tensor (TPU). Biblioteka języka Python jest często używana do implementowania uczenia się przez wzmacnianie w modelach głębokiego uczenia się i umożliwia bezpośrednią wizualizację modeli uczenia maszynowego. 

Oto niektóre z głównych cech TensorFlow:

• Elastyczna architektura i framework.
• Działa na różnych platformach obliczeniowych. 
• Możliwości abstrakcji
• Zarządza głębokimi sieciami neuronowymi. 

2. pytorch

Kolejną z najpopularniejszych bibliotek Pythona do głębokiego uczenia się jest Pytorch, która jest biblioteką typu open source stworzoną przez zespół badawczy Facebooka zajmującym się sztuczną inteligencją w 2016 roku. Nazwa biblioteki pochodzi od Torch, który jest frameworkiem do głębokiego uczenia się napisanym w języku Lua język programowania. 

PyTorch umożliwia wykonywanie wielu zadań i jest szczególnie przydatny w zastosowaniach głębokiego uczenia się, takich jak NLP i wizja komputerowa. 

Niektóre z najlepszych aspektów PyTorch obejmują dużą szybkość wykonywania, którą można osiągnąć nawet w przypadku obsługi ciężkich wykresów. Jest to także elastyczna biblioteka, zdolna do działania na uproszczonych procesorach lub procesorach i procesorach graficznych. PyTorch ma potężne interfejsy API, które umożliwiają rozbudowę biblioteki, a także zestaw narzędzi do języka naturalnego. 

Oto niektóre z głównych funkcji PyTorch:

• Rozkład statystyczny i operacje
• Kontrola nad zbiorami danych
• Rozwój modeli głębokiego uczenia się
• Bardzo elastyczne

3. numpy

Jedną z innych dobrze znanych bibliotek Pythona, NumPy, można bezproblemowo wykorzystać do przetwarzania dużych wielowymiarowych tablic i macierzy. Opiera się na dużym zestawie funkcji matematycznych wysokiego poziomu, co czyni go szczególnie przydatnym do wydajnych podstawowych obliczeń naukowych w głębokim uczeniu się. 

Tablice NumPy wymagają znacznie mniej miejsca na dysku niż inne listy w Pythonie, a ponadto są szybsze i wygodniejsze w użyciu. Danymi można manipulować w macierzy, transponować je i przekształcać za pomocą biblioteki. NumPy to świetna opcja zwiększania wydajności modeli głębokiego uczenia się bez konieczności wykonywania zbyt wielu skomplikowanych prac. 

Oto niektóre z głównych funkcji NumPy: 

• Manipulacja kształtem
• Wysokowydajny obiekt tablicowy N-wymiarowy
• Czyszczenie/manipulacja danymi
• Operacje statystyczne i algebra liniowa

4. Nauka Scikit

Scikit-Learn był pierwotnie rozszerzeniem biblioteki SciPy innej firmy, ale obecnie jest samodzielną biblioteką Pythona na Githubie. Scikit-Learn obejmuje DBSCAN, wzmacnianie gradientu, maszyny wektorów nośnych i lasy losowe w ramach metod klasyfikacji, regresji i grupowania.  

Jednym z największych aspektów Scikit-Learn jest to, że łatwo współpracuje z innymi stosami SciPy. Jest także przyjazny dla użytkownika i spójny, co ułatwia udostępnianie i wykorzystywanie danych. 

Oto niektóre z głównych cech Scikit-learn:

• Klasyfikacja i modelowanie danych
• Kompleksowe algorytmy uczenia maszynowego
• Wstępne przetwarzanie danych
• Wybór modelu

5. SciPy

To prowadzi nas do Scipy, która jest bezpłatną biblioteką o otwartym kodzie źródłowym opartą na Numpy. SciPy to jedna z najlepszych dostępnych bibliotek Pythona dzięki możliwości wykonywania obliczeń naukowych i technicznych na dużych zbiorach danych. Towarzyszą mu wbudowane moduły do ​​optymalizacji tablic i algebry liniowej. 

Język programowania obejmuje wszystkie funkcje NumPy, ale zamienia je w przyjazne dla użytkownika, naukowe narzędzia. Jest często używany do manipulacji obrazami i zapewnia podstawowe funkcje przetwarzania nienaukowych funkcji matematycznych wysokiego poziomu. 

Oto niektóre z głównych cech SciPy:

• Łatwy w obsłudze
• Wizualizacja i manipulacja danymi
• Analiza naukowa i techniczna
• Oblicza duże zbiory danych

6. Pandy

Jedną z bibliotek Pythona typu open source, używanych głównie w nauce danych i głębokim uczeniu się, jest Pandas. Biblioteka udostępnia narzędzia do manipulacji i analizy danych, które służą do analizy danych. Biblioteka opiera się na potężnych strukturach danych do manipulowania tabelami numerycznymi i analizą szeregów czasowych. 

Biblioteka Pandas oferuje szybki i wydajny sposób zarządzania danymi i eksplorowania ich, udostępniając serie i ramki danych, które efektywnie reprezentują dane, a jednocześnie manipulują nimi na różne sposoby. 

Oto niektóre z głównych cech Pand:

• Indeksowanie danych
• Dopasowanie danych
• Łączenie/łączenie zbiorów danych
• Manipulacja i analiza danych

7. Microsoft CNTK

Inną biblioteką Pythona do zastosowań głębokiego uczenia się jest Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), wcześniej znana jako Computational Network ToolKit. Biblioteka głębokiego uczenia się typu open source służy do wdrażania rozproszonych zadań głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego. 

CNTK umożliwia łączenie modeli predykcyjnych, takich jak splotowe sieci neuronowe (CNN), głębokie sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym (DNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), ze strukturą CNTK. Umożliwia to efektywną realizację kompleksowych zadań głębokiego uczenia się. 

Oto niektóre z głównych cech CNTK: 

• Open-source
• Implementuj rozproszone zadania głębokiego uczenia się
• Połącz modele predykcyjne ze strukturą CNTK
• Kompleksowe zadania związane z głębokim uczeniem się

8. Keras

Kears to kolejna godna uwagi biblioteka Pythona typu open source używana do zadań głębokiego uczenia się, umożliwiająca szybkie testowanie głębokich sieci neuronowych. Keras zapewnia narzędzia potrzebne do konstruowania modeli, wizualizacji wykresów i analizowania zbiorów danych. Oprócz tego zawiera również wstępnie oznaczone zestawy danych, które można bezpośrednio importować i ładować. 

Często preferowana jest biblioteka Keras, ponieważ jest modułowa, rozszerzalna i elastyczna. Dzięki temu jest to przyjazna dla użytkownika opcja dla początkujących. Może także integrować się z celami, warstwami, optymalizatorami i funkcjami aktywacyjnymi. Keras działa w różnych środowiskach i może działać na procesorach CPU i GPU. Oferuje również jeden z najszerszych zakresów typów danych.

Oto niektóre z głównych cech Keras: 

• Rozwój warstw neuronowych
• Gromadzenie danych
• Tworzy modele głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego
• Funkcje aktywacji i kosztu

9. Theano

Na końcu naszej listy znajduje się Theano, biblioteka Pythona do obliczeń numerycznych opracowana specjalnie na potrzeby uczenia maszynowego i bibliotek głębokich. Dzięki temu narzędziu uzyskasz efektywną definicję, optymalizację i ocenę wyrażeń matematycznych oraz obliczeń macierzowych. Wszystko to umożliwia wykorzystanie Theano do wykorzystania tablic wymiarowych do konstruowania modeli głębokiego uczenia się. 

Theano jest używane przez wielu programistów i programistów zajmujących się głębokim uczeniem się, ponieważ jest bardzo specyficzną biblioteką. Można go używać z procesorem graficznym (GPU) zamiast z jednostką centralną (CPU).

Oto niektóre z głównych cech Theano:

• Wbudowane narzędzia do walidacji i testów jednostkowych
• Wysokowydajne obliczenia matematyczne
• Szybkie i stabilne oceny
• Obliczenia wymagające dużej ilości danych

10. Sieć MX

Naszą listę 10 najlepszych bibliotek Pythona do głębokiego uczenia się zamyka MXNet, który jest wysoce skalowalnym frameworkiem do głębokiego uczenia się o otwartym kodzie źródłowym. MXNet został zaprojektowany do uczenia i wdrażania głębokich sieci neuronowych i może niezwykle szybko uczyć modele. 

MXNet obsługuje wiele języków programowania, takich jak Python, Julia, C, C++ i inne. Jednym z najlepszych aspektów MXNet jest to, że oferuje niewiarygodnie duże prędkości obliczeń i wykorzystanie zasobów procesora graficznego. 

Oto niektóre z głównych cech MXNet:

• Wysoce skalowalny
• Open-source
• Trenuj i wdrażaj sieci neuronowe głębokiego uczenia się
• Szybko trenuje modele
• Szybkie prędkości obliczeń