10 najlepszych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Python zyskał na popularności na przestrzeni lat, stając się jednym z najpopularniejszych języków programowania do zadań związanych z uczeniem maszynowym (ML) i sztuczną inteligencją (AI). Zastąpił wiele języków istniejących w branży i jest bardziej wydajny w porównaniu z tymi głównymi językami programowania. Co więcej, jego polecenia w języku angielskim sprawiają, że jest on dostępny zarówno dla początkujących, jak i ekspertów. 

Kolejną podstawową cechą Pythona, która przyciąga wielu jego użytkowników, jest ogromna kolekcja bibliotek open source. Biblioteki te mogą być wykorzystywane przez programistów na każdym poziomie doświadczenia do zadań związanych z uczeniem się maszynowym i sztuczną inteligencją, analizą danych, manipulacją obrazami i danymi oraz wieloma innymi. 

Dlaczego Python do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji?

Biblioteki open source Pythona to nie jedyna funkcja, która czyni go korzystnym dla zadań związanych z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. Python jest również bardzo wszechstronny i elastyczny, co oznacza, że ​​w razie potrzeby można go używać razem z innymi językami programowania. Co więcej, może działać na prawie wszystkich systemach operacyjnych i platformach dostępnych na rynku. 

Wdrażanie głębokich sieci neuronowych i algorytmów uczenia maszynowego może być niezwykle czasochłonne, ale Python oferuje wiele pakietów, które to ograniczają. Jest to także język programowania obiektowego (OOP), co czyni go niezwykle przydatnym do efektywnego wykorzystania i kategoryzacji danych. 

Kolejnym czynnikiem, który sprawia, że ​​Python jest korzystny, zwłaszcza dla początkujących, jest rosnąca społeczność użytkowników. Ponieważ jest to jeden z najszybciej rozwijających się języków programowania na świecie, liczba programistów i usług programistycznych Pythona eksplodowała. Społeczność Pythona rozwija się wraz z językiem, a aktywni członkowie zawsze chcą go używać do rozwiązywania nowych problemów w biznesie.

Teraz, gdy już wiesz, dlaczego Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania, oto 10 najlepszych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji: 

1. numpy

NumPy jest powszechnie uważana za najlepszą bibliotekę Pythona do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Jest to biblioteka numeryczna typu open source, której można używać do wykonywania różnych operacji matematycznych na różnych macierzach. NumPy jest uważana za jedną z najczęściej używanych bibliotek naukowych, dlatego wielu analityków danych wykorzystuje ją do analizy danych. 

Tablice NumPy wymagają znacznie mniej miejsca na dysku niż inne listy Pythona, a ponadto są szybsze i wygodniejsze w użyciu. Możesz manipulować danymi w macierzy, transponować je i przekształcać za pomocą NumPy. Podsumowując, NumPy to świetna opcja zwiększania wydajności modeli uczenia maszynowego bez konieczności wykonywania zbyt wielu skomplikowanych prac. 

Oto niektóre z głównych funkcji NumPy: 

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

2. SciPy

SciPy to bezpłatna biblioteka typu open source oparta na NumPy. Jest to szczególnie przydatne w przypadku dużych zbiorów danych, umożliwiając wykonywanie obliczeń naukowych i technicznych. SciPy zawiera również wbudowane moduły do ​​optymalizacji tablic i algebry liniowej, podobnie jak NumPy. 

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. 

SciPy jest jedną z podstawowych bibliotek Pythona ze względu na jej rolę w analizie naukowej i inżynierii. 

Oto niektóre z głównych cech SciPy:

• Przyjazny użytkownikowi.
• Wizualizacja i manipulacja danymi.
• Analiza naukowa i techniczna. 
• Oblicza duże zbiory danych. 

3. Theano

Biblioteka języka Python do obliczeń numerycznych Theano została opracowana specjalnie na potrzeby uczenia maszynowego. Umożliwia optymalizację, definicję i ocenę wyrażeń matematycznych oraz obliczeń macierzowych. Pozwala to na wykorzystanie tablic wymiarowych do konstruowania modeli głębokiego uczenia się. 

Theano to bardzo specyficzna biblioteka, używana głównie przez programistów i programistów zajmujących się uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem się. Obsługuje integrację z NumPy i może być używany z procesorem graficznym (GPU) zamiast jednostki centralnej (CPU), co skutkuje 140 razy szybszymi obliczeniami wymagającymi dużej ilości danych. 

Oto niektóre z głównych cech Theano:

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

4. Pandy

Kolejną najlepszą biblioteką Pythona na rynku jest Pandas, która jest często używana do uczenia maszynowego. Działa jako biblioteka do analizy danych, która analizuje dane i manipuluje nimi, a także umożliwia programistom łatwą pracę z ustrukturyzowanymi, wielowymiarowymi danymi i koncepcjami 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. 

5. TensorFlow

Kolejna darmowa biblioteka Pythona o otwartym kodzie źródłowym, TensorFlow, specjalizuje się w programowaniu różniczkowym. Biblioteka składa się z zestawu narzędzi i zasobów, które umożliwiają początkującym i profesjonalistom konstruowanie modeli DL i ML, a także sieci neuronowych.

TensorFlow składa się z elastycznej architektury i frameworka, dzięki czemu może działać na różnych platformach obliczeniowych, takich jak CPU i GPU. 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 ML i DL i umożliwia bezpośrednią wizualizację modeli uczenia maszynowego. 

Oto niektóre z głównych funkcji TensorFlow: 

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

6. Keras

Keras to biblioteka Pythona typu open source, której celem jest rozwój i ocena sieci neuronowych w ramach modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Może działać na Theano i Tensorflow, co oznacza, że ​​może trenować sieci neuronowe przy użyciu niewielkiej ilości kodu. 

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: 

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

7. PyTorch

Jeszcze jedną opcją dla biblioteki Pythona do uczenia maszynowego typu open source jest PyTorch, który jest oparty na Torch, frameworku języka programowania C. PyTorch to biblioteka do nauki o danych, którą można zintegrować z innymi bibliotekami Pythona, takimi jak NumPy. Biblioteka umożliwia tworzenie wykresów obliczeniowych, które można zmieniać w trakcie działania programu. Jest to szczególnie przydatne w zastosowaniach ML i DL, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i wizja komputerowa.

Niektóre z głównych zalet PyTorch obejmują dużą szybkość wykonywania, którą można osiągnąć nawet podczas 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 DL.
• Bardzo elastyczny. 

8. Nauka Scikit

Pierwotnie będące rozszerzeniem biblioteki SciPy, Scikit-learn jest teraz samodzielną biblioteką Pythona na Githubie. Jest używany przez duże firmy, takie jak Spotify, i korzystanie z niego wiąże się z wieloma korzyściami. Po pierwsze, jest bardzo przydatny w klasycznych algorytmach uczenia maszynowego, takich jak wykrywanie spamu, rozpoznawanie obrazów, prognozowanie i segmentacja klientów. 

Kolejną jedną z głównych zalet Scikit-learn jest to, że łatwo współpracuje z innymi narzędziami stosowymi SciPy. Scikit-learn oferuje przyjazną dla użytkownika i spójną interakcję, która 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. 

9. Biblioteki Matplotu

Matplotlib jest jednością NumPy i SciPy i został zaprojektowany, aby zastąpić potrzebę używania zastrzeżonego języka statystycznego MATLAB. Obszerna, bezpłatna biblioteka typu open source służy do tworzenia statycznych, animowanych i interaktywnych wizualizacji w języku Python. 

Biblioteka języka Python pomaga zrozumieć dane przed przeniesieniem ich do przetwarzania danych i szkolenia w zakresie zadań uczenia maszynowego. Opiera się na zestawach narzędzi Python GUI do tworzenia wykresów i wykresów za pomocą obiektowych interfejsów API. Zapewnia również interfejs podobny do MATLAB-a, dzięki czemu użytkownik może wykonywać podobne zadania jak MATLAB. 

Oto niektóre z głównych cech Matplotlib:

• Twórz wykresy jakości publikacji.
• Dostosuj styl wizualny i układ.
• Eksportuj do różnych formatów plików.
• Interaktywne figury, które można powiększać, przesuwać i aktualizować. 

10. Zgrabnie

Naszą listę 10 najlepszych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji zamyka Plotly, kolejna bezpłatna biblioteka do wizualizacji o otwartym kodzie źródłowym. Jest bardzo popularny wśród programistów dzięki wysokiej jakości, wciągającym i gotowym do publikacji wykresom. Niektóre wykresy dostępne za pośrednictwem Plotly obejmują wykresy pudełkowe, mapy cieplne i wykresy bąbelkowe. 

Plotly to jedno z najlepszych narzędzi do wizualizacji danych na rynku, zbudowane na bazie zestawu narzędzi do wizualizacji D3.js, HTML i CSS. Napisany w Pythonie, wykorzystuje framework Django i może pomóc w tworzeniu interaktywnych wykresów. Działa na różnych narzędziach do analizy i wizualizacji danych oraz umożliwia łatwe importowanie danych na wykres. Za pomocą Plotly możesz także tworzyć prezentacje slajdów i dashboardy. 

Oto niektóre z głównych funkcji Plotly: 

• Wykresy i dashboardy.
• Silnik migawki.
• Duże dane dla Pythona.
• Z łatwością importuj dane do wykresów.