10 најбољих Питхон библиотека за дубоко учење

Питхон се стално уздиже и постаје врхунски програмски језик. Постоји много разлога за то, укључујући његову изузетно високу ефикасност у поређењу са другим главним језицима. Такође садржи команде и синтаксу сличне енглеском, што га чини врхунским избором за почетнике кодера. 

Можда је највећа продајна тачка Питхона његова огромна количина библиотека отвореног кода које омогућавају да се језик користи за све, од науке о подацима до манипулације подацима. 

Питхон и дубоко учење

Дубоко учење је подпоље машинског учења које укључује вештачке неуронске мреже, које су алгоритми инспирисани структуром људског мозга. Дубоко учење има много апликација и користи се у многим данашњим АИ технологијама, као што су аутомобили који се сами возе, алати за агрегацију вести, обрада природног језика (НЛП), виртуелни асистенти, визуелно препознавање и још много тога. 

Последњих година, Питхон се показао као невероватан алат за дубоко учење. Пошто је код концизан и читљив, чини га савршеним за апликације дубоког учења. Његова једноставна синтакса такође омогућава брже развијање апликација у поређењу са другим програмским језицима. Још један главни разлог за коришћење Питхон-а за дубоко учење је тај што се језик може интегрисати са другим системима кодираним у различитим програмским језицима. Ово олакшава комбиновање са АИ пројектима написаним на другим језицима. 

Хајде да погледамо 10 најбољих Питхон библиотека за дубоко учење: 

1. ТенсорФлов

ТенсорФлов се широко сматра једном од најбољих Питхон библиотека за апликације дубоког учења. Развијен од стране Гоогле Браин тима, пружа широк спектар флексибилних алата, библиотека и ресурса заједнице. Почетници и професионалци могу да користе ТенсорФлов за изградњу модела дубоког учења, као и неуронских мрежа.

ТенсорФлов има архитектуру и оквир који су флексибилни, што му омогућава да ради на различитим рачунарским платформама као што су ЦПУ и ГПУ. С тим у вези, најбоље ради када ради на тензорској процесорској јединици (ТПУ). Питхон библиотека се често користи за имплементацију учења са појачањем у моделима дубоког учења и можете директно да визуелизујете моделе машинског учења. 

Ево неких од главних карактеристика ТенсорФлов-а:

• Флексибилна архитектура и оквир.
• Ради на различитим рачунарским платформама. 
• Способности апстракције
• Управља дубоким неуронским мрежама. 

2. Питорцх

Још једна од најпопуларнијих Питхон библиотека за дубоко учење је Питорцх, библиотека отвореног кода коју је креирао Фацебоок истраживачки тим АИ 2016. Име библиотеке је изведено из Торцх, што је оквир за дубоко учење написан у Луа програмски језик. 

ПиТорцх вам омогућава да обављате многе задатке, а посебно је користан за апликације дубоког учења као што су НЛП и компјутерски вид. 

Неки од најбољих аспеката ПиТорцх-а укључују његову велику брзину извршавања, коју може постићи чак и када рукује тешким графовима. Такође је флексибилна библиотека, способна да ради на поједностављеним процесорима или ЦПУ-има и ГПУ-има. ПиТорцх има моћне АПИ-је који вам омогућавају да проширите библиотеку, као и комплет алата природног језика. 

Ево неких од главних карактеристика ПиТорцх-а:

• Статистичка дистрибуција и операције
• Контрола над скуповима података
• Развој модела дубоког учења
• Веома флексибилан

3. НумПи

Једна од других добро познатих Питхон библиотека, НумПи, може се неприметно користити за обраду великих вишедимензионалних низова и матрица. Ослања се на велики скуп математичких функција високог нивоа, што га чини посебно корисним за ефикасна фундаментална научна израчунавања у дубоком учењу. 

НумПи низови захтевају много мање простора за складиштење од других Питхон листа, а бржи су и практичнији за коришћење. Подацима се може манипулисати у матрици, транспоновати и преобликовати помоћу библиотеке. НумПи је одлична опција за повећање перформанси модела дубоког учења без превише сложеног посла. 

Ево неких од главних карактеристика НумПи-а: 

• Манипулација обликом
• Н-димензионални објекат низа високих перформанси
• Чишћење/манипулација података
• Статистичке операције и линеарна алгебра

4. Сцикит-Леарн

Сцикит-Леарн је првобитно био додатак треће стране за СциПи библиотеку, али је сада самостална Питхон библиотека на Гитхубу. Сцикит-Леарн укључује ДБСЦАН, повећање градијента, машине за векторе подршке и насумичне шуме у оквиру метода класификације, регресије и груписања.  

Један од највећих аспеката Сцикит-Леарн-а је то што је лако интероперабилан са другим СциПи стековима. Такође је прилагођен кориснику и доследан, што олакшава дељење и коришћење података. 

Ево неких од главних карактеристика Сцикит-леарн-а:

• Класификација и моделирање података
• Алгоритми машинског учења од краја до краја
• Претходна обрада података
• Избор модела

5. СциПи

То нас доводи до Сципија, који је бесплатна библиотека отвореног кода заснована на Нумпи-ју. СциПи је једна од најбољих Питхон библиотека захваљујући својој способности да обавља научно и техничко рачунарство на великим скуповима података. Прате га уграђени модули за оптимизацију низова и линеарну алгебру. 

Програмски језик укључује све функције НумПи-а, али их претвара у научне алате лаке за коришћење. Често се користи за манипулацију сликама и пружа основне карактеристике обраде за математичке функције високог нивоа, ненаучне. 

Ево неких од главних карактеристика СциПи-а:

• Усер-фриендли
• Визуелизација података и манипулација
• Научно-техничка анализа
• Израчунава велике скупове података

6. панде

Једна од Питхон библиотека отвореног кода која се углавном користи у науци о подацима и предметима дубоког учења је Пандас. Библиотека обезбеђује алате за манипулацију и анализу података који се користе за анализу података. Библиотека се ослања на своје моћне структуре података за манипулисање нумеричким табелама и анализу временских серија. 

Пандас библиотека нуди брз и ефикасан начин управљања и истраживања података пружањем серија и оквира података, који ефикасно представљају податке, а истовремено манипулишу њима на различите начине. 

Ево неких од главних карактеристика Панда:

• Индексирање података
• Усклађивање података
• Спајање/спајање скупова података
• Манипулација и анализа података

7. Мицрософт ЦНТК

Још једна Питхон библиотека за апликације дубоког учења је Мицрософт ЦНТК (Цогнитиве Тоолкит), која је раније била позната као Цомпутатионал Нетворк ТоолКит. Библиотека дубоког учења отвореног кода се користи за имплементацију дистрибуираних задатака дубоког учења и машинског учења. 

ЦНТК вам омогућава да комбинујете предиктивне моделе као што су конволуционе неуронске мреже (ЦНН), дубоке неуронске мреже (ДНН) и рекурентне неуронске мреже (РНН), са ЦНТК оквиром. Ово омогућава ефикасну имплементацију задатака дубоког учења од краја до краја. 

Ево неких од главних карактеристика ЦНТК-а: 

• Опен-соурце
• Спроведите дистрибуиране задатке дубоког учења
• Комбинујте предиктивне моделе са ЦНТК оквиром
• Задаци дубоког учења од краја до краја

8. Керас

Кеарс је још једна значајна Питхон библиотека отвореног кода која се користи за задатке дубоког учења, омогућавајући брзо дубоко тестирање неуронских мрежа. Керас вам пружа алате потребне за конструисање модела, визуелизацију графикона и анализу скупова података. Поврх тога, укључује и претходно означене скупове података који се могу директно увести и учитати. 

Керас библиотека је често пожељна јер је модуларна, проширива и флексибилна. То га чини опцијом прилагођеном кориснику за почетнике. Такође се може интегрисати са циљевима, слојевима, оптимизаторима и функцијама активације. Керас ради у различитим окружењима и може да ради на ЦПУ и ГПУ. Такође нуди један од најширих опсега за типове података.

Ево неких од главних карактеристика Кераса: 

• Развијање неуронских слојева
• Обједињавање података
• Гради моделе дубоког учења и машинског учења
• Функције активирања и трошкова

9. Тхеано

При крају наше листе је Тхеано, Питхон библиотека за нумеричко рачунање посебно развијена за машинско учење и дубоке библиотеке. Са овим алатом ћете постићи ефикасну дефиницију, оптимизацију и евалуацију математичких израза и матричних прорачуна. Све ово омогућава да се Тхеано користи за употребу димензионалних низова за конструисање модела дубоког учења. 

Тхеано користи много програмера и програмера за дубоко учење захваљујући томе што је веома специфична библиотека. Може се користити са графичком процесорском јединицом (ГПУ) уместо централном процесорском јединицом (ЦПУ).

Ево неких од главних карактеристика Тхеана:

• Уграђени алати за валидацију и тестирање јединица
• Математичка израчунавања високих перформанси
• Брзе и стабилне евалуације
• Прорачуни са интензивним подацима

10. МКСНет

Нашу листу од 10 најбољих Питхон библиотека за дубоко учење затвара МКСНет, који је високо скалабилан оквир за дубоко учење отвореног кода. МКСНет је дизајниран да обучава и примењује дубоке неуронске мреже и може изузетно брзо да обучава моделе. 

МКСНет подржава многе програмске језике, као што су Питхон, Јулиа, Ц, Ц++ и још много тога. Један од најбољих аспеката МКСНет-а је то што нуди невероватно велике брзине израчунавања и коришћење ресурса на ГПУ-у. 

Ево неких од главних карактеристика МКСНет-а:

• Високо скалабилан
• Опен-соурце
• Обучите и примените неуронске мреже дубоког учења
• Обучава моделе брзо
• Велике брзине израчунавања