Питхон Либрариес
10 најбољих Питхон библиотека за машинско учење и вештачку интелигенцију
Преглед садржаја
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2022/04/AI-Python-Libraries.png)
Питхон је током година постао популаран и постао један од најпопуларнијих програмских језика за задатке машинског учења (МЛ) и вештачке интелигенције (АИ). Заменио је многе постојеће језике у индустрији и ефикаснији је у поређењу са овим главним програмским језицима. Поврх свега тога, његове команде сличне енглеском чине га доступним и почетницима и стручњацима.
Још једна фундаментална карактеристика Питхон-а која привлачи многе његове кориснике је његова огромна колекција библиотека отвореног кода. Ове библиотеке могу да користе програмери свих нивоа искуства за задатке који укључују МЛ и АИ, науку о подацима, манипулацију сликама и подацима и још много тога.
Зашто Питхон за машинско учење и АИ?
Питхон-ове библиотеке отвореног кода нису једина карактеристика која га чини погодним за машинско учење и задатке вештачке интелигенције. Питхон је такође веома свестран и флексибилан, што значи да се такође може користити заједно са другим програмским језицима када је то потребно. Штавише, може да ради на скоро свим ОС и платформама на тржишту.
Имплементација дубоких неуронских мрежа и алгоритама за машинско учење може бити изузетно дуготрајна, али Питхон нуди много пакета који смањују ово. Такође је објектно оријентисани програмски језик (ООП), што га чини изузетно корисним за ефикасно коришћење и категоризацију података.
Још један фактор који чини Питхон повољним, посебно за почетнике, јесте његова растућа заједница корисника. Пошто је то један од најбрже растућих програмских језика на свету, број Питхон програмера и развојних услуга је експлодирао. Питхон заједница расте заједно са језиком, са активним члановима који увек желе да га користе за решавање нових проблема у пословању.
Сада када знате зашто је Питхон један од најбољих програмских језика, ево 10 најбољих питхон библиотека за машинско учење и АИ:
1. НумПи
НумПи се нашироко сматра најбољом Питхон библиотеком за машинско учење и АИ. То је нумеричка библиотека отвореног кода која се може користити за обављање различитих математичких операција на различитим матрицама. НумПи се сматра једном од најчешће коришћених научних библиотека, због чега се многи научници података ослањају на њу за анализу података.
НумПи низови захтевају далеко мање простора за складиштење од других Питхон листа, а бржи су и практичнији за коришћење. Можете манипулисати подацима у матрици, транспоновати их и преобликовати помоћу НумПи-а. Све у свему, НумПи је одлична опција за повећање перформанси модела машинског учења без превише сложеног посла.
Ево неких од главних карактеристика НумПи-а:
- Н-димензионални објекат низа високих перформанси.
- Манипулација обликом.
- Чишћење/манипулација података.
- Статистичке операције и линеарна алгебра.
2. СциПи
СциПи је бесплатна библиотека отвореног кода заснована на НумПи-у. Посебно је користан за велике скупове података, јер је у стању да изврши научно и техничко рачунарство. СциПи такође долази са уграђеним модулима за оптимизацију низа и линеарну алгебру, баш као и НумПи.
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.
СциПи је једна од основних Питхон библиотека захваљујући својој улози у научној анализи и инжењерингу.
Ево неких од главних карактеристика СциПи-а:
- Усер-фриендли.
- Визуелизација података и манипулација.
- Научно-техничка анализа.
- Израчунава велике скупове података.
3. Тхеано
Питхон библиотека за нумеричко рачунање, Тхеано, развијена је посебно за машинско учење. Омогућава оптимизацију, дефинисање и евалуацију математичких израза и матричних прорачуна. Ово омогућава употребу димензионалних низова за конструисање модела дубоког учења.
Тхеано је веома специфична библиотека и углавном је користе програмери и програмери за машинско учење и дубоко учење. Подржава интеграцију са НумПи-ом и може се користити са графичком процесорском јединицом (ГПУ) уместо централном процесорском јединицом (ЦПУ), што резултира 140 пута бржим прорачунима који захтевају велике количине података.
Ево неких од главних карактеристика Тхеана:
- Уграђени алати за валидацију и тестирање јединица.
- Брзе и стабилне евалуације.
- Прорачуни са интензивним подацима.
- Математичка израчунавања високих перформанси.
4. панде
Још једна врхунска Питхон библиотека на тржишту је Пандас, која се често користи за машинско учење. Делује као библиотека за анализу података која анализира и манипулише подацима, и омогућава програмерима да лако раде са структурираним вишедимензионалним подацима и концептима 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.
5. ТенсорФлов
Још једна бесплатна Питхон библиотека отвореног кода, ТенсорФлов је специјализована за диференцибилно програмирање. Библиотека се састоји од колекције алата и ресурса који омогућавају почетницима и професионалцима да конструишу ДЛ и МЛ моделе, као и неуронске мреже.
ТенсорФлов се састоји од архитектуре и оквира 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 МЛ и ДЛ моделима, а ви 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.
6. Керас
Керас је Питхон библиотека отвореног кода која има за циљ развој и евалуацију неуронских мрежа у оквиру модела машинског учења и дубоког учења. Може да ради на Тхеано и Тенсорфлов, што значи да може да тренира неуронске мреже са мало кода.
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:
- Обједињавање података.
- Развијање неуронских слојева.
- Гради моделе дубоког учења и машинског учења.
- Функције активирања и трошкова.
7. ПиТорцх
Још једна опција за Питхон библиотеку отвореног кода за машинско учење је ПиТорцх, која је заснована на Торцх-у, оквиру програмског језика Ц. ПиТорцх је библиотека за науку о подацима која се може интегрисати са другим Питхон библиотекама, као што је НумПи. Библиотека може да креира рачунарске графиконе који се могу мењати док је програм покренут. Посебно је користан за МЛ и ДЛ апликације као што су обрада природног језика (НЛП) и компјутерски вид.
Неке од главних продајних тачака ПиТорцх-а укључују његову велику брзину извршења, 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 ДЛ модела.
- Веома флексибилан.
8. Сцикит-Леарн
Првобитно проширење СциПи библиотеке треће стране, Сцикит-леарн је сада самостална Питхон библиотека на Гитхубу. Користе га велике компаније као што је Спотифи, а његово коришћење има много предности. Као прво, веома је користан за класичне алгоритме машинског учења, као што су они за откривање нежељене поште, препознавање слика, предвиђање и сегментацију купаца.
Још једна од главних продајних тачака Сцикит-леарн-а је да је лако интероперабилан са другим СциПи алатима за стек. Сцикит-леарн има прилагођену и доследну интеракцију која вам 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.
9. Матплотлиб
Матплотлиб је јединство НумПи и СциПи и дизајниран је да замени потребу за коришћењем власничког МАТЛАБ статистичког језика. Свеобухватна, бесплатна библиотека отвореног кода се користи за креирање статичних, анимираних и интерактивних визуелизација у Питхон-у.
Питхон библиотека вам помаже да разумете податке пре него што их преместите у обраду података и обуку за задатке машинског учења. Ослања се на Питхон ГУИ алате за производњу дијаграма и графикона са објектно оријентисаним АПИ-јима. Такође обезбеђује интерфејс сличан МАТЛАБ-у тако да корисник може да обавља сличне задатке као МАТЛАБ.
Ево неких од главних карактеристика Матплотлиб-а:
- Направите графиконе квалитета публикације.
- Прилагодите визуелни стил и изглед.
- Извоз у различите формате датотека.
- Интерактивне фигуре које могу да зумирају, померају и ажурирају.
10. Плотли
Нашу листу од 10 најбољих Питхон библиотека за машинско учење и вештачку интелигенцију закључује Плотли, још једна бесплатна библиотека за визуелизацију отвореног кода. Веома је популаран међу програмерима захваљујући висококвалитетним, импресивним графиконима који су спремни за објављивање. Неки од графикона којима се може приступити преко Плотли-а укључују оквире, топлотне мапе и мехурасте графиконе.
Плотли је један од најбољих алата за визуелизацију података на тржишту, а изграђен је на врху Д3.јс, ХТМЛ и ЦСС алата за визуелизацију. Написан у Питхон-у, користи Дјанго оквир и може помоћи у креирању интерактивних графикона. Ради на различитим алатима за анализу података и визуелизацију и омогућава вам да лако увезете податке у графикон. Такође можете да користите Плотли да креирате слајдове и контролне табле.
Ево неких од главних карактеристика Плотли-а:
- Графикони и контролне табле.
- Снапсхот енгине.
- Велики подаци за Питхон.
- Лако увезите податке у графиконе.
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2022/10/join-the-future-newsletter.png)
![](https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2024/01/Unite-AI-Mobile-Newsletter-1.png)
Алекс МекФарленд је новинар и писац вештачке интелигенције који истражује најновија достигнућа у вештачкој интелигенцији. Сарађивао је са бројним АИ стартаповима и публикацијама широм света.