10 najboljših knjižnic Python za poglobljeno učenje

Python se vztrajno vzpenja in postaja vrhunski programski jezik. Za to je veliko razlogov, vključno z izjemno visoko učinkovitostjo v primerjavi z drugimi običajnimi jeziki. Vsebuje tudi angleško podobne ukaze in sintakso, zaradi česar je najboljša izbira za kodirje začetnike. 

Morda je največja prodajna točka Pythona njegova ogromna količina odprtokodnih knjižnic, ki omogočajo uporabo jezika za vse, od znanosti o podatkih do manipulacije s podatki. 

Python in globoko učenje

Globoko učenje je podpodročje strojnega učenja, ki vključuje umetne nevronske mreže, ki so algoritmi, ki se zgledujejo po strukturi človeških možganov. Globoko učenje ima veliko aplikacij in se uporablja v številnih današnjih tehnologijah AI, kot so samovozeči avtomobili, orodja za zbiranje novic, obdelava naravnega jezika (NLP), virtualni pomočniki, vizualno prepoznavanje in še veliko več. 

V zadnjih letih se je Python izkazal kot neverjetno orodje za globoko učenje. Ker je koda jedrnata in berljiva, se odlično ujema z aplikacijami za globoko učenje. Njegova preprosta sintaksa omogoča tudi hitrejši razvoj aplikacij v primerjavi z drugimi programskimi jeziki. Drugi glavni razlog za uporabo Pythona za poglobljeno učenje je, da je jezik mogoče integrirati z drugimi sistemi, kodiranimi v različnih programskih jezikih. Tako ga je lažje mešati s projekti AI, napisanimi v drugih jezikih. 

Oglejmo si 10 najboljših knjižnic Python za poglobljeno učenje: 

1. TensorFlow

TensorFlow na splošno velja za eno najboljših knjižnic Python za aplikacije za globoko učenje. Razvila ga je skupina Google Brain Team in ponuja široko paleto prilagodljivih orodij, knjižnic in virov skupnosti. Začetniki in profesionalci lahko uporabljajo TensorFlow za izdelavo modelov globokega učenja in nevronskih mrež.

TensorFlow ima arhitekturo in okvir, ki sta prilagodljiva, kar mu omogoča delovanje na različnih računalniških platformah, kot sta CPE in GPE. Kljub temu se najbolje obnese, če deluje na tenzorski procesni enoti (TPU). Knjižnica Python se pogosto uporablja za implementacijo okrepljenega učenja v modelih globokega učenja in lahko neposredno vizualizirate modele strojnega učenja. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij TensorFlow:

• Prilagodljiva arhitektura in okvir.
• Deluje na različnih računalniških platformah. 
• Možnosti abstrakcije
• Upravlja globoke nevronske mreže. 

2. pytorch

Še ena izmed najbolj priljubljenih knjižnic Python za globoko učenje je Pytorch, ki je odprtokodna knjižnica, ki jo je leta 2016 ustvarila Facebookova raziskovalna skupina AI. Ime knjižnice izhaja iz Torch, ki je ogrodje globokega učenja, napisano v Lua programski jezik. 

PyTorch vam omogoča izvajanje številnih nalog in je še posebej uporaben za aplikacije za globoko učenje, kot sta NLP in računalniški vid. 

Nekateri izmed najboljših vidikov PyTorcha vključujejo njegovo visoko hitrost izvajanja, ki jo lahko doseže tudi pri rokovanju s težkimi grafi. Je tudi prilagodljiva knjižnica, ki lahko deluje na poenostavljenih procesorjih ali CPE in GPE. PyTorch ima zmogljive API-je, ki vam omogočajo razširitev knjižnice, kot tudi nabor orodij za naravni jezik. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij PyTorcha:

• Statistična porazdelitev in operacije
• Nadzor nad nabori podatkov
• Razvoj modelov globokega učenja
• Visoko fleksibilen

3. numpy

Eno od drugih dobro znanih knjižnic Python, NumPy, je mogoče brezhibno uporabiti za obdelavo velikih večdimenzionalnih matrik in matrik. Zanaša se na velik nabor matematičnih funkcij na visoki ravni, zaradi česar je še posebej uporaben za učinkovite temeljne znanstvene izračune pri globokem učenju. 

Nizi NumPy zahtevajo veliko manj prostora za shranjevanje kot drugi seznami Python, poleg tega so hitrejši in bolj priročni za uporabo. Podatke je mogoče manipulirati v matriki, prenašati in preoblikovati s knjižnico. NumPy je odlična možnost za povečanje učinkovitosti modelov globokega učenja brez potrebe po preveč zapletenem delu. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij NumPy: 

• Manipulacija oblike
• Visoko zmogljiv objekt N-dimenzionalne matrike
• Čiščenje/manipulacija podatkov
• Statistične operacije in linearna algebra

4. scikit-learn

Scikit-Learn je bil prvotno razširitev tretje osebe za knjižnico SciPy, zdaj pa je samostojna knjižnica Python na Githubu. Scikit-Learn vključuje DBSCAN, gradientno povečanje, podporne vektorske stroje in naključne gozdove znotraj metod klasifikacije, regresije in združevanja v gruče.  

Eden od največjih vidikov Scikit-Learn je, da je zlahka interoperabilen z drugimi skladi SciPy. Je tudi uporabniku prijazen in dosleden, kar olajša skupno rabo in uporabo podatkov. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij Scikit-learn:

• Klasifikacija in modeliranje podatkov
• Algoritmi strojnega učenja od konca do konca
• Predhodna obdelava podatkov
• Izbira modela

5. SciPy

To nas pripelje do Scipyja, ki je brezplačna in odprtokodna knjižnica, ki temelji na Numpyju. SciPy je ena najboljših knjižnic Python, zahvaljujoč svoji zmožnosti izvajanja znanstvenega in tehničnega računalništva na velikih zbirkah podatkov. Spremljajo ga vgrajeni moduli za optimizacijo nizov in linearno algebro. 

Programski jezik vključuje vse funkcije NumPy, vendar jih spremeni v uporabniku prijazna znanstvena orodja. Pogosto se uporablja za manipulacijo s slikami in zagotavlja osnovne funkcije obdelave za neznanstvene matematične funkcije na visoki ravni. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij SciPy:

• Uporabniku prijazno
• Vizualizacija in obdelava podatkov
• Znanstvena in tehnična analiza
• Računa velike nabore podatkov

6. pand

Ena od odprtokodnih knjižnic Python, ki se večinoma uporablja v znanosti o podatkih in predmetih globokega učenja, je Pandas. Knjižnica ponuja orodja za obdelavo in analizo podatkov, ki se uporabljajo za analizo podatkov. Knjižnica se zanaša na svoje zmogljive podatkovne strukture za obdelavo numeričnih tabel in analizo časovnih vrst. 

Knjižnica Pandas ponuja hiter in učinkovit način za upravljanje in raziskovanje podatkov z zagotavljanjem serij in podatkovnih okvirov, ki učinkovito predstavljajo podatke, hkrati pa z njimi manipulirajo na različne načine. 

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti Pande:

• Indeksiranje podatkov
• Usklajevanje podatkov
• Spajanje/združevanje naborov podatkov
• Obdelava in analiza podatkov

7. Microsoftov CNTK

Druga knjižnica Python za aplikacije za globoko učenje je Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), ki je bil prej znan kot Computational Network ToolKit. Odprtokodna knjižnica poglobljenega učenja se uporablja za izvajanje nalog porazdeljenega poglobljenega učenja in strojnega učenja. 

CNTK vam omogoča kombiniranje napovednih modelov, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN), globoke nevronske mreže s posredovanjem naprej (DNN) in ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), z ogrodjem CNTK. To omogoča učinkovito izvajanje nalog globokega učenja od konca do konca. 

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti CNTK: 

• Open-source
• Izvajajte naloge porazdeljenega globokega učenja
• Združite napovedne modele z ogrodjem CNTK
• Naloge globokega učenja od konca do konca

8. Keras

Kears je še ena pomembna odprtokodna knjižnica Python, ki se uporablja za naloge globokega učenja in omogoča hitro globoko testiranje nevronske mreže. Keras vam nudi orodja, potrebna za izdelavo modelov, vizualizacijo grafov in analizo naborov podatkov. Poleg tega vključuje tudi vnaprej označene nabore podatkov, ki jih je mogoče neposredno uvoziti in naložiti. 

Knjižnica Keras je pogosto prednostna, ker je modularna, razširljiva in prilagodljiva. Zaradi tega je uporabniku prijazna možnost za začetnike. Prav tako se lahko integrira s cilji, plastmi, optimizatorji in aktivacijskimi funkcijami. Keras deluje v različnih okoljih in lahko deluje na CPE in GPE. Ponuja tudi enega najširših razponov podatkovnih vrst.

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti Kerasa: 

• Razvijanje nevronskih plasti
• Združevanje podatkov
• Gradi modele globokega in strojnega učenja
• Aktivacijska in stroškovna funkcija

9. Theano

Bliža se koncu našega seznama Theano, knjižnica Python za numerično računanje, posebej razvita za strojno učenje in globoke knjižnice. S tem orodjem boste dosegli učinkovito definicijo, optimizacijo in vrednotenje matematičnih izrazov in matričnih izračunov. Vse to omogoča, da se Theano uporablja za uporabo dimenzionalnih nizov za izdelavo modelov globokega učenja. 

Theano uporablja veliko razvijalcev in programerjev za globoko učenje, saj gre za zelo specifično knjižnico. Uporablja se lahko z grafično procesno enoto (GPE) namesto s centralno procesno enoto (CPE).

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti Theano:

• Vgrajena orodja za validacijo in testiranje enot
• Visoko zmogljivi matematični izračuni
• Hitre in stabilne ocene
• Podatkovno intenzivni izračuni

10. MX Net

Zaključek našega seznama 10 najboljših knjižnic Python za globoko učenje je MXNet, ki je visoko razširljivo odprtokodno ogrodje globokega učenja. MXNet je bil zasnovan za usposabljanje in uvajanje globokih nevronskih mrež in lahko izjemno hitro usposobi modele. 

MXNet podpira številne programske jezike, kot so Python, Julia, C, C++ itd. Eden od najboljših vidikov MXNet je, da ponuja neverjetno visoke hitrosti izračunavanja in izrabo virov na GPE. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij MXNet:

• Visoko razširljiv
• Open-source
• Usposabljajte in uvajajte nevronske mreže globokega učenja
• Hitro trenira modele
• Visoke hitrosti izračuna