10 najboljših knjižnic Python za strojno učenje in umetno inteligenco

Python je z leti postajal vse bolj priljubljen in postal eden najbolj priljubljenih programskih jezikov za naloge strojnega učenja (ML) in umetne inteligence (AI). Zamenjal je številne obstoječe jezike v industriji in je učinkovitejši v primerjavi s temi glavnimi programskimi jeziki. Poleg vsega tega je zaradi ukazov, podobnih angleščini, dostopen tako začetnikom kot strokovnjakom. 

Druga temeljna značilnost Pythona, ki pritegne veliko uporabnikov, je njegova obsežna zbirka odprtokodnih knjižnic. Te knjižnice lahko uporabljajo programerji vseh ravni izkušenj za naloge, ki vključujejo ML in AI, znanost o podatkih, manipulacijo s slikami in podatki ter še veliko več. 

Zakaj Python za strojno učenje in AI?

Odprtokodne knjižnice Pythona niso edina funkcija, zaradi katere je ugoden za strojno učenje in naloge AI. Python je tudi zelo vsestranski in prilagodljiv, kar pomeni, da ga je mogoče po potrebi uporabljati skupaj z drugimi programskimi jeziki. Poleg tega lahko deluje na skoraj vseh OS in platformah na trgu. 

Implementacija globokih nevronskih mrež in algoritmov strojnega učenja je lahko izjemno dolgotrajna, vendar Python ponuja veliko paketov, ki to zmanjšajo. Je tudi objektno usmerjen programski jezik (OOP), zaradi česar je izjemno uporaben za učinkovito uporabo in kategorizacijo podatkov. 

Drug dejavnik, zaradi katerega je Python ugoden, zlasti za začetnike, je njegova rastoča skupnost uporabnikov. Ker je to eden najhitreje rastočih programskih jezikov na svetu, je število razvijalcev in razvojnih storitev Python eksplodiralo. Skupnost Python raste skupaj z jezikom, aktivni člani pa si ga vedno želijo uporabiti za reševanje novih poslovnih težav.

Zdaj, ko veste, zakaj je Python eden najboljših programskih jezikov, je tukaj 10 najboljših knjižnic python za strojno učenje in AI: 

1. numpy

NumPy na splošno velja za najboljšo knjižnico Python za strojno učenje in AI. Je odprtokodna numerična knjižnica, ki se lahko uporablja za izvajanje različnih matematičnih operacij na različnih matrikah. NumPy velja za eno najpogosteje uporabljanih znanstvenih knjižnic, zato se številni podatkovni znanstveniki pri analizi podatkov zanašajo nanjo. 

Nizi NumPy zahtevajo veliko manj prostora za shranjevanje kot drugi seznami Python, poleg tega so hitrejši in bolj priročni za uporabo. S podatki v matriki lahko manipulirate, jih transponirate in preoblikujete z NumPy. Skratka, NumPy je odlična možnost za povečanje zmogljivosti modelov strojnega učenja brez preveč zapletenega dela. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij NumPy: 

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

2. SciPy

SciPy je brezplačna odprtokodna knjižnica, ki temelji na NumPy. Še posebej je uporaben za velike nabore podatkov, saj lahko izvaja znanstveno in tehnično računalništvo. SciPy ima tudi vgrajene module za optimizacijo nizov in linearno algebro, tako kot NumPy. 

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. 

SciPy je ena od temeljnih knjižnic Python zaradi svoje vloge v znanstveni analizi in inženiringu. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij SciPy:

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

3. Theano

Knjižnica Python za numerično računanje Theano je bila razvita posebej za strojno učenje. Omogoča optimizacijo, definiranje in vrednotenje matematičnih izrazov in matričnih izračunov. To omogoča uporabo dimenzionalnih nizov za izdelavo modelov globokega učenja. 

Theano je zelo specifična knjižnica in jo večinoma uporabljajo razvijalci in programerji strojnega in globokega učenja. Podpira integracijo z NumPy in se lahko uporablja z grafično procesno enoto (GPE) namesto s centralno procesno enoto (CPE), kar ima za posledico 140-krat hitrejše izračune z veliko podatkov. 

Tukaj je nekaj glavnih značilnosti Theano:

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

4. pand

Druga vrhunska knjižnica Python na trgu je Pandas, ki se pogosto uporablja za strojno učenje. Deluje kot knjižnica za analizo podatkov, ki analizira in manipulira s podatki, razvijalcem pa omogoča preprosto delo s strukturiranimi večdimenzionalnimi podatki in koncepti 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.
• Manipulacija in analiza podatkov. 

5. TensorFlow

Še ena brezplačna in odprtokodna knjižnica Python, TensorFlow, je specializirana za diferencialno programiranje. Knjižnica je sestavljena iz zbirke orodij in virov, ki začetnikom in profesionalcem omogočajo izdelavo modelov DL in ML ter nevronskih mrež.

TensorFlow je sestavljen iz arhitekture in ogrodja, ki sta prilagodljiva in omogočata 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 ML in DL, modele strojnega učenja pa lahko neposredno vizualizirate. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij TensorFlow: 

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

6. Keras

Keras je odprtokodna knjižnica Python, namenjena razvoju in vrednotenju nevronskih mrež znotraj modelov strojnega učenja in globokega učenja. Sposoben je delovati na vrhu Theano in Tensorflow, kar pomeni, da lahko usposablja nevronske mreže z malo kode. 

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: 

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

7. PyTorch

Še ena možnost za odprtokodno knjižnico strojnega učenja Python je PyTorch, ki temelji na Torchu, ogrodju programskega jezika C. PyTorch je podatkovna znanstvena knjižnica, ki jo je mogoče integrirati z drugimi knjižnicami Python, kot je NumPy. Knjižnica lahko ustvari računske grafe, ki jih je mogoče spreminjati med izvajanjem programa. Še posebej je uporaben za aplikacije ML in DL, kot sta obdelava naravnega jezika (NLP) in računalniški vid.

Nekatere glavne prodajne točke 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 DL modelov.
• Zelo prilagodljiv. 

8. scikit-learn

Scikit-learn, ki je bil prvotno razširitev knjižnice SciPy tretje osebe, je zdaj samostojna knjižnica Python na Githubu. Uporabljajo ga velika podjetja, kot je Spotify, in njegova uporaba ima številne prednosti. Prvič, zelo uporaben je za klasične algoritme strojnega učenja, kot so tisti za odkrivanje neželene pošte, prepoznavanje slik, napovedovanje in segmentacijo strank. 

Še ena od glavnih prodajnih prednosti Scikit-learn je, da je zlahka interoperabilen z drugimi orodji sklada SciPy. Scikit-learn ima uporabniku prijazno in dosledno interakcijo, ki vam 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. 

9. matplotlib

Matplotlib je enota NumPy in SciPy in je bil zasnovan tako, da nadomesti potrebo po uporabi lastniškega statističnega jezika MATLAB. Obsežna, brezplačna in odprtokodna knjižnica se uporablja za ustvarjanje statičnih, animiranih in interaktivnih vizualizacij v Pythonu. 

Knjižnica Python vam pomaga razumeti podatke, preden jih premaknete v obdelavo podatkov in usposabljanje za naloge strojnega učenja. Za ustvarjanje risb in grafov z objektno usmerjenimi API-ji se opira na komplete orodij Python GUI. Zagotavlja tudi vmesnik, podoben MATLAB-u, tako da lahko uporabnik izvaja podobne naloge kot MATLAB. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij Matplotliba:

• Ustvarite ploskve kakovosti objave.
• Prilagodite vizualni slog in postavitev.
• Izvoz v različne formate datotek.
• Interaktivne figure, ki lahko povečajo, premikajo in posodabljajo. 

10. Naklepno

Naš seznam 10 najboljših knjižnic Python za strojno učenje in umetno inteligenco zaključuje Plotly, ki je še ena brezplačna in odprtokodna knjižnica za vizualizacijo. Med razvijalci je zelo priljubljen zaradi visokokakovostnih, poglobljenih grafikonov, pripravljenih za objavo. Nekateri grafikoni, ki so dostopni prek Plotly, vključujejo škatlaste ploskve, toplotne zemljevide in mehurčaste grafikone. 

Plotly je eno najboljših orodij za vizualizacijo podatkov na trgu in je zgrajeno na vrhu orodja za vizualizacijo D3.js, HTML in CSS. Napisan v Pythonu, uporablja okvir Django in lahko pomaga pri ustvarjanju interaktivnih grafov. Deluje na različnih orodjih za analizo podatkov in vizualizacijo ter vam omogoča enostaven uvoz podatkov v grafikon. Plotly lahko uporabite tudi za ustvarjanje diapozitivov in nadzornih plošč. 

Tukaj je nekaj glavnih funkcij Plotly: 

• Grafi in nadzorne plošče.
• Motor za posnetke.
• Veliki podatki za Python.
• Enostavno uvozite podatke v grafikone.