10 bästa Python-bibliotek för maskininlärning och AI

Python har vuxit i popularitet under åren för att bli ett av de mest populära programmeringsspråken för uppgifter inom maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI). Det har ersatt många av de befintliga språken i branschen, och det är mer effektivt jämfört med dessa vanliga programmeringsspråk. Utöver allt detta gör dess engelska-liknande kommandon den tillgänglig för både nybörjare och experter. 

En annan grundläggande egenskap hos Python som lockar många av dess användare är dess stora samling av öppen källkodsbibliotek. Dessa bibliotek kan användas av programmerare på alla erfarenhetsnivåer för uppgifter som involverar ML och AI, datavetenskap, bild- och datamanipulation och mycket mer. 

Varför Python för maskininlärning och AI?

Pythons bibliotek med öppen källkod är inte den enda funktionen som gör den gynnsam för maskininlärning och AI-uppgifter. Python är också mycket mångsidig och flexibel, vilket innebär att den också kan användas tillsammans med andra programmeringsspråk när det behövs. Dessutom kan den fungera på nästan alla operativsystem och plattformar på marknaden. 

Att implementera djupa neurala nätverk och maskininlärningsalgoritmer kan vara extremt tidskrävande, men Python erbjuder många paket som skär ner på detta. Det är också ett objektorienterat programmeringsspråk (OOP), vilket gör det extremt användbart för effektiv dataanvändning och kategorisering. 

En annan faktor som gör Python gynnsam, särskilt för nybörjare, är dess växande gemenskap av användare. Eftersom det är ett av de snabbast växande programmeringsspråken i världen har antalet Python-utvecklare och utvecklingstjänster exploderat. Python-gemenskapen växer tillsammans med språket, med aktiva medlemmar som alltid vill använda det för att ta itu med nya problem i näringslivet.

Nu när du vet varför Python är ett av de bästa programmeringsspråken, här är de 10 bästa pythonbiblioteken för maskininlärning och AI: 

1. numpy

NumPy anses allmänt vara det bästa Python-biblioteket för maskininlärning och AI. Det är ett numeriskt bibliotek med öppen källkod som kan användas för att utföra olika matematiska operationer på olika matriser. NumPy anses vara ett av de mest använda vetenskapliga biblioteken, vilket är anledningen till att många dataforskare förlitar sig på det för att analysera data. 

NumPy-arrayer kräver mycket mindre lagringsyta än andra Python-listor, och de är snabbare och mer bekväma att använda. Du kan manipulera data i matrisen, transponera den och omforma den med NumPy. Allt som allt är NumPy ett utmärkt alternativ för att öka prestandan för maskininlärningsmodeller utan att alltför mycket komplicerat arbete krävs. 

Här är några av huvudfunktionerna i NumPy: 

• Högpresterande N-dimensionellt arrayobjekt.
• Formmanipulation.
• Datarensning/manipulation.
• Statistiska operationer och linjär algebra.

2. SciPy

SciPy är ett gratis bibliotek med öppen källkod som är baserat på NumPy. Det är särskilt användbart för stora uppsättningar data, att kunna utföra vetenskaplig och teknisk beräkning. SciPy kommer också med inbäddade moduler för arrayoptimering och linjär algebra, precis som NumPy. 

Programmeringsspråket innehåller alla NumPys funktioner, men det gör dem till användarvänliga, vetenskapliga verktyg. Den används ofta för bildmanipulation och tillhandahåller grundläggande bearbetningsfunktioner för högnivå, icke-vetenskapliga matematiska funktioner. 

SciPy är ett av de grundläggande Python-biblioteken tack vare sin roll i vetenskaplig analys och ingenjörskonst. 

Här är några av huvudfunktionerna i SciPy:

• Användarvänlig.
• Datavisualisering och manipulation.
• Vetenskaplig och teknisk analys. 
• Beräknar stora datamängder. 

3. Theano

Theano, ett Python-bibliotek för numeriska beräkningar, utvecklades specifikt för maskininlärning. Det möjliggör optimering, definition och utvärdering av matematiska uttryck och matrisberäkningar. Detta möjliggör användning av dimensionella arrayer för att konstruera modeller för djupinlärning. 

Theano är ett mycket specifikt bibliotek, och det används mest av utvecklare och programmerare för maskininlärning och djupinlärning. Den stöder integration med NumPy och kan användas med en grafikprocessor (GPU) istället för en central processing unit (CPU), vilket resulterar i dataintensiva beräkningar 140 gånger snabbare. 

Här är några av huvuddragen hos Theano:

• Inbyggda validerings- och enhetstestverktyg.
• Snabba och stabila utvärderingar.
• Dataintensiva beräkningar.
• Högpresterande matematiska beräkningar.

4. pandas

Ett annat topp Python-bibliotek på marknaden är Pandas, som ofta används för maskininlärning. Det fungerar som ett dataanalysbibliotek som analyserar och manipulerar data, och det gör det möjligt för utvecklare att enkelt arbeta med strukturerade flerdimensionella data och tidsseriekoncept. 

Pandas-biblioteket erbjuder ett snabbt och effektivt sätt att hantera och utforska data genom att tillhandahålla serier och dataramar, som representerar data effektivt samtidigt som de manipulerar dem på olika sätt. 

Här är några av de viktigaste funktionerna Pandas:

• Indexering av data.
• Datajustering
• Sammanfoga/sammanfoga datauppsättningar.
• Datamanipulation och analys. 

5. TensorFlow

Ett annat gratis Python-bibliotek med öppen källkod, TensorFlow, är specialiserat på differentierbar programmering. Biblioteket består av en samling verktyg och resurser som gör det möjligt för nybörjare och proffs att konstruera DL- och ML-modeller, samt neurala nätverk.

TensorFlow består av en arkitektur och ett ramverk som är flexibla, vilket gör att det kan köras på olika beräkningsplattformar som CPU och GPU. Med det sagt presterar den bäst när den används på en tensorprocessorenhet (TPU). Python-biblioteket används ofta för att implementera förstärkningsinlärning i ML- och DL-modeller, och du kan direkt visualisera maskininlärningsmodellerna. 

Här är några av de viktigaste funktionerna i TensorFlow: 

• Flexibel arkitektur och ramverk.
• Körs på en mängd olika beräkningsplattformar. 
• Abstraktionsförmåga
• Hanterar djupa neurala nätverk. 

6. Keras

Keras är ett Python-bibliotek med öppen källkod som syftar till utveckling och utvärdering av neurala nätverk inom maskininlärning och modeller för djupinlärning. Den kan köras ovanpå Theano och Tensorflow, vilket innebär att den kan träna neurala nätverk med lite kod. 

Keras-biblioteket är ofta att föredra på grund av att det är modulärt, utbyggbart och flexibelt. Detta gör det till ett användarvänligt alternativ för nybörjare. Den kan också integreras med mål, lager, optimerare och aktiveringsfunktioner. Keras fungerar i olika miljöer och kan köras på CPU:er och GPU:er. Den erbjuder också ett av de bredaste utbuden för datatyper.

Här är några av de viktigaste funktionerna i Keras: 

• Datapoolning.
• Utveckla neurala lager.
• Bygger modeller för djupinlärning och maskininlärning.
• Aktiverings- och kostnadsfunktioner. 

7. PyTorch

Ytterligare ett alternativ för ett Python-bibliotek för maskininlärning med öppen källkod är PyTorch, som är baserat på Torch, ett C-programmeringsspråksramverk. PyTorch är ett datavetenskapligt bibliotek som kan integreras med andra Python-bibliotek, såsom NumPy. Biblioteket kan skapa beräkningsgrafer som kan ändras medan programmet körs. Det är särskilt användbart för ML- och DL-applikationer som naturlig språkbehandling (NLP) och datorseende.

Några av PyTorchs främsta försäljningsargument inkluderar dess höga körhastighet, som den kan uppnå även när den hanterar tunga grafer. Det är också ett flexibelt bibliotek, som kan fungera på förenklade processorer eller CPU:er och GPU:er. PyTorch har kraftfulla API:er som gör att du kan utöka biblioteket, såväl som en verktygslåda för naturligt språk. 

Här är några av huvudfunktionerna i PyTorch:

• Statistisk fördelning och verksamhet.
• Kontroll över datauppsättningar.
• Utveckling av DL-modeller.
• Mycket flexibel. 

8. Scikit-Lär dig

Ursprungligen en tredjepartstillägg till SciPy-biblioteket, Scikit-learn är nu ett fristående Python-bibliotek på Github. Det används av stora företag som Spotify, och det finns många fördelar med att använda det. För det första är det mycket användbart för klassiska maskininlärningsalgoritmer, som de för skräppostdetektering, bildigenkänning, förutsägelseskapande och kundsegmentering. 

En annan av de främsta försäljningsargumenten med Scikit-learn är att den är lätt att samverka med andra SciPy-stackverktyg. Scikit-learn har en användarvänlig och konsekvent interaktion som gör det enkelt för dig att dela och använda data. 

Här är några av huvudfunktionerna i Scikit-learn:

• Dataklassificering och modellering.
• End-to-end maskininlärningsalgoritmer.
• Förbehandling av data.
• Modellval. 

9. matplotlib

Matplotlib är en enhet av NumPy och SciPy, och den designades för att ersätta behovet av att använda proprietärt MATLAB statistiskt språk. Det omfattande, fria biblioteket med öppen källkod används för att skapa statiska, animerade och interaktiva visualiseringar i Python. 

Python-biblioteket hjälper dig att förstå data innan du flyttar den till databearbetning och utbildning för maskininlärningsuppgifter. Den förlitar sig på Python GUI-verktygssatser för att producera plotter och grafer med objektorienterade API:er. Det ger också ett gränssnitt som liknar MATLAB så att en användare kan utföra liknande uppgifter som MATLAB. 

Här är några av huvudfunktionerna i Matplotlib:

• Skapa publiceringskvalitetstomter.
• Anpassa visuell stil och layout.
• Exportera till olika filformat.
• Interaktiva figurer som kan zooma, panorera och uppdatera. 

10. Plotly

Att avsluta vår lista över 10 bästa Python-bibliotek för maskininlärning och AI är Plotly, som är ett annat gratis visualiseringsbibliotek med öppen källkod. Det är mycket populärt bland utvecklare tack vare dess högkvalitativa, uppslukande och publiceringsfärdiga diagram. Några av diagrammen som är tillgängliga via Plotly inkluderar boxplots, värmekartor och bubbeldiagram. 

Plotly är ett av de bästa datavisualiseringsverktygen på marknaden, och det är byggt ovanpå D3.js, HTML och CSS visualiseringsverktyg. Den är skriven i Python och använder Django-ramverket och kan hjälpa till att skapa interaktiva grafer. Det fungerar på olika dataanalys- och visualiseringsverktyg och gör att du enkelt kan importera data till ett diagram. Du kan också använda Plotly för att skapa bildspel och instrumentpaneler. 

Här är några av huvudfunktionerna i Plotly: 

• Diagram och instrumentpaneler.
• Snapshot motor.
• Big data för Python.
• Importera enkelt data till diagram.