10 найкращих бібліотек Python для глибокого навчання

Python невпинно зростає, щоб стати найкращою мовою програмування. На це є багато причин, у тому числі його надзвичайно висока ефективність порівняно з іншими основними мовами. Він також містить англійські команди та синтаксис, що робить його найкращим вибором для програмістів-початківців. 

Можливо, найбільшою перевагою Python є його величезна кількість бібліотек з відкритим кодом, які дозволяють використовувати мову для будь-чого, від науки про дані до маніпулювання даними. 

Python і глибоке навчання

Глибоке навчання — це підгалузь машинного навчання, що включає штучні нейронні мережі, які є алгоритмами, натхненними структурою людського мозку. Глибоке навчання має багато застосувань і використовується в багатьох сучасних технологіях ШІ, таких як безпілотні автомобілі, інструменти агрегації новин, обробка природної мови (NLP), віртуальні помічники, візуальне розпізнавання та багато іншого. 

За останні роки Python довів, що є неймовірним інструментом для глибокого навчання. Оскільки код є лаконічним і читабельним, він ідеально підходить для програм глибокого навчання. Його простий синтаксис також дозволяє швидше розробляти програми порівняно з іншими мовами програмування. Ще одна основна причина використання Python для глибокого навчання полягає в тому, що цю мову можна інтегрувати з іншими системами, закодованими на різних мовах програмування. Це полегшує поєднання його з проектами ШІ, написаними іншими мовами. 

Давайте подивимося на 10 найкращих бібліотек Python для глибокого навчання: 

1. TensorFlow

TensorFlow широко вважається однією з найкращих бібліотек Python для програм глибокого навчання. Розроблений командою Google Brain Team, він надає широкий спектр гнучких інструментів, бібліотек і ресурсів спільноти. Початківці та професіонали можуть використовувати TensorFlow для створення моделей глибокого навчання, а також нейронних мереж.

TensorFlow має гнучку архітектуру та структуру, що дозволяє працювати на різних обчислювальних платформах, таких як CPU та GPU. З огляду на це, він працює найкраще, коли працює на тензорному процесорі (TPU). Бібліотека Python часто використовується для реалізації навчання з підкріпленням у моделях глибокого навчання, і ви можете безпосередньо візуалізувати моделі машинного навчання. 

Ось деякі з основних функцій TensorFlow:

• Гнучка архітектура та структура.
• Працює на різноманітних обчислювальних платформах. 
• Можливості абстрагування
• Керує глибокими нейронними мережами. 

2. Піторх

Ще однією з найпопулярніших бібліотек Python для глибокого навчання є Pytorch, бібліотека з відкритим вихідним кодом, створена дослідницькою групою ШІ Facebook у 2016 році. Назва бібліотеки походить від Torch, що є фреймворком глибокого навчання, написаним на Lua. мова програмування. 

PyTorch дозволяє виконувати багато завдань, і він особливо корисний для програм глибокого навчання, таких як NLP і комп’ютерне бачення. 

Деякі з найкращих аспектів PyTorch включають його високу швидкість виконання, якої він може досягти навіть при роботі з важкими графіками. Це також гнучка бібліотека, здатна працювати на спрощених процесорах або центральних і графічних процесорах. PyTorch має потужні API, які дозволяють розширити бібліотеку, а також набір інструментів природної мови. 

Ось деякі з основних функцій PyTorch:

• Статистичний розподіл і операції
• Контроль над наборами даних
• Розробка моделей глибинного навчання
• Дуже гнучкий

3. numpy

Одну з інших відомих бібліотек Python, NumPy, можна легко використовувати для обробки великих багатовимірних масивів і матриць. Він спирається на великий набір математичних функцій високого рівня, що робить його особливо корисним для ефективних фундаментальних наукових обчислень у глибокому навчанні. 

Масиви NumPy потребують набагато менше місця для зберігання, ніж інші списки Python, і вони швидші та зручніші у використанні. Даними можна маніпулювати в матриці, транспонувати та змінювати форму за допомогою бібліотеки. NumPy — чудовий варіант для підвищення продуктивності моделей глибокого навчання без надто складної роботи. 

Ось деякі з основних функцій NumPy: 

• Маніпуляція формою
• Високопродуктивний об’єкт N-вимірного масиву
• Очищення/маніпуляції даними
• Статистичні операції та лінійна алгебра

4. scikit-learn

Scikit-Learn спочатку був стороннім розширенням для бібліотеки SciPy, але тепер це окрема бібліотека Python на Github. Scikit-Learn включає DBSCAN, посилення градієнта, опорні векторні машини та випадкові ліси в рамках методів класифікації, регресії та кластеризації.  

Одним із найбільших аспектів Scikit-Learn є те, що він легко взаємодіє з іншими стеками SciPy. Він також зручний і послідовний, що полегшує обмін і використання даних. 

Ось деякі з основних функцій Scikit-learn:

• Класифікація та моделювання даних
• Наскрізні алгоритми машинного навчання
• Попередня обробка даних
• Вибір моделі

5. SciPy

Це підводить нас до Scipy, яка є безкоштовною бібліотекою з відкритим вихідним кодом на основі Numpy. SciPy є однією з найкращих бібліотек Python завдяки своїй здатності виконувати наукові та технічні обчислення на великих наборах даних. Він супроводжується вбудованими модулями для оптимізації масиву та лінійної алгебри. 

Мова програмування включає всі функції NumPy, але перетворює їх на зручні наукові інструменти. Він часто використовується для обробки зображень і забезпечує базові функції обробки для високорівневих ненаукових математичних функцій. 

Ось деякі з основних функцій SciPy:

• зручний
• Візуалізація та маніпулювання даними
• Науково-технічний аналіз
• Обчислює великі набори даних

6. Панди

Pandas — одна з бібліотек Python з відкритим вихідним кодом, які в основному використовуються в науці про дані та глибокому навчанні. Бібліотека надає засоби обробки та аналізу даних, які використовуються для аналізу даних. Бібліотека покладається на свої потужні структури даних для обробки числових таблиць і аналізу часових рядів. 

Бібліотека Pandas пропонує швидкий і ефективний спосіб керування та дослідження даних, надаючи серії та кадри даних, які ефективно представляють дані, а також маніпулюють ними різними способами. 

Ось деякі з основних особливостей Pandas:

• Індексація даних
• Вирівнювання даних
• Об'єднання/об'єднання наборів даних
• Маніпулювання та аналіз даних

7. Microsoft CNTK

Іншою бібліотекою Python для програм глибокого навчання є Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), який раніше відомий як Computational Network ToolKit. Бібліотека глибокого навчання з відкритим кодом використовується для реалізації завдань розподіленого глибокого навчання та машинного навчання. 

CNTK дає змогу поєднувати прогностичні моделі, такі як згорткові нейронні мережі (CNN), глибокі нейронні мережі прямого зв’язку (DNN) і рекурентні нейронні мережі (RNN), із структурою CNTK. Це забезпечує ефективну реалізацію завдань наскрізного глибокого навчання. 

Ось деякі з основних функцій CNTK: 

• З відкритим вихідним кодом
• Реалізація завдань розподіленого глибокого навчання
• Поєднайте прогнозні моделі з інфраструктурою CNTK
• Наскрізні завдання глибокого навчання

8. Керас

Kears — це ще одна відома бібліотека Python з відкритим вихідним кодом, яка використовується для завдань глибокого навчання, що дозволяє швидко глибоко тестувати нейронні мережі. Keras надає вам інструменти, необхідні для побудови моделей, візуалізації графіків і аналізу наборів даних. Крім того, він також містить попередньо позначені набори даних, які можна безпосередньо імпортувати та завантажувати. 

Бібліотеці Keras часто віддають перевагу через її модульність, розширюваність і гнучкість. Це робить його зручним варіантом для початківців. Він також може інтегруватися з цілями, шарами, оптимізаторами та функціями активації. Keras працює в різних середовищах і може працювати на центральних і графічних процесорах. Він також пропонує один із найширших діапазонів типів даних.

Ось деякі з основних функцій Keras: 

• Розвиток нейронних шарів
• Об'єднання даних
• Створює моделі глибокого та машинного навчання
• Функції активації та вартості

9. Теано

Наближається до кінця нашого списку Theano, бібліотека числових обчислень Python, спеціально розроблена для машинного навчання та глибоких бібліотек. За допомогою цього інструменту ви досягнете ефективного визначення, оптимізації та оцінки математичних виразів і матричних обчислень. Усе це дозволяє використовувати Theano для використання масивів розмірів для побудови моделей глибокого навчання. 

Theano використовується багатьма розробниками та програмістами глибокого навчання завдяки тому, що це дуже специфічна бібліотека. Його можна використовувати з графічним процесором (GPU) замість центрального процесора (CPU).

Ось деякі з основних функцій Theano:

• Вбудовані засоби перевірки та модульного тестування
• Високоефективні математичні обчислення
• Швидкі та стабільні оцінки
• Обчислення з інтенсивними даними

10. MX Net

Замикає наш список 10 найкращих бібліотек Python для глибокого навчання MXNet, яка є широкомасштабованою системою глибокого навчання з відкритим кодом. MXNet був розроблений для навчання та розгортання глибоких нейронних мереж, і він може навчати моделі надзвичайно швидко. 

MXNet підтримує багато мов програмування, таких як Python, Julia, C, C++ тощо. Одним із найкращих аспектів MXNet є те, що він пропонує неймовірно високу швидкість обчислень і використання ресурсів графічного процесора. 

Ось деякі з основних функцій MXNet:

• Високомасштабований
• З відкритим вихідним кодом
• Навчання та розгортання нейронних мереж глибокого навчання
• Швидко навчає моделей
• Висока швидкість обчислення