10 найкращих бібліотек Python для машинного навчання та ШІ

Популярність Python зросла з роками, щоб стати однією з найпопулярніших мов програмування для завдань машинного навчання (ML) і штучного інтелекту (AI). Він замінив багато існуючих мов у галузі, і він ефективніший порівняно з цими основними мовами програмування. Крім того, його англійські команди роблять його доступним як для початківців, так і для експертів. 

Іншою фундаментальною особливістю Python, яка приваблює багатьох користувачів, є його величезна колекція бібліотек з відкритим кодом. Ці бібліотеки можуть використовуватися програмістами з будь-яким рівнем досвіду для завдань, пов’язаних із ML та AI, наукою про дані, маніпулюванням із зображеннями та даними тощо. 

Чому Python для машинного навчання та ШІ?

Бібліотеки з відкритим вихідним кодом Python — не єдина функція, яка робить його сприятливим для машинного навчання та завдань ШІ. Python також дуже універсальний і гнучкий, тобто його можна використовувати разом з іншими мовами програмування, коли це необхідно. Крім того, він може працювати майже на всіх ОС і платформах на ринку. 

Впровадження глибоких нейронних мереж і алгоритмів машинного навчання може зайняти надзвичайно багато часу, але Python пропонує багато пакетів, які скорочують це. Це також мова об’єктно-орієнтованого програмування (ООП), що робить її надзвичайно корисною для ефективного використання та категоризації даних. 

Іншим фактором, який робить Python сприятливим, особливо для початківців, є його зростаюча спільнота користувачів. Оскільки це одна з найшвидше зростаючих мов програмування у світі, кількість розробників і послуг розробки Python різко зросла. Спільнота Python зростає разом із мовою, активні учасники якої завжди прагнуть використовувати її для вирішення нових проблем у бізнесі.

Тепер, коли ви знаєте, чому Python є однією з найкращих мов програмування, ось 10 найкращих бібліотек Python для машинного навчання та ШІ: 

1. numpy

NumPy широко вважається найкращою бібліотекою Python для машинного навчання та ШІ. Це цифрова бібліотека з відкритим вихідним кодом, яку можна використовувати для виконання різноманітних математичних операцій над різними матрицями. NumPy вважається однією з найбільш використовуваних наукових бібліотек, тому багато науковців покладаються на неї для аналізу даних. 

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

Ось деякі з основних функцій NumPy: 

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

2. SciPy

SciPy — це безкоштовна бібліотека з відкритим кодом, яка базується на NumPy. Це особливо корисно для великих наборів даних, що дозволяє виконувати наукові та технічні обчислення. SciPy також має вбудовані модулі для оптимізації масивів і лінійної алгебри, як і NumPy. 

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. 

SciPy є однією з основоположних бібліотек Python завдяки своїй ролі в науковому аналізі та розробці. 

Ось деякі з основних функцій SciPy:

• Зручний для користувачів.
• Візуалізація та маніпулювання даними.
• Науково-технічний аналіз. 
• Обчислює великі набори даних. 

3. Теано

Бібліотека числових обчислень Python Theano була розроблена спеціально для машинного навчання. Він дає змогу оптимізувати, визначати та оцінювати математичні вирази та матричні обчислення. Це дозволяє використовувати масиви розмірів для побудови моделей глибокого навчання. 

Theano — це дуже специфічна бібліотека, і вона в основному використовується розробниками та програмістами машинного та глибокого навчання. Він підтримує інтеграцію з NumPy і може використовуватися з графічним процесором (GPU) замість центрального процесора (CPU), що забезпечує інтенсивні обчислення даних у 140 разів швидше. 

Ось деякі з основних функцій Theano:

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

4. Панди

Ще одна найпопулярніша бібліотека Python на ринку — Pandas, яка часто використовується для машинного навчання. Він діє як бібліотека аналізу даних, яка аналізує та обробляє дані, і дозволяє розробникам легко працювати зі структурованими багатовимірними даними та концепціями 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. 

5. TensorFlow

Ще одна безкоштовна бібліотека Python із відкритим вихідним кодом, TensorFlow, спеціалізується на диференційованому програмуванні. Бібліотека складається з набору інструментів і ресурсів, які дозволяють початківцям і професіоналам будувати моделі DL і ML, а також нейронні мережі.

TensorFlow складається з гнучкої архітектури та фреймворку, 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 ML і DL, 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. 

6. Керас

Keras — це бібліотека Python з відкритим кодом, призначена для розробки та оцінки нейронних мереж у моделях машинного та глибокого навчання. Він здатний працювати на основі Theano і Tensorflow, що означає, що він може навчати нейронні мережі з невеликим кодом. 

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: 

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

7. PyTorch

Ще одним варіантом бібліотеки Python для машинного навчання з відкритим кодом є PyTorch, яка базується на Torch, системі мови програмування C. PyTorch — це наукова бібліотека даних, яку можна інтегрувати з іншими бібліотеками Python, такими як NumPy. Бібліотека може створювати обчислювальні графіки, які можна змінювати під час роботи програми. Це особливо корисно для програм ML і DL, таких як обробка природної мови (NLP) і комп’ютерне бачення.

Деякі з головних переваг 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 DL.
• Дуже гнучкий. 

8. scikit-learn

Scikit-learn, який спочатку був стороннім розширенням бібліотеки SciPy, тепер є окремою бібліотекою Python на Github. Його використовують такі великі компанії, як Spotify, і його використання має багато переваг. По-перше, це дуже корисно для класичних алгоритмів машинного навчання, наприклад для виявлення спаму, розпізнавання зображень, створення прогнозів і сегментації клієнтів. 

Ще однією з головних переваг Scikit-learn є те, що він легко взаємодіє з іншими інструментами стеку SciPy. Scikit-learn має зручну та узгоджену взаємодію, яка полегшує вам обмін даними та їх використання. 

Ось деякі з основних функцій Scikit-learn:

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

9. Матплотліб

Matplotlib — це об’єднання NumPy і SciPy, і його було розроблено, щоб замінити потребу у використанні власної статистичної мови MATLAB. Комплексна безкоштовна бібліотека з відкритим кодом використовується для створення статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій у Python. 

Бібліотека Python допомагає зрозуміти дані перед тим, як перенести їх на обробку даних і навчання для завдань машинного навчання. Він покладається на набори інструментів Python GUI для створення графіків і графіків за допомогою об’єктно-орієнтованих API. Він також надає інтерфейс, схожий на MATLAB, тому користувач може виконувати подібні завдання, що й MATLAB. 

Ось деякі з основних функцій Matplotlib:

• Створюйте якісні сюжети для публікації.
• Налаштуйте візуальний стиль і макет.
• Експорт у різні формати файлів.
• Інтерактивні фігури, які можна масштабувати, панорамувати та оновлювати. 

10. Сюжетно

Замикає наш список 10 найкращих бібліотек Python для машинного навчання та штучного інтелекту Plotly, яка є ще однією безкоштовною бібліотекою візуалізації з відкритим кодом. Він дуже популярний серед розробників завдяки високоякісним, захоплюючим і готовим до публікації діаграмам. Деякі діаграми, доступні через Plotly, включають коробкові діаграми, теплові карти та бульбашкові діаграми. 

Plotly є одним із найкращих інструментів візуалізації даних на ринку, і він побудований на основі D3.js, HTML і набору інструментів візуалізації CSS. Написаний на Python, він використовує фреймворк Django і може допомогти створювати інтерактивні графіки. Він працює з різними інструментами аналітики та візуалізації даних і дозволяє легко імпортувати дані в діаграму. Ви також можете використовувати Plotly для створення слайдів і інформаційних панелей. 

Ось деякі з основних функцій Plotly: 

• Діаграми та інформаційні панелі.
• Механізм знімків.
• Великі дані для Python.
• Легко імпортуйте дані в діаграми.