Chuqur o'rganish uchun 10 ta eng yaxshi Python kutubxonalari

Python eng yaxshi dasturlash tiliga aylanish uchun doimiy ravishda o'sib bormoqda. Buning ko'pgina sabablari bor, jumladan, boshqa asosiy tillarga nisbatan uning juda yuqori samaradorligi. Shuningdek, u ingliz tiliga o'xshash buyruqlar va sintaksisga ega, bu esa uni boshlang'ich koderlar uchun eng yaxshi tanlovga aylantiradi. 

Ehtimol, Python-ning eng katta savdo nuqtasi bu tilni ma'lumotlar fanidan tortib ma'lumotlarni manipulyatsiya qilishgacha bo'lgan hamma narsada ishlatishga imkon beruvchi ochiq manbali kutubxonalarning katta miqdoridir. 

Python va chuqur o'rganish

Chuqur o'rganish - bu inson miyasining tuzilishidan ilhomlangan algoritmlar bo'lgan sun'iy neyron tarmoqlarni o'z ichiga olgan mashinani o'rganishning kichik sohasi. Chuqur o‘rganish ko‘plab ilovalarga ega va bugungi kunda o‘zini-o‘zi boshqaradigan avtomobillar, yangiliklarni yig‘ish vositalari, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), virtual yordamchilar, vizual tanish va boshqa ko‘plab AI texnologiyalarida qo‘llaniladi. 

So'nggi yillarda Python chuqur o'rganish uchun ajoyib vosita ekanligini isbotladi. Kod ixcham va o'qilishi mumkin bo'lganligi sababli, uni chuqur o'rganish ilovalari uchun juda mos keladi. Uning oddiy sintaksisi boshqa dasturlash tillariga qaraganda ilovalarni tezroq ishlab chiqish imkonini beradi. Python-dan chuqur o'rganish uchun foydalanishning yana bir asosiy sababi shundaki, bu til turli dasturlash tillarida kodlangan boshqa tizimlar bilan birlashtirilishi mumkin. Bu uni boshqa tillarda yozilgan AI loyihalari bilan aralashtirishni osonlashtiradi. 

Keling, chuqur o'rganish uchun 10 ta eng yaxshi Python kutubxonalarini ko'rib chiqaylik: 

1. TensorFlow

TensorFlow chuqur o'rganish ilovalari uchun eng yaxshi Python kutubxonalaridan biri hisoblanadi. Google Brain Team tomonidan ishlab chiqilgan bo'lib, u keng turdagi moslashuvchan vositalar, kutubxonalar va hamjamiyat resurslarini taqdim etadi. Yangi boshlanuvchilar ham, professionallar ham TensorFlow-dan chuqur o'rganish modellarini, shuningdek, neyron tarmoqlarni yaratish uchun foydalanishlari mumkin.

TensorFlow moslashuvchan arxitektura va ramkaga ega bo'lib, uni CPU va GPU kabi turli xil hisoblash platformalarida ishlashga imkon beradi. Shu bilan birga, u tenzor ishlov berish blokida (TPU) ishlaganda eng yaxshi ishlaydi. Python kutubxonasi ko'pincha chuqur o'rganish modellarida mustahkamlovchi o'rganishni amalga oshirish uchun ishlatiladi va siz mashinani o'rganish modellarini bevosita tasavvur qilishingiz mumkin. 

TensorFlow-ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari:

• Moslashuvchan arxitektura va ramka.
• Turli xil hisoblash platformalarida ishlaydi. 
• Abstraksiya qobiliyatlari
• Chuqur neyron tarmoqlarni boshqaradi. 

2. Pitorch

Chuqur o‘rganish uchun Python kutubxonalaridan yana biri Pytorch bo‘lib, u 2016-yilda Facebook’ning sun’iy intellekt bo‘yicha tadqiqot guruhi tomonidan yaratilgan ochiq manbali kutubxonadir. Kutubxona nomi Lua’da yozilgan chuqur o‘rganish tizimi bo‘lgan Torch nomidan olingan. dasturlash tili. 

PyTorch sizga ko'p vazifalarni bajarishga imkon beradi va u NLP va kompyuterni ko'rish kabi chuqur o'rganish dasturlari uchun ayniqsa foydalidir. 

PyTorch-ning eng yaxshi jihatlaridan ba'zilari uning yuqori tezligini o'z ichiga oladi, bu hatto og'ir grafiklarni qayta ishlashda ham erisha oladi. Bu, shuningdek, soddalashtirilgan protsessorlar yoki protsessorlar va GPUlarda ishlashga qodir bo'lgan moslashuvchan kutubxona. PyTorch-da kutubxonani kengaytirish imkonini beruvchi kuchli API-lar, shuningdek, tabiiy til vositalari to'plami mavjud. 

PyTorch-ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari:

• Statistik taqsimot va operatsiyalar
• Ma'lumotlar to'plamini nazorat qilish
• Chuqur ta'lim modellarini ishlab chiqish
• Juda moslashuvchan

3. numpy

Boshqa taniqli Python kutubxonalaridan biri bo'lgan NumPy katta ko'p o'lchovli massiv va matritsalarni qayta ishlash uchun muammosiz ishlatilishi mumkin. U yuqori darajadagi matematik funktsiyalarning katta to'plamiga tayanadi, bu esa uni chuqur o'rganishda samarali fundamental ilmiy hisoblashlar uchun ayniqsa foydali qiladi. 

NumPy massivlari boshqa Python roʻyxatlariga qaraganda ancha kamroq saqlash maydonini talab qiladi va ulardan foydalanish tezroq va qulayroq. Ma'lumotlar matritsada o'zgartirilishi, ko'chirilishi va kutubxona bilan qayta tuzilishi mumkin. NumPy - bu juda murakkab ish talab qilmasdan chuqur o'rganish modellarining samaradorligini oshirish uchun ajoyib imkoniyat. 

NumPy-ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Shaklni manipulyatsiya qilish
• Yuqori samarali N o'lchamli massiv ob'ekti
• Ma'lumotlarni tozalash/manipulyatsiya qilish
• Statistik amallar va chiziqli algebra

4. Skikit-o'rganing

Scikit-Learn dastlab SciPy kutubxonasi uchun uchinchi tomon kengaytmasi edi, ammo endi u Github-dagi mustaqil Python kutubxonasi. Scikit-Learn DBSCAN, gradientni kuchaytirish, vektor mashinalarini qo'llab-quvvatlash va tasniflash, regressiya va klasterlash usullari doirasida tasodifiy o'rmonlarni o'z ichiga oladi.  

Scikit-Learn-ning eng katta jihatlaridan biri shundaki, u boshqa SciPy steklari bilan osongina o'zaro ishlaydi. Bundan tashqari, foydalanuvchi uchun qulay va izchil bo'lib, ma'lumotlarni almashish va undan foydalanishni osonlashtiradi. 

Scikit-learn-ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari:

• Ma'lumotlarni tasniflash va modellashtirish
• Mashinani o'rganish algoritmlari
• Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash
• Modelni tanlash

5. SciPy

Bu bizni Numpy-ga asoslangan bepul va ochiq manbali kutubxona bo'lgan Scipy-ga olib keladi. SciPy yirik ma'lumotlar to'plamlarida ilmiy va texnik hisoblashlarni amalga oshirish qobiliyati tufayli u erdagi eng yaxshi Python kutubxonalaridan biridir. U massivni optimallashtirish va chiziqli algebra uchun o'rnatilgan modullar bilan birga keladi. 

Dasturlash tili NumPy-ning barcha funktsiyalarini o'z ichiga oladi, lekin u ularni foydalanuvchilarga qulay, ilmiy vositalarga aylantiradi. U ko'pincha tasvirni manipulyatsiya qilish uchun ishlatiladi va yuqori darajadagi, ilmiy bo'lmagan matematik funktsiyalar uchun asosiy ishlov berish xususiyatlarini ta'minlaydi. 

SciPy-ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari:

• Foydalanuvchi uchun qulay
• Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish va manipulyatsiya qilish
• Ilmiy va texnik tahlil
• Katta ma'lumotlar to'plamini hisoblaydi

6. Pandas

Python-ning ochiq manbali kutubxonalaridan biri asosan ma'lumotlar fanlari va chuqur o'rganish fanlarida qo'llaniladi. Kutubxona ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ishlatiladigan ma'lumotlarni boshqarish va tahlil qilish vositalarini taqdim etadi. Kutubxona raqamli jadvallar va vaqt seriyalarini tahlil qilish uchun kuchli ma'lumotlar tuzilmalariga tayanadi. 

Pandas kutubxonasi ma'lumotlarni samarali aks ettiruvchi Series va DataFrames bilan ta'minlash orqali ma'lumotlarni boshqarish va o'rganishning tez va samarali usulini taklif etadi, bu esa ma'lumotlarni turli yo'llar bilan manipulyatsiya qiladi. 

Mana, Pandalarning asosiy xususiyatlari:

• Ma'lumotlarni indekslash
• Ma'lumotlarni moslashtirish
• Ma'lumotlar to'plamlarini birlashtirish/qo'shish
• Ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish va tahlil qilish

7. Microsoft CNTK

Chuqur o'rganish ilovalari uchun yana bir Python kutubxonasi Microsoft CNTK (Kognitiv asboblar to'plami), u ilgari Computational Network ToolKit nomi bilan tanilgan. Ochiq manbali chuqur oʻrganish kutubxonasi taqsimlangan chuqur oʻrganish va mashinani oʻrganish vazifalarini amalga oshirish uchun ishlatiladi. 

CNTK konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN), oldinga uzatiladigan chuqur neyron tarmoqlari (DNN) va takroriy neyron tarmoqlari (RNN) kabi bashoratli modellarni CNTK ramkasi bilan birlashtirishga imkon beradi. Bu oxirigacha chuqur o'rganish vazifalarini samarali amalga oshirish imkonini beradi. 

CNTK ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Open-source
• Taqsimlangan chuqur o'rganish vazifalarini bajaring
• Bashoratli modellarni CNTK ramkasi bilan birlashtiring
• Oxir-oqibat chuqur o'rganish vazifalari

8. Keras

Kears chuqur o'rganish vazifalari uchun ishlatiladigan yana bir mashhur ochiq manba Python kutubxonasi bo'lib, neyron tarmog'ini chuqur sinovdan o'tkazish imkonini beradi. Keras sizga modellarni yaratish, grafiklarni vizualizatsiya qilish va ma'lumotlar to'plamini tahlil qilish uchun zarur vositalarni taqdim etadi. Bundan tashqari, u to'g'ridan-to'g'ri import qilinishi va yuklanishi mumkin bo'lgan oldindan belgilangan ma'lumotlar to'plamini ham o'z ichiga oladi. 

Keras kutubxonasi ko'pincha modulli, kengaytiriladigan va moslashuvchan bo'lganligi sababli afzal ko'riladi. Bu uni yangi boshlanuvchilar uchun qulay variantga aylantiradi. Shuningdek, u maqsadlar, qatlamlar, optimallashtiruvchilar va faollashtirish funktsiyalari bilan birlashishi mumkin. Keras turli muhitlarda ishlaydi va CPU va GPUlarda ishlashi mumkin. Shuningdek, u ma'lumotlar turlari uchun eng keng diapazonlardan birini taklif qiladi.

Kerasning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Neyron qatlamlarini rivojlantirish
• Ma'lumotlarni birlashtirish
• Chuqur o'rganish va mashinani o'rganish modellarini yaratadi
• Faollashtirish va xarajat funktsiyalari

9. Teano

Bizning ro'yxatimizning oxiriga yaqin - Theano, raqamli hisoblash Python kutubxonasi, mashinani o'rganish va chuqur kutubxonalar uchun maxsus ishlab chiqilgan. Ushbu vosita yordamida siz matematik ifodalar va matritsali hisoblarni samarali aniqlash, optimallashtirish va baholashga erishasiz. Bularning barchasi Theano-dan chuqur o'rganish modellarini yaratish uchun o'lchovli massivlardan foydalanish uchun foydalanish imkonini beradi. 

Theano juda o'ziga xos kutubxona bo'lganligi sababli ko'plab chuqur o'rganuvchilar va dasturchilar tomonidan qo'llaniladi. U markaziy protsessor (CPU) o'rniga grafik ishlov berish bloki (GPU) bilan ishlatilishi mumkin.

Theanoning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari:

• O'rnatilgan tekshirish va birlik sinov vositalari
• Yuqori samarali matematik hisoblar
• Tez va barqaror baholash
• Ma'lumotlarni ko'p talab qiladigan hisob-kitoblar

10. MX Net

Chuqur o'rganish uchun 10 ta eng yaxshi Python kutubxonalari ro'yxatini yakunlash MXNet bo'lib, u juda kengaytiriladigan ochiq manba chuqur o'rganish tizimidir. MXNet chuqur neyron tarmoqlarni o'rgatish va o'rnatish uchun mo'ljallangan va u modellarni juda tez o'rgatishi mumkin. 

MXNet Python, Julia, C, C++ va boshqalar kabi ko'plab dasturlash tillarini qo'llab-quvvatlaydi. MXNet-ning eng yaxshi jihatlaridan biri shundaki, u GPU-da juda tez hisoblash tezligi va resurslardan foydalanishni taklif qiladi. 

MXNet-ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari:

• Yuqori miqyosli
• Open-source
• Chuqur o'rganish neyron tarmoqlarini o'rgating va o'rnating
• Modellarni tez tayyorlaydi
• Tez hisoblash tezligi