Mashina o'rganish va AI uchun 10 ta eng yaxshi Python kutubxonalari

Python yillar davomida mashhurlik darajasi oshib, mashinani o'rganish (ML) va sun'iy intellekt (AI) vazifalari uchun eng mashhur dasturlash tillaridan biriga aylandi. U sanoatda mavjud bo'lgan ko'plab tillarni almashtirdi va bu asosiy dasturlash tillari bilan solishtirganda samaraliroq. Buning ustiga, uning ingliz tiliga o'xshash buyruqlari uni yangi boshlanuvchilar va mutaxassislar uchun ham ochiq qiladi. 

Python-ning ko'plab foydalanuvchilarini o'ziga jalb qiladigan yana bir asosiy xususiyati bu ochiq manbali kutubxonalarning keng to'plamidir. Ushbu kutubxonalardan barcha tajriba darajalaridagi dasturchilar ML va AI, maʼlumotlar fani, tasvir va maʼlumotlarni manipulyatsiyasi va boshqalar bilan bogʻliq vazifalarni bajarishda foydalanishlari mumkin. 

Mashinani o'rganish va AI uchun Python nima uchun?

Python-ning ochiq manbali kutubxonalari uni mashinani o'rganish va AI vazifalari uchun qulay qiladigan yagona xususiyat emas. Python ham juda ko'p qirrali va moslashuvchan, ya'ni kerak bo'lganda uni boshqa dasturlash tillari bilan birga ishlatish mumkin. Bundan tashqari, u bozordagi deyarli barcha OS va platformalarda ishlashi mumkin. 

Chuqur neyron tarmoqlar va mashinani o'rganish algoritmlarini amalga oshirish juda ko'p vaqt talab qilishi mumkin, ammo Python buni qisqartiradigan ko'plab paketlarni taklif qiladi. Bu, shuningdek, ob'ektga yo'naltirilgan dasturlash (OOP) tili bo'lib, uni ma'lumotlardan samarali foydalanish va toifalarga ajratish uchun juda foydali qiladi. 

Python-ni, ayniqsa yangi boshlanuvchilar uchun qulay qiladigan yana bir omil - bu uning o'sib borayotgan foydalanuvchilar jamoasi. Bu dunyodagi eng tez rivojlanayotgan dasturlash tillaridan biri bo'lganligi sababli, Python dasturchilari va ishlab chiqish xizmatlari soni ortib ketdi. Python hamjamiyati til bilan bir qatorda o'sib bormoqda, faol a'zolar doimo undan biznesdagi yangi muammolarni hal qilish uchun foydalanishga intilishadi.

Endi Python nima uchun eng yaxshi dasturlash tillaridan biri ekanligini bilganingizdan so'ng, bu erda mashinani o'rganish va AI uchun 10 ta eng yaxshi python kutubxonalari: 

1. numpy

NumPy mashinani o'rganish va AI uchun eng yaxshi Python kutubxonasi sifatida keng tarqalgan. Bu ochiq kodli raqamli kutubxona bo'lib, u turli matritsalarda turli matematik amallarni bajarish uchun ishlatilishi mumkin. NumPy eng ko'p ishlatiladigan ilmiy kutubxonalardan biri hisoblanadi, shuning uchun ko'plab ma'lumotlar olimlari ma'lumotlarni tahlil qilish uchun unga tayanadilar. 

NumPy massivlari boshqa Python roʻyxatlariga qaraganda ancha kamroq saqlash maydonini talab qiladi va ulardan foydalanish tezroq va qulayroq. Siz matritsadagi ma'lumotlarni manipulyatsiya qilishingiz, ularni ko'chirishingiz va NumPy yordamida shaklini o'zgartirishingiz mumkin. Umuman olganda, NumPy - bu juda ko'p murakkab ishlarni talab qilmasdan mashinani o'rganish modellarining samaradorligini oshirish uchun ajoyib imkoniyat. 

NumPy-ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

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

2. SciPy

SciPy - bu NumPy-ga asoslangan bepul, ochiq manbali kutubxona. Ilmiy va texnik hisoblashni amalga oshirish imkoniyatiga ega bo'lgan katta ma'lumotlar to'plami uchun ayniqsa foydalidir. SciPy, shuningdek, NumPy kabi 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 ilmiy tahlil va muhandislikdagi roli tufayli Python-ning asosiy kutubxonalaridan biridir. 

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. 

3. Teano

Theano raqamli hisoblash Python kutubxonasi mashinani o'rganish uchun maxsus ishlab chiqilgan. U matematik ifodalar va matritsa hisoblarini optimallashtirish, aniqlash va baholash imkonini beradi. Bu chuqur o'rganish modellarini yaratish uchun o'lchovli massivlardan foydalanishga imkon beradi. 

Theano juda o'ziga xos kutubxona bo'lib, u asosan mashinani o'rganish va chuqur o'rganishni ishlab chiquvchilar va dasturchilar tomonidan qo'llaniladi. U NumPy bilan integratsiyani qo'llab-quvvatlaydi va markaziy protsessor (CPU) o'rniga grafik ishlov berish bloki (GPU) bilan ishlatilishi mumkin, bu esa ma'lumotlarni ko'p talab qiladigan hisob-kitoblarni 140 barobar tezroq amalga oshiradi. 

Theanoning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari:

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

4. Pandas

Bozordagi yana bir eng yaxshi Python kutubxonasi Pandas bo'lib, u tez-tez mashinani o'rganish uchun ishlatiladi. U ma'lumotlarni tahlil qiluvchi va manipulyatsiya qiluvchi ma'lumotlarni tahlil qilish kutubxonasi vazifasini bajaradi va ishlab chiquvchilarga tuzilgan ko'p o'lchovli ma'lumotlar va vaqt seriyalari tushunchalari bilan osongina ishlash imkonini beradi. 

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. 

5. TensorFlow

Yana bir bepul va ochiq manba Python kutubxonasi TensorFlow differensial dasturlashga ixtisoslashgan. Kutubxona yangi boshlanuvchilar va mutaxassislarga DL va ML modellarini, shuningdek, neyron tarmoqlarni qurish imkonini beruvchi vositalar va resurslar to'plamidan iborat.

TensorFlow moslashuvchan arxitektura va ramkadan iborat 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 ML va DL 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. 

6. Keras

Keras ochiq manba Python kutubxonasi boʻlib, u mashinani oʻrganish va chuqur oʻrganish modellari doirasida neyron tarmoqlarni ishlab chiqish va baholashga qaratilgan. U Theano va Tensorflow tepasida ishlashga qodir, ya'ni u neyron tarmoqlarni kichik kod bilan o'rgatishi mumkin. 

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: 

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

7. PyTorch

Python-ning ochiq manbali mashina o'rganish kutubxonasi uchun yana bir variant - Torch, C dasturlash tili asosiga asoslangan PyTorch. PyTorch - bu NumPy kabi boshqa Python kutubxonalari bilan birlashtirilishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar fanlari kutubxonasi. Kutubxona dastur ishlayotgan vaqtda o'zgartirilishi mumkin bo'lgan hisoblash grafiklarini yaratishi mumkin. Bu, ayniqsa, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va kompyuterni ko'rish kabi ML va DL ilovalari uchun foydalidir.

PyTorch-ning ba'zi asosiy savdo nuqtalari 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.
• DL modellarini ishlab chiqish.
• Juda moslashuvchan. 

8. Skikit-o'rganing

Dastlab SciPy kutubxonasi uchun uchinchi tomon kengaytmasi bo'lgan Scikit-learn endi Github-dagi mustaqil Python kutubxonasi hisoblanadi. U Spotify kabi yirik kompaniyalar tomonidan qo'llaniladi va undan foydalanishning ko'p afzalliklari bor. Birinchidan, bu spamni aniqlash, tasvirni aniqlash, bashorat qilish va mijozlarni segmentatsiyalash kabi klassik mashinani o'rganish algoritmlari uchun juda foydali. 

Scikit-learn-ning asosiy savdo nuqtalaridan yana biri shundaki, u boshqa SciPy stek vositalari bilan osongina o'zaro ishlaydi. Scikit-learn foydalanuvchilarga qulay va izchil o'zaro ta'sirga ega, bu sizga ma'lumotlarni almashish va ulardan foydalanishni osonlashtiradi. 

Scikit-learn-ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari:

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

9. matplotlib

Matplotlib NumPy va SciPy ning birligi bo'lib, u xususiy MATLAB statistik tilidan foydalanish ehtiyojini almashtirish uchun ishlab chiqilgan. Keng qamrovli, bepul va ochiq manbali kutubxona Python-da statik, jonlantirilgan va interaktiv vizualizatsiya yaratish uchun ishlatiladi. 

Python kutubxonasi ma'lumotlarni qayta ishlash va mashinani o'rganish vazifalari uchun o'qitishdan oldin ma'lumotlarni tushunishga yordam beradi. U ob'ektga yo'naltirilgan API bilan chizmalar va grafiklarni yaratish uchun Python GUI asboblar to'plamiga tayanadi. Shuningdek, u MATLABga o'xshash interfeysni taqdim etadi, shuning uchun foydalanuvchi MATLAB kabi vazifalarni bajarishi mumkin. 

Matplotlibning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari:

• Nashr sifati syujetlarini yarating.
• Vizual uslub va tartibni moslashtiring.
• Turli xil fayl formatlariga eksport qilish.
• Kattalashtirish, panorama qilish va yangilash mumkin bo'lgan interaktiv raqamlar. 

10. Hiyla

Mashina o'rganish va AI uchun 10 ta eng yaxshi Python kutubxonalari ro'yxatini yopish Plotly bo'lib, yana bir bepul va ochiq manbali vizualizatsiya kutubxonasi. U yuqori sifatli, immersiv va nashrga tayyor jadvallari tufayli ishlab chiquvchilar orasida juda mashhur. Plotly orqali kirish mumkin bo'lgan ba'zi diagrammalar qutilar, issiqlik xaritalari va qabariq jadvallarini o'z ichiga oladi. 

Plotly bozordagi eng yaxshi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish vositalaridan biri bo'lib, u D3.js, HTML va CSS vizualizatsiya vositalari to'plamining ustiga qurilgan. Python-da yozilgan, u Django ramkasidan foydalanadi va interaktiv grafiklarni yaratishga yordam beradi. U turli xil ma'lumotlarni tahlil qilish va vizualizatsiya vositalarida ishlaydi va sizga ma'lumotlarni osongina diagrammaga import qilish imkonini beradi. Plotly-dan slaydlar va asboblar paneli yaratish uchun ham foydalanishingiz mumkin. 

Plotly-ning asosiy xususiyatlaridan ba'zilari: 

• Diagrammalar va asboblar paneli.
• Surat mexanizmi.
• Python uchun katta ma'lumotlar.
• Ma'lumotlarni grafiklarga osongina import qiling.