Biblioteques Python
Les 10 millors biblioteques de Python per a l'aprenentatge profund
Python ha anat augmentant constantment per convertir-se en un llenguatge de programació de primer nivell. Hi ha moltes raons per això, inclosa la seva eficiència extremadament alta en comparació amb altres idiomes convencionals. També inclou ordres i sintaxi semblants a l'anglès, cosa que la converteix en una opció preferida per als programadors principiants.
Potser el punt de venda més important de Python és la seva gran quantitat de biblioteques de codi obert que permeten utilitzar el llenguatge per a tot, des de la ciència de dades fins a la manipulació de dades.
Python i aprenentatge profund
L'aprenentatge profund és un subcamp de l'aprenentatge automàtic que implica xarxes neuronals artificials, que són algorismes inspirats en l'estructura del cervell humà. L'aprenentatge profund té moltes aplicacions i s'utilitza en moltes de les tecnologies d'IA actuals, com ara els cotxes autònoms, les eines d'agregació de notícies, el processament del llenguatge natural (NLP), els assistents virtuals, el reconeixement visual i molt més.
En els darrers anys, Python ha demostrat ser una eina increïble per a l'aprenentatge profund. Com que el codi és concís i llegible, el converteix en una combinació perfecta per a aplicacions d'aprenentatge profund. La seva senzilla sintaxi també permet que les aplicacions es desenvolupin més ràpidament en comparació amb altres llenguatges de programació. Un altre motiu important per utilitzar Python per a l'aprenentatge profund és que el llenguatge es pot integrar amb altres sistemes codificats en diferents llenguatges de programació. Això fa que sigui més fàcil combinar-lo amb projectes d'IA escrits en altres idiomes.
Fem una ullada a les 10 millors biblioteques de Python per a l'aprenentatge profund:
1. TensorFlow
TensorFlow es considera àmpliament una de les millors biblioteques de Python per a aplicacions d'aprenentatge profund. Desenvolupat per l'equip de Google Brain, ofereix una àmplia gamma d'eines flexibles, biblioteques i recursos comunitaris. Tant els principiants com els professionals poden utilitzar TensorFlow per construir models d'aprenentatge profund, així com xarxes neuronals.
TensorFlow té una arquitectura i un marc flexibles, que li permeten executar-se en diverses plataformes computacionals com CPU i GPU. Dit això, funciona millor quan funciona amb una unitat de processament tensor (TPU). La biblioteca Python s'utilitza sovint per implementar l'aprenentatge de reforç en models d'aprenentatge profund i podeu visualitzar directament els models d'aprenentatge automàtic.
Aquestes són algunes de les característiques principals de TensorFlow:
- Arquitectura i marc flexibles.
- S'executa en una varietat de plataformes computacionals.
- Capacitats d'abstracció
- Gestiona xarxes neuronals profundes.
2. Pytorch
Una altra de les biblioteques de Python més populars per a l'aprenentatge profund és Pytorch, que és una biblioteca de codi obert creada per l'equip d'investigació d'IA de Facebook l'any 2016. El nom de la biblioteca deriva de Torch, que és un marc d'aprenentatge profund escrit al Lua. llenguatge de programació.
PyTorch us permet realitzar moltes tasques, i és especialment útil per a aplicacions d'aprenentatge profund com la PNL i la visió per computador.
Alguns dels millors aspectes de PyTorch inclouen la seva alta velocitat d'execució, que pot aconseguir fins i tot quan maneja gràfics pesats. També és una biblioteca flexible, capaç de funcionar amb processadors simplificats o CPU i GPU. PyTorch té potents API que us permeten ampliar la biblioteca, així com un conjunt d'eines de llenguatge natural.
Aquestes són algunes de les característiques principals de PyTorch:
- Distribució estadística i operacions
- Control sobre conjunts de dades
- Desenvolupament de models d'aprenentatge profund
- Molt flexible
3. numpy
Una de les altres biblioteques de Python conegudes, NumPy es pot utilitzar perfectament per al processament de matrius i matrius multidimensionals grans. Es basa en un gran conjunt de funcions matemàtiques d'alt nivell, cosa que el fa especialment útil per a càlculs científics fonamentals eficients en l'aprenentatge profund.
Les matrius NumPy requereixen molta menys àrea d'emmagatzematge que altres llistes de Python, i són més ràpides i còmodes d'utilitzar. Les dades es poden manipular a la matriu, transposar i remodelar amb la biblioteca. NumPy és una opció fantàstica per augmentar el rendiment dels models d'aprenentatge profund sense que es requereixi un treball massa complex.
Aquestes són algunes de les característiques principals de NumPy:
- Manipulació de formes
- Objecte matriu N-dimensional d'alt rendiment
- Neteja/manipulació de dades
- Operacions estadístiques i àlgebra lineal
4. Scikit-Learn
Scikit-Learn era originalment una extensió de tercers a la biblioteca SciPy, però ara és una biblioteca Python autònoma a Github. Scikit-Learn inclou DBSCAN, augment del gradient, màquines vectorials de suport i boscos aleatoris dins dels mètodes de classificació, regressió i agrupació.
Un dels aspectes més importants de Scikit-Learn és que és fàcilment interoperable amb altres piles SciPy. També és fàcil d'utilitzar i coherent, de manera que és més fàcil compartir i utilitzar dades.
Aquestes són algunes de les característiques principals de Scikit-learn:
- Classificació i modelització de dades
- Algoritmes d'aprenentatge automàtic d'extrem a extrem
- Pre-processament de dades
- Selecció del model
5. SciPy
Això ens porta a Scipy, que és una biblioteca gratuïta i de codi obert basada en Numpy. SciPy és una de les millors biblioteques de Python que hi ha gràcies a la seva capacitat per realitzar càlculs científics i tècnics en grans conjunts de dades. S'acompanya de mòduls incrustats per a l'optimització de matrius i àlgebra lineal.
El llenguatge de programació inclou totes les funcions de NumPy, però les converteix en eines científiques fàcils d'utilitzar. Sovint s'utilitza per a la manipulació d'imatges i proporciona funcions bàsiques de processament per a funcions matemàtiques d'alt nivell no científiques.
Aquestes són algunes de les característiques principals de SciPy:
- Fàcil d'usar
- Visualització i manipulació de dades
- Anàlisi científica i tècnica
- Calcula grans conjunts de dades
6. pandes
Una de les biblioteques Python de codi obert que s'utilitzen principalment en ciències de dades i assignatures d'aprenentatge profund és Pandas. La biblioteca ofereix eines de manipulació i anàlisi de dades, que s'utilitzen per analitzar dades. La biblioteca es basa en les seves potents estructures de dades per manipular taules numèriques i anàlisi de sèries temporals.
La biblioteca Pandas ofereix una manera ràpida i eficaç de gestionar i explorar dades proporcionant Series i DataFrames, que representen les dades de manera eficient alhora que les manipulen de diferents maneres.
Aquestes són algunes de les característiques principals Pandas:
- Indexació de dades
- Alineació de dades
- Fusió/unió de conjunts de dades
- Tractament i anàlisi de dades
Una altra biblioteca de Python per a aplicacions d'aprenentatge profund és Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), que abans es coneixia com Computational Network ToolKit. La biblioteca d'aprenentatge profund de codi obert s'utilitza per implementar tasques d'aprenentatge profund distribuït i aprenentatge automàtic.
CNTK us permet combinar models predictius com les xarxes neuronals convolucionals (CNN), les xarxes neuronals profundes (DNN) i les xarxes neuronals recurrents (RNN), amb el marc CNTK. Això permet la implementació efectiva de tasques d'aprenentatge profund d'extrem a extrem.
Aquestes són algunes de les característiques principals de CNTK:
- Codi obert
- Implementar tasques d'aprenentatge profund distribuïdes
- Combina models predictius amb el marc CNTK
- Tasques d'aprenentatge profund d'extrem a extrem
8. Keras
Kears és una altra biblioteca Python de codi obert notable que s'utilitza per a tasques d'aprenentatge profund, que permet fer proves ràpides de xarxes neuronals profundes. Keras us proporciona les eines necessàries per construir models, visualitzar gràfics i analitzar conjunts de dades. A més d'això, també inclou conjunts de dades preetiquetats que es poden importar i carregar directament.
Sovint es prefereix la biblioteca Keras perquè és modular, extensible i flexible. Això fa que sigui una opció fàcil d'utilitzar per a principiants. També es pot integrar amb objectius, capes, optimitzadors i funcions d'activació. Keras funciona en diversos entorns i es pot executar en CPU i GPU. També ofereix un dels intervals més amplis per a tipus de dades.
Aquestes són algunes de les característiques principals de Keras:
- Desenvolupament de capes neuronals
- Agrupació de dades
- Crea models d'aprenentatge profund i d'aprenentatge automàtic
- Funcions d'activació i cost
9. Teano
A prop del final de la nostra llista hi ha Theano, una biblioteca Python de càlcul numèric desenvolupada específicament per a l'aprenentatge automàtic i biblioteques profundes. Amb aquesta eina, aconseguiràs una definició, optimització i avaluació eficients d'expressions matemàtiques i càlculs matricials. Tot això permet que Theano s'utilitzi per a l'ús de matrius dimensionals per construir models d'aprenentatge profund.
Theano és utilitzat per molts desenvolupadors i programadors d'aprenentatge profund gràcies a que és una biblioteca molt específica. Es pot utilitzar amb una unitat de processament gràfic (GPU) en lloc d'una unitat de processament central (CPU).
Aquestes són algunes de les característiques principals de Theano:
- Eines de validació i prova d'unitats integrades
- Càlculs matemàtics d'alt rendiment
- Avaluacions ràpides i estables
- Càlculs intensius de dades
10. MXNet
Tancant la nostra llista de les 10 millors biblioteques de Python per a l'aprenentatge profund és MXNet, que és un marc d'aprenentatge profund de codi obert altament escalable. MXNet va ser dissenyat per entrenar i desplegar xarxes neuronals profundes, i pot entrenar models extremadament ràpid.
MXNet admet molts llenguatges de programació, com ara Python, Julia, C, C++ i més. Un dels millors aspectes de MXNet és que ofereix velocitats de càlcul increïblement ràpides i utilització de recursos a la GPU.
Aquestes són algunes de les característiques principals d'MXNet:
- Altament escalable
- Codi obert
- Entrenar i desplegar xarxes neuronals d'aprenentatge profund
- Entrena els models ràpidament
- Velocitats de càlcul ràpides
