10 nejlepších knihoven Pythonu pro strojové učení a umělou inteligenci

Python v průběhu let rostl na popularitě a stal se jedním z nejoblíbenějších programovacích jazyků pro úlohy strojového učení (ML) a umělé inteligence (AI). Nahradil mnoho existujících jazyků v oboru a je efektivnější ve srovnání s těmito hlavními programovacími jazyky. Navíc je díky anglickým příkazům přístupný začátečníkům i odborníkům. 

Dalším základním rysem Pythonu, který přitahuje mnoho jeho uživatelů, je jeho rozsáhlá sbírka open-source knihoven. Tyto knihovny mohou používat programátoři všech úrovní zkušeností pro úkoly zahrnující ML a AI, datovou vědu, manipulaci s obrázky a daty a mnoho dalšího. 

Proč Python pro strojové učení a AI?

Open-source knihovny Pythonu nejsou jedinou funkcí, díky které je vhodný pro strojové učení a úkoly umělé inteligence. Python je také vysoce univerzální a flexibilní, což znamená, že jej lze v případě potřeby použít spolu s jinými programovacími jazyky. Navíc může fungovat na téměř všech operačních systémech a platformách na trhu. 

Implementace hlubokých neuronových sítí a algoritmů strojového učení může být extrémně časově náročná, ale Python nabízí mnoho balíčků, které toto omezují. Je to také objektově orientovaný programovací jazyk (OOP), díky čemuž je mimořádně užitečný pro efektivní využití dat a kategorizaci. 

Dalším faktorem, díky kterému je Python příznivý zejména pro začátečníky, je jeho rostoucí komunita uživatelů. Vzhledem k tomu, že se jedná o jeden z nejrychleji rostoucích programovacích jazyků na světě, počet vývojářů Pythonu a vývojářských služeb explodoval. Spolu s jazykem roste i komunita Pythonu, přičemž aktivní členové se jej vždy snaží využít k řešení nových problémů v podnikání.

Nyní, když víte, proč je Python jedním z nejlepších programovacích jazyků, zde je 10 nejlepších pythonových knihoven pro strojové učení a AI: 

1. nemotorný

NumPy je široce považována za nejlepší knihovnu Pythonu pro strojové učení a AI. Jedná se o open-source numerickou knihovnu, kterou lze použít k provádění různých matematických operací na různých maticích. NumPy je považována za jednu z nejpoužívanějších vědeckých knihoven, a proto na ni mnoho vědců v oblasti dat spoléhá při analýze dat. 

Pole NumPy vyžadují mnohem méně úložného prostoru než jiné seznamy Pythonu a jejich použití je rychlejší a pohodlnější. S daty v matici můžete manipulovat, transponovat je a přetvářet pomocí NumPy. Celkově vzato, NumPy je skvělá možnost, jak zvýšit výkon modelů strojového učení bez příliš složité práce. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí NumPy: 

• Vysoce výkonný objekt N-dimenzionálního pole.
• Manipulace s tvarem.
• Čištění/manipulace dat.
• Statistické operace a lineární algebra.

2. SciPy

SciPy je bezplatná knihovna s otevřeným zdrojovým kódem, která je založena na NumPy. Je zvláště užitečný pro velké soubory dat, protože je schopen provádět vědecké a technické výpočty. SciPy také přichází s vestavěnými moduly pro optimalizaci polí a lineární algebru, stejně jako NumPy. 

Programovací jazyk zahrnuje všechny funkce NumPy, ale mění je na uživatelsky přívětivé vědecké nástroje. Často se používá pro manipulaci s obrázky a poskytuje základní funkce zpracování pro nevědecké matematické funkce na vysoké úrovni. 

SciPy je jednou ze základních knihoven Pythonu díky své roli ve vědecké analýze a inženýrství. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí SciPy:

• Uživatelsky přívětivý.
• Vizualizace a manipulace s daty.
• Vědecká a technická analýza. 
• Počítá velké soubory dat. 

3. Theano

Knihovna Pythonu pro numerické výpočty Theano byla vyvinuta speciálně pro strojové učení. Umožňuje optimalizaci, definici a vyhodnocení matematických výrazů a maticových výpočtů. To umožňuje použití dimenzionálních polí ke konstrukci modelů hlubokého učení. 

Theano je vysoce specifická knihovna a většinou ji používají vývojáři a programátoři strojového učení a hlubokého učení. Podporuje integraci s NumPy a lze jej použít s grafickým procesorem (GPU) namísto centrálního procesoru (CPU), což vede k 140krát rychlejším datově náročným výpočtům. 

Zde jsou některé z hlavních rysů Theano:

• Vestavěné nástroje pro ověřování a testování jednotek.
• Rychlé a stabilní hodnocení.
• Datově náročné výpočty.
• Vysoce výkonné matematické výpočty.

4. Pandy

Další špičkovou knihovnou Pythonu na trhu je Pandas, která se často používá pro strojové učení. Funguje jako knihovna pro analýzu dat, která analyzuje a manipuluje s daty, a umožňuje vývojářům snadno pracovat se strukturovanými vícerozměrnými daty a koncepty časových řad. 

Knihovna Pandas nabízí rychlý a efektivní způsob správy a prozkoumávání dat tím, že poskytuje Series a DataFrames, které efektivně reprezentují data a zároveň s nimi různými způsoby manipulují. 

Zde jsou některé z hlavních rysů pandy:

• Indexování dat.
• Zarovnání dat
• Slučování/spojování datových sad.
• Manipulace a analýza dat. 

5. TensorFlow

Další bezplatná a open-source Python knihovna, TensorFlow, se specializuje na diferencovatelné programování. Knihovna se skládá ze sbírky nástrojů a zdrojů, které umožňují začátečníkům i profesionálům konstruovat modely DL a ML a také neuronové sítě.

TensorFlow se skládá z architektury a rámce, které jsou flexibilní, což mu umožňuje běžet na různých výpočetních platformách, jako je CPU a GPU. Díky tomu funguje nejlépe, když je provozován na procesorové jednotce tensor (TPU). Knihovna Python se často používá k implementaci výukového učení v modelech ML a DL a modely strojového učení můžete přímo vizualizovat. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí TensorFlow: 

• Flexibilní architektura a framework.
• Běží na různých výpočetních platformách. 
• Abstrakce schopnosti
• Spravuje hluboké neuronové sítě. 

6. Keras

Keras je open-source Python knihovna zaměřená na vývoj a hodnocení neuronových sítí v rámci modelů strojového učení a hlubokého učení. Je schopen běžet nad Theano a Tensorflow, což znamená, že dokáže trénovat neuronové sítě s malým kódem. 

Knihovna Keras je často preferována, protože je modulární, rozšiřitelná a flexibilní. Díky tomu je uživatelsky přívětivá volba pro začátečníky. Může se také integrovat s cíli, vrstvami, optimalizátory a aktivačními funkcemi. Keras funguje v různých prostředích a může běžet na CPU a GPU. Nabízí také jeden z nejširších rozsahů datových typů.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Keras: 

• Sdružování dat.
• Rozvíjení nervových vrstev.
• Vytváří modely hlubokého učení a strojového učení.
• Aktivační a nákladové funkce. 

7. PyTorch

Další možností pro knihovnu Python pro strojové učení s otevřeným zdrojovým kódem je PyTorch, která je založena na Torch, frameworku programovacího jazyka C. PyTorch je datová vědecká knihovna, kterou lze integrovat s jinými knihovnami Pythonu, jako je NumPy. Knihovna může vytvářet výpočtové grafy, které lze měnit za běhu programu. Je zvláště užitečný pro aplikace ML a DL, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP) a počítačové vidění.

Mezi hlavní prodejní přednosti PyTorch patří jeho vysoká rychlost provádění, které může dosáhnout i při práci s těžkými grafy. Je to také flexibilní knihovna, která je schopna pracovat na zjednodušených procesorech nebo CPU a GPU. PyTorch má výkonná rozhraní API, která vám umožňují rozšířit knihovnu, a také sadu nástrojů pro přirozený jazyk. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí PyTorch:

• Statistické rozdělení a operace.
• Kontrola nad datovými sadami.
• Vývoj DL modelů.
• Vysoce flexibilní. 

8. scikit-učit se

Scikit-learn, původně rozšíření knihovny SciPy od třetí strany, je nyní samostatnou knihovnou Pythonu na Githubu. Používají ho velké společnosti jako Spotify a jeho používání má mnoho výhod. Jednak je velmi užitečný pro klasické algoritmy strojového učení, jako jsou algoritmy pro detekci spamu, rozpoznávání obrázků, tvorbu predikcí a segmentaci zákazníků. 

Dalším z hlavních prodejních bodů Scikit-learn je to, že je snadno interoperabilní s jinými nástroji SciPy stack. Scikit-learn má uživatelsky přívětivou a konzistentní interakci, která vám usnadňuje sdílení a používání dat. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí Scikit-learn:

• Klasifikace a modelování dat.
• End-to-end algoritmy strojového učení.
• Předzpracování dat.
• Výběr modelu. 

9. matplotlib

Matplotlib je jednota NumPy a SciPy a byl navržen tak, aby nahradil potřebu používat proprietární statistický jazyk MATLAB. Komplexní, bezplatná a otevřená knihovna se používá k vytváření statických, animovaných a interaktivních vizualizací v Pythonu. 

Knihovna Pythonu vám pomůže porozumět datům před jejich přesunem ke zpracování dat a školení pro úlohy strojového učení. Při vytváření grafů a grafů s objektově orientovanými API se spoléhá na sady nástrojů Python GUI. Poskytuje také rozhraní podobné MATLABu, takže uživatel může provádět podobné úkoly jako MATLAB. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí Matplotlib:

• Vytvářejte grafy v kvalitě publikace.
• Přizpůsobte si vizuální styl a rozvržení.
• Export do různých formátů souborů.
• Interaktivní figurky, které lze přibližovat, posouvat a aktualizovat. 

10. Spiknutí

Náš seznam 10 nejlepších knihoven Pythonu pro strojové učení a AI uzavíráme Plotly, což je další bezplatná a open source vizualizační knihovna. Mezi vývojáři je velmi populární díky svým vysoce kvalitním, pohlcujícím grafům připraveným k publikaci. Některé z grafů, které jsou dostupné prostřednictvím Plotly, zahrnují boxplots, heatmapy a bublinové grafy. 

Plotly je jedním z nejlepších nástrojů pro vizualizaci dat na trhu a je postaven na sadě nástrojů pro vizualizaci D3.js, HTML a CSS. Napsáno v Pythonu, používá rámec Django a může pomoci vytvářet interaktivní grafy. Funguje na různých nástrojích pro analýzu a vizualizaci dat a umožňuje vám snadno importovat data do grafu. Plotly můžete také použít k vytvoření balíčků snímků a panelů. 

Zde jsou některé z hlavních funkcí Plotly: 

• Grafy a dashboardy.
• Snapshot engine.
• Velká data pro Python.
• Snadno importujte data do grafů.