10 parasta Python-kirjastoa syvään oppimiseen

Python on jatkuvasti noussut huippuohjelmointikieleksi. Tähän on monia syitä, mukaan lukien sen erittäin korkea tehokkuus muihin valtakieliin verrattuna. Siinä on myös englannin kaltaiset komennot ja syntaksi, mikä tekee siitä parhaan valinnan aloitteleville koodaajille. 

Pythonin ehkä suurin myyntivaltti on sen valtava määrä avoimen lähdekoodin kirjastoja, jotka mahdollistavat kielen käytön kaikessa datatieteestä tietojen käsittelyyn. 

Python ja Deep Learning

Syväoppiminen on koneoppimisen alakenttä, joka sisältää keinotekoisia hermoverkkoja, jotka ovat ihmisaivojen rakenteesta inspiroimia algoritmeja. Syväoppimisella on monia sovelluksia, ja sitä käytetään monissa nykypäivän tekoälyteknologioissa, kuten itseajavissa autoissa, uutiskoontityökaluissa, luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP), virtuaaliassistenteissa, visuaalisessa tunnistuksessa ja monessa muussa. 

Python on viime vuosina osoittautunut uskomattomaksi työkaluksi syvään oppimiseen. Koska koodi on ytimekäs ja luettavissa, se sopii täydellisesti syvään oppimissovelluksiin. Sen yksinkertainen syntaksi mahdollistaa myös sovellusten kehittämisen nopeammin muihin ohjelmointikieliin verrattuna. Toinen tärkeä syy käyttää Pythonia syväoppimiseen on se, että kieli voidaan integroida muihin eri ohjelmointikielillä koodattuihin järjestelmiin. Tämä helpottaa sen yhdistämistä muilla kielillä kirjoitettuihin tekoälyprojekteihin. 

Katsotaanpa 10 parasta Python-kirjastoa syvään oppimiseen: 

1. TensorFlow

TensorFlow'ta pidetään laajalti yhtenä parhaista Python-kirjastoista syväoppimissovelluksiin. Google Brain Teamin kehittämä se tarjoaa laajan valikoiman joustavia työkaluja, kirjastoja ja yhteisön resursseja. Sekä aloittelijat että ammattilaiset voivat käyttää TensorFlow'ta syväoppimismallien sekä hermoverkkojen rakentamiseen.

TensorFlow'n arkkitehtuuri ja kehys ovat joustavat, mikä mahdollistaa sen toimimisen erilaisilla laskenta-alustoilla, kuten CPU:lla ja GPU:lla. Tästä huolimatta se toimii parhaiten, kun sitä käytetään tensorikäsittely-yksikössä (TPU). Python-kirjastoa käytetään usein vahvistavan oppimisen toteuttamiseen syväoppimismalleissa, ja voit visualisoida koneoppimismalleja suoraan. 

Tässä on joitain TensorFlown pääominaisuuksia:

• Joustava arkkitehtuuri ja kehys.
• Toimii useilla eri laskenta-alustoilla. 
• Abstraktiokyky
• Hallitsee syviä neuroverkkoja. 

2. pytorch

Toinen suosituimmista syväoppimisen Python-kirjastoista on Pytorch, joka on avoimen lähdekoodin kirjasto, jonka Facebookin tekoälytutkimustiimi loi vuonna 2016. Kirjaston nimi on johdettu Torchista, joka on Luassa kirjoitettu syväoppimiskehys. ohjelmointikieli. 

PyTorchin avulla voit suorittaa monia tehtäviä, ja se on erityisen hyödyllinen syväoppimissovelluksissa, kuten NLP ja tietokonenäkö. 

PyTorchin parhaita puolia ovat sen suuri suoritusnopeus, jonka se voi saavuttaa jopa raskaita kaavioita käsiteltäessä. Se on myös joustava kirjasto, joka pystyy toimimaan yksinkertaistetuilla prosessoreilla tai suorittimilla ja GPU:illa. PyTorchissa on tehokkaat sovellusliittymät, joiden avulla voit laajentaa kirjastoa, sekä luonnollisen kielen työkalupakki. 

Tässä on joitain PyTorchin pääominaisuuksia:

• Tilastollinen jakautuminen ja toiminta
• Hallitse tietojoukkoja
• Syväoppimismallien kehittäminen
• erittäin joustava

3. nuhjuinen

Yksi muista tunnetuista Python-kirjastoista, NumPy, voidaan käyttää saumattomasti suuriin moniulotteisiin matriisi- ja matriisikäsittelyyn. Se perustuu suureen joukkoon korkean tason matemaattisia funktioita, mikä tekee siitä erityisen hyödyllisen tehokkaissa tieteellisissä peruslaskelmissa syväoppimisessa. 

NumPy-taulukot vaativat paljon vähemmän tallennustilaa kuin muut Python-listat, ja ne ovat nopeampia ja kätevämpiä käyttää. Dataa voidaan käsitellä matriisissa, transponoida ja muotoilla uudelleen kirjaston avulla. NumPy on loistava vaihtoehto syväoppimismallien suorituskyvyn parantamiseen ilman, että vaaditaan liian monimutkaista työtä. 

Tässä on joitain NumPyn pääominaisuuksia: 

• Muodon manipulointi
• Tehokas N-ulotteinen array-objekti
• Tietojen puhdistus/manipulointi
• Tilastolliset operaatiot ja lineaarinen algebra

4. Scikit-Opi

Scikit-Learn oli alun perin kolmannen osapuolen laajennus SciPy-kirjastoon, mutta nyt se on erillinen Python-kirjasto Githubissa. Scikit-Learn sisältää DBSCANin, gradienttitehostuksen, tukivektorikoneet ja satunnaiset metsät luokittelu-, regressio- ja klusterointimenetelmissä.  

Yksi Scikit-Learnin suurimmista puolista on, että se on helposti yhteentoimiva muiden SciPy-pinojen kanssa. Se on myös käyttäjäystävällinen ja johdonmukainen, mikä helpottaa tietojen jakamista ja käyttöä. 

Tässä on joitain Scikit-learnin pääominaisuuksista:

• Tietojen luokittelu ja mallintaminen
• Päästä päähän koneoppimisalgoritmit
• Tietojen esikäsittely
• Malli valinta

5. SciPy

Tästä pääsemme Scipyyn, joka on ilmainen ja avoimen lähdekoodin kirjasto, joka perustuu Numpyyn. SciPy on yksi parhaista Python-kirjastoista, koska se pystyy suorittamaan tieteellistä ja teknistä laskentaa suurille tietojoukoille. Sen mukana on sulautetut moduulit taulukon optimointia ja lineaarista algebraa varten. 

Ohjelmointikieli sisältää kaikki NumPyn toiminnot, mutta se tekee niistä käyttäjäystävällisiä, tieteellisiä työkaluja. Sitä käytetään usein kuvankäsittelyyn ja se tarjoaa peruskäsittelyominaisuudet korkean tason, ei-tieteellisille matemaattisille funktioille. 

Tässä on joitain SciPyn pääominaisuuksista:

• Helppokäyttöinen
• Tietojen visualisointi ja käsittely
• Tieteellinen ja tekninen analyysi
• Laskee suuria tietojoukkoja

6. Panda

Yksi avoimen lähdekoodin Python-kirjastoista, joita käytetään pääasiassa tietotieteissä ja syväoppimisessa, on Pandas. Kirjasto tarjoaa tietojen käsittely- ja analysointityökaluja, joita käytetään tietojen analysointiin. Kirjasto luottaa tehokkaisiin tietorakenteisiinsa numeeristen taulukoiden käsittelyssä ja aikasarjaanalyysissä. 

Pandas-kirjasto tarjoaa nopean ja tehokkaan tavan hallita ja tutkia dataa tarjoamalla sarjoja ja datakehyksiä, jotka edustavat dataa tehokkaasti ja käsittelevät sitä eri tavoin. 

Tässä on joitain Pandan tärkeimmistä ominaisuuksista:

• Tietojen indeksointi
• Tietojen kohdistus
• Tietojoukkojen yhdistäminen/liittäminen
• Tietojen käsittely ja analysointi

7. Microsoft CNTK

Toinen Python-kirjasto syvän oppimisen sovelluksille on Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), joka tunnettiin aiemmin nimellä Computational Network ToolKit. Avoimen lähdekoodin syväoppimiskirjastoa käytetään hajautettujen syväoppimis- ja koneoppimistehtävien toteuttamiseen. 

CNTK:n avulla voit yhdistää ennustavia malleja, kuten konvoluutiohermoverkkoja (CNN), syviä hermoverkkoja (DNN) ja toistuvia hermoverkkoja (RNN:itä), CNTK-kehykseen. Tämä mahdollistaa kokonaisvaltaisten syväoppimistehtävien tehokkaan toteuttamisen. 

Tässä on joitain CNTK:n pääominaisuuksia: 

• Avoin lähdekoodi
• Toteuta hajautettuja syväoppimistehtäviä
• Yhdistä ennustavia malleja CNTK-kehykseen
• Päästä päähän syväoppimistehtävät

8. Keras

Kears on toinen merkittävä avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, jota käytetään syvään oppimiseen, mikä mahdollistaa nopean syvän neuroverkkotestauksen. Keras tarjoaa työkalut, joita tarvitaan mallien rakentamiseen, kaavioiden visualisointiin ja tietojoukkojen analysointiin. Sen lisäksi se sisältää myös valmiiksi merkittyjä tietojoukkoja, jotka voidaan suoraan tuoda ja ladata. 

Keras-kirjastoa suositaan usein, koska se on modulaarinen, laajennettavissa ja joustava. Tämä tekee siitä käyttäjäystävällisen vaihtoehdon aloittelijoille. Se voidaan myös integroida tavoitteiden, tasojen, optimoijien ja aktivointitoimintojen kanssa. Keras toimii erilaisissa ympäristöissä ja voi toimia CPU:illa ja GPU:illa. Se tarjoaa myös yhden laajimmista tietotyypeistä.

Tässä on joitain Keran tärkeimmistä ominaisuuksista: 

• Hermokerrosten kehittäminen
• Tietojen yhdistäminen
• Rakentaa syväoppimis- ja koneoppimismalleja
• Aktivointi- ja kustannustoiminnot

9. Theano

Listamme loppua lähestyy Theano, numeerinen laskenta Python-kirjasto, joka on kehitetty erityisesti koneoppimiseen ja syväkirjastoihin. Tämän työkalun avulla saavutat tehokkaan matemaattisten lausekkeiden ja matriisilaskelmien määrittelyn, optimoinnin ja arvioinnin. Kaikki tämä mahdollistaa Theanon käytön ulottuvuustaulukoiden käyttämiseen syväoppimismallien rakentamiseen. 

Theanoa käyttävät monet syvän oppimisen kehittäjät ja ohjelmoijat, koska se on erittäin spesifinen kirjasto. Sitä voidaan käyttää grafiikkasuoritusyksikön (GPU) kanssa keskusyksikön (CPU) sijaan.

Tässä on joitain Theanon pääominaisuuksista:

• Sisäänrakennetut validointi- ja yksikkötestaustyökalut
• Tehokkaat matemaattiset laskelmat
• Nopeat ja vakaat arvioinnit
• Tietointensiiviset laskelmat

10. MX Net

MXNet, joka on erittäin skaalautuva avoimen lähdekoodin syväoppimiskehys, päättää kymmenen parhaan Python-kirjaston luettelon syväoppimiseen. MXNet on suunniteltu kouluttamaan ja ottamaan käyttöön syviä hermoverkkoja, ja se voi kouluttaa malleja erittäin nopeasti. 

MXNet tukee monia ohjelmointikieliä, kuten Python, Julia, C, C++ ja paljon muuta. Yksi MXNetin parhaista puolista on, että se tarjoaa uskomattoman nopeat laskentanopeudet ja resurssien käytön GPU:ssa. 

Tässä on joitain MXNetin pääominaisuuksia:

• Erittäin skaalautuva
• Avoin lähdekoodi
• Kouluta ja ota käyttöön syväoppivia neuroverkkoja
• Juna mallit nopeasti
• Nopeat laskentanopeudet