সেরা 10 পাইথন মেশিন সর্বকালের গ্রন্থাগারগুলি শেখা

Guido Van Rossum-এর মস্তিষ্কপ্রসূত, Python হল একটি অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং ভাষা যা কম্পিউটার বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে অনেক নতুন জিনিস সম্ভব করেছে। পাইথন তৈরি করার সময় Guido Van Rossum-এর মূল উদ্দেশ্য ছিল এমন একটি ভাষার জন্ম দেওয়া যা সহজে পঠনযোগ্য এবং সেইসাথে নতুনদের জন্য শিখতেও সহজ - উভয় দিক থেকেই গুইডো সফল হয়েছিল।

চিত্র উত্স: গুগল

পাইথন প্রোগ্রামিং ভাষা হল ব্যবসার প্রথম পছন্দ যারা মেশিন লার্নিং এবং এআই ফিল্ডে যেতে চায় এবং ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করতে চায়। বিপুল সংখ্যক লাইব্রেরির জন্য ধন্যবাদ, পাইথন ডেভেলপারদের মধ্যে পাইথন ডেভেলপমেন্ট এজেন্সিগুলির মধ্যে প্রথম পছন্দ হয়ে উঠেছে শিল্পে নতুন জিনিস চেষ্টা করার জন্য।

পাইথনের কাছে একটি ভাষার জন্য তৈরি করা লাইব্রেরির সবচেয়ে বিস্তৃত সংগ্রহ রয়েছে। এটিতে অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি বিস্তৃত অ্যারেও রয়েছে এবং এটি একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যের ভাষা যার মানে এটি প্রায় সমস্ত ধরণের পণ্যের বিকাশে ব্যবহার করা যেতে পারে, তা ওয়েবসাইট, ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশন, ব্যাকএন্ড অ্যাপ্লিকেশন, বা বুদ্ধিমান সিস্টেমের বিকাশ।

আমরা পাইথন ভাষায় মেশিন লার্নিং বাস্তবায়নের জন্য নিবেদিত দশটি লাইব্রেরি অন্বেষণ করছি।

1. পান্ডা:

পান্ডাস এই তালিকার সবচেয়ে সু-নির্মিত ডেটা ম্যানিপুলেশন লাইব্রেরিগুলির মধ্যে একটি। পান্ডাস লাইব্রেরিটি AQR ফাইন্যান্সিয়াল কোম্পানিতে তৈরি করা হয়েছিল এবং পরে এটির একজন কর্মচারীর দাবিতে উন্মুক্ত করা হয়েছিল, যিনি এই লাইব্রেরির উন্নয়নে নেতৃত্ব দিয়েছিলেন।

পান্ডাস লাইব্রেরিতে ডেটা পরিচালনা করার এবং বড় ডেটাসেটগুলি পরিচালনা করার সর্বোত্তম উপায় রয়েছে। যে প্রোগ্রামাররা মেশিন লার্নিং ডোমেনে বড় ডেটাসেট নিয়ে কাজ করেন তারা ব্যবসার প্রয়োজন অনুযায়ী ডেটাসেট গঠন করতে লাইব্রেরি ব্যবহার করেন। তদুপরি, ডেটা বিশ্লেষণ এবং ম্যানিপুলেশনেও পান্ডাসের একটি দুর্দান্ত অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।

2.NumPy:

NumPy কিভাবে পাইথন তার সংখ্যাসূচক কম্পিউটিং ক্ষমতা পেয়েছে। পাইথন প্রথম বিকশিত হয়েছিল খুব বেশি সংখ্যাসূচক কম্পিউটিং ক্ষমতা ছাড়াই, যা এর অগ্রগতিকে বাধাগ্রস্ত করেছিল। যাইহোক, বিকাশকারীরা এই লাইব্রেরিটি নিয়ে এসেছেন, এবং পাইথন সেখান থেকে আরও ভাল ভাষা হিসাবে এগিয়ে যেতে সক্ষম হয়েছিল।

NumPy রৈখিক বীজগণিতের গণনা, ম্যাট্রিক্সের সাথে কাজ করা এবং পছন্দের মতো সংখ্যাসূচক গণনার বিকল্পগুলির আধিক্য অফার করে। NumPy একটি ওপেন-সোর্স লাইব্রেরি হওয়ায় ক্রমাগত পরিমার্জিত এবং নতুন সূত্রের সাথে আপডেট করা হচ্ছে যা লাইব্রেরি ব্যবহার করা সহজ করে তোলে। ছবি, বড় অ্যারে এবং শব্দ তরঙ্গ বাস্তবায়নের মতো মেশিন লার্নিং প্রচেষ্টায় NumPy কার্যকর।

3. ম্যাটপ্লটলিব:

ম্যাটপ্লটলিব প্রায়শই সংখ্যাসূচক এবং পরিসংখ্যানগতভাবে গণনা করা ডেটা সহ ব্যবহৃত হয়, এটি বিভিন্ন ধরণের চার্ট, হিস্টোগ্রাম এবং গ্রাফ তৈরির জন্য একটি সহায়ক গ্রন্থাগার। এটি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের ক্ষেত্রে সহায়ক, এবং পাইথন ব্যবহার করার সময় ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য এটি চূড়ান্ত পছন্দ।

Matplotlib, যখন NumPy এবং SciPy-এর সাথে ব্যবহার করা হয়, ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য MATLAB পরিসংখ্যানগত ভাষা ব্যবহার করার প্রয়োজনীয়তা প্রতিস্থাপন করার ক্ষমতা রাখে।

ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুলের ক্ষেত্রে ম্যাটপ্লটলিবের বিকল্পগুলির সংখ্যাও সর্বাধিক। এটি ডেভেলপারদের 2D এবং 3D চার্টের আধিক্য, সেইসাথে অন্যান্য প্লটিং ডায়াগ্রামগুলি ব্যবহার করে আরও দক্ষ উপায়ে তাদের ডেটা বিশ্লেষণ উপস্থাপন করতে সহায়তা করতে পারে।

4. পাইটর্চ:

PyTorch Facebook-এ তৈরি করা হয়েছিল যখন কোম্পানিটি নতুন প্রযুক্তি এবং মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ঝাঁপিয়ে পড়তে চেয়েছিল। এটি মূলত চিত্র প্রক্রিয়াকরণ এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের মতো জটিল গণনামূলক কাজে ব্যবহৃত হয়।

এই লাইব্রেরিটি মূলত বড় আকারের প্রকল্পগুলির সুবিধার্থে তৈরি করা হয়েছিল যা প্রাথমিকভাবে মেশিন লার্নিং ডোমেনের গবেষণা এবং বিকাশের সাথে সম্পর্কিত ছিল। তাই এটি দ্রুত এবং সর্বদা পরিবর্তনশীল প্রকল্পগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম।

PyTorch ব্যবহার করা হয় যেখানে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রসেস করা হয় এবং এটি ক্লাউডেও পাওয়া যায়, এটি ব্যবহারের জন্য বিশেষ হার্ডওয়্যার সেট আপ করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে। এগুলি আপনার প্রকল্পে এই মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি ব্যবহার করার অতিরিক্ত সুবিধা।

5.টেনসরফ্লো:

টেনসরফ্লো হল পাইথন ইকোসিস্টেমের আরেকটি চমৎকার সংখ্যাসূচক কম্পিউটিং লাইব্রেরি। Google ব্রেইন টিম দ্বারা তৈরি এবং 2015 সালে সম্প্রদায়ের কাছে হস্তান্তর করা, TensorFlow ব্যতিক্রমীভাবে ভাল পারফর্ম করছে। Google টিম লাইব্রেরিতে নিয়মিত আপডেট এবং নতুন বৈশিষ্ট্য প্রদান করে, যা এটিকে দিনে দিনে আরও শক্তিশালী করে তোলে।

TensorFlow প্রায় সমস্ত Google পণ্যে ব্যবহৃত হয় যেগুলি মেশিন লার্নিং এর সাথে জড়িত। যখন ডেভেলপারদের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে কাজ করার প্রয়োজন হয় তখন এটি প্রথম পছন্দের লাইব্রেরি যে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে অনেকগুলি টেনসর অপারেশন রয়েছে এবং এই লাইব্রেরিটি এই ধরনের ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদন করার ক্ষেত্রে অত্যন্ত দক্ষ।

বিকাশকারীরা যখন দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে স্থাপন করা যেতে পারে এমন মডেলগুলি তৈরি করতে চান তখন এই লাইব্রেরিটিও প্রথম পছন্দ। TensorFlow টিমগুলিকে বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম এবং ডিভাইস জুড়ে তাদের মেশিন লার্নিং মডেলগুলি বিকাশ এবং পরীক্ষা করার অনুমতি দেয়। ইউনিটগুলি তাদের মডেলগুলিকে ক্লাউডে স্থাপন করতে পারে এবং TensorFlow ব্যবহার করে অর্থপূর্ণ ডেটা এবং অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে পারে।

6.স্কিট-শিখুন:

GitHub-এর সবচেয়ে জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং লাইব্রেরিগুলির মধ্যে একটি, SciKit-Learn ডেভেলপারদের দ্রুত বৈজ্ঞানিক, প্রকৌশল এবং গাণিতিক গণনা করতে সক্ষম করে।

স্কিট-লার্ন প্রায় সমস্ত মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম এবং পণ্যগুলিতে ব্যবহৃত হয়। এটিতে সর্বাধিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম রয়েছে যা পরিপূর্ণতার জন্য সংগ্রহ করা হয়েছে। এতে তত্ত্বাবধানে থাকা, তত্ত্বাবধানহীন মেশিন লার্নিং, রিগ্রেশন অ্যালগরিদম, ছবি এবং পাঠ্যের শ্রেণীবিভাগের জন্য অ্যালগরিদম, পাশাপাশি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদমগুলিও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

SciKit-Learn হল ডেভেলপারদের জন্য সুস্পষ্ট পছন্দ যখন তারা একটি বিদ্যমান পণ্য বা পূর্ববর্তী ডেটা ব্যবহার করে এর কার্যকারিতা উন্নত করতে চায়।

7. কেরাস:

আপনি যদি নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কাজ করতে চান, কেরাস আপনার জন্য সেরা লাইব্রেরি। কেরাস প্রাথমিকভাবে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম হিসাবে বিকশিত হয়েছিল, কিন্তু সময়ের সাথে সাথে এবং ব্যাপক সাফল্য দেখে, এটি পরে একটি স্বতন্ত্র পাইথন লাইব্রেরিতে রূপান্তরিত হয়েছিল।

কেরাস প্রাথমিকভাবে Uber, Netflix এবং Square-এর মতো বড় বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলিতে ব্যবহার করা হয় যাতে একযোগে প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য এবং চিত্র ডেটা সর্বোত্তম নির্ভুলতার সাথে প্রক্রিয়া করা হয়। কেরাস বড় আকারের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয় কারণ এটি তার নিখুঁত স্থিতিশীলতা এবং কর্মক্ষমতা সহ একাধিক ব্যাকএন্ডের জন্য চমৎকার সমর্থন প্রদান করে।

8.কমলা3:

Orange3 হল একটি পাইথন লাইব্রেরি যা 1996 সালে লুব্লজানা বিশ্ববিদ্যালয়ের বিজ্ঞানীরা তৈরি করেছিলেন। অরেঞ্জ 3 এর অধিকতর পরিচালনাযোগ্য শেখার বক্ররেখার কারণে সম্প্রদায়ে ব্যাপকভাবে পছন্দ করা হয়। অরেঞ্জ 3 এর বিকাশ অত্যন্ত সঠিক সুপারিশ সিস্টেম তৈরির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়েছিল। আজ Orange3 বিভিন্ন উপগোষ্ঠীতে বিস্তৃত হয়েছে। এটি ডেটা মাইনিং এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের পাশাপাশি সংখ্যাসূচক গণনার জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে।

Orange3 কে আলাদা করে তা হল এর উইজেট-ভিত্তিক কাঠামো। এই কাঠামোর সাহায্যে, বিকাশকারীরা সহজেই ভাল-পারফর্মিং মডেলগুলি তৈরি করতে পারে এবং এই মডেলগুলি সঠিক ব্যবসার পূর্বাভাস প্রদান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

9.SciPy:

SciPy হল আরেকটি পাইথন লাইব্রেরি যা সঠিক গণনার জন্য পদ্ধতি এবং ফাংশন প্রদানের উপর ফোকাস করে। SciPy লাইব্রেরি হল SciPy স্ট্যাকের একটি অংশ যা শিল্পে বিখ্যাত।

SciPy বৈজ্ঞানিক, গাণিতিক, এবং প্রকৌশল-সম্পর্কিত গণনায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি জটিল গণনা পরিচালনায় দুর্দান্ত এবং তাই শিল্পে অগ্রদূত হয়েছে। SciPy NumPy দ্বারা গঠিত, তাই আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে SciPy থেকে গণনাগুলি অত্যন্ত দক্ষ এবং অতি দ্রুত হবে৷

অধিকন্তু, SciPy সরাসরি পরিসংখ্যান, রৈখিক বীজগণিত, পারস্পরিক সম্পর্ক, ইন্টিগ্রেশন এবং অন্যান্য সংখ্যাসূচক গণনার মতো উন্নত গাণিতিক বিষয়গুলি গ্রহণ করে। SciPy ব্যবহার করে বিকশিত মেশিন লার্নিং মডেলগুলির সামগ্রিক কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে, এটি একটি ভয়ঙ্কর গতিতে এই সব করে।

10. থিয়ানো:

Theano প্রাথমিকভাবে বড় এবং জটিল গাণিতিক সমীকরণগুলিকে মোকাবেলা করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল যা দ্রুত সমাধান করা যায় না। মন্ট্রিল ইনস্টিটিউট অফ লার্নিং অ্যালগরিদমের গবেষকরা থিয়ানো বিকাশের ধারণা নিয়ে এসেছিলেন।

এটির সূচনা থেকে, এটিকে সর্বদা সেরা কিছু মেশিন লার্নিং লাইব্রেরির সাথে প্রতিযোগিতা করতে হয়েছে। যাইহোক, Theano এখনও ব্যবহারে অত্যন্ত দক্ষ এবং CPU এবং GPU উভয় ক্ষেত্রেই অসাধারণভাবে ভাল পারফর্ম করতে পারে। Theano তার মডেলগুলিতে কোড পুনঃব্যবহারযোগ্যতার অনুমতি দেয়, যা একটি পণ্যের বিকাশের সামগ্রিক গতি বাড়ায়।

এই ধরনের লাইব্রেরিগুলির ব্যবহার আরও ভাল এবং আরও স্থিতিশীল পণ্যগুলির বিকাশের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আপনি যদি আপনার ডেটা বিশ্লেষণ থেকে ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে চান, তাহলে আপনাকে ম্যাটপ্লটলিব লাইব্রেরিটি বেছে নিতে হবে কারণ এটি যে বিস্তৃত বিকল্পগুলি প্রদান করে। আপনি যদি টেনসরগুলির পাশাপাশি অন্যান্য সাংখ্যিক গণনাগুলির সাথে কাজ করছেন যা খুব দ্রুত গতিতে প্রসেস করা প্রয়োজন, তাহলে আপনাকে অবশ্যই টেনসরফ্লো দিয়ে এগিয়ে যেতে হবে।

পাইথন একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যের ভাষা, এটি সমস্ত ধরণের লাইব্রেরি এবং মডিউলগুলির সাথে আসে যা ভাষার অতিরিক্ত সুবিধা প্রদান করে। যদি মেশিন লার্নিং আপনার মূল ডোমেন হয়, তাহলে পাইথন পরিবেশের জন্য এগুলি প্রকাশিত কিছু সেরা মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি।

লেখক সম্পর্কে

হরিকৃষ্ণ কুন্দারিয়া, একজন বিপণনকারী, বিকাশকারী, আইওটি, চ্যাটবট এবং ব্লকচেইন বুদ্ধিমান, ডিজাইনার, সহ-প্রতিষ্ঠাতা, পরিচালক eSparkBiz টেকনোলজিস. তার 8+ অভিজ্ঞতা তাকে IoT এবং ChatBot-এর উপর ভিত্তি করে নতুন স্টার্ট-আপগুলির ডিজিটাল সমাধান প্রদান করতে সক্ষম করে।

সূত্র: https://blog.ionixxtech.com/top-10-python-machine-learning-libraries-of-all-time/