Top 10 Python maskinlæringsbiblioteker hele tiden

Udtænkt af Guido Van Rossum, Python er et objektorienteret programmeringssprog, der har gjort mange nye ting mulige inden for datalogi. Guido Van Rossums hovedmotiv, da han udviklede Python, var at føde et sprog, der var let læseligt såvel som let at lære for begyndere – Guido lykkedes med begge aspekter.

Billedkilde: Google

Python-programmeringssproget er det første valg for virksomheder, der ønsker at skifte til maskinlæring og AI-felter og bruge Data Science. Takket være et stort antal biblioteker er Python også blevet det første valg blandt udviklere i Python Development Agencies til at afprøve nye ting i branchen.

Python har den mest omfattende samling af biblioteker, der nogensinde er udviklet til et sprog. Det har også en bred vifte af applikationer og er et almindeligt sprog, hvilket betyder, at det kan bruges i udviklingen af ​​næsten alle typer produkter, uanset om det er en hjemmeside, desktop-applikation, backend-applikation eller udvikling af intelligente systemer.

Vi udforsker ti biblioteker dedikeret til at implementere maskinlæring i Python-sproget.

1. Pandaer:

Pandas er et af de mest velbyggede datamanipulationsbiblioteker på denne liste. Pandas-biblioteket blev oprettet hos AQR Financial company og senere open source af krav fra en af ​​dets ansatte, som var førende i udviklingen af ​​dette bibliotek.

Pandas bibliotek har de bedste måder at håndtere data på og manipulere store datasæt. Programmører, der arbejder med store datasæt i maskinlæringsdomænet, bruger biblioteket til at strukturere datasættet efter virksomhedens behov. Desuden har Pandas også en fantastisk applikation til dataanalyse og manipulation.

2.NumPy:

NumPy er, hvordan Python fik sine numeriske computeregenskaber. Python blev først udviklet uden for mange numeriske computerfunktioner, hvilket forhindrede dets fremskridt. Udviklere kom dog op med dette bibliotek, og Python var i stand til at rykke op som et bedre sprog derfra og fremefter.

NumPy tilbyder et væld af numeriske beregningsmuligheder såsom beregninger for lineær algebra, arbejde med matricer og lignende. NumPy, som er et open source-bibliotek, bliver konstant forfinet og opdateret med nyere formler, der gør det nemt at bruge biblioteket. NumPy er nyttig i maskinlæringsbestræbelser som at udtrykke og arbejde med billeder, store arrays og lydbølgeimplementeringer.

3.Matplotlib:

Matplotlib bruges ofte sammen med numeriske og statistisk beregnede data, et nyttigt bibliotek til at plotte forskellige typer diagrammer, histogrammer og grafer. Det er medvirkende til datavisualisering og er det ultimative valg til datavisualisering og rapportering, mens du bruger Python.

Matplotlib, når det bruges sammen med NumPy og SciPy, har evnen til at erstatte behovet for at bruge MATLAB statistiske sprog til dataanalyse og visualisering.

Matplotlib har også det højeste antal muligheder, når det kommer til dataanalyse og visualiseringsværktøjer. Det kan hjælpe udviklere med at præsentere deres dataanalyse på en mere effektiv måde ved hjælp af overfloden af ​​2D- og 3D-diagrammer samt andre plottediagrammer.

4.PyTorch:

PyTorch blev udviklet hos Facebook, da virksomheden ønskede at springe ind i nyere teknologier og Machine Learning-applikationer. Det bruges hovedsageligt i komplekse beregningsopgaver som billedbehandling og naturlig sprogbehandling.

Dette bibliotek blev hovedsageligt udviklet til at lette projekter i stor skala, som primært var relateret til forskning og udvikling af maskinlæringsdomænet. Den er derfor hurtig og er i stand til at tilpasse sig stadigt skiftende projekter.

PyTorch bruges, hvor store mængder data skal behandles, og er også tilgængelig i skyen, hvilket eliminerer behovet for at opsætte speciel hardware til at bruge det. Disse er ekstra fordele ved at bruge dette maskinlæringsbibliotek i dit projekt.

5.TensorFlow:

TensorFlow er et andet fremragende numerisk databehandlingsbibliotek i Python-økosystemet. TensorFlow, der er udviklet af Google Brain-teamet og overleveret til fællesskabet i 2015, har præsteret usædvanligt godt. Google-teamet leverer også regelmæssige opdateringer og nye funktioner til biblioteket, hvilket gør det endnu mere kraftfuldt dag for dag.

TensorFlow bruges i næsten alle Google-produkter, der er infunderet med maskinlæring. Det er førstevalgsbiblioteket, når udviklere skal arbejde med neurale netværk, da neurale netværk indeholder en række tensor-operationer, og dette bibliotek er yderst effektivt til at udføre sådanne operationer.

Dette bibliotek er også det første valg, når udviklere ønsker at bygge modeller, der kan implementeres hurtigt og effektivt. TensorFlow giver teams mulighed for at udvikle og teste deres maskinlæringsmodeller på tværs af forskellige platforme og enheder. Enheder kan også implementere deres modeller i skyen og indsamle meningsfulde data og indsigt ved at bruge TensorFlow.

6.Scikit-Learn:

Et af de mest populære maskinlæringsbiblioteker på GitHub, SciKit-Learn gør det muligt for udviklere hurtigt at udføre videnskabelige, tekniske og matematiske beregninger.

Scikit-Learn bruges i næsten alle maskinlæringsprogrammer og produkter. Det har flest maskinlæringsalgoritmer, der er indsamlet til perfektion. Det inkluderer algoritmer til overvåget, uovervåget maskinlæring, regressionsalgoritmer, algoritmer til klassificering af billeder og tekst, såvel som klyngealgoritmer.

SciKit-Learn er det oplagte valg for udviklere, når de ønsker at forbedre et eksisterende produkt eller dets funktion ved hjælp af tidligere data.

7. Keras:

Hvis du vil arbejde med neurale netværk, er Keras det bedste bibliotek for dig. Keras blev oprindeligt udviklet som en platform for neurale netværk, men med tidens gang og med massiv succes, blev den senere konverteret til et selvstændigt Python-bibliotek.

Keras bruges primært i store teknologivirksomheder som Uber, Netflix og Square til at behandle store mængder tekst- og billeddata samtidigt med den bedste nøjagtighed. Keras bruges i store applikationer, fordi det giver fremragende støtte til flere backends med sin perfekte stabilitet og ydeevne.

8. Orange3:

Orange3 er et Python-bibliotek, der blev udviklet i 1996 af forskere ved universitetet i Ljubljana. Orange3 er stærkt begunstiget i samfundet på grund af dets mere håndterbare indlæringskurve. Udviklingen af ​​Orange3 var fokuseret på at skabe meget nøjagtige anbefalingssystemer. I dag er Orange3 udvidet til forskellige undergrupper. Det kan også bruges til data mining og datavisualisering samt numerisk beregning.

Det, der adskiller Orange3, er dens widget-baserede struktur. Ved hjælp af denne struktur kan udviklere nemt skabe mere effektive modeller, og disse modeller kan derefter bruges til at give nøjagtige forretningsprognoser.

9.SciPy:

SciPy er et andet Python-bibliotek, der fokuserer på at levere metoder og funktioner til nøjagtige beregninger. SciPy-biblioteket er en del af SciPy-stakken som kendt i branchen.

SciPy er flittigt brugt i videnskabelige, matematiske og ingeniørrelaterede beregninger. Den er fremragende til at håndtere komplekse beregninger og har derfor været forløberen i branchen. SciPy er sammensat af NumPy, så du kan være sikker på, at beregningerne fra SciPy vil være yderst effektive og superhurtige.

Desuden tager SciPy direkte på avancerede matematiske emner som statistik, lineær algebra, korrelation, integration og andre numeriske beregninger. Det gør alt dette med en hæsblæsende hastighed, hvilket øger den samlede ydeevne af maskinlæringsmodeller udviklet ved hjælp af SciPy.

10.Theano:

Theano blev primært udviklet til at tackle store og komplekse matematiske ligninger, der ikke kunne løses hurtigt. Forskere ved Montreal Institute of Learning Algorithms kom op med ideen om at udvikle Theano.

Siden starten har det altid skullet konkurrere med nogle af de allerbedste maskinlæringsbiblioteker. Theano er dog stadig meget effektiv i brug og kan præstere exceptionelt godt på både CPU'er og GPU'er. Theano tillader også genbrug af kode i sine modeller, hvilket øger den overordnede udviklingshastighed af et produkt.

Brugen af ​​sådanne biblioteker er afgørende for udviklingen af ​​bedre og mere stabile produkter. Hvis du vil oprette visualiseringer fra din dataanalyse, bør du vælge Matplotlib-biblioteket på grund af de omfattende muligheder, det giver. Hvis du imidlertid arbejder omkring tensorer såvel som andre numeriske beregninger, der skal behandles med meget høje hastigheder, bør du bestemt fortsætte med TensorFlow.

Python er et almindeligt sprog, det kommer med alle mulige biblioteker og moduler, der giver ekstra fordele til sproget. Hvis maskinlæring er dit kernedomæne, er disse nogle af de allerbedste maskinlæringsbiblioteker, der nogensinde er udgivet til Python-miljøet.

Om forfatteren

Harikrishna Kundariya, er marketingmedarbejder, udvikler, IoT, ChatBot & Blockchain kyndig, designer, medstifter, direktør for eSparkBiz teknologier. Hans 8+ erfaring gør ham i stand til at levere digitale løsninger til nye start-ups baseret på IoT og ChatBot.

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