Top 10 Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen aller Zeiten

Python ist eine objektorientierte Programmiersprache, die von Guido Van Rossum erfunden wurde und viele neue Dinge auf dem Gebiet der Informatik ermöglicht hat. Das Hauptmotiv von Guido Van Rossum bei der Entwicklung von Python war es, eine leicht lesbare und für Anfänger leicht zu erlernende Sprache zu schaffen – Guido ist in beiden Aspekten gelungen.

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Die Programmiersprache Python ist die erste Wahl für Unternehmen, die auf maschinelles Lernen und KI-Felder umsteigen und Data Science nutzen möchten. Dank einer Vielzahl von Bibliotheken ist Python auch bei Entwicklern in Python-Entwicklungsagenturen zur ersten Wahl geworden, um neue Dinge in der Branche auszuprobieren.

Python verfügt über die umfangreichste Sammlung von Bibliotheken, die jemals für eine Sprache entwickelt wurden. Es hat auch eine breite Palette von Anwendungen und ist eine Allzwecksprache, was bedeutet, dass es bei der Entwicklung fast aller Arten von Produkten verwendet werden kann, sei es eine Website, Desktop-Anwendung, Backend-Anwendung oder die Entwicklung intelligenter Systeme.

Wir untersuchen zehn Bibliotheken, die sich der Implementierung von maschinellem Lernen in der Sprache Python widmen.

1. Pandas:

Pandas ist eine der am besten gebauten Bibliotheken zur Datenmanipulation auf dieser Liste. Die Pandas-Bibliothek wurde von der Firma AQR Financial erstellt und später durch die Anforderungen eines ihrer Mitarbeiter, der bei der Entwicklung dieser Bibliothek federführend war, als Open Source bereitgestellt.

Die Pandas-Bibliothek bietet die besten Möglichkeiten, mit Daten umzugehen und große Datensätze zu manipulieren. Programmierer, die mit großen Datensätzen im Bereich des maschinellen Lernens arbeiten, verwenden die Bibliothek, um den Datensatz entsprechend den Anforderungen des Unternehmens zu strukturieren. Darüber hinaus hat Pandas auch eine großartige Anwendung bei der Datenanalyse und -manipulation.

2.NumPy:

NumPy ist, wie Python seine numerischen Rechenfähigkeiten hat. Python wurde zunächst ohne zu viele numerische Rechenfunktionen entwickelt, was seinen Fortschritt behinderte. Entwickler haben sich jedoch diese Bibliothek ausgedacht, und Python konnte von da an als bessere Sprache aufsteigen.

NumPy bietet eine Vielzahl von numerischen Berechnungsoptionen wie Berechnungen für die lineare Algebra, das Arbeiten mit Matrizen und dergleichen. NumPy ist eine Open-Source-Bibliothek und wird ständig verfeinert und mit neueren Formeln aktualisiert, die die Verwendung der Bibliothek vereinfachen. NumPy ist nützlich für maschinelles Lernen wie das Ausdrücken und Arbeiten mit Bildern, großen Arrays und Schallwellenimplementierungen.

3.Matplotlib:

Matplotlib wird oft zusammen mit numerischen und statistisch berechneten Daten verwendet, einer hilfreichen Bibliothek zum Zeichnen verschiedener Arten von Diagrammen, Histogrammen und Grafiken. Es spielt eine wichtige Rolle bei der Datenvisualisierung und ist die ultimative Wahl für die Datenvisualisierung und Berichterstellung bei der Verwendung von Python.

Matplotlib kann, wenn es zusammen mit NumPy und SciPy verwendet wird, die Verwendung der statistischen Sprache MATLAB für die Datenanalyse und -visualisierung ersetzen.

Matplotlib bietet auch die meisten Optionen, wenn es um Datenanalyse- und Visualisierungstools geht. Es kann Entwicklern dabei helfen, ihre Datenanalyse effizienter zu präsentieren, indem sie die Vielzahl von 2D- und 3D-Diagrammen sowie anderen Diagrammen verwendet.

4.PyTorch:

PyTorch wurde bei Facebook entwickelt, als das Unternehmen in neuere Technologien und Anwendungen für maschinelles Lernen einsteigen wollte. Es wird hauptsächlich in komplexen Rechenaufgaben wie Bildverarbeitung und Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet.

Diese Bibliothek wurde hauptsächlich entwickelt, um Großprojekte zu ermöglichen, die sich hauptsächlich auf die Forschung und Entwicklung im Bereich des maschinellen Lernens bezogen. Es ist daher schnell und kann sich an sich ständig ändernde Projekte anpassen.

PyTorch kommt dort zum Einsatz, wo große Datenmengen verarbeitet werden sollen und steht auch in der Cloud zur Verfügung, sodass keine spezielle Hardware für die Nutzung eingerichtet werden muss. Dies sind zusätzliche Vorteile der Verwendung dieser Bibliothek für maschinelles Lernen in Ihrem Projekt.

5.TensorFlow:

TensorFlow ist eine weitere hervorragende Bibliothek für numerische Computer im Python-Ökosystem. TensorFlow wurde vom Google Brain-Team entwickelt und 2015 an die Community übergeben. Das Google-Team versorgt die Bibliothek außerdem regelmäßig mit Updates und neuen Funktionen, wodurch sie von Tag zu Tag noch leistungsfähiger wird.

TensorFlow wird in fast allen Google-Produkten verwendet, die mit maschinellem Lernen ausgestattet sind. Sie ist die erste Wahl, wenn Entwickler mit neuronalen Netzen arbeiten müssen, da neuronale Netze eine Reihe von Tensoroperationen enthalten und diese Bibliothek bei der Durchführung solcher Operationen sehr effizient ist.

Diese Bibliothek ist auch die erste Wahl, wenn Entwickler Modelle erstellen möchten, die schnell und effizient bereitgestellt werden können. TensorFlow ermöglicht es Teams, ihre Machine-Learning-Modelle auf verschiedenen Plattformen und Geräten zu entwickeln und zu testen. Einheiten können ihre Modelle auch in der Cloud bereitstellen und mithilfe von TensorFlow aussagekräftige Daten und Erkenntnisse sammeln.

6.Scikit-Lernen:

SciKit-Learn ist eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen auf GitHub und ermöglicht es Entwicklern, wissenschaftliche, technische und mathematische Berechnungen schnell durchzuführen.

Scikit-Learn wird in fast allen Machine-Learning-Programmen und -Produkten verwendet. Es verfügt über die meisten Algorithmen für maschinelles Lernen, die bis zur Perfektion gesammelt wurden. Es umfasst Algorithmen für überwachtes, unüberwachtes maschinelles Lernen, Regressionsalgorithmen, Algorithmen zur Klassifizierung von Bildern und Text sowie Clustering-Algorithmen.

SciKit-Learn ist die offensichtliche Wahl für Entwickler, wenn sie ein bestehendes Produkt oder seine Funktionsweise anhand früherer Daten verbessern möchten.

7. Keras:

Wenn Sie mit neuronalen Netzen arbeiten möchten, ist Keras die beste Bibliothek für Sie. Keras wurde ursprünglich als Plattform für neuronale Netze entwickelt, aber im Laufe der Zeit und mit großem Erfolg wurde es später in eine eigenständige Python-Bibliothek umgewandelt.

Keras wird hauptsächlich in großen Technologieunternehmen wie Uber, Netflix und Square verwendet, um große Mengen an Text- und Bilddaten gleichzeitig mit höchster Genauigkeit zu verarbeiten. Keras wird in großen Anwendungen verwendet, da es mit seiner perfekten Stabilität und Leistung eine hervorragende Unterstützung für mehrere Backends bietet.

8.Orange3:

Orange3 ist eine Python-Bibliothek, die 1996 von Wissenschaftlern der Universität Ljubljana entwickelt wurde. Orange3 wird aufgrund seiner überschaubaren Lernkurve in der Community sehr geschätzt. Die Entwicklung von Orange3 konzentrierte sich auf die Entwicklung hochpräziser Empfehlungssysteme. Heute hat Orange3 in verschiedene Untergruppen expandiert. Es kann auch für Data Mining und Datenvisualisierung sowie numerische Berechnungen verwendet werden.

Was Orange3 auszeichnet, ist seine Widget-basierte Struktur. Mithilfe dieser Struktur können Entwickler auf einfache Weise leistungsfähigere Modelle erstellen, die dann verwendet werden können, um genaue Geschäftsprognosen zu erstellen.

9. Wissenschaft:

SciPy ist eine weitere Python-Bibliothek, die sich darauf konzentriert, Methoden und Funktionen für genaue Berechnungen bereitzustellen. Die SciPy-Bibliothek ist Teil des in der Branche renommierten SciPy-Stacks.

SciPy wird häufig in wissenschaftlichen, mathematischen und ingenieursbezogenen Berechnungen verwendet. Es ist hervorragend im Umgang mit komplexen Berechnungen und war daher der Vorreiter in der Branche. SciPy besteht aus NumPy, sodass Sie sicher sein können, dass die Berechnungen von SciPy hocheffizient und superschnell sind.

Darüber hinaus befasst sich SciPy direkt mit fortgeschrittenen mathematischen Themen wie Statistik, lineare Algebra, Korrelation, Integration und anderen numerischen Berechnungen. All dies geschieht in rasender Geschwindigkeit und erhöht die Gesamtleistung der mit SciPy entwickelten Modelle des maschinellen Lernens.

10.Theano:

Theano wurde in erster Linie entwickelt, um große und komplexe mathematische Gleichungen anzugehen, die nicht schnell gelöst werden konnten. Forscher des Montreal Institute of Learning Algorithms hatten die Idee, Theano zu entwickeln.

Seit seiner Einführung musste es immer mit einigen der besten Bibliotheken für maschinelles Lernen konkurrieren. Theano ist jedoch immer noch sehr effizient in der Nutzung und kann sowohl auf CPUs als auch auf GPUs außergewöhnlich gut arbeiten. Theano ermöglicht auch die Wiederverwendbarkeit von Code in seinen Modellen, was die Gesamtgeschwindigkeit der Entwicklung eines Produkts erhöht.

Die Verwendung solcher Bibliotheken ist entscheidend für die Entwicklung besserer und stabilerer Produkte. Wenn Sie aus Ihrer Datenanalyse Visualisierungen erstellen möchten, sollten Sie sich aufgrund der umfangreichen Möglichkeiten für die Bibliothek Matplotlib entscheiden. Wenn Sie jedoch mit Tensoren und anderen numerischen Berechnungen arbeiten, die mit sehr hoher Geschwindigkeit verarbeitet werden müssen, sollten Sie auf jeden Fall mit TensorFlow fortfahren.

Python ist eine Allzwecksprache, die mit allen möglichen Bibliotheken und Modulen ausgestattet ist, die der Sprache zusätzliche Vorteile bieten. Wenn maschinelles Lernen Ihre Kerndomäne ist, sind dies einige der besten Bibliotheken für maschinelles Lernen, die jemals für die Python-Umgebung veröffentlicht wurden.

Über den Autor

Harikrishna Kundariya, ist Vermarkter, Entwickler, IoT, ChatBot & Blockchain versiert, Designer, Mitbegründer, Direktor von, eSparkBiz-Technologien. Seine Erfahrung über 8 Jahre ermöglicht es ihm, neuen Start-ups digitale Lösungen auf Basis von IoT und ChatBot anzubieten.

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