Κορυφαίες 10 βιβλιοθήκες Python Machine Learning όλων των εποχών

Το πνευματικό τέκνο του Guido Van Rossum, Python είναι μια αντικειμενοστρεφής γλώσσα προγραμματισμού που έχει κάνει πολλά νέα πράγματα δυνατά στον τομέα της επιστήμης των υπολογιστών. Το κύριο κίνητρο του Guido Van Rossum κατά την ανάπτυξη της Python ήταν να γεννήσει μια γλώσσα που ήταν ευανάγνωστη και εύκολη στην εκμάθηση για αρχάριους - Ο Guido πέτυχε και στις δύο πτυχές.

Πηγή εικόνας: Google

Η γλώσσα προγραμματισμού Python είναι η πρώτη επιλογή για επιχειρήσεις που θέλουν να στραφούν σε πεδία μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης και να χρησιμοποιήσουν την Επιστήμη δεδομένων. Χάρη στον τεράστιο αριθμό βιβλιοθηκών, η Python έγινε επίσης η πρώτη επιλογή μεταξύ προγραμματιστών των Python Development Agencies για να δοκιμάσει νέα πράγματα στη βιομηχανία.

Η Python διαθέτει την πιο εκτεταμένη συλλογή βιβλιοθηκών που έχουν αναπτυχθεί ποτέ για μια γλώσσα. Έχει επίσης ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών και είναι μια γλώσσα γενικού σκοπού που σημαίνει ότι μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη σχεδόν όλων των τύπων προϊόντων, είτε πρόκειται για ιστότοπο, εφαρμογή για επιτραπέζιους υπολογιστές, εφαρμογή backend είτε για την ανάπτυξη έξυπνων συστημάτων.

Εξετάζουμε δέκα βιβλιοθήκες αφιερωμένες στην εφαρμογή μηχανικής μάθησης στη γλώσσα Python.

1. Πάντες:

Το Pandas είναι μια από τις πιο καλά ενσωματωμένες βιβλιοθήκες χειρισμού δεδομένων σε αυτήν τη λίστα. Η βιβλιοθήκη Pandas δημιουργήθηκε στην εταιρεία AQR Financial και αργότερα ανοιχτή από τις απαιτήσεις ενός από τους υπαλλήλους της, ο οποίος ήταν ο ηγέτης στην ανάπτυξη αυτής της βιβλιοθήκης.

Η βιβλιοθήκη Pandas έχει τους καλύτερους τρόπους χειρισμού δεδομένων και χειρισμού μεγάλων συνόλων δεδομένων. Οι προγραμματιστές που εργάζονται με μεγάλα σύνολα δεδομένων στον τομέα της μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιούν τη βιβλιοθήκη για τη δομή του συνόλου δεδομένων σύμφωνα με τις ανάγκες της επιχείρησης. Επιπλέον, το Pandas έχει μια εξαιρετική εφαρμογή στην ανάλυση δεδομένων και στο χειρισμό.

2. Αριθμός:

Το NumPy είναι ο τρόπος με τον οποίο η Python πήρε τις αριθμητικές δυνατότητες υπολογισμού της. Η Python αναπτύχθηκε για πρώτη φορά χωρίς πάρα πολλές αριθμητικές δυνατότητες υπολογισμού, οι οποίες εμπόδισαν την πρόοδό της. Ωστόσο, οι προγραμματιστές βρήκαν αυτήν τη βιβλιοθήκη και η Python μπόρεσε να βελτιωθεί ως καλύτερη γλώσσα από εκεί και μετά.

Το NumPy προσφέρει πληθώρα αριθμητικών επιλογών υπολογισμού, όπως υπολογισμούς για γραμμική άλγεβρα, εργασία με πίνακες και τα παρόμοια. Το NumPy είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα συνεχώς βελτιώνεται και ενημερώνεται με νεότερους τύπους που κάνουν τη χρήση της βιβλιοθήκης απλή. Το NumPy είναι χρήσιμο σε προσπάθειες μηχανικής εκμάθησης όπως η έκφραση και η εργασία με εικόνες, μεγάλες συστοιχίες και υλοποιήσεις ηχητικών κυμάτων.

3. Matplotlib:

Το Matplotlib χρησιμοποιείται συχνά μαζί με αριθμητικά και στατιστικά υπολογισμένα δεδομένα, μια χρήσιμη βιβλιοθήκη για τη σχεδίαση διαφόρων τύπων γραφημάτων, ιστογραμμάτων και γραφημάτων. Είναι καθοριστικής σημασίας για την οπτικοποίηση δεδομένων και είναι η απόλυτη επιλογή για οπτικοποίηση και αναφορά δεδομένων κατά τη χρήση του Python.

Το Matplotlib, όταν χρησιμοποιείται μαζί με το NumPy και το SciPy, έχει τη δυνατότητα να αντικαταστήσει την ανάγκη χρήσης της στατιστικής γλώσσας MATLAB για ανάλυση δεδομένων και οπτικοποίηση.

Το Matplotlib έχει επίσης τον υψηλότερο αριθμό επιλογών όσον αφορά τα εργαλεία ανάλυσης και οπτικοποίησης δεδομένων. Μπορεί να βοηθήσει τους προγραμματιστές να παρουσιάσουν την ανάλυση των δεδομένων τους με πιο αποτελεσματικό τρόπο χρησιμοποιώντας την πληθώρα των δισδιάστατων και τρισδιάστατων διαγραμμάτων, καθώς και άλλων διαγραμμάτων σχεδίασης.

4.PyTorch:

Το PyTorch αναπτύχθηκε στο Facebook όταν η εταιρεία ήθελε να πηδήξει σε νεότερες τεχνολογίες και εφαρμογές Machine Learning. Χρησιμοποιείται κυρίως σε πολύπλοκες υπολογιστικές εργασίες, όπως επεξεργασία εικόνας και επεξεργασία φυσικής γλώσσας.

Αυτή η βιβλιοθήκη αναπτύχθηκε κυρίως για να διευκολύνει έργα μεγάλης κλίμακας που σχετίζονται κυρίως με την έρευνα και την ανάπτυξη του τομέα της μηχανικής μάθησης. Επομένως, είναι γρήγορο και μπορεί να προσαρμοστεί σε συνεχώς μεταβαλλόμενα έργα.

Το PyTorch χρησιμοποιείται για την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων και είναι επίσης διαθέσιμο στο cloud, εξαλείφοντας την ανάγκη δημιουργίας ειδικού υλικού για τη χρήση του. Αυτά είναι πρόσθετα οφέλη από τη χρήση αυτής της βιβλιοθήκης μηχανικής μάθησης στο έργο σας.

5. Τάση ροής:

Το TensorFlow είναι μια άλλη εξαιρετική βιβλιοθήκη αριθμητικών υπολογιστών στο οικοσύστημα Python. Αναπτύχθηκε από την ομάδα του Google Brain και παραδόθηκε στην κοινότητα το 2015, η TensorFlow έχει εξαιρετική απόδοση. Η ομάδα της Google παρέχει επίσης τακτικές ενημερώσεις και νέες δυνατότητες στη βιβλιοθήκη, γεγονός που την καθιστά ακόμη πιο ισχυρή μέρα με τη μέρα.

Το TensorFlow χρησιμοποιείται σε σχεδόν όλα τα προϊόντα της Google που εμποτίζονται με μηχανική εκμάθηση. Είναι η πρώτη βιβλιοθήκη επιλογής για όταν οι προγραμματιστές πρέπει να συνεργάζονται με νευρωνικά δίκτυα δεδομένου ότι τα νευρικά δίκτυα περιέχουν μια σειρά από λειτουργίες τανυστή και αυτή η βιβλιοθήκη είναι πολύ αποτελεσματική στην εκτέλεση τέτοιων λειτουργιών.

Αυτή η βιβλιοθήκη είναι επίσης η πρώτη επιλογή όταν οι προγραμματιστές θέλουν να δημιουργήσουν μοντέλα που μπορούν να αναπτυχθούν γρήγορα και αποτελεσματικά. Το TensorFlow επιτρέπει στις ομάδες να αναπτύξουν και να δοκιμάσουν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης σε διάφορες πλατφόρμες και συσκευές. Οι μονάδες μπορούν επίσης να αναπτύξουν τα μοντέλα τους στο cloud και να συλλέξουν σημαντικά δεδομένα και πληροφορίες χρησιμοποιώντας το TensorFlow.

6. Scikit-Μάθετε:

Μία από τις πιο δημοφιλείς βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης στο GitHub, το SciKit-Learn επιτρέπει στους προγραμματιστές να εκτελούν γρήγορα επιστημονικούς, μηχανικούς και μαθηματικούς υπολογισμούς.

Το Scikit-Learn χρησιμοποιείται σε όλα σχεδόν τα προγράμματα και τα προϊόντα μηχανικής μάθησης. Διαθέτει τους περισσότερους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης που συλλέγονται στην τελειότητα. Περιλαμβάνει αλγόριθμους για εποπτευόμενη, μη εποπτευόμενη μηχανική μάθηση, αλγόριθμους παλινδρόμησης, αλγόριθμους για την ταξινόμηση εικόνων και κειμένου, καθώς και αλγόριθμους ομαδοποίησης.

Το SciKit-Learn είναι η προφανής επιλογή για προγραμματιστές όταν θέλουν να βελτιώσουν ένα υπάρχον προϊόν ή τη λειτουργία του χρησιμοποιώντας προηγούμενα δεδομένα.

7. Κερα:

Αν θέλετε να εργαστείτε με νευρωνικά δίκτυα, το Keras είναι η καλύτερη βιβλιοθήκη για εσάς. Το Keras αναπτύχθηκε αρχικά ως πλατφόρμα για νευρωνικά δίκτυα, αλλά με το πέρασμα του χρόνου και βλέποντας τεράστια επιτυχία, αργότερα μετατράπηκε σε αυτόνομη βιβλιοθήκη Python.

Το Keras χρησιμοποιείται κυρίως σε μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας όπως το Uber, το Netflix και το Square για την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων κειμένου και εικόνας ταυτόχρονα με την καλύτερη ακρίβεια. Το Keras χρησιμοποιείται σε εφαρμογές μεγάλης κλίμακας επειδή παρέχει εξαιρετική υποστήριξη για πολλαπλά backend με την τέλεια σταθερότητα και απόδοση.

8. Πορτοκαλί3:

Το Orange3 είναι μια βιβλιοθήκη Python που αναπτύχθηκε το 1996 από επιστήμονες στο Πανεπιστήμιο της Λιουμπλιάνα. Το Orange3 προτιμάται πολύ στην κοινότητα λόγω της πιο εύχρηστης καμπύλης μάθησης. Η ανάπτυξη του Orange3 επικεντρώθηκε στη δημιουργία πολύ ακριβών συστημάτων προτάσεων. Σήμερα το Orange3 έχει επεκταθεί σε διάφορες υποομάδες. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για εξόρυξη δεδομένων και οπτικοποίηση δεδομένων, καθώς και αριθμητικός υπολογισμός.

Αυτό που διακρίνει το Orange3 είναι η δομή που βασίζεται σε widget. Με τη βοήθεια αυτής της δομής, οι προγραμματιστές μπορούν εύκολα να δημιουργήσουν μοντέλα με καλύτερη απόδοση και αυτά τα μοντέλα μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την παροχή ακριβών επιχειρηματικών προβλέψεων.

9.SciPy:

Το SciPy είναι μια άλλη βιβλιοθήκη Python που επικεντρώνεται στην παροχή μεθόδων και λειτουργιών για ακριβείς υπολογισμούς. Η βιβλιοθήκη SciPy είναι μέρος της στοίβας SciPy ως γνωστή στον κλάδο.

Το SciPy χρησιμοποιείται σε μεγάλο βαθμό σε επιστημονικούς, μαθηματικούς και μηχανολογικούς υπολογισμούς. Είναι εξαιρετικό στο χειρισμό πολύπλοκων υπολογισμών και ως εκ τούτου υπήρξε ο προπομπός στον κλάδο. Το SciPy αποτελείται από το NumPy, οπότε μπορείτε να είστε σίγουροι ότι οι υπολογισμοί από το SciPy θα είναι πολύ αποδοτικοί και εξαιρετικά γρήγοροι.

Επιπλέον, το SciPy αναλαμβάνει άμεσα προχωρημένα μαθηματικά θέματα όπως στατιστικά στοιχεία, γραμμική άλγεβρα, συσχέτιση, ολοκλήρωση και άλλους αριθμητικούς υπολογισμούς. Τα κάνει όλα αυτά με ταχύτητα, αυξάνοντας τη συνολική απόδοση των μοντέλων μηχανικής μάθησης που αναπτύχθηκαν χρησιμοποιώντας το SciPy.

10. Theano:

Το Theano αναπτύχθηκε κυρίως για να αντιμετωπίσει μεγάλες και περίπλοκες μαθηματικές εξισώσεις που δεν μπορούσαν να επιλυθούν γρήγορα. Οι ερευνητές στο Ινστιτούτο Εκμάθησης Αλγορίθμων του Μόντρεαλ κατέληξαν στην ιδέα της ανάπτυξης του Theano.

Από την ίδρυσή του, πάντα έπρεπε να ανταγωνιστεί με μερικές από τις καλύτερες βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης. Ωστόσο, το Theano εξακολουθεί να είναι πολύ αποδοτικό στη χρήση και μπορεί να αποδώσει εξαιρετικά καλά τόσο σε CPU όσο και σε GPU. Το Theano επιτρέπει επίσης την επαναχρησιμοποίηση κώδικα στα μοντέλα του, γεγονός που ενισχύει τη συνολική ταχύτητα ανάπτυξης ενός προϊόντος.

Η χρήση τέτοιων βιβλιοθηκών είναι ζωτικής σημασίας για την ανάπτυξη καλύτερων και πιο σταθερών προϊόντων. Εάν θέλετε να δημιουργήσετε οπτικοποιήσεις από την ανάλυση δεδομένων σας, θα πρέπει να επιλέξετε τη βιβλιοθήκη Matplotlib λόγω των εκτεταμένων επιλογών που παρέχει. Εάν εργάζεστε γύρω από τους τανυστές, αλλά και άλλους αριθμητικούς υπολογισμούς που πρέπει να υποβληθούν σε επεξεργασία με πολύ γρήγορες ταχύτητες, πρέπει σίγουρα να προχωρήσετε με το TensorFlow.

Η Python είναι μια γλώσσα γενικής χρήσης, συνοδεύεται από κάθε είδους βιβλιοθήκες και ενότητες που παρέχουν πρόσθετα οφέλη στη γλώσσα. Εάν η μηχανική μάθηση είναι ο βασικός τομέας σας, αυτές είναι μερικές από τις καλύτερες βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης που έχουν δημοσιευτεί ποτέ για το περιβάλλον Python.

Σχετικά με τον Συγγραφέα

Η Harikrishna Kundariya, είναι έμπορος, προγραμματιστής, IoT, ChatBot & Blockchain καταλαβαίνω, σχεδιαστής, συνιδρυτής, Διευθυντής της Τεχνολογίες eSparkBiz. Η εμπειρία 8+ του δίνει τη δυνατότητα να παρέχει ψηφιακές λύσεις σε νέες επιχειρήσεις που βασίζονται σε IoT και ChatBot.

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