Kõigi aegade 10 parimat Pythoni masinõppe raamatukogu

Guido Van Rossumi vaimusünnitus Python on objektorienteeritud programmeerimiskeel, mis on teinud arvutiteaduses palju uut võimalikuks. Guido Van Rossumi peamiseks motiiviks Pythoni arendamisel oli sünnitada keel, mis oleks algajatele nii kergesti loetav kui ka kergesti õpitav – Guido õnnestus mõlemas aspektis.

Pildi allikas: Google

Pythoni programmeerimiskeel on esimene valik ettevõtetele, kes soovivad üle minna masinõppele ja tehisintellekti valdkondadele ning kasutada andmeteadust. Tänu suurele hulgale raamatukogudele on Pythonist saanud ka Pythoni arendusagentuuride arendajate seas esimene valik, kes selles valdkonnas uusi asju katsetada.

Pythonil on kõige ulatuslikum teekide kogu, mis kunagi keele jaoks välja töötatud. Sellel on ka lai valik rakendusi ja see on üldkasutatav keel, mis tähendab, et seda saab kasutada peaaegu igat tüüpi toodete arendamiseks, olgu selleks veebisait, töölauarakendus, taustarakendus või intelligentsete süsteemide arendamine.

Uurime kümmet teeki, mis on pühendatud Pythoni keeles masinõppe rakendamisele.

1. Pandad:

Pandas on selle loendi üks paremini üles ehitatud andmetöötlusteeke. Pandade raamatukogu loodi ettevõttes AQR Financial ja hiljem sai selle avatud lähtekoodiga raamatukogu ühe selle töötaja, kes oli selle raamatukogu arendamise eestvedaja, nõudmisel.

Pandase raamatukogus on parimad viisid andmete haldamiseks ja suurte andmekogumitega manipuleerimiseks. Programmeerijad, kes töötavad masinõppe domeenis suurte andmekogumitega, kasutavad andmekogu struktureerimiseks vastavalt ettevõtte vajadustele teeki. Lisaks on Pandadel suurepärane rakendus ka andmete analüüsimisel ja manipuleerimisel.

2.NumPy:

NumPy on see, kuidas Python sai oma numbrilise andmetöötluse võimalused. Python töötati esmakordselt välja ilma liigsete arvuliste arvutusvõimalusteta, mis takistas selle edenemist. Kuid arendajad mõtlesid selle teegi välja ja Python sai sealt edasi areneda paremaks keeleks.

NumPy pakub hulgaliselt arvulisi arvutusvõimalusi, nagu lineaaralgebra arvutused, maatriksitega töötamine ja muu sarnane. NumPy, mis on avatud lähtekoodiga raamatukogu, täiustatakse pidevalt ja värskendatakse uuemate valemitega, mis muudavad teegi kasutamise lihtsaks. NumPy on kasulik masinõppega seotud ettevõtmistes, nagu piltide, suurte massiivide ja helilainete rakenduste väljendamine ja nendega töötamine.

3. Matplotlib:

Matplotlibi kasutatakse sageli koos numbriliste ja statistiliselt arvutatud andmetega, mis on kasulik teeki erinevat tüüpi diagrammide, histogrammide ja graafikute joonistamiseks. See on oluline andmete visualiseerimisel ja on Pythoni kasutamisel parim valik andmete visualiseerimiseks ja aruandluseks.

Matplotlib, kui seda kasutatakse koos NumPy ja SciPyga, on võimeline asendama MATLAB-i statistilise keele kasutamise vajaduse andmete analüüsimiseks ja visualiseerimiseks.

Matplotlibil on ka kõige rohkem võimalusi andmeanalüüsi ja visualiseerimistööriistade osas. See võib aidata arendajatel esitada oma andmeanalüüsi tõhusamalt, kasutades 2D- ja 3D-diagramme ning muid graafikuid.

4. PyTorch:

PyTorch töötati välja Facebookis, kui ettevõte soovis hüpata uuemate tehnoloogiate ja masinõppe rakenduste juurde. Seda kasutatakse peamiselt keerulistes arvutusülesannetes, nagu pilditöötlus ja loomuliku keele töötlemine.

See raamatukogu töötati välja peamiselt suuremahuliste projektide hõlbustamiseks, mis olid peamiselt seotud masinõppe domeeni uurimise ja arendusega. Seetõttu on see kiire ja suudab kohaneda pidevalt muutuvate projektidega.

PyTorchi kasutatakse seal, kus töödeldakse suuri andmemahtusid ja see on saadaval ka pilves, mistõttu pole selle kasutamiseks vaja spetsiaalset riistvara seadistada. Need on täiendavad eelised selle masinõppeteegi kasutamisel oma projektis.

5. TensorFlow:

TensorFlow on Pythoni ökosüsteemis veel üks suurepärane arvarvutusteek. Google Braini meeskonna poolt välja töötatud ja 2015. aastal kogukonnale üle antud TensorFlow on toiminud erakordselt hästi. Google'i tiim pakub raamatukogule ka regulaarseid värskendusi ja uusi funktsioone, mis muudab selle iga päevaga veelgi võimsamaks.

TensorFlow'd kasutatakse peaaegu kõigis Google'i toodetes, mis on integreeritud masinõppega. See on esimene valik teek, kui arendajad peavad töötama närvivõrkudega, arvestades, et närvivõrgud sisaldavad mitmeid tensoroperatsioone ja see teek on selliste toimingute tegemisel väga tõhus.

See teek on ka esimene valik, kui arendajad soovivad luua mudeleid, mida saab kiiresti ja tõhusalt juurutada. TensorFlow võimaldab meeskondadel arendada ja testida oma masinõppemudeleid erinevatel platvormidel ja seadmetes. Üksused saavad oma mudeleid ka pilves juurutada ning TensorFlow abil sisukaid andmeid ja teadmisi koguda.

6. Scikit-Learn:

GitHubi üks populaarsemaid masinõppe teeke, SciKit-Learn võimaldab arendajatel kiiresti teha teaduslikke, inseneri- ja matemaatilisi arvutusi.

Scikit-Learni kasutatakse peaaegu kõigis masinõppeprogrammides ja toodetes. Sellel on kõige rohkem masinõppe algoritme, mis on täiuslikult kogutud. See sisaldab kontrollitud ja järelevalveta masinõppe algoritme, regressioonialgoritme, piltide ja teksti klassifitseerimise algoritme, aga ka rühmitusalgoritme.

SciKit-Learn on arendajatele ilmselge valik, kui nad soovivad olemasolevat toodet või selle toimimist varasemate andmete abil täiustada.

7. Kerad:

Kui soovite töötada närvivõrkudega, on Keras teie jaoks parim raamatukogu. Keras töötati algselt välja närvivõrkude platvormina, kuid aja möödudes ja tohutut edu saavutades muudeti see hiljem iseseisvaks Pythoni raamatukoguks.

Kerast kasutatakse peamiselt suurtes tehnoloogiaettevõtetes, nagu Uber, Netflix ja Square, et töödelda suurel hulgal teksti- ja pildiandmeid üheaegselt parima täpsusega. Kerast kasutatakse suuremahulistes rakendustes, kuna see pakub oma täiusliku stabiilsuse ja jõudlusega suurepärast tuge mitmele taustaprogrammile.

8. Oranž3:

Orange3 on Pythoni raamatukogu, mille töötasid välja 1996. aastal Ljubljana ülikooli teadlased. Orange3 on kogukonnas suuresti soositud selle paremini juhitava õppimiskõvera tõttu. Orange3 arendus keskendus väga täpsete soovitussüsteemide loomisele. Tänaseks on Orange3 laienenud erinevatesse alagruppidesse. Seda saab kasutada nii andmete kaevandamiseks ja visualiseerimiseks kui ka numbriliseks arvutamiseks.

Orange3 eristab selle vidinapõhine struktuur. Selle struktuuri abil saavad arendajad hõlpsasti luua paremini toimivaid mudeleid ja neid mudeleid saab seejärel kasutada täpsete äriprognooside tegemiseks.

9. SciPy:

SciPy on veel üks Pythoni teek, mis keskendub täpsete arvutuste jaoks meetodite ja funktsioonide pakkumisele. SciPy teek on osa selles valdkonnas tuntud SciPy pinust.

SciPyt kasutatakse laialdaselt teaduslikes, matemaatilistes ja tehnilistes arvutustes. See saab suurepäraselt hakkama keerukate arvutustega ja on seetõttu olnud selles valdkonnas esirinnas. SciPy koosneb NumPyst, nii et võite olla kindel, et SciPy arvutused on väga tõhusad ja ülikiired.

Lisaks võtab SciPy otse edasi arenenud matemaatilisi teemasid, nagu statistika, lineaaralgebra, korrelatsioon, integreerimine ja muud arvulised arvutused. See teeb kõike seda meeletu kiirusega, suurendades SciPy abil välja töötatud masinõppemudelite üldist jõudlust.

10. Theano:

Theano töötati välja peamiselt suurte ja keeruliste matemaatiliste võrrandite lahendamiseks, mida ei olnud võimalik kiiresti lahendada. Theano arendamise idee tulid välja Montreali õppealgoritmide instituudi teadlased.

Alates selle loomisest on see alati pidanud konkureerima mõne parima masinõppe raamatukoguga. Kuid Theano on endiselt väga tõhus ja suudab erakordselt hästi töötada nii protsessoritel kui ka GPU-del. Theano võimaldab oma mudelites ka koodi korduvkasutatavust, mis suurendab toote arendamise üldist kiirust.

Selliste raamatukogude kasutamine on paremate ja stabiilsemate toodete väljatöötamiseks ülioluline. Kui soovite oma andmeanalüüsist visualiseerida, peaksite valima Matplotlibi teegi, kuna see pakub palju võimalusi. Kui aga töötate ümber tensorite ja muude numbriliste arvutustega, mida tuleb töödelda väga kiiretel kiirustel, peaksite kindlasti jätkama TensorFlow'ga.

Python on üldotstarbeline keel, sellega on kaasas kõikvõimalikud teegid ja moodulid, mis pakuvad keelele täiendavaid eeliseid. Kui masinõpe on teie põhidomeen, on need ühed parimad Pythoni keskkonna jaoks kunagi avaldatud masinõppeteegid.

Andmeid autor

Harikrishna Kundariya on turundaja, arendaja, IoT, ChatBot ja Blockchain, disainer, kaasasutaja, direktor eSparkBiz Technologies. Tema 8+ kogemus võimaldab tal pakkuda uutele idufirmadele digitaalseid lahendusi, mis põhinevad asjade Internetil ja ChatBotil.

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