10 کتابخانه برتر یادگیری ماشین پایتون در تمام دوران

پایتون که زاییده فکر Guido Van Rossum است، یک زبان برنامه نویسی شی گرا است که بسیاری از چیزهای جدید را در زمینه علوم کامپیوتر ممکن کرده است. انگیزه اصلی Guido Van Rossum هنگام توسعه پایتون این بود که زبانی را به وجود آورد که به راحتی قابل خواندن و همچنین یادگیری آسان برای مبتدیان باشد - Guido در هر دو جنبه موفق بود.

منبع تصویر: گوگل

زبان برنامه نویسی پایتون اولین انتخاب برای مشاغلی است که می خواهند به حوزه های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی روی آورند و از Data Science استفاده کنند. به لطف تعداد زیادی کتابخانه، پایتون همچنین به اولین انتخاب در میان توسعه دهندگان در آژانس های توسعه پایتون برای آزمایش چیزهای جدید در صنعت تبدیل شده است.

پایتون دارای گسترده ترین مجموعه کتابخانه هایی است که تا به حال برای یک زبان توسعه یافته است. همچنین دارای طیف گسترده ای از برنامه ها است و یک زبان همه منظوره است که به این معنی است که می توان از آن در توسعه تقریباً همه انواع محصولات استفاده کرد، خواه یک وب سایت، برنامه دسکتاپ، برنامه پشتیبان یا توسعه سیستم های هوشمند.

ما در حال بررسی ده کتابخانه ای هستیم که به پیاده سازی یادگیری ماشین در زبان پایتون اختصاص یافته است.

1. پانداها:

Pandas یکی از خوش ساخت ترین کتابخانه های دستکاری داده در این لیست است. کتابخانه پانداها در شرکت مالی AQR ایجاد شد و بعداً با درخواست یکی از کارمندان آن که رهبر توسعه این کتابخانه بود، منبع باز شد.

کتابخانه Pandas بهترین راه ها را برای مدیریت داده ها و دستکاری مجموعه داده های بزرگ دارد. برنامه نویسانی که با مجموعه داده های بزرگ در حوزه یادگیری ماشین کار می کنند از کتابخانه برای ساختاردهی مجموعه داده ها بر اساس نیازهای کسب و کار استفاده می کنند. علاوه بر این، پانداها در تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها نیز کاربرد بسیار خوبی دارند.

2.NumPy:

NumPy نحوه دستیابی پایتون به قابلیت‌های محاسباتی عددی است. پایتون ابتدا بدون قابلیت‌های محاسباتی عددی زیاد توسعه یافت که مانع از پیشرفت آن شد. با این حال، توسعه دهندگان این کتابخانه را ارائه کردند و پایتون توانست از آنجا به بعد به عنوان یک زبان بهتر پیشرفت کند.

NumPy مجموعه ای از گزینه های محاسباتی عددی مانند محاسبات برای جبر خطی، کار با ماتریس ها و موارد مشابه را ارائه می دهد. NumPy که یک کتابخانه منبع باز است دائماً با فرمول های جدیدتر اصلاح و به روز می شود که استفاده از کتابخانه را ساده می کند. NumPy در تلاش‌های یادگیری ماشینی مانند بیان و کار با تصاویر، آرایه‌های بزرگ و پیاده‌سازی امواج صوتی مفید است.

3. Matplotlib:

Matplotlib اغلب همراه با داده های عددی و آماری محاسبه شده، یک کتابخانه مفید برای رسم انواع مختلف نمودارها، هیستوگرام ها و نمودارها استفاده می شود. این ابزار در تجسم داده ها است و انتخاب نهایی برای تجسم داده ها و گزارش در هنگام استفاده از پایتون است.

Matplotlib، زمانی که در کنار NumPy و SciPy استفاده می شود، توانایی جایگزینی نیاز به استفاده از زبان آماری MATLAB برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها را دارد.

Matplotlib همچنین بیشترین تعداد گزینه را در مورد تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارهای تجسم دارد. این می تواند به توسعه دهندگان کمک کند تا تجزیه و تحلیل داده های خود را با استفاده از نمودارهای دو بعدی و سه بعدی و همچنین سایر نمودارهای رسم به روشی کارآمدتر ارائه دهند.

4. PyTorch:

PyTorch زمانی در فیس بوک توسعه یافت که این شرکت می خواست به فناوری های جدیدتر و برنامه های یادگیری ماشینی جهش کند. عمدتاً در وظایف محاسباتی پیچیده مانند پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی استفاده می شود.

این کتابخانه عمدتاً برای تسهیل پروژه‌های مقیاس بزرگ که عمدتاً به تحقیق و توسعه حوزه یادگیری ماشین مربوط می‌شوند، توسعه داده شده است. بنابراین سریع است و قادر به تطبیق با پروژه های همیشه در حال تغییر است.

PyTorch در جاهایی استفاده می شود که قرار است حجم زیادی از داده ها پردازش شوند، و همچنین در فضای ابری موجود است و نیاز به راه اندازی سخت افزار ویژه برای استفاده از آن را از بین می برد. اینها مزایای استفاده از این کتابخانه یادگیری ماشینی در پروژه شما هستند.

5.TensorFlow:

TensorFlow یکی دیگر از کتابخانه های محاسباتی عددی عالی در اکوسیستم پایتون است. TensorFlow که توسط تیم Google Brain توسعه یافته و در سال 2015 به جامعه تحویل داده شد، عملکرد فوق العاده ای داشته است. تیم Google همچنین به‌روزرسانی‌های منظم و ویژگی‌های جدیدی را برای کتابخانه ارائه می‌کند که آن را روز به روز قدرتمندتر می‌کند.

TensorFlow تقریباً در تمام محصولات Google که با یادگیری ماشینی همراه هستند استفاده می شود. این کتابخانه اولین انتخاب برای زمانی است که توسعه دهندگان نیاز به کار با شبکه های عصبی دارند، با توجه به اینکه شبکه های عصبی حاوی تعدادی عملیات تانسور هستند و این کتابخانه در انجام چنین عملیاتی بسیار کارآمد است.

این کتابخانه همچنین اولین انتخاب برای زمانی است که توسعه دهندگان می خواهند مدل هایی بسازند که بتوانند به سرعت و کارآمد اجرا شوند. TensorFlow به تیم ها اجازه می دهد تا مدل های یادگیری ماشین خود را در پلتفرم ها و دستگاه های مختلف توسعه و آزمایش کنند. واحدها همچنین می‌توانند مدل‌های خود را در فضای ابری مستقر کنند و با استفاده از TensorFlow، داده‌ها و بینش‌های معنی‌داری را جمع‌آوری کنند.

6.Scikit-Learn:

یکی از محبوب ترین کتابخانه های یادگیری ماشین در GitHub، SciKit-Learn، توسعه دهندگان را قادر می سازد تا محاسبات علمی، مهندسی و ریاضی را به سرعت انجام دهند.

Scikit-Learn تقریباً در تمام برنامه ها و محصولات یادگیری ماشین استفاده می شود. بیشترین الگوریتم های یادگیری ماشینی را دارد که تا حد کمال جمع آوری شده است. این شامل الگوریتم‌هایی برای یادگیری ماشینی نظارت‌شده، بدون نظارت، الگوریتم‌های رگرسیون، الگوریتم‌هایی برای طبقه‌بندی تصاویر و متن، و همچنین الگوریتم‌های خوشه‌بندی است.

SciKit-Learn انتخاب واضحی برای توسعه دهندگان است که می خواهند یک محصول موجود یا عملکرد آن را با استفاده از داده های قبلی بهبود بخشند.

7. کراس:

اگر می خواهید با شبکه های عصبی کار کنید، Keras بهترین کتابخانه برای شماست. Keras در ابتدا به عنوان یک پلتفرم برای شبکه های عصبی توسعه یافت، اما با گذشت زمان و مشاهده موفقیت های عظیم، بعداً به یک کتابخانه مستقل پایتون تبدیل شد.

Keras عمدتاً در شرکت‌های بزرگ فناوری مانند Uber، Netflix و Square برای پردازش مقادیر زیادی از داده‌های متن و تصویر به طور همزمان با بهترین دقت استفاده می‌شود. Keras در برنامه‌های کاربردی در مقیاس بزرگ استفاده می‌شود، زیرا با ثبات و عملکرد عالی، پشتیبانی عالی برای چندین Backend ارائه می‌کند.

8. نارنجی 3:

Orange3 یک کتابخانه پایتون است که در سال 1996 توسط دانشمندان دانشگاه لیوبلیانا توسعه یافت. Orange3 به دلیل منحنی یادگیری قابل مدیریت تر، در جامعه بسیار مورد علاقه است. توسعه Orange3 بر ایجاد سیستم های توصیه بسیار دقیق متمرکز بود. امروزه Orange3 به زیرگروه های مختلفی گسترش یافته است. می توان از آن برای داده کاوی و تجسم داده ها و همچنین محاسبات عددی استفاده کرد.

آنچه Orange3 را متمایز می کند ساختار مبتنی بر ویجت آن است. با کمک این ساختار، توسعه دهندگان به راحتی می توانند مدل هایی با عملکرد بهتر ایجاد کنند و سپس می توان از این مدل ها برای ارائه پیش بینی های تجاری دقیق استفاده کرد.

9. SciPy:

SciPy یکی دیگر از کتابخانه های پایتون است که بر ارائه روش ها و توابع برای محاسبات دقیق تمرکز دارد. کتابخانه SciPy بخشی از پشته SciPy است که در صنعت مشهور است.

SciPy به شدت در محاسبات علمی، ریاضی و مهندسی استفاده می شود. در انجام محاسبات پیچیده عالی است و بنابراین پیشرو در این صنعت بوده است. SciPy از NumPy تشکیل شده است، بنابراین می توانید مطمئن باشید که محاسبات SciPy بسیار کارآمد و فوق العاده سریع خواهد بود.

علاوه بر این، SciPy به طور مستقیم به موضوعات ریاضی پیشرفته مانند آمار، جبر خطی، همبستگی، ادغام و سایر محاسبات عددی می پردازد. همه این کارها را با سرعتی سرسام‌آور انجام می‌دهد و عملکرد کلی مدل‌های یادگیری ماشینی را که با استفاده از SciPy توسعه یافته‌اند، افزایش می‌دهد.

10. تیانو:

Theano اساساً برای مقابله با معادلات ریاضی بزرگ و پیچیده ای که به سرعت قابل حل نبودند توسعه داده شد. محققان مؤسسه الگوریتم‌های یادگیری مونترال ایده توسعه Theano را مطرح کردند.

از زمان آغاز به کار، همیشه مجبور بوده است با برخی از بهترین کتابخانه های یادگیری ماشین رقابت کند. با این حال، Theano هنوز هم در استفاده بسیار کارآمد است و می‌تواند عملکرد فوق‌العاده‌ای روی هر دو CPU و GPU داشته باشد. Theano همچنین امکان استفاده مجدد کد را در مدل های خود فراهم می کند که سرعت کلی توسعه یک محصول را افزایش می دهد.

استفاده از چنین کتابخانه هایی برای توسعه محصولات بهتر و پایدارتر بسیار مهم است. اگر می‌خواهید تصاویری از تجزیه و تحلیل داده‌های خود ایجاد کنید، باید کتابخانه Matplotlib را به دلیل گزینه‌های گسترده‌ای که ارائه می‌کند انتخاب کنید. اگر روی تانسورها و همچنین سایر محاسبات عددی که باید با سرعت بسیار بالا پردازش شوند، کار می‌کنید، قطعاً باید با TensorFlow ادامه دهید.

پایتون یک زبان همه منظوره است، با انواع کتابخانه ها و ماژول ها ارائه می شود که مزایای بیشتری را برای این زبان فراهم می کند. اگر یادگیری ماشین دامنه اصلی شماست، اینها برخی از بهترین کتابخانه های یادگیری ماشینی هستند که تا کنون برای محیط پایتون منتشر شده اند.

درباره نویسنده

Harikrishna Kundariya، یک بازاریاب، توسعه دهنده، IoT، ChatBot و Blockchain باهوش، طراح، هم بنیانگذار، مدیر eSparkBiz Technologies. تجربه بالای 8 او او را قادر می سازد تا راه حل های دیجیتالی را برای استارت آپ های جدید مبتنی بر اینترنت اشیا و چت بات ارائه کند.

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