10 parasta kaikkien aikojen Python-koneoppimiskirjastoa

Guido Van Rossumin idea, Python, on olio-ohjelmointikieli, joka on mahdollistanut monia uusia asioita tietojenkäsittelytieteen alalla. Guido Van Rossumin päämotiivi Pythonia kehitettäessä oli synnyttää kieli, joka oli helposti luettavissa ja helppo oppia aloittelijoille - Guido onnistui molemmissa asioissa.

Kuvan lähde: Google

Python-ohjelmointikieli on ensimmäinen valinta yrityksille, jotka haluavat siirtyä koneoppimiseen ja tekoälykenttiin ja käyttää datatiedettä. Suuren määrän kirjastojen ansiosta Pythonista on tullut myös ensimmäinen valinta Python-kehitystoimistojen kehittäjien keskuudessa kokeilla uusia asioita alalla.

Pythonilla on kaikkien aikojen laajin kirjastokokoelma kieltä varten. Sillä on myös laaja valikoima sovelluksia ja se on yleiskieli, mikä tarkoittaa, että sitä voidaan käyttää lähes kaiken tyyppisten tuotteiden kehittämiseen, olipa kyse sitten verkkosivustosta, työpöytäsovelluksesta, taustajärjestelmästä tai älykkäiden järjestelmien kehittämisestä.

Tutkimme kymmenen kirjastoa, jotka on omistettu koneoppimisen toteuttamiseen Python-kielellä.

1. Pandat:

Pandas on yksi parhaiten rakennetuista tiedonkäsittelykirjastoista tässä luettelossa. Pandas-kirjasto luotiin AQR Financial -yhtiöön, ja se myöhemmin avattiin yhden sen työntekijän vaatimuksista, joka oli johtaja tämän kirjaston kehittämisessä.

Pandas-kirjastolla on parhaat tapa käsitellä tietoja ja käsitellä suuria aineistoja. Ohjelmoijat, jotka työskentelevät suurten tietojoukkojen kanssa koneoppimisalueella, käyttävät kirjastoa rakentaakseen tietojoukon yrityksen tarpeiden mukaan. Lisäksi Pandalla on loistava sovellus myös tietojen analysointiin ja käsittelyyn.

2.NUMPy:

NumPy on se, miten Python sai numeerisen laskentatehonsa. Python kehitettiin ensin ilman liikaa numeerisia laskentatoimintoja, mikä vaikeutti sen etenemistä. Kehittäjät keksivät kuitenkin tämän kirjaston, ja Python pystyi siirtymään siitä eteenpäin paremmaksi kieleksi.

NumPy tarjoaa lukuisia numeerisia laskentavaihtoehtoja, kuten lineaarisen algebran laskelmat, matriisien kanssa työskentely ja vastaavat. NumPy on avoimen lähdekoodin kirjasto, jota päivitetään ja päivitetään jatkuvasti uudemmilla kaavoilla, jotka tekevät kirjaston käytöstä helppoa. NumPy on hyödyllinen koneoppimisessa, kuten kuvien, suurten matriisien ja ääniaaltojen toteutuksessa.

3. matplotlib:

Matplotlibia käytetään usein numeeristen ja tilastollisesti laskettujen tietojen kanssa, hyödyllinen kirjasto erityyppisten kaavioiden, histogrammien ja kaavioiden piirtämiseen. Se on tärkeä osa tietojen visualisointia ja on paras valinta tietojen visualisointiin ja raportointiin Pythonia käytettäessä.

Matplotlib, kun sitä käytetään yhdessä NumPyn ja SciPyn kanssa, kykenee korvaamaan tarpeen käyttää MATLAB-tilastokieliä tietojen analysointiin ja visualisointiin.

Matplotlibillä on myös eniten vaihtoehtoja tietojen analysoinnissa ja visualisointityökaluissa. Se voi auttaa kehittäjiä esittämään data-analyysinsa tehokkaammin käyttämällä lukemattomia 2D- ja 3D-kaavioita sekä muita piirtokaavioita.

4.PyTorch:

PyTorch kehitettiin Facebookissa, kun yritys halusi siirtyä uudempiin tekniikoihin ja Machine Learning -sovelluksiin. Sitä käytetään pääasiassa monimutkaisissa laskennallisissa tehtävissä, kuten kuvankäsittelyssä ja luonnollisen kielen prosessoinnissa.

Tämä kirjasto on kehitetty pääasiassa helpottamaan laajamittaisia ​​hankkeita, jotka liittyivät ensisijaisesti koneoppimisen tutkimukseen ja kehittämiseen. Siksi se on nopea ja pystyy sopeutumaan jatkuvasti muuttuviin projekteihin.

PyTorchia käytetään suurten tietomäärien käsittelyyn, ja se on saatavana myös pilvessä, jolloin erityistä laitteistoa ei tarvitse asettaa sen käyttöä varten. Nämä ovat lisäetuja tämän koneoppimiskirjaston käytöstä projektissasi.

5. tensorflow:

TensorFlow on toinen erinomainen numeerisen laskennan kirjasto Python-ekosysteemissä. Google Brain -tiimin kehittämä ja yhteisölle vuonna 2015 luovutettu TensorFlow on toiminut poikkeuksellisen hyvin. Google-tiimi tarjoaa myös säännöllisiä päivityksiä ja uusia ominaisuuksia kirjastoon, mikä tekee siitä vieläkin tehokkaamman päivittäin.

TensorFlow-tekniikkaa käytetään melkein kaikissa koneoppimisen saaneissa Google-tuotteissa. Se on ensimmäinen valinta kirjastoon, kun kehittäjien on työskenneltävä hermoverkkojen kanssa, koska hermoverkot sisältävät useita tensoritoimintoja, ja tämä kirjasto on erittäin tehokas tällaisten toimintojen suorittamisessa.

Tämä kirjasto on myös ensimmäinen valinta, kun kehittäjät haluavat rakentaa malleja, jotka voidaan ottaa käyttöön nopeasti ja tehokkaasti. TensorFlow antaa tiimien kehittää ja testata koneoppimismallejaan eri alustoilla ja laitteilla. Yksiköt voivat myös ottaa mallinsa käyttöön pilvessä ja kerätä mielekästä tietoa ja oivalluksia TensorFlow-sovelluksen avulla.

6.Scikit-Opi:

Yksi GitHubin suosituimmista koneoppimiskirjastoista, SciKit-Learn, antaa kehittäjille mahdollisuuden suorittaa nopeasti tieteellisiä, teknisiä ja matemaattisia laskelmia.

Scikit-Learnia käytetään lähes kaikissa koneoppimisohjelmissa ja -tuotteissa. Siinä on eniten koneoppimisalgoritmeja, jotka on kerätty täydellisesti. Se sisältää algoritmeja valvotulle, valvomattomalle koneoppimiselle, regressioalgoritmeja, algoritmeja kuvien ja tekstin luokittelulle sekä klusterointialgoritmeja.

SciKit-Learn on ilmeinen valinta kehittäjille, kun he haluavat parantaa olemassa olevaa tuotetta tai sen toimintaa aiempien tietojen avulla.

7.Kerat:

Jos haluat työskennellä hermoverkkojen kanssa, Keras on paras kirjasto sinulle. Keras kehitettiin alun perin hermoverkkojen alustaksi, mutta ajan myötä ja massiivisen menestyksen myötä se muutettiin myöhemmin erilliseksi Python-kirjastoksi.

Kerasia käytetään ensisijaisesti suurissa teknologiayrityksissä, kuten Uber, Netflix ja Square, käsittelemään suuria määriä teksti- ja kuvadataa samanaikaisesti parhaalla tarkkuudella. Kerasia käytetään laajamittaisissa sovelluksissa, koska se tukee erinomaisesti useita taustoja täydellisen vakauden ja suorituskyvyn ansiosta.

8. oranssi 3:

Orange3 on Python-kirjasto, jonka Ljubljanan yliopiston tutkijat kehittivät vuonna 1996. Orange3 on erittäin suosittu yhteisössä hallittavamman oppimiskäyränsä vuoksi. Orange3: n kehittäminen keskittyi erittäin tarkkojen suositusjärjestelmien luomiseen. Tänään Orange3 on laajentunut useisiin alaryhmiin. Sitä voidaan käyttää tiedonlouhintaan ja tietojen visualisointiin sekä numeeriseen laskentaan.

Orange3: n erottaa sen widget-pohjainen rakenne. Tämän rakenteen avulla kehittäjät voivat helposti luoda tehokkaampia malleja, joita voidaan sitten käyttää tarkkojen yritysennusteiden tuottamiseen.

9. SciPy:

SciPy on toinen Python-kirjasto, joka keskittyy tarjoamaan menetelmiä ja toimintoja tarkkojen laskelmien tekemiseksi. SciPy-kirjasto on osa alalla tunnettua SciPy-pinoa.

SciPyä käytetään voimakkaasti tieteellisissä, matemaattisissa ja tekniikkaan liittyvissä laskelmissa. Se pystyy erinomaisesti käsittelemään monimutkaisia ​​laskutoimituksia ja on siksi ollut alan edelläkävijä. SciPy koostuu NumPystä, joten voit olla varma, että SciPyn laskelmat ovat erittäin tehokkaita ja erittäin nopeita.

Lisäksi SciPy ottaa suoraan vastaan ​​edistyneitä matemaattisia aiheita, kuten tilastot, lineaarinen algebra, korrelaatio, integraatio ja muut numeeriset laskelmat. Se tekee kaiken tämän hämmästyttävällä nopeudella, mikä parantaa SciPy-sovelluksella kehitettyjen koneoppimismallien yleistä suorituskykyä.

10. theano:

Theano kehitettiin ensisijaisesti käsittelemään suuria ja monimutkaisia ​​matemaattisia yhtälöitä, joita ei voitu ratkaista nopeasti. Montrealin oppimisalgoritmien instituutin tutkijat keksivät ajatuksen Theanon kehittämisestä.

Perustamisestaan ​​lähtien sen on aina pitänyt kilpailla parhaiden koneoppimiskirjastojen kanssa. Theano on kuitenkin edelleen erittäin tehokas käytössä ja voi toimia poikkeuksellisen hyvin sekä suorittimissa että näytönohjaimissa. Theano sallii myös koodien uudelleenkäytettävyyden malleissaan, mikä parantaa tuotteen yleistä kehitysnopeutta.

Tällaisten kirjastojen käyttö on ratkaisevan tärkeää parempien ja vakaampien tuotteiden kehittämisen kannalta. Jos haluat luoda visualisointeja data-analyysistä, sinun tulisi valita Matplotlib-kirjasto sen tarjoamien laajojen vaihtoehtojen vuoksi. Jos kuitenkin työskentelet tensorien ja muiden numeeristen laskelmien ympärillä, jotka on käsiteltävä erittäin nopeasti, sinun on ehdottomasti jatkettava TensorFlow-ohjelmaa.

Python on yleiskäyttöinen kieli, sen mukana tulee kaikenlaisia ​​kirjastoja ja moduuleja, jotka tarjoavat lisäetuja kielelle. Jos koneoppiminen on ydinalueesi, nämä ovat parhaita koneoppimisen kirjastoja, jotka on koskaan julkaistu Python-ympäristössä.

Kirjailijasta

Harikrishna Kundariya on markkinoija, kehittäjä, IoT, ChatBot & Blockchain taju, suunnittelija, perustaja, johtaja eSparkBiz Technologies. Hänen 8+ -kokemuksensa ansiosta hän voi tarjota digitaalisia ratkaisuja uusille aloitteleville yrityksille, jotka perustuvat IoT: hen ja ChatBotiin.

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