सभी समय के शीर्ष 10 पायथन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी Libra

गुइडो वैन रोसुम के दिमाग की उपज, पायथन एक वस्तु-उन्मुख प्रोग्रामिंग भाषा है जिसने कंप्यूटर विज्ञान के क्षेत्र में कई नई चीजों को संभव बनाया है। पायथन को विकसित करते समय गुइडो वैन रोसुम का मुख्य उद्देश्य एक ऐसी भाषा को जन्म देना था जो आसानी से पढ़ने योग्य होने के साथ-साथ शुरुआती लोगों के लिए सीखने में आसान हो - गुइडो दोनों पहलुओं में सफल रहा।

चित्र स्रोत: Google

पायथन प्रोग्रामिंग भाषा उन व्यवसायों के लिए पहली पसंद है जो मशीन लर्निंग और एआई क्षेत्रों में शिफ्ट होना चाहते हैं और डेटा साइंस का उपयोग करना चाहते हैं। बड़ी संख्या में पुस्तकालयों के लिए धन्यवाद, पायथन भी उद्योग में नई चीजों को आज़माने के लिए पायथन विकास एजेंसियों में डेवलपर्स के बीच पहली पसंद बन गया है।

पायथन में किसी भाषा के लिए विकसित पुस्तकालयों का अब तक का सबसे व्यापक संग्रह है। इसमें अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला भी है और यह एक सामान्य-उद्देश्य वाली भाषा है जिसका अर्थ है कि इसका उपयोग लगभग सभी प्रकार के उत्पादों के विकास में किया जा सकता है, चाहे वह वेबसाइट, डेस्कटॉप एप्लिकेशन, बैकएंड एप्लिकेशन या बुद्धिमान सिस्टम का विकास हो।

हम पायथन भाषा में मशीन लर्निंग को लागू करने के लिए समर्पित दस पुस्तकालयों की खोज कर रहे हैं।

1. पांडा:

पांडा इस सूची में सबसे अच्छी तरह से निर्मित डेटा हेरफेर पुस्तकालयों में से एक है। पंडों की लाइब्रेरी एक्यूआर फाइनेंशियल कंपनी में बनाई गई थी और बाद में इसके एक कर्मचारी की मांग के मुताबिक खुला, जो इस लाइब्रेरी के विकास में अग्रणी था।

पांडा पुस्तकालय में डेटा को संभालने और बड़े डेटासेट में हेरफेर करने का सबसे अच्छा तरीका है। मशीन लर्निंग डोमेन में बड़े डेटासेट के साथ काम करने वाले प्रोग्रामर व्यवसाय की जरूरतों के अनुसार डेटासेट की संरचना के लिए लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं। इसके अलावा, पंडों के पास डेटा विश्लेषण और हेरफेर में भी एक अच्छा अनुप्रयोग है।

2. न्यूमपी:

NumPy यह है कि पायथन को अपनी संख्यात्मक कंप्यूटिंग क्षमताएँ कैसे मिलीं। पायथन को पहले बहुत अधिक संख्यात्मक कंप्यूटिंग क्षमताओं के बिना विकसित किया गया था, जिसने इसकी प्रगति में बाधा उत्पन्न की। हालाँकि, डेवलपर्स इस पुस्तकालय के साथ आए, और पायथन वहाँ से एक बेहतर भाषा के रूप में कदम रखने में सक्षम था।

NumPy रेखीय बीजगणित के लिए गणना, मैट्रिस के साथ काम करना, और पसंद जैसे संख्यात्मक गणना विकल्पों की अधिकता प्रदान करता है। NumPy एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी होने के कारण लगातार परिष्कृत किया जा रहा है और नए फ़ार्मुलों के साथ अपडेट किया जा रहा है जो लाइब्रेरी के उपयोग को सरल बनाते हैं। NumPy मशीन सीखने के प्रयासों में उपयोगी है जैसे कि छवियों, बड़े सरणियों और ध्वनि तरंगों के कार्यान्वयन को व्यक्त करना और काम करना।

3.मैटप्लोटलिब:

Matplotlib का उपयोग अक्सर संख्यात्मक और सांख्यिकीय रूप से गणना किए गए डेटा के साथ किया जाता है, जो विभिन्न प्रकार के चार्ट, हिस्टोग्राम और ग्राफ़ को प्लॉट करने के लिए एक सहायक पुस्तकालय है। यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में सहायक है, और पायथन का उपयोग करते समय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और रिपोर्टिंग के लिए अंतिम विकल्प है।

Matplotlib, जब NumPy और SciPy के साथ प्रयोग किया जाता है, तो डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए MATLAB सांख्यिकीय भाषा का उपयोग करने की आवश्यकता को प्रतिस्थापित करने की क्षमता रखता है।

जब डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन टूल की बात आती है तो Matplotlib के पास सबसे अधिक विकल्प होते हैं। यह डेवलपर्स को 2डी और 3डी चार्ट के साथ-साथ अन्य प्लॉटिंग आरेखों का उपयोग करके अपने डेटा विश्लेषण को अधिक कुशल तरीके से प्रस्तुत करने में मदद कर सकता है।

4. पाइटोरच:

PyTorch को Facebook में तब विकसित किया गया था जब कंपनी नई तकनीकों और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों में छलांग लगाना चाहती थी। यह मुख्य रूप से इमेज प्रोसेसिंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे जटिल कम्प्यूटेशनल कार्यों में उपयोग किया जाता है।

यह पुस्तकालय मुख्य रूप से बड़े पैमाने पर परियोजनाओं की सुविधा के लिए विकसित किया गया था जो मुख्य रूप से मशीन लर्निंग डोमेन के अनुसंधान और विकास से संबंधित थे। इसलिए यह तेज है और हमेशा बदलती परियोजनाओं के अनुकूल होने में सक्षम है।

PyTorch का उपयोग किया जाता है जहां बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित किया जाना है, और यह क्लाउड पर भी उपलब्ध है, इसका उपयोग करने के लिए विशेष हार्डवेयर स्थापित करने की आवश्यकता को समाप्त करता है। आपके प्रोजेक्ट में इस मशीन लर्निंग लाइब्रेरी का उपयोग करने के ये अतिरिक्त लाभ हैं।

5. टेंसरफ्लो:

TensorFlow पायथन पारिस्थितिकी तंत्र में एक और उत्कृष्ट संख्यात्मक कंप्यूटिंग पुस्तकालय है। Google Brain टीम द्वारा विकसित और 2015 में समुदाय को सौंप दिया गया, TensorFlow असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन कर रहा है। Google टीम लाइब्रेरी को नियमित अपडेट और नई सुविधाएँ भी प्रदान करती है, जो इसे दिन-ब-दिन और भी अधिक शक्तिशाली बनाती है।

TensorFlow का उपयोग लगभग सभी Google उत्पादों में किया जाता है जो मशीन लर्निंग से प्रभावित होते हैं। यह पहली पसंद पुस्तकालय है जब डेवलपर्स को तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करने की आवश्यकता होती है, क्योंकि तंत्रिका नेटवर्क में कई टेंसर संचालन होते हैं, और यह पुस्तकालय इस तरह के संचालन को करने में अत्यधिक कुशल है।

जब डेवलपर्स ऐसे मॉडल बनाना चाहते हैं, जिन्हें जल्दी और कुशलता से तैनात किया जा सकता है, तो यह लाइब्रेरी भी पहली पसंद है। TensorFlow टीमों को विभिन्न प्लेटफार्मों और उपकरणों पर अपने मशीन लर्निंग मॉडल को विकसित और परीक्षण करने की अनुमति देता है। इकाइयाँ अपने मॉडल को क्लाउड पर भी तैनात कर सकती हैं और TensorFlow का उपयोग करके सार्थक डेटा और अंतर्दृष्टि एकत्र कर सकती हैं।

6. स्किकिट-सीखें:

GitHub पर सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरी में से एक, SciKit-Learn डेवलपर्स को तेजी से वैज्ञानिक, इंजीनियरिंग और गणितीय गणना करने में सक्षम बनाता है।

स्किकिट-लर्न का उपयोग लगभग सभी मशीन लर्निंग प्रोग्राम और उत्पादों में किया जाता है। इसमें सबसे अधिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसे पूर्णता के लिए एकत्र किया गया है। इसमें पर्यवेक्षित, अनुपयोगी मशीन सीखने के लिए एल्गोरिदम, प्रतिगमन एल्गोरिदम, छवियों और पाठ के वर्गीकरण के लिए एल्गोरिदम, साथ ही क्लस्टरिंग एल्गोरिदम भी शामिल हैं।

डेवलपर्स के लिए SciKit-Learn स्पष्ट पसंद है जब वे किसी मौजूदा उत्पाद या पिछले डेटा का उपयोग करके इसकी कार्यप्रणाली में सुधार करना चाहते हैं।

7. केरस:

यदि आप तंत्रिका नेटवर्क के साथ काम करना चाहते हैं, तो केरस आपके लिए सबसे अच्छी लाइब्रेरी है। केरस को शुरू में तंत्रिका नेटवर्क के लिए एक मंच के रूप में विकसित किया गया था, लेकिन समय बीतने और भारी सफलता को देखते हुए, इसे बाद में एक स्टैंडअलोन पायथन पुस्तकालय में बदल दिया गया।

केरस का उपयोग मुख्य रूप से उबेर, नेटफ्लिक्स और स्क्वायर जैसी बड़ी तकनीकी कंपनियों में बड़ी मात्रा में टेक्स्ट और छवि डेटा को एक साथ सर्वोत्तम सटीकता के साथ संसाधित करने के लिए किया जाता है। केरस का उपयोग बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों में किया जाता है क्योंकि यह अपनी संपूर्ण स्थिरता और प्रदर्शन के साथ कई बैकएंड के लिए उत्कृष्ट समर्थन प्रदान करता है।

8.ऑरेंज3:

ऑरेंज 3 एक पायथन लाइब्रेरी है जिसे 1996 में ज़ुब्लज़ाना विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों द्वारा विकसित किया गया था। अपने अधिक प्रबंधनीय सीखने की अवस्था के कारण ऑरेंज 3 को समुदाय में बहुत पसंद किया जाता है। ऑरेंज 3 का विकास अत्यधिक सटीक अनुशंसा प्रणाली बनाने पर केंद्रित था। आज ऑरेंज 3 विभिन्न उपसमूहों में विस्तारित हो गया है। इसका उपयोग डेटा माइनिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के साथ-साथ संख्यात्मक गणना के लिए भी किया जा सकता है।

ऑरेंज3 इसकी विजेट-आधारित संरचना में क्या अंतर करता है। इस संरचना की मदद से, डेवलपर्स आसानी से बेहतर प्रदर्शन करने वाले मॉडल बना सकते हैं, और फिर इन मॉडलों का उपयोग सटीक व्यावसायिक पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए किया जा सकता है।

9. विज्ञानपी:

SciPy एक और पायथन लाइब्रेरी है जो सटीक गणना के लिए तरीके और कार्य प्रदान करने पर केंद्रित है। SciPy लाइब्रेरी उद्योग में प्रसिद्ध SciPy स्टैक का एक हिस्सा है।

वैज्ञानिक, गणितीय और इंजीनियरिंग से संबंधित संगणनाओं में SciPy का अत्यधिक उपयोग किया जाता है। यह जटिल संगणनाओं को संभालने में उत्कृष्ट है और इसलिए उद्योग में अग्रणी रहा है। SciPy NumPy से बना है, इसलिए आप सुनिश्चित हो सकते हैं कि SciPy की गणना अत्यधिक कुशल और सुपर फास्ट होगी।

इसके अलावा, SciPy सीधे उन्नत गणितीय विषयों जैसे सांख्यिकी, रैखिक बीजगणित, सहसंबंध, एकीकरण और अन्य संख्यात्मक संगणनाओं को लेता है। यह सब एक ख़तरनाक गति से करता है, SciPy का उपयोग करके विकसित मशीन लर्निंग मॉडल के समग्र प्रदर्शन को बढ़ाता है।

10. थीनो:

थीनो को मुख्य रूप से बड़े और जटिल गणितीय समीकरणों से निपटने के लिए विकसित किया गया था जिन्हें जल्दी हल नहीं किया जा सकता था। मॉन्ट्रियल इंस्टीट्यूट ऑफ लर्निंग एल्गोरिदम के शोधकर्ताओं ने थीनो को विकसित करने का विचार रखा।

अपनी स्थापना के बाद से, इसे हमेशा कुछ बेहतरीन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के साथ प्रतिस्पर्धा करनी पड़ी है। हालाँकि, थीनो अभी भी उपयोग में अत्यधिक कुशल है और CPU और GPU दोनों पर असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन कर सकता है। थीनो अपने मॉडलों में कोड पुन: प्रयोज्य की भी अनुमति देता है, जो किसी उत्पाद के विकास की समग्र गति को बढ़ाता है।

ऐसे पुस्तकालयों का उपयोग बेहतर और अधिक स्थिर उत्पादों के विकास के लिए महत्वपूर्ण है। यदि आप अपने डेटा विश्लेषण से विज़ुअलाइज़ेशन बनाना चाहते हैं, तो आपको Matplotlib लाइब्रेरी का विकल्प चुनना चाहिए क्योंकि यह व्यापक विकल्प प्रदान करता है। यदि आप टेंसर के साथ-साथ अन्य संख्यात्मक गणनाओं के आसपास काम कर रहे हैं जिन्हें बहुत तेज गति से संसाधित करने की आवश्यकता है, तो आपको निश्चित रूप से TensorFlow के साथ आगे बढ़ना चाहिए।

पायथन एक सामान्य-उद्देश्य वाली भाषा है, यह सभी प्रकार के पुस्तकालयों और मॉड्यूल के साथ आती है जो भाषा को अतिरिक्त लाभ प्रदान करते हैं। यदि मशीन लर्निंग आपका मुख्य डोमेन है, तो ये कुछ बेहतरीन मशीन लर्निंग लाइब्रेरी हैं जिन्हें कभी भी पायथन पर्यावरण के लिए प्रकाशित किया गया है।

लेखक के बारे में

हरिकृष्ण कुंदरिया, एक बाज़ारिया, डेवलपर, IoT, चैटबॉट और ब्लॉकचैन के जानकार, डिज़ाइनर, सह-संस्थापक, निदेशक हैं eSparkBiz टेक्नोलॉजीज. उनका 8+ अनुभव उन्हें IoT और चैटबॉट पर आधारित नए स्टार्ट-अप को डिजिटल समाधान प्रदान करने में सक्षम बनाता है।

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