Minden idők legjobb 10 Python gépi tanulási könyvtárai

Guido Van Rossum ötletgazdája, a Python egy objektum-orientált programozási nyelv, amely sok új dolgot tett lehetővé a számítástechnika területén. Guido Van Rossum fő motívuma a Python fejlesztésekor az volt, hogy olyan nyelvet szüljön, amely könnyen olvasható és könnyen megtanulható a kezdők számára – Guidónak mindkét szempontból sikerült.

Image Source: Google

A Python programozási nyelv az első választás azon vállalkozások számára, akik át akarnak térni a gépi tanulásra és a mesterséges intelligencia területére, és használni szeretnének a Data Science-t. A számos könyvtárnak köszönhetően a Python lett az első választás a Python fejlesztői ügynökségek fejlesztői között, akik új dolgokat próbálhatnak ki az iparágban.

A Python a valaha egy nyelvhez kifejlesztett legszélesebb körű könyvtárgyűjteményt tartalmazza. Ezenkívül számos alkalmazással rendelkezik, és egy általános célú nyelv, ami azt jelenti, hogy szinte minden típusú termék fejlesztésében használható, legyen szó webhelyről, asztali alkalmazásról, háttéralkalmazásról vagy intelligens rendszerek fejlesztéséről.

Tíz olyan könyvtárat vizsgálunk, amelyek a Python nyelven történő gépi tanulás megvalósítására szolgálnak.

1. Pandák:

A Pandas az egyik legjobban felépített adatkezelési könyvtár ezen a listán. A Pandas könyvtárat az AQR Financial cégnél hozták létre, és később nyílt forráskódúvá tették egyik alkalmazottjának igénye alapján, aki a könyvtár fejlesztésének vezetője volt.

A Pandas könyvtár rendelkezik a legjobb módszerekkel az adatok kezelésére és a nagy adatkészletek kezelésére. A gépi tanulási tartományban nagy adatkészletekkel dolgozó programozók a könyvtár segítségével strukturálják az adatkészletet a vállalkozás igényei szerint. Ezenkívül a Pandák nagyszerűen alkalmazhatók az adatelemzésben és -manipulációban is.

2.NumPy:

A NumPy így kapta meg a Python numerikus számítási képességeit. A Pythont először túl sok numerikus számítási képesség nélkül fejlesztették ki, ami hátráltatta a fejlődését. A fejlesztők azonban kitalálták ezt a könyvtárat, és a Python onnantól kezdve jobb nyelvvé tudott válni.

A NumPy számtalan numerikus számítási lehetőséget kínál, mint például a lineáris algebra számításai, a mátrixokkal végzett munka és hasonlók. A NumPy nyílt forráskódú könyvtárként folyamatosan finomodik és frissül újabb képletekkel, amelyek egyszerűvé teszik a könyvtár használatát. A NumPy hasznos a gépi tanulási törekvésekben, mint például a képek, a nagy tömbök és a hanghullám-megvalósítások kifejezése és kezelése.

3. Matplotlib:

A Matplotlib-et gyakran használják numerikus és statisztikailag számított adatokkal együtt, amely hasznos könyvtár különféle típusú diagramok, hisztogramok és grafikonok ábrázolásához. Hozzájárul az adatvizualizációhoz, és a Python használata során a legjobb választás az adatvizualizációhoz és jelentéskészítéshez.

A Matplotlib a NumPy-vel és a SciPy-vel együtt alkalmazva képes helyettesíteni a MATLAB statisztikai nyelv használatának szükségességét az adatok elemzéséhez és megjelenítéséhez.

A Matplotlib rendelkezik a legtöbb lehetőséggel az adatelemző és -vizualizációs eszközök terén is. Segítségével a fejlesztők hatékonyabban mutathatják be adatelemzéseiket a rengeteg 2D és 3D diagram, valamint egyéb ábrázolási diagramok segítségével.

4. PyTorch:

A PyTorch-ot a Facebooknál fejlesztették ki, amikor a vállalat új technológiák és gépi tanulási alkalmazások felé akart ugrani. Főleg összetett számítási feladatokban használják, mint például képfeldolgozás és természetes nyelvi feldolgozás.

Ezt a könyvtárat elsősorban a nagyszabású projektek elősegítésére fejlesztették ki, amelyek elsősorban a gépi tanulási tartomány kutatásához és fejlesztéséhez kapcsolódnak. Ezért gyors, és képes alkalmazkodni a folyamatosan változó projektekhez.

A PyTorch-ot ott használják, ahol nagy mennyiségű adatot kell feldolgozni, és a felhőben is elérhető, így nincs szükség speciális hardver beállítására a használatához. Ezek a gépi tanulási könyvtár további előnyei a projektben.

5. TensorFlow:

A TensorFlow egy másik kiváló numerikus számítástechnikai könyvtár a Python ökoszisztémában. A Google Brain csapata által kifejlesztett és 2015-ben a közösségnek átadott TensorFlow kiemelkedően jól teljesít. A Google csapata rendszeres frissítéseket és új funkciókat is biztosít a könyvtár számára, ami napról napra még hatékonyabbá teszi azt.

A TensorFlow-t szinte minden olyan Google-termékben használják, amelybe beleivódik a gépi tanulás. Ez az első választási könyvtár, amikor a fejlesztőknek neurális hálózatokkal kell dolgozniuk, mivel a neurális hálózatok számos tenzorműveletet tartalmaznak, és ez a könyvtár rendkívül hatékony az ilyen műveletek végrehajtásában.

Ez a könyvtár akkor is az első választás, ha a fejlesztők gyorsan és hatékonyan telepíthető modelleket szeretnének építeni. A TensorFlow lehetővé teszi a csapatok számára, hogy különféle platformokon és eszközökön fejlesszék és teszteljék gépi tanulási modelljeiket. Az egységek a felhőben is telepíthetik modelljeiket, és a TensorFlow használatával jelentős adatokat és betekintést gyűjthetnek.

6. Scikit-Learn:

A GitHub egyik legnépszerűbb gépi tanulási könyvtára, a SciKit-Learn lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy gyorsan végezzenek tudományos, mérnöki és matematikai számításokat.

A Scikit-Learn szinte minden gépi tanulási programban és termékben használatos. Ez tartalmazza a legtöbb gépi tanulási algoritmust, amelyet tökéletesen összegyűjtöttek. Tartalmaz algoritmusokat felügyelt, nem felügyelt gépi tanuláshoz, regressziós algoritmusokat, képek és szövegek osztályozására szolgáló algoritmusokat, valamint klaszterezési algoritmusokat is.

A SciKit-Learn a kézenfekvő választás a fejlesztők számára, ha egy meglévő terméket vagy annak működését kívánják javítani korábbi adatok felhasználásával.

7. Kerák:

Ha neurális hálózatokkal szeretne dolgozni, a Keras a legjobb könyvtár az Ön számára. A Keras-t eredetileg neurális hálózatok platformjaként fejlesztették ki, de az idő múlásával és a hatalmas sikerrel később önálló Python-könyvtárrá alakították át.

A Keras-t elsősorban olyan nagy technológiai cégek használják, mint az Uber, a Netflix és a Square, hogy nagy mennyiségű szöveges és képi adatot dolgozzanak fel egyidejűleg a legjobb pontossággal. A Keras-t nagyszabású alkalmazásokban használják, mert tökéletes stabilitásával és teljesítményével kiváló támogatást nyújt több háttérrendszer számára.

8. Narancs3:

Az Orange3 egy Python könyvtár, amelyet 1996-ban fejlesztettek ki a Ljubljanai Egyetem tudósai. Az Orange3-at a könnyebben kezelhető tanulási görbéje miatt kedvelik a közösségben. Az Orange3 fejlesztése a rendkívül pontos ajánlórendszerek létrehozására irányult. Mára az Orange3 különböző alcsoportokra bővült. Használható adatbányászathoz és adatvizualizációhoz, valamint numerikus számításokhoz is.

Az Orange3-at a widget-alapú felépítése különbözteti meg. Ennek a struktúrának a segítségével a fejlesztők könnyedén készíthetnek jobban teljesítő modelleket, majd ezek a modellek felhasználhatók pontos üzleti előrejelzések készítésére.

9. SciPy:

A SciPy egy másik Python-könyvtár, amely a pontos számítások módszereinek és függvényeinek biztosítására összpontosít. A SciPy könyvtár az iparágban ismert SciPy verem része.

A SciPyt széles körben használják tudományos, matematikai és mérnöki számításokban. Kiválóan alkalmas összetett számítások kezelésére, ezért az iparág előfutára. A SciPy NumPy-ből áll, így biztos lehet benne, hogy a SciPy számításai rendkívül hatékonyak és szupergyorsak lesznek.

Ezenkívül a SciPy közvetlenül foglalkozik olyan fejlett matematikai témákkal, mint a statisztika, a lineáris algebra, a korreláció, az integráció és más numerikus számítások. Mindezt rohamos gyorsasággal teszi, növelve a SciPy segítségével fejlesztett gépi tanulási modellek általános teljesítményét.

10. Theano:

A Theanót elsősorban olyan nagy és összetett matematikai egyenletek kezelésére fejlesztették ki, amelyeket nem lehetett gyorsan megoldani. A Montreal Institute of Learning Algorithms kutatói felvetették a Theano fejlesztésének ötletét.

Megalakulása óta mindig versenyeznie kellett a legjobb gépi tanulási könyvtárak némelyikével. A Theano azonban továbbra is rendkívül hatékony a használat során, és kivételesen jól teljesít mind CPU-n, mind GPU-n. A Theano emellett lehetővé teszi a kódok újrafelhasználását modelljeiben, ami növeli a termék fejlesztésének általános sebességét.

Az ilyen könyvtárak használata döntő fontosságú a jobb és stabilabb termékek fejlesztéséhez. Ha vizualizációkat szeretne létrehozni az adatelemzésből, válassza a Matplotlib könyvtárat az általa nyújtott széleskörű lehetőségek miatt. Ha azonban a tenzorok, valamint más numerikus számítások körül dolgozik, amelyeket nagyon gyors sebességgel kell feldolgozni, feltétlenül folytassa a TensorFlow-val.

A Python egy általános célú nyelv, mindenféle könyvtárral és modullal érkezik, amelyek további előnyöket biztosítanak a nyelv számára. Ha a gépi tanulás az alaptartománya, ezek a Python környezethez valaha megjelent legjobb gépi tanulási könyvtárak.

A szerzőről

Harikrishna Kundariya marketinges, fejlesztő, IoT, ChatBot és Blockchain jártas, tervező, társalapító, igazgató eSparkBiz Technologies. 8+ tapasztalata lehetővé teszi számára, hogy digitális megoldásokat kínáljon új induló vállalkozásoknak IoT és ChatBot alapján.

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