Le 10 migliori librerie di apprendimento automatico Python di tutti i tempi

Nato da un'idea di Guido Van Rossum, Python è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti che ha reso possibili molte cose nuove nel campo dell'informatica. Il motivo principale di Guido Van Rossum durante lo sviluppo di Python è stato quello di dare vita a un linguaggio che fosse facilmente leggibile e facile da imparare per i principianti - Guido è riuscito in entrambi gli aspetti.

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Il linguaggio di programmazione Python è la prima scelta per le aziende che desiderano passare all'apprendimento automatico e ai campi dell'IA e utilizzare la scienza dei dati. Grazie a un vasto numero di librerie, Python è diventato anche la prima scelta tra gli sviluppatori nelle agenzie di sviluppo Python per provare nuove cose nel settore.

Python ha la più vasta collezione di librerie mai sviluppata per un linguaggio. Ha anche una vasta gamma di applicazioni ed è un linguaggio generico, il che significa che può essere utilizzato nello sviluppo di quasi tutti i tipi di prodotti, che si tratti di un sito Web, di un'applicazione desktop, di un'applicazione di back-end o dello sviluppo di sistemi intelligenti.

Stiamo esplorando dieci librerie dedicate all'implementazione dell'apprendimento automatico nel linguaggio Python.

1. Panda:

Pandas è una delle librerie di manipolazione dei dati più ben costruite in questo elenco. La libreria Pandas è stata creata presso la società AQR Financial e successivamente resa open source dalle richieste di uno dei suoi dipendenti, che è stato il leader nello sviluppo di questa libreria.

La libreria Pandas ha i modi migliori per gestire i dati e manipolare set di dati di grandi dimensioni. I programmatori che lavorano con set di dati di grandi dimensioni nel dominio del machine learning utilizzano la libreria per strutturare il set di dati in base alle esigenze dell'azienda. Inoltre, Pandas ha anche un'ottima applicazione nell'analisi e nella manipolazione dei dati.

2.NumPi:

NumPy è il modo in cui Python ha ottenuto le sue capacità di calcolo numerico. Python è stato inizialmente sviluppato senza troppe capacità di calcolo numerico, il che ha ostacolato il suo progresso. Tuttavia, gli sviluppatori hanno creato questa libreria e Python è stato in grado di diventare un linguaggio migliore da lì in poi.

NumPy offre una miriade di opzioni di calcolo numerico come calcoli per l'algebra lineare, lavoro con matrici e simili. NumPy essendo una libreria open source viene costantemente perfezionata e aggiornata con nuove formule che rendono semplice l'utilizzo della libreria. NumPy è utile nelle attività di apprendimento automatico come esprimere e lavorare con immagini, array di grandi dimensioni e implementazioni di onde sonore.

3.Matplotlib:

Matplotlib viene spesso utilizzato insieme a dati numerici e calcolati statisticamente, una libreria utile per tracciare vari tipi di grafici, istogrammi e grafici. È strumentale nella visualizzazione dei dati ed è la scelta definitiva per la visualizzazione e il reporting dei dati durante l'utilizzo di Python.

Matplotlib, se utilizzato insieme a NumPy e SciPy, ha la capacità di sostituire la necessità di utilizzare il linguaggio statistico MATLAB per l'analisi e la visualizzazione dei dati.

Matplotlib ha anche il maggior numero di opzioni quando si tratta di strumenti di analisi e visualizzazione dei dati. Può aiutare gli sviluppatori a presentare la loro analisi dei dati in modo più efficiente utilizzando la pletora di grafici 2D e 3D, nonché altri diagrammi di stampa.

4. Torcia:

PyTorch è stato sviluppato su Facebook quando l'azienda voleva lanciarsi in nuove tecnologie e applicazioni di Machine Learning. Viene utilizzato principalmente in attività computazionali complesse come l'elaborazione di immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale.

Questa libreria è stata sviluppata principalmente per facilitare progetti su larga scala principalmente legati alla ricerca e allo sviluppo del dominio dell'apprendimento automatico. È quindi veloce ed è in grado di adattarsi a progetti in continua evoluzione.

PyTorch viene utilizzato dove devono essere elaborate grandi quantità di dati ed è disponibile anche sul cloud, eliminando la necessità di configurare hardware speciale per l'utilizzo. Questi sono i vantaggi aggiuntivi dell'utilizzo di questa libreria di machine learning nel tuo progetto.

5. Flusso tensore:

TensorFlow è un'altra eccellente libreria di calcolo numerico nell'ecosistema Python. Sviluppato dal team di Google Brain e consegnato alla community nel 2015, TensorFlow ha funzionato eccezionalmente bene. Il team di Google fornisce anche aggiornamenti regolari e nuove funzionalità alla libreria, il che la rende ancora più potente giorno dopo giorno.

TensorFlow viene utilizzato in quasi tutti i prodotti Google che sono infusi con l'apprendimento automatico. È la libreria di prima scelta per quando gli sviluppatori devono lavorare con reti neurali dato che le reti neurali contengono un numero di operazioni tensoriali e questa libreria è altamente efficiente nell'esecuzione di tali operazioni.

Questa libreria è anche la prima scelta per quando gli sviluppatori desiderano creare modelli che possono essere distribuiti in modo rapido ed efficiente. TensorFlow consente ai team di sviluppare e testare i propri modelli di machine learning su varie piattaforme e dispositivi. Le unità possono anche distribuire i propri modelli sul cloud e raccogliere dati e approfondimenti significativi tramite l'utilizzo di TensorFlow.

6.Scikit-Impara:

SciKit-Learn, una delle librerie di apprendimento automatico più popolari su GitHub, consente agli sviluppatori di eseguire rapidamente calcoli scientifici, ingegneristici e matematici.

Scikit-Learn è utilizzato in quasi tutti i programmi e prodotti di machine learning. Ha la maggior parte degli algoritmi di apprendimento automatico raccolti alla perfezione. Include algoritmi per l'apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato, algoritmi di regressione, algoritmi per la classificazione di immagini e testo, nonché algoritmi di clustering.

SciKit-Learn è la scelta più ovvia per gli sviluppatori quando desiderano migliorare un prodotto esistente o il suo funzionamento utilizzando dati precedenti.

7.Kera:

Se vuoi lavorare con le reti neurali, Keras è la migliore libreria per te. Keras è stato inizialmente sviluppato come piattaforma per reti neurali, ma con il passare del tempo e il successo enorme, è stato successivamente convertito in una libreria Python autonoma.

Keras viene utilizzato principalmente nelle grandi aziende tecnologiche come Uber, Netflix e Square per elaborare contemporaneamente grandi quantità di dati di testo e immagini con la massima precisione. Keras è utilizzato in applicazioni su larga scala perché fornisce un eccellente supporto per più backend con la sua perfetta stabilità e prestazioni.

8. Arancio3:

Orange3 è una libreria Python sviluppata nel 1996 da scienziati dell'Università di Lubiana. Orange3 è molto apprezzato dalla comunità grazie alla sua curva di apprendimento più gestibile. Lo sviluppo di Orange3 si è concentrato sulla creazione di sistemi di raccomandazione altamente accurati. Oggi Orange3 si è espanso in vari sottogruppi. Può essere utilizzato per il data mining e la visualizzazione dei dati, nonché per il calcolo numerico.

Ciò che distingue Orange3 è la sua struttura basata su widget. Con l'aiuto di questa struttura, gli sviluppatori possono creare facilmente modelli con prestazioni migliori e questi modelli possono quindi essere utilizzati per fornire previsioni aziendali accurate.

9.SciPi:

SciPy è un'altra libreria Python che si concentra sulla fornitura di metodi e funzioni per calcoli accurati. La libreria SciPy fa parte dello stack SciPy come rinomato nel settore.

SciPy è ampiamente utilizzato nei calcoli scientifici, matematici e ingegneristici. È eccellente nella gestione di calcoli complessi ed è stato quindi il precursore nel settore. SciPy è composto da NumPy, quindi puoi essere sicuro che i calcoli di SciPy saranno altamente efficienti e super veloci.

Inoltre, SciPy affronta direttamente argomenti matematici avanzati come statistica, algebra lineare, correlazione, integrazione e altri calcoli numerici. Fa tutto questo a una velocità vertiginosa, aumentando le prestazioni complessive dei modelli di machine learning sviluppati utilizzando SciPy.

10.Teano:

Theano è stato sviluppato principalmente per affrontare equazioni matematiche grandi e complesse che non potevano essere risolte rapidamente. I ricercatori del Montreal Institute of Learning Algorithms hanno avuto l'idea di sviluppare Theano.

Fin dal suo inizio, ha sempre dovuto competere con alcune delle migliori librerie di machine learning. Tuttavia, Theano è ancora altamente efficiente nell'utilizzo e può funzionare eccezionalmente bene sia su CPU che su GPU. Theano consente anche la riutilizzabilità del codice nei suoi modelli, il che aumenta la velocità complessiva di sviluppo di un prodotto.

L'utilizzo di tali librerie è fondamentale per lo sviluppo di prodotti migliori e più stabili. Se desideri creare visualizzazioni dalla tua analisi dei dati, dovresti optare per la libreria Matplotlib a causa delle ampie opzioni che fornisce. Tuttavia, se stai lavorando sui tensori e su altri calcoli numerici che devono essere elaborati a velocità molto elevate, dovresti assolutamente procedere con TensorFlow.

Python è un linguaggio generico, viene fornito con tutti i tipi di librerie e moduli che forniscono ulteriori vantaggi al linguaggio. Se l'apprendimento automatico è il tuo dominio principale, queste sono alcune delle migliori librerie di apprendimento automatico mai pubblicate per l'ambiente Python.

Circa l'autore

Harikrishna Kundariya, è un esperto di marketing, sviluppatore, IoT, ChatBot e Blockchain, designer, co-fondatore, direttore di Tecnologie eSparkBiz. La sua esperienza 8+ gli consente di fornire soluzioni digitali a nuove start-up basate su IoT e ChatBot.

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