10 ספריות למידת מכונת הפיתון המובילות בכל הזמנים

פרי מוחו של גוידו ואן רוסום, פייתון, הוא שפת תכנות מונחית עצמים, שאפשרה הרבה דברים חדשים בתחום מדעי המחשב. המניע העיקרי של גואידו ואן רוסום בעת פיתוח פייתון היה להביא לעולם שפה הניתנת לקריאה בקלות וגם קלה ללמוד למתחילים - גווידו הצליח בשני ההיבטים.

מקור תמונה: Google

שפת התכנות של פייתון היא הבחירה הראשונה עבור עסקים שרוצים לעבור לתחומי למידה מכונה ובינה מלאכותית ולהשתמש במדע הנתונים. הודות למספר עצום של ספריות, הפיתון הפך גם לבחירה הראשונה בקרב מפתחים בסוכנויות הפיתוח של פיתון לנסות דברים חדשים בענף.

לפייתון אוסף הספריות הנרחב ביותר שפותח אי פעם עבור שפה. יש לה גם מגוון רחב של יישומים והיא שפה למטרות כלליות שמשמעותה שניתן להשתמש בה בפיתוח כמעט כל סוגי המוצרים, בין אם זה אתר, יישום שולחן עבודה, יישום backend או פיתוח מערכות חכמות.

אנו חוקרים עשר ספריות המוקדשות ליישום למידת מכונה בשפת הפייתון.

1. פנדות:

פנדה היא אחת מספריות מניפולציות הנתונים הבנויות ביותר ברשימה זו. ספריית פנדה הוקמה בחברת AQR Financial ומאוחר יותר מקור פתוח על ידי דרישותיו של אחד מעובדיה, שהיה המוביל בפיתוח ספרייה זו.

לספריית Pandas יש את הדרכים הטובות ביותר לטפל בנתונים ולתפעל מערכי נתונים גדולים. מתכנתים שעובדים עם מערכי נתונים גדולים בתחום למידת המכונה משתמשים בספרייה כדי לבנות את מערך הנתונים לפי צרכי העסק. יתר על כן, ל- Pandas יש יישום נהדר גם בניתוח נתונים ומניפולציות.

2. NumPy:

NumPy הוא איך ש- Python השיג את יכולות המחשוב המספריות שלו. פיתון פותח לראשונה ללא יותר מדי יכולות מחשוב מספריות, מה שהפריע להתקדמותו. עם זאת, מפתחים הגיעו עם ספרייה זו, ופייתון הצליח לעלות מדרגה כשפה טובה יותר משם והלאה.

NumPy מציעה שפע של אפשרויות חישוב מספרי כמו חישובים לאלגברה לינארית, עבודה עם מטריצות וכדומה. היותנו NumPy ספריית קוד פתוח מתעדכנים כל הזמן בנוסחאות חדשות יותר שהופכות את השימוש בספרייה לפשוט. NumPy שימושי במאמצי למידה ממוחשבת כמו ביטוי ועבודה עם תמונות, מערכים גדולים והטמעת גלי קול.

3. Matplotlib:

Matplotlib משמש לעתים קרובות יחד עם נתונים מספריים ומחושבים סטטיסטית, ספריה מועילה לתכנון סוגים שונים של תרשימים, היסטוגרמות וגרפים. זה אינסטרומנטלי להדמיית נתונים, והוא הבחירה האולטימטיבית להדמיה ודיווח נתונים בעת שימוש בפייתון.

Matplotlib, כאשר משתמשים בו יחד עם NumPy ו- ​​SciPy, יכול להחליף את הצורך בשימוש בשפה הסטטיסטית MATLAB לצורך ניתוח נתונים והדמיה.

ל- Matplotlib יש גם את המספר הגבוה ביותר של אפשרויות בכל הנוגע לכלי ניתוח נתונים והדמיה. זה יכול לעזור למפתחים להציג את ניתוח הנתונים שלהם בצורה יעילה יותר באמצעות שפע התרשימים הדו-ממדיים והתלת-ממדיים, כמו גם בתרשימי עלילה אחרים.

4. PyTorch:

PyTorch פותחה בפייסבוק כאשר החברה רצתה לקפוץ לטכנולוגיות חדשות יותר ויישומי Machine Learning. משתמשים בו בעיקר במשימות חישוביות מורכבות כמו עיבוד תמונה ועיבוד שפה טבעית.

ספרייה זו פותחה בעיקר בכדי להקל על פרויקטים רחבי היקף אשר היו קשורים בעיקר למחקר ופיתוח תחום הלמידה המכונה. לכן הוא מהיר ומסוגל להסתגל לפרויקטים המשתנים ללא הרף.

משתמשים ב- PyTorch כאשר יש לעבד כמויות גדולות של נתונים, והוא זמין גם בענן, מה שמבטל את הצורך בהקמת חומרה מיוחדת לשימוש בו. אלה הם יתרונות נוספים בשימוש בספריית למידת מכונה זו בפרויקט שלך.

5. טנסור פלואו:

TensorFlow היא ספריית מחשוב מספרית מצוינת נוספת במערכת האקולוגית של פייתון. פותח על ידי צוות המוח של גוגל ונמסר לקהילה בשנת 2015, TensorFlow ביצע ביצועים יוצאי דופן. צוות גוגל מספק גם עדכונים שוטפים ותכונות חדשות לספריה, מה שהופך אותה לעוצמתית עוד יותר מיום ליום.

TensorFlow משמש כמעט בכל מוצרי Google המושרים בלימוד מכונה. זוהי ספריית הבחירה הראשונה כאשר מפתחים צריכים לעבוד עם רשתות עצביות בהתחשב בכך שרשתות עצביות מכילות מספר פעולות טנסור, וספריה זו יעילה ביותר בביצוע פעולות כאלה.

ספרייה זו היא גם הבחירה הראשונה כאשר מפתחים רוצים לבנות מודלים שניתן לפרוס במהירות וביעילות. TensorFlow מאפשר לצוותים לפתח ולבדוק את מודלי הלמידה המכונה שלהם בפלטפורמות ומכשירים שונים. יחידות יכולות גם לפרוס את המודלים שלהן בענן ולאסוף נתונים ותובנות משמעותיות באמצעות TensorFlow.

6. Scikit-Learn:

אחת מספריות הלמידה המכונה הפופולריות ביותר ב- GitHub, SciKit-Learn מאפשרת למפתחים לבצע במהירות חישובים מדעיים, הנדסיים ומתמטיים.

Scikit-Learn משמש כמעט בכל תוכניות ומוצרי למידת מכונה. יש בו את האלגוריתמים של למידת מכונה שנאספו לשלמות. הוא כולל אלגוריתמים ללימוד מכונה מפוקח ללא פיקוח, אלגוריתמי רגרסיה, אלגוריתמים לסיווג תמונות וטקסט, כמו גם אלגוריתמי אשכולות.

SciKit-Learn הוא הבחירה הברורה עבור מפתחים כאשר הם רוצים לשפר מוצר קיים או את תפקודו באמצעות נתונים קודמים.

7. קרס:

אם אתה רוצה לעבוד עם רשתות עצביות, Keras היא הספרייה הטובה ביותר עבורך. קרס פותחה בתחילה כפלטפורמה לרשתות עצביות, אך עם חלוף הזמן ושראה הצלחה אדירה, היא הוסבה מאוחר יותר לספריית פיתון עצמאית.

Keras משמש בעיקר בחברות טכנולוגיה גדולות כמו Uber, Netflix ו- Square לעיבוד כמויות גדולות של טקסט ונתוני תמונה בו זמנית בדיוק הטוב ביותר. Keras משמש ביישומים בקנה מידה גדול מכיוון שהוא מספק תמיכה מצוינת למספר רב של גב עם יציבות וביצועים מושלמים.

8. אורנג '3:

אורנג '3 היא ספריית פיתון אשר פותחה בשנת 1996 על ידי מדענים מאוניברסיטת לובליאנה. אורנג '3 מועדף מאוד בקהילה בגלל עקומת הלמידה הניתנת לניהול יותר. הפיתוח של Orange3 התמקד ביצירת מערכות המלצות מדויקות ביותר. כיום אורנג '3 התרחבה לקבוצות משנה שונות. ניתן להשתמש בו גם לכריית נתונים ולהדמיית נתונים וכן לחישוב מספרי.

מה שמייחד את Orange3 הוא המבנה מבוסס הווידג'ט. בעזרת מבנה זה, מפתחים יכולים ליצור בקלות מודלים בעלי ביצועים טובים יותר, ואז ניתן להשתמש במודלים אלה כדי לספק תחזיות עסקיות מדויקות.

9. SciPy:

SciPy היא ספריית פיתון נוספת המתמקדת במתן שיטות ופונקציות לחישובים מדויקים. ספריית SciPy היא חלק מערימת SciPy כידוע בתעשייה.

SciPy נעשה שימוש רב בחישובים מדעיים, מתמטיים וקשורים להנדסה. הוא מצוין בטיפול בחישובים מורכבים ולכן היה מבשר הענף. SciPy מורכב מ- NumPy, כך שתהיו בטוחים שהחישובים מ- SciPy יהיו יעילים במיוחד ומהירים במיוחד.

יתר על כן, SciPy לוקח על עצמו ישירות נושאים מתמטיים מתקדמים כמו סטטיסטיקה, אלגברה לינארית, מתאם, אינטגרציה וחישובים מספריים אחרים. הוא עושה את כל זה במהירות מסחררת, ומגדיל את הביצועים הכוללים של מודלים של למידת מכונה שפותחו באמצעות SciPy.

10. תיאנו:

תיאנו פותח בעיקר כדי להתמודד עם משוואות מתמטיות גדולות ומורכבות שלא ניתן היה לפתור במהירות. חוקרים במכון מונטריאול לאלגוריתמים למידה העלו את הרעיון לפתח את תאנו.

מאז הקמתה, היא תמיד נאלצה להתחרות בכמה מהספריות הטובות ביותר ללימוד מכונה. עם זאת, Theano עדיין יעיל מאוד בשימוש ויכול לבצע ביצועים יוצאי דופן גם במעבדים וגם במעבדים גרפיים. Theano מאפשרת גם שימוש חוזר בקוד בדגמיו, דבר המשפר את מהירות הפיתוח הכוללת של מוצר.

השימוש בספריות כאלה הוא קריטי לפיתוח מוצרים טובים ויציבים יותר. אם ברצונך ליצור ויזואליזציות מניתוח הנתונים שלך, עליך לבחור בספריית Matplotlib בגלל האפשרויות הנרחבות שהיא מציעה. אם אתה עובד סביב טנזורים עם זאת, כמו גם עם חישובים מספריים אחרים שצריך לעבד במהירות גבוהה מאוד, אתה בהחלט צריך להמשיך עם TensorFlow.

פייתון היא שפה למטרות כלליות, היא מגיעה עם כל מיני ספריות ומודולים המספקים יתרונות נוספים לשפה. אם למידת מכונה היא תחום הליבה שלך, אלה כמה מספריות הלמידה החישוביות הטובות ביותר שפורסמו אי פעם עבור סביבת פייתון.

על הסופר

Harikrishna Kundariya, הוא משווק, מפתח, IoT, ChatBot ו- Blockchain מתמצא, מעצב, מייסד שותף, מנהל טכנולוגיות eSparkBiz. ניסיון 8+ שלו מאפשר לו לספק פתרונות דיגיטליים לסטארט-אפים חדשים המבוססים על IoT ו- ChatBot.

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