Top 10 Python Machine Learning-bibliotheken aller tijden

Python, het geesteskind van Guido Van Rossum, is een objectgeoriënteerde programmeertaal die veel nieuwe dingen mogelijk heeft gemaakt op het gebied van informatica. De belangrijkste drijfveer van Guido Van Rossum bij het ontwikkelen van Python was om een ​​taal voort te brengen die zowel gemakkelijk leesbaar als gemakkelijk te leren was voor beginners - Guido slaagde in beide aspecten.

Afbeeldingsbron: Google

De programmeertaal Python is de eerste keuze voor bedrijven die willen overstappen op machine learning en AI-velden en Data Science willen gebruiken. Dankzij een groot aantal bibliotheken is Python ook de eerste keuze geworden onder ontwikkelaars in Python Development Agencies om nieuwe dingen in de industrie uit te proberen.

Python heeft de meest uitgebreide verzameling bibliotheken die ooit voor een taal is ontwikkeld. Het heeft ook een breed scala aan toepassingen en is een taal voor algemene doeleinden, wat betekent dat het kan worden gebruikt bij de ontwikkeling van bijna alle soorten producten, of dat nu een website, desktoptoepassing, backend-toepassing of de ontwikkeling van intelligente systemen is.

We onderzoeken tien bibliotheken die zijn gewijd aan het implementeren van machine learning in de Python-taal.

1. Panda's:

Pandas is een van de best gebouwde bibliotheken voor gegevensmanipulatie op deze lijst. De Pandas-bibliotheek is gemaakt bij AQR Financial Company en later open source gemaakt door de eisen van een van zijn medewerkers, die de leider was bij de ontwikkeling van deze bibliotheek.

Panda's bibliotheek heeft de beste manieren om met gegevens om te gaan en grote gegevenssets te manipuleren. Programmeurs die met grote datasets in het machine learning-domein werken, gebruiken de bibliotheek om de dataset te structureren volgens de behoeften van het bedrijf. Bovendien heeft Pandas ook een geweldige toepassing in gegevensanalyse en -manipulatie.

2.NumPy:

NumPy is hoe Python zijn numerieke rekenmogelijkheden heeft gekregen. Python werd voor het eerst ontwikkeld zonder al te veel numerieke rekenmogelijkheden, wat de voortgang ervan belemmerde. Ontwikkelaars kwamen echter met deze bibliotheek en Python kon vanaf dat moment een betere taal worden.

NumPy biedt een overvloed aan numerieke berekeningsopties, zoals berekeningen voor lineaire algebra, werken met matrices en dergelijke. NumPy is een open-sourcebibliotheek en wordt voortdurend verfijnd en bijgewerkt met nieuwere formules die het gebruik van de bibliotheek eenvoudig maken. NumPy is handig bij machine learning-inspanningen, zoals het uitdrukken van en werken met afbeeldingen, grote arrays en implementaties van geluidsgolven.

3.Matplotlib:

Matplotlib wordt vaak gebruikt in combinatie met numerieke en statistisch berekende gegevens, een handige bibliotheek voor het plotten van verschillende soorten grafieken, histogrammen en grafieken. Het speelt een belangrijke rol bij datavisualisatie en is de ultieme keuze voor datavisualisatie en rapportage tijdens het gebruik van Python.

Matplotlib, wanneer gebruikt in combinatie met NumPy en SciPy, heeft de mogelijkheid om de noodzaak van het gebruik van de statistische MATLAB-taal voor gegevensanalyse en visualisatie te vervangen.

Matplotlib heeft ook het grootste aantal opties als het gaat om gegevensanalyse en visualisatietools. Het kan ontwikkelaars helpen hun gegevensanalyse op een efficiëntere manier te presenteren met behulp van de overvloed aan 2D- en 3D-diagrammen, evenals andere plotdiagrammen.

4. Py Torch:

PyTorch is ontwikkeld bij Facebook toen het bedrijf wilde overstappen op nieuwere technologieën en Machine Learning-applicaties. Het wordt voornamelijk gebruikt bij complexe computertaken zoals beeldverwerking en natuurlijke taalverwerking.

Deze bibliotheek is voornamelijk ontwikkeld om grootschalige projecten mogelijk te maken die voornamelijk betrekking hadden op onderzoek en ontwikkeling van het machine learning-domein. Het is daarom snel en in staat om zich aan te passen aan steeds veranderende projecten.

PyTorch wordt gebruikt waar grote hoeveelheden gegevens moeten worden verwerkt en is ook beschikbaar in de cloud, waardoor het niet nodig is om speciale hardware in te stellen voor gebruik. Dit zijn extra voordelen van het gebruik van deze machine learning-bibliotheek in uw project.

5.TensorFlow:

TensorFlow is een andere uitstekende numerieke computerbibliotheek in het Python-ecosysteem. TensorFlow is ontwikkeld door het Google Brain-team en in 2015 aan de community overhandigd en heeft uitzonderlijk goed gepresteerd. Het Google-team levert ook regelmatig updates en nieuwe functies voor de bibliotheek, waardoor deze elke dag nog krachtiger wordt.

TensorFlow wordt gebruikt in bijna alle Google-producten die doordrenkt zijn met machine learning. Het is de bibliotheek van eerste keuze voor wanneer ontwikkelaars met neurale netwerken moeten werken, aangezien neurale netwerken een aantal tensorbewerkingen bevatten, en deze bibliotheek is zeer efficiënt in het uitvoeren van dergelijke bewerkingen.

Deze bibliotheek is ook de eerste keuze voor wanneer ontwikkelaars modellen willen bouwen die snel en efficiënt kunnen worden ingezet. Met TensorFlow kunnen teams hun machine learning-modellen ontwikkelen en testen op verschillende platforms en apparaten. Units kunnen hun modellen ook in de cloud implementeren en zinvolle gegevens en inzichten verzamelen door middel van TensorFlow.

6.Scikit-leren:

SciKit-Learn, een van de meest populaire machine learning-bibliotheken op GitHub, stelt ontwikkelaars in staat om snel wetenschappelijke, technische en wiskundige berekeningen uit te voeren.

Scikit-Learn wordt gebruikt in bijna alle machine learning-programma's en producten. Het heeft de meeste machine learning-algoritmen die tot in de perfectie zijn verzameld. Het omvat algoritmen voor gecontroleerde, niet-gesuperviseerde machine learning, regressie-algoritmen, algoritmen voor classificatie van afbeeldingen en tekst, evenals clustering-algoritmen.

SciKit-Learn is de voor de hand liggende keuze voor ontwikkelaars wanneer ze een bestaand product of de werking ervan willen verbeteren met behulp van eerdere gegevens.

7.Kera's:

Als je met neurale netwerken wilt werken, is Keras de beste bibliotheek voor jou. Keras werd aanvankelijk ontwikkeld als een platform voor neurale netwerken, maar met het verstrijken van de tijd en het enorme succes werd het later omgezet in een zelfstandige Python-bibliotheek.

Keras wordt voornamelijk gebruikt in grote technologiebedrijven zoals Uber, Netflix en Square om grote hoeveelheden tekst- en beeldgegevens tegelijkertijd met de beste nauwkeurigheid te verwerken. Keras wordt gebruikt in grootschalige toepassingen omdat het uitstekende ondersteuning biedt voor meerdere backends met zijn perfecte stabiliteit en prestaties.

8.Oranje3:

Orange3 is een Python-bibliotheek die in 1996 werd ontwikkeld door wetenschappers van de Universiteit van Ljubljana. Orange3 is zeer geliefd in de gemeenschap vanwege de beter beheersbare leercurve. De ontwikkeling van Orange3 was gericht op het creëren van zeer nauwkeurige aanbevelingssystemen. Vandaag is Orange3 uitgegroeid tot verschillende subgroepen. Het kan worden gebruikt voor datamining en datavisualisatie, maar ook voor numerieke berekeningen.

Wat Orange3 onderscheidt, is de op widgets gebaseerde structuur. Met behulp van deze structuur kunnen ontwikkelaars eenvoudig beter presterende modellen maken en deze modellen kunnen vervolgens worden gebruikt om nauwkeurige bedrijfsprognoses te maken.

9.Scipy:

SciPy is een andere Python-bibliotheek die zich richt op het leveren van methoden en functies voor nauwkeurige berekeningen. De SciPy-bibliotheek maakt deel uit van de SciPy-stack zoals bekend in de branche.

SciPy wordt veel gebruikt in wetenschappelijke, wiskundige en technische berekeningen. Het is uitstekend in het omgaan met complexe berekeningen en is daarom de voorloper in de branche. SciPy is samengesteld uit NumPy, dus u kunt er zeker van zijn dat de berekeningen van SciPy zeer efficiënt en supersnel zullen zijn.

Bovendien behandelt SciPy direct geavanceerde wiskundige onderwerpen zoals statistiek, lineaire algebra, correlatie, integratie en andere numerieke berekeningen. Het doet dit alles in een razend tempo, waardoor de algehele prestaties van machine learning-modellen die met SciPy zijn ontwikkeld, worden verbeterd.

10. Theano:

Theano is in de eerste plaats ontwikkeld om grote en complexe wiskundige vergelijkingen aan te pakken die niet snel konden worden opgelost. Onderzoekers van het Montreal Institute of Learning Algorithms kwamen op het idee om Theano te ontwikkelen.

Sinds de oprichting heeft het altijd moeten concurreren met enkele van de allerbeste bibliotheken voor machine learning. Theano is echter nog steeds zeer efficiënt in gebruik en kan uitzonderlijk goed presteren op zowel CPU's als GPU's. Theano maakt ook herbruikbaarheid van code in zijn modellen mogelijk, wat de algehele ontwikkelingssnelheid van een product verbetert.

Het gebruik van dergelijke bibliotheken is cruciaal voor de ontwikkeling van betere en stabielere producten. Als u visualisaties wilt maken van uw data-analyse, moet u kiezen voor de Matplotlib-bibliotheek vanwege de uitgebreide opties die deze biedt. Als je echter rond tensoren werkt en andere numerieke berekeningen die met zeer hoge snelheden moeten worden verwerkt, moet je zeker doorgaan met TensorFlow.

Python is een taal voor algemene doeleinden, het wordt geleverd met allerlei bibliotheken en modules die de taal extra voordelen bieden. Als machine learning uw kerndomein is, zijn dit enkele van de allerbeste bibliotheken voor machine learning die ooit voor de Python-omgeving zijn gepubliceerd.

Over de auteur

Harikrishna Kundariya, is een marketeer, ontwikkelaar, IoT, ChatBot & Blockchain savvy, ontwerper, mede-oprichter, directeur van eSparkBiz-technologieën. Zijn 8+ ervaring stelt hem in staat om digitale oplossingen te bieden aan nieuwe start-ups op basis van IoT en ChatBot.

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