Topp 10 Python maskinlæringsbiblioteker gjennom tidene

Hjernebarnet til Guido Van Rossum, Python, er et objektorientert programmeringsspråk som har gjort mange nye ting mulig innen datavitenskap. Guido Van Rossums hovedmotiv når man utviklet Python var å føde et språk som var lett lesbart og lett å lære for nybegynnere - Guido lyktes i begge aspekter.

Bildekilde: Google

Python-programmeringsspråket er førstevalget for bedrifter som ønsker å gå over til maskinlæring og AI-felt og bruke datavitenskap. Takket være et stort antall biblioteker har Python også blitt førstevalget blant utviklere i Python Development Agencies for å prøve ut nye ting i bransjen.

Python har den mest omfattende samlingen av biblioteker som noen gang er utviklet for et språk. Den har også et bredt spekter av applikasjoner og er et generelt språk som betyr at det kan brukes i utviklingen av nesten alle typer produkter, enten det er et nettsted, en desktop-applikasjon, en backend-applikasjon eller utviklingen av intelligente systemer.

Vi utforsker ti biblioteker dedikert til å implementere maskinlæring på Python-språket.

1. Pandaer:

Pandas er et av de mest velbyggede databehandlingsbibliotekene på denne listen. Pandas-biblioteket ble opprettet hos AQR Financial Company og senere åpen fra kravene fra en av sine ansatte, som var ledende i utviklingen av dette biblioteket.

Pandas-biblioteket har de beste måtene å håndtere data og manipulere store datasett på. Programmerere som jobber med store datasett i maskinlæringsdomenet, bruker biblioteket til å strukturere datasettet etter virksomhetens behov. Videre har Pandas en flott applikasjon innen dataanalyse og manipulering.

2.NumPy:

NumPy er hvordan Python fikk sine numeriske databehandlingsmuligheter. Python ble først utviklet uten for mange numeriske beregningsmuligheter, noe som hindret fremdriften. Imidlertid utviklerne kom opp med dette biblioteket, og Python var i stand til å trappe opp som et bedre språk derfra og utover.

NumPy tilbyr en mengde numeriske beregningsalternativer som beregninger for lineær algebra, arbeid med matriser og lignende. NumPy å være et open source-bibliotek blir kontinuerlig raffinert og oppdatert med nyere formler som gjør bruk av biblioteket enkelt. NumPy er nyttig i maskinlæringsarbeid som å uttrykke og arbeide med bilder, store matriser og implementeringer av lydbølger.

3. Matplotlib:

Matplotlib brukes ofte sammen med numeriske og statistisk beregnede data, et nyttig bibliotek for å plotte forskjellige typer diagrammer, histogrammer og grafer. Det er instrumental i datavisualisering, og er det ultimate valget for datavisualisering og rapportering mens du bruker Python.

Matplotlib, når det brukes sammen med NumPy og SciPy, har evnen til å erstatte behovet for å bruke MATLAB statistiske språk for dataanalyse og visualisering.

Matplotlib har også det høyeste antallet alternativer når det gjelder verktøy for dataanalyse og visualisering. Det kan hjelpe utviklere å presentere dataanalysen på en mer effektiv måte ved hjelp av overflod av 2D- og 3D-diagrammer, samt andre tegningsdiagrammer.

4. PyTorch:

PyTorch ble utviklet på Facebook da selskapet ønsket å hoppe inn i nyere teknologier og maskinlæringsapplikasjoner. Den brukes hovedsakelig i komplekse beregningsoppgaver som bildebehandling og naturlig språkbehandling.

Dette biblioteket ble hovedsakelig utviklet for å tilrettelegge for store prosjekter som primært var relatert til forskning og utvikling av maskinlæringsdomenet. Det er derfor raskt og er i stand til å tilpasse seg stadig skiftende prosjekter.

PyTorch brukes der store mengder data skal behandles, og er også tilgjengelig på skyen, noe som eliminerer behovet for å sette opp spesiell maskinvare for bruk av den. Dette er ekstra fordeler med å bruke dette maskinlæringsbiblioteket i prosjektet ditt.

5. TensorFlow:

TensorFlow er et annet utmerket numerisk databibliotek i Python-økosystemet. TensorFlow ble utviklet av Google Brain-teamet og overlevert til samfunnet i 2015, og har prestert eksepsjonelt bra. Google-teamet tilbyr også jevnlige oppdateringer og nye funksjoner til biblioteket, noe som gjør det enda kraftigere hver dag.

TensorFlow brukes i nesten alle Google-produkter som er infundert med maskinlæring. Det er førstevalgsbiblioteket når utviklere trenger å jobbe med nevrale nettverk gitt at nevrale nettverk inneholder en rekke tensoroperasjoner, og dette biblioteket er svært effektivt når det gjelder å utføre slike operasjoner.

Dette biblioteket er også førstevalget når utviklere vil bygge modeller som kan distribueres raskt og effektivt. TensorFlow lar team utvikle og teste maskinlæringsmodellene sine på tvers av forskjellige plattformer og enheter. Enheter kan også distribuere modellene sine i skyen og samle meningsfulle data og innsikt gjennom bruk av TensorFlow.

6. Scikit-Lær:

En av de mest populære maskinlæringsbibliotekene på GitHub, SciKit-Learn gjør det mulig for utviklere å raskt utføre vitenskapelige, tekniske og matematiske beregninger.

Scikit-Learn brukes i nesten alle maskinlæringsprogrammer og -produkter. Den har flest maskinlæringsalgoritmer samlet til perfeksjon. Den inkluderer algoritmer for overvåket maskinlæring uten tilsyn, regresjonsalgoritmer, algoritmer for klassifisering av bilder og tekst, samt klyngealgoritmer.

SciKit-Learn er det åpenbare valget for utviklere når de ønsker å forbedre et eksisterende produkt eller dets funksjon ved hjelp av tidligere data.

7. keras:

Hvis du vil jobbe med nevrale nettverk, er Keras det beste biblioteket for deg. Keras ble opprinnelig utviklet som en plattform for nevrale nettverk, men med tiden og med stor suksess, ble den senere konvertert til et frittstående Python-bibliotek.

Keras brukes primært i store teknologibedrifter som Uber, Netflix og Square for å behandle store mengder tekst- og bildedata samtidig med best nøyaktighet. Keras brukes i store applikasjoner fordi den gir utmerket støtte for flere backender med perfekt stabilitet og ytelse.

8. oransje3:

Orange3 er et Python-bibliotek som ble utviklet i 1996 av forskere ved universitetet i Ljubljana. Orange3 er sterkt favorisert i samfunnet på grunn av den mer håndterbare læringskurven. Utviklingen av Orange3 var fokusert på å lage svært nøyaktige anbefalingssystemer. I dag har Orange3 utvidet seg til forskjellige undergrupper. Den kan også brukes til datautvinning og datavisualisering, samt numerisk beregning.

Det som skiller Orange3 er dens widgetbaserte struktur. Ved hjelp av denne strukturen kan utviklere enkelt lage modeller med bedre ytelse, og disse modellene kan deretter brukes til å gi nøyaktige forretningsprognoser.

9.SciPy:

SciPy er et annet Python-bibliotek som fokuserer på å tilby metoder og funksjoner for nøyaktige beregninger. SciPy-biblioteket er en del av SciPy-stakken som kjent i bransjen.

SciPy brukes mye i vitenskapelige, matematiske og ingeniørrelaterte beregninger. Det er utmerket til å håndtere komplekse beregninger og har derfor vært forløperen i bransjen. SciPy er sammensatt av NumPy, så du kan være sikker på at beregningene fra SciPy vil være svært effektive og super raske.

Videre tar SciPy direkte avanserte matematiske emner som statistikk, lineær algebra, korrelasjon, integrering og andre numeriske beregninger. Det gjør alt dette i en rasende hastighet, og øker den totale ytelsen til maskinlæringsmodeller utviklet ved hjelp av SciPy.

10. theano:

Theano ble først og fremst utviklet for å takle store og komplekse matematiske ligninger som ikke kunne løses raskt. Forskere ved Montreal Institute of Learning Algorithms kom på ideen om å utvikle Theano.

Siden starten har den alltid hatt å konkurrere med noen av de aller beste maskinlæringsbibliotekene. Imidlertid er Theano fortsatt svært effektiv i bruk og kan prestere eksepsjonelt bra på både CPUer og GPUer. Theano tillater også gjenbrukbar kode i sine modeller, noe som forbedrer den generelle utviklingshastigheten til et produkt.

Bruk av slike biblioteker er avgjørende for utvikling av bedre og mer stabile produkter. Hvis du vil lage visualiseringer fra dataanalysen din, bør du velge Matplotlib-biblioteket på grunn av de omfattende alternativene det gir. Hvis du arbeider rundt tensorer, men også andre numeriske beregninger som må behandles med veldig høye hastigheter, bør du definitivt fortsette med TensorFlow.

Python er et språk for generell bruk, det kommer med alle slags biblioteker og moduler som gir språket ekstra fordeler. Hvis maskinlæring er kjernedomenet ditt, er dette noen av de aller beste maskinlæringsbibliotekene som noensinne er publisert for Python-miljøet.

Om forfatteren

Harikrishna Kundariya, er en markedsfører, utvikler, IoT, ChatBot & Blockchain kunnskapsrik, designer, medstifter, direktør for eSparkBiz-teknologier. Hans 8+ erfaring gjør at han kan tilby digitale løsninger til nye oppstartsbedrifter basert på IoT og ChatBot.

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