10 najlepszych bibliotek uczenia maszynowego Pythona wszech czasów

Pomysł Guido Van Rossuma, Python to język programowania obiektowego, który umożliwił wiele nowych rzeczy w dziedzinie informatyki. Głównym motywem Guido Van Rossuma przy tworzeniu Pythona było narodziny języka, który byłby czytelny i łatwy do nauczenia dla początkujących – Guido odniósł sukces w obu aspektach.

Źródło obrazu: Google

Język programowania Python jest pierwszym wyborem dla firm, które chcą przejść na uczenie maszynowe i pola sztucznej inteligencji oraz korzystać z Data Science. Dzięki ogromnej liczbie bibliotek Python stał się również pierwszym wyborem wśród programistów w agencjach rozwoju Pythona, którzy chcą wypróbować nowe rzeczy w branży.

Python ma najobszerniejszą kolekcję bibliotek, jakie kiedykolwiek opracowano dla danego języka. Posiada również szeroką gamę aplikacji i jest językiem ogólnego przeznaczenia, co oznacza, że ​​może być używany do tworzenia prawie wszystkich rodzajów produktów, niezależnie od tego, czy jest to strona internetowa, aplikacja desktopowa, aplikacja backendowa, czy też rozwój inteligentnych systemów.

Eksplorujemy dziesięć bibliotek dedykowanych do implementacji uczenia maszynowego w języku Python.

1. Pandy:

Pandas to jedna z najlepiej zbudowanych bibliotek do manipulacji danymi na tej liście. Biblioteka Pandas powstała w firmie AQR Financial, a później została udostępniona jako open-source na potrzeby jednego z jej pracowników, który był liderem w rozwoju tej biblioteki.

Biblioteka Pandas ma najlepsze sposoby obsługi danych i manipulowania dużymi zestawami danych. Programiści, którzy pracują z dużymi zestawami danych w domenie uczenia maszynowego, używają biblioteki do strukturyzowania zestawu danych zgodnie z potrzebami firmy. Co więcej, Pandas ma również świetne zastosowanie w analizie i manipulacji danymi.

2.Liczba:

NumPy to sposób, w jaki Python uzyskał swoje możliwości obliczeniowe. Python został po raz pierwszy opracowany bez zbyt wielu możliwości obliczeń numerycznych, co utrudniało jego postęp. Jednak programiści wymyślili tę bibliotekę, a od tego momentu Python był w stanie stać się lepszym językiem.

NumPy oferuje mnóstwo opcji obliczeń numerycznych, takich jak obliczenia dla algebry liniowej, praca z macierzami i tym podobne. NumPy będąca biblioteką o otwartym kodzie źródłowym jest stale udoskonalana i aktualizowana o nowsze formuły, dzięki którym korzystanie z biblioteki jest proste. NumPy jest przydatny w przedsięwzięciach związanych z uczeniem maszynowym, takich jak wyrażanie i praca z obrazami, dużymi tablicami i implementacjami fal dźwiękowych.

3.Matplotlib:

Matplotlib jest często używany wraz z danymi liczbowymi i statystycznie obliczanymi, pomocną biblioteką do kreślenia różnych typów wykresów, histogramów i wykresów. Odgrywa kluczową rolę w wizualizacji danych i jest najlepszym wyborem do wizualizacji danych i raportowania przy użyciu języka Python.

Matplotlib, w połączeniu z NumPy i SciPy, może zastąpić potrzebę używania języka statystycznego MATLAB do analizy i wizualizacji danych.

Matplotlib ma również największą liczbę opcji, jeśli chodzi o narzędzia do analizy i wizualizacji danych. Może pomóc programistom w bardziej efektywny sposób prezentować analizę danych przy użyciu mnóstwa wykresów 2D i 3D, a także innych diagramów kreślenia.

4. PyTorch:

PyTorch został opracowany na Facebooku, gdy firma chciała przejść na nowsze technologie i aplikacje do uczenia maszynowego. Jest używany głównie w złożonych zadaniach obliczeniowych, takich jak przetwarzanie obrazu i przetwarzanie języka naturalnego.

Ta biblioteka została opracowana głównie w celu ułatwienia projektów na dużą skalę, które były głównie związane z badaniami i rozwojem domeny uczenia maszynowego. Dzięki temu jest szybki i jest w stanie dostosować się do ciągle zmieniających się projektów.

PyTorch jest używany tam, gdzie mają być przetwarzane duże ilości danych, a także jest dostępny w chmurze, eliminując potrzebę konfigurowania specjalnego sprzętu do jego używania. Są to dodatkowe korzyści wynikające z korzystania z tej biblioteki uczenia maszynowego w swoim projekcie.

5. Przepływ Tensora:

TensorFlow to kolejna doskonała biblioteka do obliczeń numerycznych w ekosystemie Pythona. Opracowany przez zespół Google Brain i przekazany społeczności w 2015 roku, TensorFlow radzi sobie wyjątkowo dobrze. Zespół Google zapewnia również regularne aktualizacje i nowe funkcje biblioteki, dzięki czemu z dnia na dzień jest jeszcze bardziej wydajna.

TensorFlow jest używany w prawie wszystkich produktach Google wykorzystujących uczenie maszynowe. Jest to biblioteka pierwszego wyboru, gdy programiści muszą pracować z sieciami neuronowymi, biorąc pod uwagę, że sieci neuronowe zawierają wiele operacji tensorowych, a ta biblioteka jest bardzo wydajna w wykonywaniu takich operacji.

Ta biblioteka jest również pierwszym wyborem, gdy programiści chcą budować modele, które można wdrażać szybko i wydajnie. TensorFlow umożliwia zespołom opracowywanie i testowanie modeli uczenia maszynowego na różnych platformach i urządzeniach. Jednostki mogą również wdrażać swoje modele w chmurze i gromadzić istotne dane i spostrzeżenia za pomocą TensorFlow.

6.Scikit-ucz się:

Jedna z najpopularniejszych bibliotek uczenia maszynowego w serwisie GitHub, SciKit-Learn umożliwia programistom szybkie wykonywanie obliczeń naukowych, inżynierskich i matematycznych.

Scikit-Learn jest używany w prawie wszystkich programach i produktach uczenia maszynowego. Ma najwięcej algorytmów uczenia maszynowego zebranych do perfekcji. Zawiera algorytmy nadzorowanego i nienadzorowanego uczenia maszynowego, algorytmy regresji, algorytmy klasyfikacji obrazów i tekstu, a także algorytmy klastrowania.

SciKit-Learn jest oczywistym wyborem dla programistów, gdy chcą ulepszyć istniejący produkt lub jego działanie przy użyciu wcześniejszych danych.

7.Kera:

Jeśli chcesz pracować z sieciami neuronowymi, Keras jest najlepszą biblioteką dla Ciebie. Keras został początkowo opracowany jako platforma dla sieci neuronowych, ale z biegiem czasu i odnosząc ogromny sukces, został później przekształcony w samodzielną bibliotekę Pythona.

Keras jest używany głównie w dużych firmach technologicznych, takich jak Uber, Netflix i Square, do jednoczesnego przetwarzania dużych ilości danych tekstowych i graficznych z najwyższą dokładnością. Keras jest używany w aplikacjach na dużą skalę, ponieważ zapewnia doskonałe wsparcie dla wielu zapleczy dzięki doskonałej stabilności i wydajności.

8.Pomarańczowy3:

Orange3 to biblioteka Pythona opracowana w 1996 roku przez naukowców z Uniwersytetu w Lublanie. Orange3 jest bardzo faworyzowany w społeczności ze względu na łatwiejszą do opanowania krzywą uczenia się. Rozwój Orange3 koncentrował się na tworzeniu wysoce precyzyjnych systemów rekomendacji. Dziś Orange3 rozszerzył się na różne podgrupy. Może być używany do eksploracji danych i wizualizacji danych, a także obliczeń numerycznych.

To, co wyróżnia Orange3, to struktura oparta na widżetach. Za pomocą tej struktury programiści mogą łatwo tworzyć modele o lepszych wynikach, które następnie mogą być wykorzystywane do dostarczania dokładnych prognoz biznesowych.

9. Nauka:

SciPy to kolejna biblioteka Pythona, która koncentruje się na dostarczaniu metod i funkcji do dokładnych obliczeń. Biblioteka SciPy jest częścią znanego w branży stosu SciPy.

SciPy jest intensywnie używany w obliczeniach naukowych, matematycznych i inżynierskich. Doskonale radzi sobie ze złożonymi obliczeniami i dlatego jest prekursorem w branży. SciPy składa się z NumPy, więc możesz mieć pewność, że obliczenia z SciPy będą bardzo wydajne i superszybkie.

Co więcej, SciPy bezpośrednio zajmuje się zaawansowanymi zagadnieniami matematycznymi, takimi jak statystyka, algebra liniowa, korelacja, integracja i inne obliczenia numeryczne. Robi to wszystko z zawrotną prędkością, zwiększając ogólną wydajność modeli uczenia maszynowego opracowanych przy użyciu SciPy.

10.Teano:

Theano został opracowany głównie do rozwiązywania dużych i złożonych równań matematycznych, których nie można było szybko rozwiązać. Naukowcy z Montreal Institute of Learning Algorithms wpadli na pomysł stworzenia Theano.

Od samego początku zawsze musiał konkurować z jednymi z najlepszych bibliotek uczenia maszynowego. Jednak Theano jest nadal bardzo wydajny w użyciu i może działać wyjątkowo dobrze zarówno na procesorach, jak i GPU. Theano umożliwia również ponowne wykorzystanie kodu w swoich modelach, co zwiększa ogólną szybkość rozwoju produktu.

Korzystanie z takich bibliotek ma kluczowe znaczenie dla rozwoju lepszych i bardziej stabilnych produktów. Jeśli chcesz tworzyć wizualizacje na podstawie analizy danych, powinieneś wybrać bibliotekę Matplotlib ze względu na bogate opcje, które oferuje. Jeśli jednak pracujesz z tensorami, a także innymi obliczeniami numerycznymi, które muszą być przetwarzane z bardzo dużą szybkością, zdecydowanie powinieneś przejść do TensorFlow.

Python jest językiem ogólnego przeznaczenia, zawiera różnego rodzaju biblioteki i moduły, które zapewniają dodatkowe korzyści językowi. Jeśli uczenie maszynowe jest twoją podstawową domeną, są to jedne z najlepszych bibliotek uczenia maszynowego, jakie kiedykolwiek opublikowano dla środowiska Python.

O autorze

Harikrishna Kundariya, marketingowiec, programista, IoT, ChatBot i Blockchain doświadczony, projektant, współzałożyciel, dyrektor Technologie eSparkBiz. Jego doświadczenie 8+ pozwala mu dostarczać cyfrowe rozwiązania nowym start-upom w oparciu o IoT i ChatBota.

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