Top 10 biblioteci Python Machine Learning din toate timpurile

Creat de Guido Van Rossum, Python este un limbaj de programare orientat pe obiect care a făcut posibile multe lucruri noi în domeniul informaticii. Motivul principal al lui Guido Van Rossum atunci când a dezvoltat Python a fost să dea naștere unui limbaj ușor de citit și ușor de învățat pentru începători - Guido a reușit în ambele aspecte.

Sursa de imagini: Google

Limbajul de programare Python este prima alegere pentru companiile care doresc să treacă la învățarea automată și la câmpurile AI și să utilizeze Știința datelor. Datorită unui număr mare de biblioteci, Python a devenit, de asemenea, prima alegere în rândul dezvoltatorilor din agențiile de dezvoltare Python pentru a încerca lucruri noi în industrie.

Python are cea mai extinsă colecție de biblioteci dezvoltată vreodată pentru un limbaj. De asemenea, are o gamă largă de aplicații și este un limbaj de uz general, ceea ce înseamnă că poate fi utilizat în dezvoltarea a aproape toate tipurile de produse, fie că este un site web, o aplicație desktop, o aplicație backend sau dezvoltarea de sisteme inteligente.

Explorăm zece biblioteci dedicate implementării învățării automate în limbajul Python.

1. Panda:

Pandas este una dintre cele mai bine construite biblioteci de manipulare a datelor din această listă. Biblioteca Pandas a fost creată la compania AQR Financial și mai târziu deschisă de cerințele unuia dintre angajații săi, care a fost liderul în dezvoltarea acestei biblioteci.

Biblioteca Pandas are cele mai bune modalități de a gestiona datele și de a manipula seturi de date mari. Programatorii care lucrează cu seturi de date mari în domeniul învățării automate folosesc biblioteca pentru a structura setul de date în funcție de nevoile companiei. Mai mult, Pandas are și o aplicație excelentă în analiza și manipularea datelor.

2. NumPy:

NumPy este modul în care Python și-a obținut capacitățile de calcul numeric. Python a fost dezvoltat pentru prima dată fără prea multe capacități de calcul numeric, ceea ce i-a împiedicat progresul. Cu toate acestea, dezvoltatorii au venit cu această bibliotecă, iar Python a reușit să devină un limbaj mai bun de acolo înainte.

NumPy oferă o mulțime de opțiuni de calcul numeric, cum ar fi calculele pentru algebră liniară, lucrul cu matrici și like-uri. NumPy fiind o bibliotecă open-source este în permanență rafinată și actualizată cu formule mai noi care simplifică utilizarea bibliotecii. NumPy este util în eforturile de învățare automată, cum ar fi exprimarea și lucrul cu imagini, matrice mari și implementări ale undelor sonore.

3. Matplotlib:

Matplotlib este adesea folosit împreună cu date numerice și statistice calculate, o bibliotecă utilă pentru reprezentarea diferitelor tipuri de diagrame, histograme și grafice. Este instrumental în vizualizarea datelor și este alegerea finală pentru vizualizarea și raportarea datelor în timpul utilizării Python.

Matplotlib, atunci când este utilizat împreună cu NumPy și SciPy, are capacitatea de a înlocui necesitatea utilizării limbajului statistic MATLAB pentru analiza și vizualizarea datelor.

Matplotlib are, de asemenea, cel mai mare număr de opțiuni atunci când vine vorba de instrumente de analiză și vizualizare a datelor. Poate ajuta dezvoltatorii să-și prezinte analiza datelor într-un mod mai eficient folosind pletora de diagrame 2D și 3D, precum și alte diagrame de reprezentare.

4.PyTorch:

PyTorch a fost dezvoltat la Facebook când compania a dorit să sară în tehnologii mai noi și aplicații de învățare automată. Este utilizat în principal în sarcini de calcul complexe, cum ar fi procesarea imaginilor și procesarea limbajului natural.

Această bibliotecă a fost dezvoltată în principal pentru a facilita proiecte la scară largă care au fost legate în primul rând de cercetarea și dezvoltarea domeniului de învățare automată. Prin urmare, este rapid și este capabil să se adapteze la proiecte în continuă schimbare.

PyTorch este utilizat în cazul în care trebuie procesate cantități mari de date și este disponibil și pe cloud, eliminând necesitatea de a configura hardware special pentru utilizarea acestuia. Acestea sunt beneficii suplimentare ale utilizării acestei biblioteci de învățare automată în proiectul dvs.

5. TensorFlow:

TensorFlow este o altă bibliotecă excelentă de calcul numeric din ecosistemul Python. Dezvoltat de echipa Google Brain și predat comunității în 2015, TensorFlow a avut o performanță excepțională. Echipa Google oferă, de asemenea, actualizări regulate și noi funcții bibliotecii, ceea ce o face și mai puternică zi de zi.

TensorFlow este utilizat în aproape toate produsele Google care sunt infuzate cu învățarea automată. Este prima bibliotecă de alegere pentru când dezvoltatorii trebuie să lucreze cu rețele neuronale, dat fiind că rețelele neuronale conțin o serie de operații tensoriale, iar această bibliotecă este extrem de eficientă în efectuarea unor astfel de operații.

Această bibliotecă este, de asemenea, prima alegere atunci când dezvoltatorii doresc să construiască modele care pot fi implementate rapid și eficient. TensorFlow permite echipelor să dezvolte și să testeze modelele lor de învățare automată pe diferite platforme și dispozitive. De asemenea, unitățile își pot implementa modelele pe cloud și pot colecta date și informații semnificative prin utilizarea TensorFlow.

6. Scikit-Learn:

Una dintre cele mai populare biblioteci de învățare automată de pe GitHub, SciKit-Learn permite dezvoltatorilor să efectueze rapid calcule științifice, inginerești și matematice.

Scikit-Learn este utilizat în aproape toate programele și produsele de învățare automată. Are cei mai mulți algoritmi de învățare automată colectați la perfecțiune. Include algoritmi pentru învățarea automată supravegheată, nesupravegheată, algoritmi de regresie, algoritmi pentru clasificarea imaginilor și textului, precum și algoritmi de grupare.

SciKit-Learn este alegerea evidentă pentru dezvoltatori atunci când doresc să îmbunătățească un produs existent sau funcționarea acestuia folosind datele anterioare.

7. Keras:

Dacă doriți să lucrați cu rețele neuronale, Keras este cea mai bună bibliotecă pentru dvs. Keras a fost inițial dezvoltat ca o platformă pentru rețelele neuronale, dar odată cu trecerea timpului și văzând un succes masiv, a fost ulterior transformat într-o bibliotecă Python independentă.

Keras este utilizat în principal în companii mari de tehnologie precum Uber, Netflix și Square pentru a procesa cantități mari de date text și imagini simultan cu cea mai bună precizie. Keras este utilizat în aplicații la scară largă, deoarece oferă un suport excelent pentru backend-uri multiple, cu stabilitatea și performanța perfectă.

8. Orange3:

Orange3 este o bibliotecă Python care a fost dezvoltată în 1996 de oamenii de știință de la Universitatea din Ljubljana. Orange3 este foarte favorizat în comunitate datorită curbei sale de învățare mai ușor de gestionat. Dezvoltarea Orange3 sa axat pe crearea unor sisteme de recomandare extrem de precise. Astăzi Orange3 sa extins în diferite subgrupuri. Poate fi folosit și pentru extragerea datelor și vizualizarea datelor, precum și pentru calculul numeric.

Ceea ce distinge Orange3 este structura sa bazată pe widget-uri. Cu ajutorul acestei structuri, dezvoltatorii pot crea cu ușurință modele cu performanțe mai bune, iar aceste modele pot fi apoi utilizate pentru a furniza previziuni de afaceri precise.

9. SciPy:

SciPy este o altă bibliotecă Python care se concentrează pe furnizarea de metode și funcții pentru calcule precise. Biblioteca SciPy face parte din stiva SciPy ca fiind renumită în industrie.

SciPy este foarte utilizat în calculele științifice, matematice și inginerești. Este excelent în gestionarea calculelor complexe și, prin urmare, a fost precursorul în industrie. SciPy este compus din NumPy, deci puteți fi siguri că calculele de la SciPy vor fi extrem de eficiente și foarte rapide.

Mai mult, SciPy preia în mod direct subiecte matematice avansate precum statistici, algebră liniară, corelație, integrare și alte calcule numerice. Face toate acestea la o viteză vertiginoasă, sporind performanța generală a modelelor de învățare automată dezvoltate folosind SciPy.

10. Theano:

Theano a fost dezvoltat în primul rând pentru a aborda ecuații matematice mari și complexe care nu puteau fi rezolvate rapid. Cercetătorii de la Montreal Institute of Learning Algorithms au venit cu ideea dezvoltării Theano.

De la începuturile sale, a trebuit să concureze întotdeauna cu unele dintre cele mai bune biblioteci de învățare automată. Cu toate acestea, Theano este încă extrem de eficient în utilizare și poate funcționa excepțional atât pe procesoare, cât și pe GPU-uri. Theano permite, de asemenea, reutilizarea codului în modelele sale, ceea ce sporește viteza generală de dezvoltare a unui produs.

Utilizarea unor astfel de biblioteci este crucială pentru dezvoltarea unor produse mai bune și mai stabile. Dacă doriți să creați vizualizări din analiza datelor, ar trebui să optați pentru biblioteca Matplotlib datorită opțiunilor extinse pe care le oferă. Dacă lucrați în jurul tensoarelor, totuși, precum și a altor calcule numerice care trebuie procesate la viteze foarte rapide, ar trebui să continuați cu TensorFlow.

Python este un limbaj de uz general, vine cu tot felul de biblioteci și module care oferă beneficii suplimentare limbii. Dacă învățarea automată este domeniul dvs. de bază, acestea sunt unele dintre cele mai bune biblioteci de învățare automată publicate vreodată pentru mediul Python.

Despre autor

Harikrishna Kundariya, este marketer, dezvoltator, IoT, ChatBot & Blockchain savvy, designer, cofondator, Director al Tehnologii eSparkBiz. Experiența sa de peste 8 ani îi permite să ofere soluții digitale noilor start-up-uri bazate pe IoT și ChatBot.

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