10 лучших библиотек машинного обучения Python за все время

Детище Гвидо Ван Россума, Python - объектно-ориентированный язык программирования, сделавший возможным множество новых вещей в области информатики. Главным мотивом Гвидо Ван Россума при разработке Python было создание языка, который был бы легко читаем и легок в изучении для новичков - Гвидо преуспел в обоих аспектах.

Источник изображения: Google

Язык программирования Python - лучший выбор для предприятий, которые хотят перейти в области машинного обучения и искусственного интеллекта и использовать Data Science. Благодаря огромному количеству библиотек Python также стал лучшим выбором среди разработчиков в Python Development Agencies, чтобы опробовать новые вещи в отрасли.

Python имеет самую обширную коллекцию библиотек, когда-либо разработанных для языка. Он также имеет широкий спектр приложений и является языком общего назначения, что означает, что его можно использовать при разработке почти всех типов продуктов, будь то веб-сайт, настольное приложение, серверное приложение или разработка интеллектуальных систем.

Мы изучаем десять библиотек, посвященных реализации машинного обучения на языке Python.

1. Панды:

Pandas - одна из самых хорошо продуманных библиотек для работы с данными в этом списке. Библиотека Pandas была создана в компании AQR Financial, а затем была открыта для использования по требованию одного из ее сотрудников, который был лидером в разработке этой библиотеки.

В библиотеке Pandas есть лучшие способы обработки данных и манипулирования большими наборами данных. Программисты, которые работают с большими наборами данных в области машинного обучения, используют библиотеку для структурирования набора данных в соответствии с потребностями бизнеса. Более того, у Pandas есть отличное приложение для анализа и обработки данных.

2.Число:

NumPy - это то, как Python получил свои вычислительные возможности. Первоначально Python был разработан без слишком большого количества вычислительных возможностей, что тормозило его развитие. Однако разработчики придумали эту библиотеку, и с этого момента Python смог стать лучшим языком.

NumPy предлагает множество вариантов численных вычислений, таких как вычисления для линейной алгебры, работа с матрицами и тому подобное. NumPy, будучи библиотекой с открытым исходным кодом, постоянно дорабатывается и обновляется новыми формулами, которые упрощают использование библиотеки. NumPy полезен в задачах машинного обучения, таких как выражение и работа с изображениями, большими массивами и реализациями звуковых волн.

3. Матплотлиб:

Matplotlib часто используется вместе с числовыми и статистически вычисленными данными, полезной библиотекой для построения различных типов диаграмм, гистограмм и графиков. Он играет важную роль в визуализации данных и является лучшим выбором для визуализации данных и создания отчетов при использовании Python.

Matplotlib, когда он используется вместе с NumPy и SciPy, может заменить необходимость использования статистического языка MATLAB для анализа и визуализации данных.

Matplotlib также имеет наибольшее количество опций, когда дело доходит до инструментов анализа и визуализации данных. Это может помочь разработчикам представить свой анализ данных более эффективным способом с использованием множества 2D и 3D диаграмм, а также других графических диаграмм.

4. ПиТорч:

PyTorch был разработан в Facebook, когда компания хотела перейти на новые технологии и приложения для машинного обучения. Он в основном используется в сложных вычислительных задачах, таких как обработка изображений и обработка естественного языка.

Эта библиотека была в основном разработана для реализации крупномасштабных проектов, которые в первую очередь были связаны с исследованиями и разработками в области машинного обучения. Поэтому он быстр и способен адаптироваться к постоянно меняющимся проектам.

PyTorch используется там, где должны обрабатываться большие объемы данных, а также доступен в облаке, что избавляет от необходимости настраивать специальное оборудование для его использования. Это дополнительные преимущества использования этой библиотеки машинного обучения в вашем проекте.

5. Тензорный поток:

TensorFlow - еще одна отличная библиотека для численных вычислений в экосистеме Python. TensorFlow, разработанный командой Google Brain и переданный сообществу в 2015 году, работает исключительно хорошо. Команда Google также регулярно обновляет библиотеку и предоставляет новые функции, которые день ото дня делают ее еще более мощной.

TensorFlow используется почти во всех продуктах Google, в которых реализовано машинное обучение. Это библиотека первого выбора, когда разработчикам необходимо работать с нейронными сетями, учитывая, что нейронные сети содержат ряд тензорных операций, и эта библиотека очень эффективна при выполнении таких операций.

Эта библиотека также является первым выбором, когда разработчики хотят создавать модели, которые можно развернуть быстро и эффективно. TensorFlow позволяет командам разрабатывать и тестировать свои модели машинного обучения на различных платформах и устройствах. Подразделения также могут развертывать свои модели в облаке и собирать значимые данные и идеи с помощью TensorFlow.

6. Scikit-Learn:

SciKit-Learn, одна из самых популярных библиотек машинного обучения на GitHub, позволяет разработчикам быстро выполнять научные, инженерные и математические вычисления.

Scikit-Learn используется практически во всех программах и продуктах машинного обучения. В нем собрано большинство алгоритмов машинного обучения, доведенных до совершенства. Он включает в себя алгоритмы контролируемого и неконтролируемого машинного обучения, алгоритмы регрессии, алгоритмы классификации изображений и текста, а также алгоритмы кластеризации.

SciKit-Learn - очевидный выбор для разработчиков, когда они хотят улучшить существующий продукт или его функционирование, используя предыдущие данные.

7.Керас:

Если вы хотите работать с нейронными сетями, Keras - лучшая библиотека для вас. Первоначально Keras разрабатывался как платформа для нейронных сетей, но со временем, увидев огромный успех, он был преобразован в отдельную библиотеку Python.

Keras в основном используется в крупных технологических компаниях, таких как Uber, Netflix и Square, для одновременной обработки больших объемов текстовых и графических данных с максимальной точностью. Keras используется в крупномасштабных приложениях, потому что он обеспечивает отличную поддержку нескольких бэкэндов с его идеальной стабильностью и производительностью.

8. оранжевый3:

Orange3 - это библиотека Python, разработанная в 1996 году учеными Люблянского университета. Orange3 пользуется большой популярностью в сообществе из-за его более управляемой кривой обучения. Разработка Orange3 была сосредоточена на создании высокоточных рекомендательных систем. Сегодня Orange3 расширился на различные подгруппы. Его можно использовать для интеллектуального анализа данных и визуализации данных, а также для числовых вычислений.

Что отличает Orange3, так это его структура на основе виджетов. С помощью этой структуры разработчики могут легко создавать более эффективные модели, которые затем можно использовать для получения точных бизнес-прогнозов.

9. наука:

SciPy - еще одна библиотека Python, которая фокусируется на предоставлении методов и функций для точных вычислений. Библиотека SciPy является частью известного в отрасли стека SciPy.

SciPy широко используется в научных, математических и инженерных вычислениях. Он отлично справляется со сложными вычислениями и поэтому является предшественником в отрасли. SciPy состоит из NumPy, поэтому вы можете быть уверены, что вычисления с помощью SciPy будут очень эффективными и сверхбыстрыми.

Более того, SciPy напрямую занимается сложными математическими темами, такими как статистика, линейная алгебра, корреляция, интегрирование и другие численные вычисления. Все это происходит с головокружительной скоростью, повышая общую производительность моделей машинного обучения, разработанных с использованием SciPy.

10. Теано:

Theano в первую очередь был разработан для решения больших и сложных математических уравнений, которые нельзя было решить быстро. Исследователи из Монреальского института алгоритмов обучения придумали идею разработки Theano.

С момента своего создания ему всегда приходилось конкурировать с одними из самых лучших библиотек машинного обучения. Тем не менее, Theano по-прежнему очень эффективен в использовании и может исключительно хорошо работать как с процессорами, так и с графическими процессорами. Theano также допускает повторное использование кода в своих моделях, что увеличивает общую скорость разработки продукта.

Использование таких библиотек имеет решающее значение для разработки более качественных и стабильных продуктов. Если вы хотите создавать визуализации на основе анализа данных, вам следует выбрать библиотеку Matplotlib из-за обширных возможностей, которые она предоставляет. Однако, если вы работаете с тензорами, а также с другими числовыми вычислениями, которые необходимо обрабатывать на очень высокой скорости, вам обязательно следует продолжить работу с TensorFlow.

Python - это язык общего назначения, он поставляется со всевозможными библиотеками и модулями, которые обеспечивают дополнительные преимущества для языка. Если машинное обучение является вашей основной областью, это одни из лучших библиотек машинного обучения, когда-либо опубликованных для среды Python.

Об авторе

Харикришна Кундария, маркетолог, разработчик, специалист по IoT, ChatBot и Blockchain, дизайнер, соучредитель, директор Технологии eSparkBiz. Его опыт 8+ позволяет ему предоставлять цифровые решения новым стартапам на основе IoT и ChatBot.

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