10 najboljših knjižnic strojnega učenja Python vseh časov

Python, ki ga je zasnoval Guido Van Rossum, je objektno usmerjen programski jezik, ki je omogočil veliko novih stvari na področju računalništva. Glavni motiv Guida Van Rossuma pri razvoju Pythona je bil ustvariti jezik, ki bi bil lahko berljiv in enostaven za učenje za začetnike – Guidu je uspelo v obeh vidikih.

Vir slik: Google

Programski jezik Python je prva izbira za podjetja, ki se želijo preusmeriti na področja strojnega učenja in umetne inteligence ter uporabljati Data Science. Zahvaljujoč velikemu številu knjižnic je Python postal tudi prva izbira med razvijalci v razvojnih agencijah Python za preizkušanje novih stvari v industriji.

Python ima najobsežnejšo zbirko knjižnic, ki so bile kdaj razvite za jezik. Ima tudi široko paleto aplikacij in je jezik za splošno uporabo, kar pomeni, da se lahko uporablja pri razvoju skoraj vseh vrst izdelkov, ne glede na to, ali gre za spletno mesto, namizno aplikacijo, zaledno aplikacijo ali razvoj inteligentnih sistemov.

Raziskujemo deset knjižnic, namenjenih izvajanju strojnega učenja v jeziku Python.

1. Pande:

Pandas je ena najbolj dobro zgrajenih knjižnic za obdelavo podatkov na tem seznamu. Knjižnica Pandas je bila ustvarjena v finančnem podjetju AQR in kasneje odprtokodna na zahtevo enega izmed zaposlenih, ki je vodil razvoj te knjižnice.

Knjižnica Pandas ima najboljše načine za ravnanje s podatki in manipulacijo velikih podatkovnih nizov. Programerji, ki delajo z velikimi nabori podatkov v domeni strojnega učenja, uporabljajo knjižnico za strukturiranje nabora podatkov v skladu s potrebami podjetja. Poleg tega ima Panda odlično uporabo tudi pri analizi podatkov in manipulaciji.

2.NumPy:

NumPy je način, kako je Python dobil svoje numerične računalniške zmogljivosti. Python je bil najprej razvit brez preveč numeričnih računalniških zmogljivosti, kar je oviralo njegov napredek. Vendar pa so se razvijalci domislili te knjižnice in Python je od tam naprej postal boljši jezik.

NumPy ponuja številne možnosti numeričnega računanja, kot so izračuni za linearno algebro, delo z matrikami in podobno. NumPy kot odprtokodna knjižnica se nenehno izpopolnjuje in posodablja z novejšimi formulami, ki olajšajo uporabo knjižnice. NumPy je uporaben pri prizadevanjih strojnega učenja, kot je izražanje in delo s slikami, velikimi nizi in implementacijami zvočnih valov.

3.Matplotlib:

Matplotlib se pogosto uporablja skupaj z numeričnimi in statistično izračunanimi podatki, koristno knjižnico za risanje različnih vrst grafikonov, histogramov in grafov. Pomemben je pri vizualizaciji podatkov in je najboljša izbira za vizualizacijo podatkov in poročanje med uporabo Pythona.

Matplotlib, kadar se uporablja skupaj z NumPy in SciPy, lahko nadomesti potrebo po uporabi statističnega jezika MATLAB za analizo in vizualizacijo podatkov.

Matplotlib ima tudi največje število možnosti, ko gre za orodja za analizo podatkov in vizualizacijo. Razvijalcem lahko pomaga pri predstavitvi analize podatkov na učinkovitejši način z uporabo množice 2D in 3D grafikonov ter drugih risalnih diagramov.

4.PyTorch:

PyTorch je bil razvit pri Facebooku, ko je podjetje želelo preskočiti na novejše tehnologije in aplikacije strojnega učenja. Uporablja se predvsem pri kompleksnih računalniških nalogah, kot sta obdelava slik in obdelava naravnega jezika.

Ta knjižnica je bila v glavnem razvita za omogočanje obsežnih projektov, ki so bili predvsem povezani z raziskavami in razvojem področja strojnega učenja. Zato je hiter in se lahko prilagaja nenehno spreminjajočim se projektom.

PyTorch se uporablja tam, kjer je treba obdelati velike količine podatkov, na voljo pa je tudi v oblaku, kar odpravlja potrebo po nastavitvi posebne strojne opreme za njegovo uporabo. To so dodatne prednosti uporabe te knjižnice strojnega učenja v vašem projektu.

5. TensorFlow:

TensorFlow je še ena odlična numerična računalniška knjižnica v ekosistemu Python. TensorFlow, ki ga je razvila ekipa Google Brain in leta 2015 predal skupnosti, deluje izjemno dobro. Googlova ekipa prav tako zagotavlja redne posodobitve in nove funkcije za knjižnico, zaradi česar je iz dneva v dan še močnejša.

TensorFlow se uporablja v skoraj vseh Googlovih izdelkih, ki so prepojeni s strojnim učenjem. To je knjižnica prve izbire, ko morajo razvijalci delati z nevronskimi mrežami, glede na to, da nevronske mreže vsebujejo številne tenzorske operacije, ta knjižnica pa je zelo učinkovita pri izvajanju takih operacij.

Ta knjižnica je tudi prva izbira, ko razvijalci želijo zgraditi modele, ki jih je mogoče hitro in učinkovito uvesti. TensorFlow omogoča ekipam, da razvijajo in testirajo svoje modele strojnega učenja na različnih platformah in napravah. Enote lahko svoje modele postavijo tudi v oblak in z uporabo TensorFlow zbirajo pomembne podatke in vpoglede.

6.Scikit-Naučite se:

SciKit-Learn, ena izmed najbolj priljubljenih knjižnic za strojno učenje na GitHubu, razvijalcem omogoča hitro izvajanje znanstvenih, inženirskih in matematičnih izračunov.

Scikit-Learn se uporablja v skoraj vseh programih in izdelkih za strojno učenje. Ima največ algoritmov strojnega učenja, zbranih do popolnosti. Vključuje algoritme za nadzorovano in nenadzorovano strojno učenje, regresijske algoritme, algoritme za klasifikacijo slik in besedila ter tudi algoritme za združevanje v gruče.

SciKit-Learn je očitna izbira za razvijalce, ko želijo izboljšati obstoječi izdelek ali njegovo delovanje z uporabo prejšnjih podatkov.

7.Keras:

Če želite delati z nevronskimi mrežami, je Keras najboljša knjižnica za vas. Keras je bil sprva razvit kot platforma za nevronske mreže, vendar je bil s časom in velikim uspehom kasneje pretvorjen v samostojno knjižnico Python.

Keras se uporablja predvsem v velikih tehnoloških podjetjih, kot so Uber, Netflix in Square, za hkratno obdelavo velikih količin besedilnih in slikovnih podatkov z največjo natančnostjo. Keras se uporablja v obsežnih aplikacijah, ker zagotavlja odlično podporo za več ozadij s svojo popolno stabilnostjo in zmogljivostjo.

8.Oranžna3:

Orange3 je knjižnica Python, ki so jo leta 1996 razvili znanstveniki Univerze v Ljubljani. Orange3 je zelo priljubljen v skupnosti zaradi svoje bolj obvladljive krivulje učenja. Razvoj Orange3 je bil osredotočen na ustvarjanje zelo natančnih priporočilnih sistemov. Danes se je Orange3 razširil v različne podskupine. Uporablja se lahko za rudarjenje podatkov in vizualizacijo podatkov ter tudi za numerično računanje.

Orange3 odlikuje struktura, ki temelji na pripomočkih. S pomočjo te strukture lahko razvijalci preprosto ustvarijo učinkovitejše modele, te modele pa lahko nato uporabijo za zagotavljanje natančnih poslovnih napovedi.

9.SciPy:

SciPy je še ena knjižnica Python, ki se osredotoča na zagotavljanje metod in funkcij za natančne izračune. Knjižnica SciPy je del sklada SciPy, ki je priznan v industriji.

SciPy se pogosto uporablja v znanstvenih, matematičnih in inženirskih izračunih. Odličen je pri rokovanju z zapletenimi izračuni in je zato predhodnik v industriji. SciPy je sestavljen iz NumPy, tako da ste lahko prepričani, da bodo izračuni iz SciPy zelo učinkoviti in super hitri.

Poleg tega SciPy neposredno prevzame napredne matematične teme, kot so statistika, linearna algebra, korelacija, integracija in drugi numerični izračuni. Vse to počne z vrtoglavo hitrostjo, s čimer poveča splošno zmogljivost modelov strojnega učenja, razvitih s pomočjo SciPy.

10. Theano:

Theano je bil razvit predvsem za reševanje velikih in zapletenih matematičnih enačb, ki jih ni bilo mogoče hitro rešiti. Raziskovalci z Montrealskega inštituta za učenje algoritmov so prišli na idejo o razvoju Theana.

Od svoje ustanovitve je vedno morala tekmovati z nekaterimi najboljšimi knjižnicami za strojno učenje. Vendar pa je Theano še vedno zelo učinkovit pri uporabi in lahko izjemno dobro deluje tako na CPE kot GPE. Theano omogoča tudi ponovno uporabo kode v svojih modelih, kar poveča splošno hitrost razvoja izdelka.

Uporaba tovrstnih knjižnic je ključnega pomena za razvoj boljših in stabilnejših izdelkov. Če želite ustvariti vizualizacije iz vaše analize podatkov, se odločite za knjižnico Matplotlib zaradi obsežnih možnosti, ki jih ponuja. Če pa se ukvarjate s tenzorji in drugimi numeričnimi izračuni, ki jih je treba obdelati pri zelo visokih hitrostih, morate vsekakor nadaljevati s TensorFlow.

Python je jezik za splošne namene, prihaja z vsemi vrstami knjižnic in modulov, ki jeziku zagotavljajo dodatne prednosti. Če je strojno učenje vaša osrednja domena, je to nekaj najboljših knjižnic strojnega učenja, ki so bile kdaj objavljene za okolje Python.

O avtorju

Harikrishna Kundariya, je tržnik, razvijalec, poznavalec IoT, ChatBot in Blockchain, oblikovalec, soustanovitelj, direktor Tehnologije eSparkBiz. Njegove izkušnje 8+ mu omogočajo zagotavljanje digitalnih rešitev za nova zagonska podjetja, ki temeljijo na IoT in ChatBot.

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