Topp 10 Python maskininlärningsbibliotek genom tiderna

Guido Van Rossums idé, Python är ett objektorienterat programmeringsspråk som har gjort många nya saker möjliga inom datavetenskap. Guido Van Rossums huvudmotiv när han utvecklade Python var att föda ett språk som var lätt att läsa och lätt att lära sig för nybörjare – Guido lyckades med båda aspekterna.

Bildkälla: Google

Programmeringsspråket Python är förstahandsvalet för företag som vill byta till maskininlärning och AI-områden och använda Data Science. Tack vare ett stort antal bibliotek har Python också blivit förstahandsvalet bland utvecklare i Python Development Agencies för att testa nya saker i branschen.

Python har den mest omfattande samlingen av bibliotek som någonsin utvecklats för ett språk. Det har också ett brett utbud av applikationer och är ett allmänt språk vilket innebär att det kan användas i utvecklingen av nästan alla typer av produkter, oavsett om det är en webbplats, skrivbordsapplikation, backend-applikation eller utveckling av intelligenta system.

Vi utforskar tio bibliotek som är dedikerade till att implementera maskininlärning i Python-språket.

1. Pandas:

Pandas är ett av de mest välbyggda datamanipuleringsbiblioteken på den här listan. Pandas-biblioteket skapades på AQR Financial Company och skapades senare med öppen källkod av kraven från en av dess anställda, som var ledaren i utvecklingen av detta bibliotek.

Pandas bibliotek har de bästa sätten att hantera data och manipulera stora datamängder. Programmerare som arbetar med stora datamängder i maskininlärningsdomänen använder biblioteket för att strukturera datamängden efter verksamhetens behov. Dessutom har Pandas en fantastisk applikation inom dataanalys och manipulation också.

2.NumPy:

NumPy är hur Python fick sina numeriska beräkningsmöjligheter. Python utvecklades först utan alltför många numeriska beräkningsmöjligheter, vilket hindrade dess framsteg. Utvecklare kom dock på detta bibliotek och Python kunde ta steget upp som ett bättre språk därifrån och framåt.

NumPy erbjuder en uppsjö av numeriska beräkningsalternativ som beräkningar för linjär algebra, arbete med matriser och liknande. När NumPy är ett bibliotek med öppen källkod förfinas och uppdateras ständigt med nyare formler som gör det enkelt att använda biblioteket. NumPy är användbart i maskininlärningssträvanden som att uttrycka och arbeta med bilder, stora arrayer och implementeringar av ljudvågor.

3.Matplotlib:

Matplotlib används ofta tillsammans med numeriska och statistiskt beräknade data, ett användbart bibliotek för att rita olika typer av diagram, histogram och grafer. Det är avgörande för datavisualisering och är det ultimata valet för datavisualisering och rapportering när du använder Python.

Matplotlib, när det används tillsammans med NumPy och SciPy, har förmågan att ersätta behovet av att använda MATLABs statistiska språk för dataanalys och visualisering.

Matplotlib har också det högsta antalet alternativ när det gäller dataanalys och visualiseringsverktyg. Det kan hjälpa utvecklare att presentera sin dataanalys på ett mer effektivt sätt med hjälp av mängden 2D- och 3D-diagram, såväl som andra plottningsdiagram.

4.PyTorch:

PyTorch utvecklades på Facebook när företaget ville ta sig in i nyare teknologier och maskininlärningsapplikationer. Det används främst i komplexa beräkningsuppgifter som bildbehandling och naturlig språkbehandling.

Detta bibliotek utvecklades huvudsakligen för att underlätta storskaliga projekt som främst var relaterade till forskning och utveckling av maskininlärningsdomänen. Den är därför snabb och kan anpassas till ständigt föränderliga projekt.

PyTorch används där stora mängder data ska bearbetas, och är även tillgängligt på molnet, vilket eliminerar behovet av att ställa in speciell hårdvara för att använda den. Dessa är extra fördelar med att använda detta maskininlärningsbibliotek i ditt projekt.

5.TensorFlow:

TensorFlow är ett annat utmärkt numeriskt datorbibliotek i Python-ekosystemet. TensorFlow, som utvecklats av Google Brain-teamet och överlämnades till communityn 2015, har presterat exceptionellt bra. Google-teamet tillhandahåller också regelbundna uppdateringar och nya funktioner till biblioteket, vilket gör det ännu mer kraftfullt dag för dag.

TensorFlow används i nästan alla Google-produkter som är infunderade med maskininlärning. Det är förstahandsbiblioteket för när utvecklare behöver arbeta med neurala nätverk med tanke på att neurala nätverk innehåller ett antal tensoroperationer, och detta bibliotek är mycket effektivt för att utföra sådana operationer.

Detta bibliotek är också förstahandsvalet när utvecklare vill bygga modeller som kan distribueras snabbt och effektivt. TensorFlow låter team utveckla och testa sina maskininlärningsmodeller över olika plattformar och enheter. Enheter kan också distribuera sina modeller i molnet och samla in meningsfull data och insikter genom att använda TensorFlow.

6.Scikit-Learn:

Ett av de mest populära maskininlärningsbiblioteken på GitHub, SciKit-Learn gör det möjligt för utvecklare att snabbt utföra vetenskapliga, tekniska och matematiska beräkningar.

Scikit-Learn används i nästan alla maskininlärningsprogram och produkter. Den har flest maskininlärningsalgoritmer samlade till perfektion. Det inkluderar algoritmer för övervakad, oövervakad maskininlärning, regressionsalgoritmer, algoritmer för klassificering av bilder och text, såväl som klustringsalgoritmer.

SciKit-Learn är det självklara valet för utvecklare när de vill förbättra en befintlig produkt eller dess funktion med hjälp av tidigare data.

7.Keras:

Om du vill arbeta med neurala nätverk är Keras det bästa biblioteket för dig. Keras utvecklades ursprungligen som en plattform för neurala nätverk, men med tidens gång och med enorm framgång konverterades den senare till ett fristående Python-bibliotek.

Keras används främst i stora teknikföretag som Uber, Netflix och Square för att behandla stora mängder text- och bilddata samtidigt med bästa noggrannhet. Keras används i storskaliga applikationer eftersom det ger utmärkt stöd för flera backends med sin perfekta stabilitet och prestanda.

8. Orange3:

Orange3 är ett Python-bibliotek som utvecklades 1996 av forskare vid universitetet i Ljubljana. Orange3 är mycket gynnad i samhället på grund av sin mer hanterbara inlärningskurva. Utvecklingen av Orange3 var fokuserad på att skapa mycket exakta rekommendationssystem. Idag har Orange3 expanderat till olika undergrupper. Den kan användas för datautvinning och datavisualisering samt numerisk beräkning också.

Det som utmärker Orange3 är dess widgetbaserade struktur. Med hjälp av denna struktur kan utvecklare enkelt skapa bättre presterande modeller, och dessa modeller kan sedan användas för att ge korrekta affärsprognoser.

9.SciPy:

SciPy är ett annat Python-bibliotek som fokuserar på att tillhandahålla metoder och funktioner för korrekta beräkningar. SciPy-biblioteket är en del av SciPy-stacken som känt i branschen.

SciPy används flitigt i vetenskapliga, matematiska och ingenjörsrelaterade beräkningar. Den är utmärkt på att hantera komplexa beräkningar och har därför varit föregångare i branschen. SciPy är sammansatt av NumPy, så du kan vara säker på att beräkningarna från SciPy kommer att vara mycket effektiva och supersnabba.

Dessutom tar SciPy direkt på avancerade matematiska ämnen som statistik, linjär algebra, korrelation, integration och andra numeriska beräkningar. Den gör allt detta i en rasande hastighet, vilket ökar den totala prestandan för maskininlärningsmodeller som utvecklats med SciPy.

10.Theano:

Theano utvecklades främst för att tackla stora och komplexa matematiska ekvationer som inte gick att lösa snabbt. Forskare vid Montreal Institute of Learning Algorithms kom på idén att utveckla Theano.

Sedan starten har den alltid varit tvungen att konkurrera med några av de allra bästa maskininlärningsbiblioteken. Theano är dock fortfarande mycket effektiv i användningen och kan prestera exceptionellt bra på både CPU:er och GPU:er. Theano tillåter också kodåteranvändning i sina modeller, vilket ökar den totala utvecklingshastigheten för en produkt.

Användningen av sådana bibliotek är avgörande för utvecklingen av bättre och mer stabila produkter. Om du vill skapa visualiseringar från din dataanalys bör du välja Matplotlib-biblioteket på grund av de omfattande alternativen som det ger. Om du däremot arbetar kring tensorer, liksom andra numeriska beräkningar som måste bearbetas med mycket höga hastigheter, bör du definitivt fortsätta med TensorFlow.

Python är ett allmänt ändamål, det kommer med alla möjliga bibliotek och moduler som ger ytterligare fördelar för språket. Om maskininlärning är din kärndomän är dessa några av de allra bästa maskininlärningsbiblioteken som någonsin publicerats för Python-miljön.

Om författaren

Harikrishna Kundariya, är en marknadsförare, utvecklare, IoT, ChatBot & Blockchain kunnig, designer, medgrundare, direktör för eSparkBiz Technologies. Hans 8+ erfarenhet gör det möjligt för honom att tillhandahålla digitala lösningar till nystartade företag baserade på IoT och ChatBot.

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