ไลบรารีการเรียนรู้เครื่อง Python 10 อันดับแรกตลอดกาล

ผลิตผลงานของ Guido Van Rossum, Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุซึ่งทำให้สิ่งใหม่ ๆ เป็นไปได้มากมายในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ แรงจูงใจหลักของ Guido Van Rossum ในการพัฒนา Python คือการให้กำเนิดภาษาที่อ่านง่ายและเรียนรู้ได้ง่ายสำหรับผู้เริ่มต้น – Guido ประสบความสำเร็จในทั้งสองด้าน

แหล่งที่มาของภาพ: Google

ภาษาการเขียนโปรแกรม Python เป็นตัวเลือกแรกสำหรับธุรกิจที่ต้องการเปลี่ยนไปใช้แมชชีนเลิร์นนิงและสาขา AI และใช้ Data Science ด้วยไลบรารีจำนวนมาก Python จึงกลายเป็นตัวเลือกแรกในหมู่นักพัฒนาใน Python Development Agencies เพื่อทดลองใช้สิ่งใหม่ ๆ ในอุตสาหกรรม

Python มีไลบรารีที่กว้างขวางที่สุดเท่าที่เคยมีมาสำหรับภาษาหนึ่งๆ นอกจากนี้ยังมีแอพพลิเคชั่นมากมายและเป็นภาษาเอนกประสงค์ ซึ่งหมายความว่าสามารถใช้ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้แทบทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นเว็บไซต์ แอพพลิเคชั่นเดสก์ท็อป แอพพลิเคชั่นแบ็คเอนด์ หรือการพัฒนาระบบอัจฉริยะ

เรากำลังสำรวจห้องสมุดสิบแห่งที่ทุ่มเทให้กับการเรียนรู้ของเครื่องในภาษา Python

1. หมีแพนด้า:

Pandas เป็นหนึ่งในไลบรารีจัดการข้อมูลที่สร้างขึ้นมาอย่างดีที่สุดในรายการนี้ ห้องสมุด Pandas ถูกสร้างขึ้นที่บริษัท AQR Financial และต่อมาได้เปิดแหล่งที่มาตามความต้องการของพนักงานคนหนึ่ง ซึ่งเป็นผู้นำในการพัฒนาห้องสมุดแห่งนี้

ห้องสมุด Pandas มีวิธีที่ดีที่สุดในการจัดการข้อมูลและจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โปรแกรมเมอร์ที่ทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในโดเมนการเรียนรู้ของเครื่องจะใช้ไลบรารีเพื่อจัดโครงสร้างชุดข้อมูลตามความต้องการของธุรกิจ นอกจากนี้ Pandas ยังมีแอปพลิเคชันที่ยอดเยี่ยมในการวิเคราะห์และจัดการข้อมูลอีกด้วย

2.ตัวเลข:

NumPy คือวิธีที่ Python มีความสามารถในการคำนวณเชิงตัวเลข Python ได้รับการพัฒนาครั้งแรกโดยไม่มีความสามารถในการคำนวณเชิงตัวเลขมากเกินไป ซึ่งขัดขวางความก้าวหน้าของมัน อย่างไรก็ตาม นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้สร้างไลบรารีนี้ขึ้นมา และ Python ก็สามารถก้าวขึ้นเป็นภาษาที่ดีขึ้นได้ตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา

NumPy มีตัวเลือกการคำนวณเชิงตัวเลขมากมาย เช่น การคำนวณพีชคณิตเชิงเส้น การทำงานกับเมทริกซ์ และอื่นๆ NumPy เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สได้รับการปรับปรุงและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องด้วยสูตรใหม่ที่ทำให้การใช้ไลบรารีเป็นเรื่องง่าย NumPy มีประโยชน์ในความพยายามของแมชชีนเลิร์นนิง เช่น การแสดงและการทำงานกับรูปภาพ อาร์เรย์ขนาดใหญ่ และการนำคลื่นเสียงไปใช้

3.Matplotlib:

มักใช้ Matplotlib ร่วมกับข้อมูลที่คำนวณด้วยตัวเลขและทางสถิติ ซึ่งเป็นไลบรารีที่มีประโยชน์สำหรับการพล็อตแผนภูมิ ฮิสโตแกรม และกราฟประเภทต่างๆ เป็นเครื่องมือในการสร้างภาพข้อมูล และเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างภาพข้อมูลและการรายงานขณะใช้ Python

Matplotlib เมื่อใช้ร่วมกับ NumPy และ SciPy มีความสามารถในการเปลี่ยนความจำเป็นในการใช้ภาษาทางสถิติ MATLAB สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ

Matplotlib ยังมีตัวเลือกจำนวนมากที่สุดเมื่อพูดถึงเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ มันสามารถช่วยให้นักพัฒนานำเสนอการวิเคราะห์ข้อมูลของพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้แผนภูมิ 2D และ 3D มากมายรวมถึงไดอะแกรมการพล็อตอื่นๆ

4. ไพทอร์ช:

PyTorch ได้รับการพัฒนาบน Facebook เมื่อบริษัทต้องการก้าวกระโดดไปสู่เทคโนโลยีใหม่และแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง ส่วนใหญ่จะใช้ในงานคำนวณที่ซับซ้อน เช่น การประมวลผลภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ห้องสมุดนี้ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่ออำนวยความสะดวกในโครงการขนาดใหญ่ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิจัยและพัฒนาโดเมนการเรียนรู้ของเครื่องเป็นหลัก ดังนั้นจึงมีความรวดเร็วและสามารถปรับตัวให้เข้ากับโครงการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

PyTorch ใช้ในที่ที่มีการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก และยังพร้อมใช้งานบนคลาวด์อีกด้วย ทำให้ไม่จำเป็นต้องตั้งค่าฮาร์ดแวร์พิเศษเพื่อใช้งาน สิ่งเหล่านี้เป็นข้อดีเพิ่มเติมของการใช้ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงในโครงการของคุณ

5.เทนเซอร์โฟลว์:

TensorFlow เป็นอีกหนึ่งไลบรารีการคำนวณเชิงตัวเลขที่ยอดเยี่ยมในระบบนิเวศของ Python พัฒนาโดยทีม Google Brain และมอบให้กับชุมชนในปี 2015 TensorFlow ทำงานได้ดีเป็นพิเศษ ทีมงาน Google ยังมีการอัปเดตอย่างสม่ำเสมอและคุณลักษณะใหม่ๆ ให้กับห้องสมุด ซึ่งทำให้ห้องสมุดมีประสิทธิภาพมากขึ้นทุกวัน

TensorFlow ถูกใช้ในผลิตภัณฑ์ Google เกือบทั้งหมดที่รวมเข้ากับแมชชีนเลิร์นนิง เป็นไลบรารีตัวเลือกแรกเมื่อนักพัฒนาจำเป็นต้องทำงานกับโครงข่ายประสาทเทียม เนื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยการดำเนินการเทนเซอร์จำนวนหนึ่ง และไลบรารีนี้มีประสิทธิภาพสูงในการดำเนินการดังกล่าว

ไลบรารีนี้ยังเป็นตัวเลือกแรกเมื่อนักพัฒนาต้องการสร้างโมเดลที่ปรับใช้ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ TensorFlow ช่วยให้ทีมพัฒนาและทดสอบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในแพลตฟอร์มและอุปกรณ์ต่างๆ หน่วยยังสามารถปรับใช้โมเดลของตนบนคลาวด์และรวบรวมข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายผ่านการใช้ TensorFlow

6.Scikit-เรียนรู้:

SciKit-Learn เป็นหนึ่งในไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมมากที่สุดบน GitHub ช่วยให้นักพัฒนาดำเนินการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ วิศวกรรม และคณิตศาสตร์ได้อย่างรวดเร็ว

Scikit-Learn ใช้ในโปรแกรมและผลิตภัณฑ์การเรียนรู้ของเครื่องเกือบทั้งหมด มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องส่วนใหญ่ที่รวบรวมมาเพื่อความสมบูรณ์แบบ ประกอบด้วยอัลกอริธึมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การควบคุมดูแล อัลกอริธึมการถดถอย อัลกอริธึมสำหรับการจำแนกรูปภาพและข้อความ ตลอดจนอัลกอริธึมการจัดกลุ่มด้วย

SciKit-Learn เป็นตัวเลือกที่ชัดเจนสำหรับนักพัฒนาเมื่อพวกเขาต้องการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่หรือการทำงานโดยใช้ข้อมูลก่อนหน้า

7.เครา:

หากคุณต้องการทำงานกับโครงข่ายประสาทเทียม Keras คือห้องสมุดที่ดีที่สุดสำหรับคุณ ในขั้นต้น Keras ได้รับการพัฒนาเป็นแพลตฟอร์มสำหรับโครงข่ายประสาทเทียม แต่เมื่อเวลาผ่านไปและเห็นความสำเร็จอย่างมาก ภายหลังจึงถูกแปลงเป็นไลบรารี Python แบบสแตนด์อโลน

Keras ถูกใช้เป็นหลักในบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่อย่าง Uber, Netflix และ Square เพื่อประมวลผลข้อมูลข้อความและรูปภาพจำนวนมากพร้อมๆ กันด้วยความแม่นยำสูงสุด Keras ใช้ในแอปพลิเคชันขนาดใหญ่เนื่องจากให้การสนับสนุนที่ยอดเยี่ยมสำหรับแบ็กเอนด์หลายรายการด้วยความเสถียรและประสิทธิภาพที่สมบูรณ์แบบ

8.สีส้ม3:

Orange3 เป็นห้องสมุด Python ที่พัฒนาขึ้นในปี 1996 โดยนักวิทยาศาสตร์ที่มหาวิทยาลัยลูบลิยานา Orange3 ได้รับความนิยมอย่างมากในชุมชนเนื่องจากมีช่วงการเรียนรู้ที่สามารถจัดการได้มากกว่า การพัฒนา Orange3 มุ่งเน้นไปที่การสร้างระบบคำแนะนำที่มีความแม่นยำสูง วันนี้ Orange3 ได้ขยายไปสู่กลุ่มย่อยต่างๆ สามารถใช้สำหรับการขุดข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูลรวมถึงการคำนวณตัวเลขด้วย

สิ่งที่ทำให้ Orange3 แตกต่างคือโครงสร้างที่อิงกับวิดเจ็ต ด้วยความช่วยเหลือของโครงสร้างนี้ นักพัฒนาสามารถสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพดีกว่า และจากนั้นโมเดลเหล่านี้สามารถใช้เพื่อให้การคาดการณ์ทางธุรกิจที่ถูกต้องแม่นยำ

9.วิทยาศาสตร์:

SciPy เป็นไลบรารี Python อีกตัวหนึ่งที่เน้นการจัดเตรียมวิธีการและฟังก์ชันสำหรับการคำนวณที่แม่นยำ ห้องสมุด SciPy เป็นส่วนหนึ่งของ SciPy stack ที่มีชื่อเสียงในอุตสาหกรรม

SciPy ถูกใช้อย่างมากในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และวิศวกรรม เป็นเลิศในการจัดการการคำนวณที่ซับซ้อนและดังนั้นจึงเป็นผู้บุกเบิกในอุตสาหกรรม SciPy ประกอบด้วย NumPy ดังนั้นคุณจึงมั่นใจได้ว่าการคำนวณจาก SciPy จะมีประสิทธิภาพสูงและรวดเร็วมาก

นอกจากนี้ SciPy ยังใช้หัวข้อทางคณิตศาสตร์ขั้นสูงโดยตรง เช่น สถิติ พีชคณิตเชิงเส้น สหสัมพันธ์ การบูรณาการ และการคำนวณเชิงตัวเลขอื่นๆ มันทำทั้งหมดนี้ด้วยความเร็วที่ไม่แน่นอน เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่พัฒนาโดยใช้ SciPy

10.ธีโน:

Theano ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อจัดการกับสมการทางคณิตศาสตร์ขนาดใหญ่และซับซ้อนซึ่งไม่สามารถแก้ไขได้อย่างรวดเร็ว นักวิจัยจากสถาบัน Montreal Institute of Learning Algorithms ได้เสนอแนวคิดในการพัฒนา Theano

ตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง บริษัทต้องแข่งขันกับไลบรารี่แมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุดเสมอ อย่างไรก็ตาม Theano ยังคงมีประสิทธิภาพสูงในการใช้งานและสามารถทำงานได้ดีกับทั้ง CPU และ GPU Theano ยังอนุญาตให้ใช้รหัสซ้ำในแบบจำลอง ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วโดยรวมของการพัฒนาผลิตภัณฑ์

การใช้ไลบรารีดังกล่าวมีความสำคัญต่อการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นและมีเสถียรภาพมากขึ้น หากคุณต้องการสร้างภาพข้อมูลจากการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ คุณควรเลือกใช้ไลบรารี Matplotlib เนื่องจากมีตัวเลือกมากมาย หากคุณกำลังใช้เมตริกซ์และการคำนวณตัวเลขอื่นๆ ที่ต้องประมวลผลด้วยความเร็วที่รวดเร็วมาก คุณควรดำเนินการกับ TensorFlow อย่างแน่นอน

Python เป็นภาษาใช้งานทั่วไป มันมาพร้อมกับไลบรารีและโมดูลทุกประเภทที่ให้ประโยชน์เพิ่มเติมแก่ภาษา หากแมชชีนเลิร์นนิงเป็นโดเมนหลักของคุณ นี่คือไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุดที่เคยเผยแพร่สำหรับสภาพแวดล้อม Python

เกี่ยวกับผู้เขียน

Harikrishna Kundariya เป็นนักการตลาด นักพัฒนา IoT, ChatBot & Blockchain ที่รอบรู้, นักออกแบบ, ผู้ร่วมก่อตั้ง, ผู้อำนวยการของ เทคโนโลยี eSparkBiz. ประสบการณ์ 8+ ของเขาทำให้เขาสามารถให้บริการโซลูชั่นดิจิทัลแก่สตาร์ทอัพใหม่โดยใช้ IoT และ ChatBot

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