10 найкращих бібліотек машинного навчання Python усіх часів

Діти Гвідо Ван Россума, Python-це об’єктно-орієнтована мова програмування, яка зробила можливим багато нового у сфері інформатики. Основним мотивом Гвідо Ван Россума при розробці Python було народження мови, яка була легко читається, а також легко вивчалася для початківців - Гвідо досяг успіху в обох аспектах.

Джерело зображення: Google

Мова програмування Python - це перший вибір для підприємств, які хочуть перейти на сфери машинного навчання та штучного інтелекту та використовувати Data Science. Завдяки великій кількості бібліотек, Python також став першим вибором серед розробників у агентствах розробки Python для випробування нових речей у галузі.

Python має найширшу колекцію бібліотек, коли -небудь розроблених для мови. Він також має широкий спектр додатків і є універсальною мовою, що означає, що його можна використовувати при розробці практично всіх типів продуктів, будь то веб-сайт, настільний додаток, бекенд-додаток або розробка інтелектуальних систем.

Ми досліджуємо десять бібліотек, присвячених впровадженню машинного навчання мовою Python.

1. Панди:

Pandas є однією з найбільш добре побудованих бібліотек обробки даних у цьому списку. Бібліотека Pandas була створена у фінансовій компанії AQR, а пізніше відкрита за бажанням одного з її співробітників, який був лідером у розвитку цієї бібліотеки.

Бібліотека Pandas має найкращі способи обробки даних та маніпулювання великими наборами даних. Програмісти, які працюють з великими наборами даних у домені машинного навчання, використовують бібліотеку для структурування набору даних відповідно до потреб бізнесу. Крім того, Pandas також має велике застосування в аналізі та маніпулюванні даними.

2.NumPy:

NumPy - це те, як Python отримав свої числові обчислювальні можливості. Спершу Python був розроблений без надто численних обчислювальних можливостей, що заважало його прогресу. Однак розробники придумали цю бібліотеку, і з цього моменту Python зміг покращитись як кращу мову.

NumPy пропонує безліч варіантів числових обчислень, таких як обчислення для лінійної алгебри, робота з матрицями тощо. NumPy як бібліотека з відкритим кодом постійно вдосконалюється та оновлюється новими формулами, які спрощують використання бібліотеки. NumPy корисний у таких процесах машинного навчання, як вираження та робота з зображеннями, великими масивами та реалізацією звукових хвиль.

3. Matplotlib:

Matplotlib часто використовується разом з числовими та статистично обчислюваними даними, корисною бібліотекою для побудови різних типів діаграм, гістограм та графіків. Він відіграє важливу роль у візуалізації даних і є найкращим вибором для візуалізації даних та звітування під час використання Python.

При використанні Matplotlib разом з NumPy та SciPy можна замінити необхідність використання статистичної мови MATLAB для аналізу та візуалізації даних.

Matplotlib також має найбільшу кількість опцій щодо інструментів аналізу та візуалізації даних. Це може допомогти розробникам представити свій аналіз даних більш ефективно, використовуючи безліч 2D та 3D діаграм, а також інші діаграми побудови.

4. PyTorch:

PyTorch був розроблений у Facebook, коли компанія хотіла перейти на нові технології та програми машинного навчання. В основному він використовується у складних обчислювальних задачах, таких як обробка зображень та обробка природною мовою.

Ця бібліотека була в основному розроблена для сприяння великомасштабним проектам, які в першу чергу стосувалися досліджень та розробок галузі машинного навчання. Тому він швидкий і здатний адаптуватися до постійно мінливих проектів.

PyTorch використовується там, де потрібно обробляти великі обсяги даних, а також доступний у хмарі, що усуває необхідність налаштування спеціального обладнання для його використання. Це додаткові переваги використання цієї бібліотеки машинного навчання у вашому проекті.

5. Тензорний потік:

TensorFlow - ще одна відмінна бібліотека чисельних обчислень в екосистемі Python. Розроблений командою Google Brain і переданий спільноті у 2015 році, TensorFlow працює надзвичайно добре. Команда Google також надає бібліотеці регулярні оновлення та нові функції, що робить її ще потужнішою з кожним днем.

TensorFlow використовується майже у всіх продуктах Google, які наповнені машинним навчанням. Це перша бібліотека вибору, коли розробникам потрібно працювати з нейронними мережами, враховуючи, що нейронні мережі містять ряд тензорних операцій, і ця бібліотека є дуже ефективною у виконанні таких операцій.

Ця бібліотека також є першим вибором, коли розробники хочуть створити моделі, які можна розгортати швидко та ефективно. TensorFlow дозволяє командам розробляти та тестувати свої моделі машинного навчання на різних платформах та пристроях. Одиниці також можуть розгортати свої моделі в хмарі та збирати значущі дані та уявлення за допомогою TensorFlow.

6. Scikit-Learn:

Одна з найпопулярніших бібліотек машинного навчання на GitHub, SciKit-Learn дозволяє розробникам швидко виконувати наукові, технічні та математичні обчислення.

Scikit-Learn використовується майже у всіх програмах і продуктах машинного навчання. Він має більшість алгоритмів машинного навчання, зібраних до досконалості. Він містить алгоритми керованого машинного навчання без нагляду, алгоритми регресії, алгоритми класифікації зображень та тексту, а також алгоритми кластеризації.

SciKit-Learn-це очевидний вибір для розробників, коли вони хочуть покращити існуючий продукт або його функціонування, використовуючи попередні дані.

7. Кери:

Якщо ви хочете працювати з нейронними мережами, Keras - найкраща бібліотека для вас. Спочатку Keras був розроблений як платформа для нейронних мереж, але з плином часу та значного успіху пізніше його було перетворено на автономну бібліотеку Python.

Keras насамперед використовується у великих технологічних компаніях, таких як Uber, Netflix та Square для обробки великої кількості текстових та графічних даних одночасно з максимальною точністю. Keras використовується у широкомасштабних програмах, оскільки він забезпечує чудову підтримку декількох бекендів з його ідеальною стабільністю та продуктивністю.

8. Помаранчевий3:

Orange3 - бібліотека Python, розроблена в 1996 році вченими Люблянського університету. Orange3 користується великою популярністю у спільноті через його більш керовану криву навчання. Розробка Orange3 була зосереджена на створенні високоточних систем рекомендацій. Сьогодні Orange3 розширився на різні підгрупи. Він також може бути використаний для видобутку даних та візуалізації даних, а також числових обчислень.

Відмінною рисою Orange3 є структура на основі віджетів. За допомогою цієї структури розробники можуть легко створювати більш ефективні моделі, а потім ці моделі можуть бути використані для надання точних бізнес-прогнозів.

9. наука:

SciPy - це ще одна бібліотека Python, яка зосереджена на наданні методів та функцій для точних обчислень. Бібліотека SciPy є частиною стека SciPy, відомого в галузі.

SciPy широко використовується в наукових, математичних та інженерних обчисленнях. Він чудово справляється зі складними обчисленнями і тому був попередником у галузі. SciPy складається з NumPy, тому ви можете бути впевнені, що обчислення з SciPy будуть високоефективними та надшвидкими.

Крім того, SciPy безпосередньо займається такими прогресивними математичними темами, як статистика, лінійна алгебра, кореляція, інтеграція та інші числові обчислення. Він робить це з шаленою швидкістю, збільшуючи загальну продуктивність моделей машинного навчання, розроблених за допомогою SciPy.

10. Теано:

Theano був перш за все розроблений для вирішення великих і складних математичних рівнянь, які неможливо вирішити швидко. Вчені з Монреальського інституту алгоритмів навчання прийшли до ідеї розробити Theano.

З моменту свого створення йому завжди доводилося конкурувати з одними з найкращих бібліотек машинного навчання. Однак Theano все ще високоефективний у використанні і може працювати надзвичайно добре як на центральних так і на графічних процесорах. Theano також дозволяє повторно використовувати код у своїх моделях, що збільшує загальну швидкість розробки продукту.

Використання таких бібліотек має вирішальне значення для розробки кращих і більш стабільних продуктів. Якщо ви хочете створити візуалізації з вашого аналізу даних, вам слід вибрати бібліотеку Matplotlib через її широкі можливості. Однак, якщо ви працюєте навколо тензорів, а також інших числових обчислень, які потрібно обробляти на дуже високій швидкості, вам неодмінно слід перейти до TensorFlow.

Python-це мова загального призначення, вона поставляється з усілякими бібліотеками та модулями, які надають мові додаткові переваги. Якщо машинне навчання є вашим основним доменом, це одні з найкращих бібліотек машинного навчання, коли -небудь публікованих для середовища Python.

Про автора

Харікришна Кундарія, маркетолог, розробник, IoT, ChatBot та Blockchain, підкований, дизайнер, співзасновник, директор Технології eSparkBiz. Його досвід 8+ дозволяє йому надавати цифрові рішення для нових компаній на основі IoT та ChatBot.

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