اب تک کی ٹاپ 10 ازگر مشین لرننگ لائبریریاں

Guido Van Rossum کے دماغ کی تخلیق، Python ایک آبجیکٹ پر مبنی پروگرامنگ لینگویج ہے جس نے کمپیوٹر سائنس کے میدان میں بہت سی نئی چیزوں کو ممکن بنایا ہے۔ Guido Van Rossum کا بنیادی مقصد جب Python تیار کر رہا تھا ایک ایسی زبان کو جنم دینا تھا جو آسانی سے پڑھنے کے قابل ہو اور ساتھ ہی ساتھ ابتدائیوں کے لیے سیکھنے میں بھی آسان ہو - Guido دونوں پہلوؤں میں کامیاب رہا۔

تصویری ماخذ: گوگل

Python پروگرامنگ لینگویج ان کاروباروں کے لیے پہلا انتخاب ہے جو مشین لرننگ اور AI شعبوں میں منتقل ہونا اور ڈیٹا سائنس کا استعمال کرنا چاہتے ہیں۔ لائبریریوں کی ایک بڑی تعداد کی بدولت، Python صنعت میں نئی ​​چیزوں کو آزمانے کے لیے Python ڈیولپمنٹ ایجنسیوں کے ڈویلپرز کے درمیان پہلا انتخاب بھی بن گیا ہے۔

ازگر کے پاس اب تک کسی زبان کے لیے تیار کردہ لائبریریوں کا سب سے وسیع ذخیرہ ہے۔ اس میں ایپلی کیشنز کی ایک وسیع صف بھی ہے اور یہ ایک عام مقصد کی زبان ہے جس کا مطلب ہے کہ اسے تقریباً تمام قسم کی مصنوعات کی ترقی میں استعمال کیا جا سکتا ہے، چاہے وہ ویب سائٹ ہو، ڈیسک ٹاپ ایپلی کیشن، بیک اینڈ ایپلی کیشن، یا ذہین نظاموں کی ترقی۔

ہم Python زبان میں مشین لرننگ کو لاگو کرنے کے لیے وقف دس لائبریریوں کو تلاش کر رہے ہیں۔

1. پانڈے:

پانڈاس اس فہرست میں سب سے اچھی طرح سے تیار کردہ ڈیٹا ہیرا پھیری لائبریریوں میں سے ایک ہے۔ پانڈاس لائبریری کو اے کیو آر فنانشل کمپنی میں بنایا گیا تھا اور بعد میں اس کے ایک ملازم کے مطالبے پر اسے کھلا دیا گیا تھا، جو اس لائبریری کی ترقی میں پیش پیش تھا۔

پانڈاس لائبریری کے پاس ڈیٹا کو ہینڈل کرنے اور بڑے ڈیٹا سیٹس میں ہیرا پھیری کرنے کے بہترین طریقے ہیں۔ مشین لرننگ ڈومین میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے والے پروگرامرز کاروبار کی ضروریات کے مطابق ڈیٹاسیٹ کی ساخت کے لیے لائبریری کا استعمال کرتے ہیں۔ مزید یہ کہ پانڈوں کے پاس ڈیٹا کے تجزیہ اور ہیرا پھیری میں بھی بہت اچھا استعمال ہے۔

2.NumPy:

NumPy یہ ہے کہ Python نے اپنی عددی کمپیوٹنگ کی صلاحیتیں کیسے حاصل کیں۔ ازگر کو پہلے بہت زیادہ عددی کمپیوٹنگ صلاحیتوں کے بغیر تیار کیا گیا تھا، جو اس کی ترقی میں رکاوٹ تھی۔ تاہم، ڈویلپرز اس لائبریری کے ساتھ آئے، اور Python وہاں سے ایک بہتر زبان کے طور پر آگے بڑھنے میں کامیاب رہا۔

NumPy عددی حساب کے اختیارات کی بہتات پیش کرتا ہے جیسے لکیری الجبرا کے حسابات، میٹرکس کے ساتھ کام کرنا، اور لائکس۔ NumPy ایک اوپن سورس لائبریری ہونے کے ناطے مسلسل نئے فارمولوں کے ساتھ بہتر اور اپ ڈیٹ کیا جا رہا ہے جو لائبریری کے استعمال کو آسان بناتے ہیں۔ NumPy مشین لرننگ کی کوششوں میں کارآمد ہے جیسے کہ تصاویر، بڑی صفوں، اور آواز کی لہروں کے نفاذ کے ساتھ اظہار اور کام کرنا۔

3. Matplotlib:

Matplotlib کو اکثر عددی اور شماریاتی حساب سے ڈیٹا کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے، مختلف قسم کے چارٹس، ہسٹوگرامس اور گرافس کی منصوبہ بندی کے لیے ایک مددگار لائبریری۔ یہ ڈیٹا ویژولائزیشن میں اہم کردار ادا کرتا ہے، اور Python استعمال کرتے وقت ڈیٹا ویژولائزیشن اور رپورٹنگ کے لیے حتمی انتخاب ہے۔

Matplotlib، جب NumPy اور SciPy کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے، ڈیٹا کے تجزیہ اور تصور کے لیے MATLAB شماریاتی زبان کے استعمال کی ضرورت کو تبدیل کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔

ڈیٹا کے تجزیہ اور ویژولائزیشن ٹولز کی بات کرنے پر Matplotlib کے پاس اختیارات کی سب سے زیادہ تعداد بھی ہے۔ یہ ڈویلپرز کو 2D اور 3D چارٹس کے ساتھ ساتھ دیگر پلاٹنگ خاکوں کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ڈیٹا کے تجزیہ کو زیادہ موثر انداز میں پیش کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔

4. PyTorch:

PyTorch کو Facebook میں اس وقت تیار کیا گیا جب کمپنی نئی ٹیکنالوجیز اور مشین لرننگ ایپلی کیشنز میں چھلانگ لگانا چاہتی تھی۔ یہ بنیادی طور پر پیچیدہ کمپیوٹیشنل کاموں جیسے امیج پروسیسنگ اور قدرتی لینگویج پروسیسنگ میں استعمال ہوتا ہے۔

یہ لائبریری بنیادی طور پر بڑے پیمانے پر منصوبوں کی سہولت کے لیے تیار کی گئی تھی جو بنیادی طور پر مشین لرننگ ڈومین کی تحقیق اور ترقی سے متعلق تھے۔ اس لیے یہ تیز ہے اور ہمیشہ بدلتے ہوئے منصوبوں کے مطابق ڈھالنے کے قابل ہے۔

PyTorch استعمال کیا جاتا ہے جہاں ڈیٹا کی بڑی مقدار پر کارروائی کی جاتی ہے، اور یہ کلاؤڈ پر بھی دستیاب ہے، اس کے استعمال کے لیے خصوصی ہارڈویئر ترتیب دینے کی ضرورت کو ختم کرتا ہے۔ یہ آپ کے پروجیکٹ میں اس مشین لرننگ لائبریری کو استعمال کرنے کے اضافی فوائد ہیں۔

5. TensorFlow:

TensorFlow Python ماحولیاتی نظام میں ایک اور بہترین عددی کمپیوٹنگ لائبریری ہے۔ گوگل برین ٹیم کے ذریعہ تیار کردہ اور 2015 میں کمیونٹی کے حوالے کیا گیا، TensorFlow غیر معمولی کارکردگی کا مظاہرہ کر رہا ہے۔ گوگل ٹیم لائبریری کو باقاعدہ اپ ڈیٹس اور نئی خصوصیات بھی فراہم کرتی ہے، جو اسے دن بہ دن مزید طاقتور بناتی ہے۔

TensorFlow تقریباً تمام Google پروڈکٹس میں استعمال ہوتا ہے جو مشین لرننگ سے متاثر ہیں۔ یہ پہلی پسند کی لائبریری ہے جب ڈویلپرز کو نیورل نیٹ ورکس کے ساتھ کام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے اس لیے کہ نیورل نیٹ ورکس میں متعدد ٹینسر آپریشن ہوتے ہیں، اور یہ لائبریری اس طرح کے آپریشنز کو انجام دینے میں انتہائی موثر ہے۔

یہ لائبریری اس وقت بھی پہلا انتخاب ہے جب ڈویلپرز ایسے ماڈل بنانا چاہتے ہیں جو تیزی سے اور مؤثر طریقے سے تعینات کیے جا سکیں۔ TensorFlow ٹیموں کو مختلف پلیٹ فارمز اور آلات پر اپنے مشین لرننگ ماڈلز تیار کرنے اور جانچنے کی اجازت دیتا ہے۔ یونٹس اپنے ماڈلز کو کلاؤڈ پر بھی تعینات کر سکتے ہیں اور TensorFlow استعمال کر کے بامعنی ڈیٹا اور بصیرت جمع کر سکتے ہیں۔

6.Scikit-Learn:

GitHub پر سب سے زیادہ مشہور مشین لرننگ لائبریریوں میں سے ایک، SciKit-Learn ڈویلپرز کو سائنسی، انجینئرنگ، اور ریاضی کے حسابات کو تیزی سے انجام دینے کے قابل بناتی ہے۔

Scikit-Learn کا استعمال تقریباً تمام مشین لرننگ پروگراموں اور مصنوعات میں ہوتا ہے۔ اس میں سب سے زیادہ مشین لرننگ الگورتھم کو کمال تک جمع کیا گیا ہے۔ اس میں زیر نگرانی، غیر زیر نگرانی مشین لرننگ کے الگورتھم، ریگریشن الگورتھم، تصاویر اور متن کی درجہ بندی کے لیے الگورتھم، نیز کلسٹرنگ الگورتھم بھی شامل ہیں۔

SciKit-Learn ڈویلپرز کے لیے واضح انتخاب ہے جب وہ سابقہ ​​ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے کسی موجودہ پروڈکٹ یا اس کے کام کو بہتر بنانا چاہتے ہیں۔

7. کیراس:

اگر آپ نیورل نیٹ ورکس کے ساتھ کام کرنا چاہتے ہیں تو کیراس آپ کے لیے بہترین لائبریری ہے۔ کیراس کو ابتدائی طور پر نیورل نیٹ ورکس کے لیے ایک پلیٹ فارم کے طور پر تیار کیا گیا تھا، لیکن وقت گزرنے کے ساتھ اور بڑے پیمانے پر کامیابی کو دیکھتے ہوئے، اسے بعد میں اسٹینڈ اسٹون پائتھون لائبریری میں تبدیل کر دیا گیا۔

Keras بنیادی طور پر بڑی ٹیک کمپنیوں جیسے Uber، Netflix، اور Square میں استعمال کیا جاتا ہے تاکہ بڑی مقدار میں متن اور تصویری ڈیٹا کو بیک وقت بہترین درستگی کے ساتھ پروسیس کیا جا سکے۔ کیراس کو بڑے پیمانے پر ایپلی کیشنز میں استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ یہ اپنے کامل استحکام اور کارکردگی کے ساتھ متعدد بیک اینڈز کے لیے بہترین معاونت فراہم کرتا ہے۔

8.اورنج 3:

اورنج 3 ایک ازگر کی لائبریری ہے جسے 1996 میں لیوبلجانا یونیورسٹی کے سائنسدانوں نے تیار کیا تھا۔ اورنج 3 کو کمیونٹی میں بہت پسند کیا جاتا ہے کیونکہ اس کے سیکھنے کے زیادہ قابل انتظام وکر ہیں۔ اورنج 3 کی ترقی انتہائی درست سفارشی نظام بنانے پر مرکوز تھی۔ آج اورنج 3 مختلف ذیلی گروپوں میں پھیل گیا ہے۔ اسے ڈیٹا مائننگ اور ڈیٹا ویژولائزیشن کے ساتھ ساتھ عددی حساب کے لیے بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔

اورنج 3 کو جو چیز ممتاز کرتی ہے وہ اس کا ویجیٹ پر مبنی ڈھانچہ ہے۔ اس ڈھانچے کی مدد سے، ڈویلپر آسانی سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے ماڈل بنا سکتے ہیں، اور پھر ان ماڈلز کو درست کاروباری پیشن گوئی فراہم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

9.SciPy:

SciPy ایک اور Python لائبریری ہے جو درست حساب کتاب کے لیے طریقے اور افعال فراہم کرنے پر مرکوز ہے۔ SciPy لائبریری SciPy اسٹیک کا ایک حصہ ہے جیسا کہ انڈسٹری میں مشہور ہے۔

SciPy سائنسی، ریاضیاتی، اور انجینئرنگ سے متعلقہ کمپیوٹیشنز میں بہت زیادہ استعمال ہوتا ہے۔ یہ پیچیدہ کمپیوٹیشن کو سنبھالنے میں بہترین ہے اور اس وجہ سے صنعت میں پیش پیش رہا ہے۔ SciPy NumPy پر مشتمل ہے، لہذا آپ اس بات کا یقین کر سکتے ہیں کہ SciPy کے حسابات انتہائی موثر اور انتہائی تیز ہوں گے۔

مزید برآں، SciPy براہ راست ریاضی کے جدید موضوعات جیسے اعدادوشمار، لکیری الجبرا، ارتباط، انضمام، اور دیگر عددی حسابات پر کام کرتا ہے۔ یہ سب کچھ انتہائی تیز رفتاری سے کرتا ہے، جس سے SciPy کا استعمال کرتے ہوئے تیار کردہ مشین لرننگ ماڈلز کی مجموعی کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔

10. تھیانو:

تھیانو کو بنیادی طور پر بڑی اور پیچیدہ ریاضیاتی مساواتوں سے نمٹنے کے لیے تیار کیا گیا تھا جنہیں جلدی حل نہیں کیا جا سکتا تھا۔ مونٹریال انسٹی ٹیوٹ آف لرننگ الگورتھم کے محققین تھیانو کو تیار کرنے کا خیال لے کر آئے۔

اپنے آغاز کے بعد سے، اسے ہمیشہ مشین لرننگ کی بہترین لائبریریوں سے مقابلہ کرنا پڑا ہے۔ تاہم، تھیانو اب بھی استعمال میں انتہائی موثر ہے اور CPUs اور GPUs دونوں پر غیر معمولی کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے۔ تھیانو اپنے ماڈلز میں کوڈ کو دوبارہ استعمال کرنے کی بھی اجازت دیتا ہے، جو کسی پروڈکٹ کی ترقی کی مجموعی رفتار کو بڑھاتا ہے۔

ایسی لائبریریوں کا استعمال بہتر اور زیادہ مستحکم مصنوعات کی ترقی کے لیے بہت ضروری ہے۔ اگر آپ اپنے ڈیٹا کے تجزیے سے تصورات تخلیق کرنا چاہتے ہیں، تو آپ کو Matplotlib لائبریری کا انتخاب کرنا چاہیے کیونکہ اس کے فراہم کردہ وسیع اختیارات ہیں۔ اگر آپ ٹینسر کے ارد گرد کام کر رہے ہیں تاہم دیگر عددی حسابات جن پر بہت تیز رفتاری سے کارروائی کرنے کی ضرورت ہے، تو آپ کو یقینی طور پر TensorFlow کے ساتھ آگے بڑھنا چاہیے۔

Python ایک عام مقصد کی زبان ہے، یہ ہر طرح کی لائبریریوں اور ماڈیولز کے ساتھ آتی ہے جو زبان کو اضافی فوائد فراہم کرتے ہیں۔ اگر مشین لرننگ آپ کا بنیادی ڈومین ہے، تو یہ Python ماحول کے لیے شائع ہونے والی کچھ بہترین مشین لرننگ لائبریریاں ہیں۔

مصنف کے بارے میں

ہری کرشنا کنڈیریا، ایک مارکیٹر، ڈویلپر، IoT، ChatBot اور Blockchain کے ماہر، ڈیزائنر، شریک بانی، ڈائریکٹر ہیں eSparkBiz ٹیکنالوجیز. اس کا 8+ تجربہ اسے IoT اور ChatBot پر مبنی نئے سٹارٹ اپس کو ڈیجیٹل حل فراہم کرنے کے قابل بناتا ہے۔

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