10 лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта
С годами популярность Python возросла, и он стал одним из самых популярных языков программирования для задач машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). Он заменил многие существующие языки в этой отрасли и является более эффективным по сравнению с этими основными языками программирования.
Еще одна фундаментальная особенность Python, которая привлекает многих пользователей, — это обширная коллекция библиотек с открытым исходным кодом. Эти библиотеки могут использоваться программистами с любым уровнем опыта для решения задач, связанных с МО и ИИ, наукой о данных, манипулированием изображениями и данными и многим другим.
Почему именно Python для машинного обучения и ИИ?
Библиотеки Python с открытым исходным кодом - не единственная особенность, которая делает его подходящим для задач машинного обучения и ИИ. Python также очень универсален и гибок, что означает, что при необходимости его можно использовать наряду с другими языками программирования. Кроме того, он может работать практически на всех ОС и платформах, представленных на рынке.
Реализация глубоких нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения может быть чрезвычайно трудоемкой, но Python предлагает множество пакетов, позволяющих сократить это время. Это также объектно-ориентированный язык программирования (ООП), что делает его чрезвычайно полезным для эффективного использования и категоризации данных.
Еще один фактор, который делает Python привлекательным, особенно для новичков, — это растущее сообщество его пользователей. Поскольку это один из самых быстроразвивающихся языков программирования в мире, количество разработчиков Python и услуг по разработке резко возросло. Сообщество Python растет вместе с языком, и его активные участники всегда стремятся использовать его для решения новых проблем в бизнесе.
Теперь, когда вы знаете, почему Python является одним из лучших языков программирования, вот 10 лучших библиотек Python для машинного обучения и ИИ:
1.
NumPy считается лучшей библиотекой Python для машинного обучения и ИИ. Это числовая библиотека с открытым исходным кодом, которая может быть использована для выполнения различных математических операций над различными матрицами. NumPy считается одной из самых используемых научных библиотек, поэтому многие специалисты по анализу данных полагаются на нее при анализе данных.
Массивы NumPy требуют гораздо меньше места для хранения, чем другие списки Python, они быстрее и удобнее в использовании. С помощью NumPy можно манипулировать данными в матрице, транспонировать их и изменять их форму. В целом, NumPy - это отличный вариант для повышения производительности моделей машинного обучения без слишком сложной работы.
Вот некоторые из основных особенностей NumPy:
- Высокопроизводительный объект N-мерного массива.
- Манипулирование формами.
- Очистка/манипуляция данными.
- Статистические операции и линейная алгебра.
2.
SciPy - это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, основанная на NumPy. Она особенно полезна для работы с большими наборами данных, способна выполнять научные и технические вычисления. SciPy также поставляется со встроенными модулями для оптимизации массивов и линейной алгебры, как и NumPy.
Язык программирования включает все функции NumPy, превращая их в удобные научные инструменты. Он часто используется для работы с изображениями и предоставляет базовые возможности обработки высокоуровневых, ненаучных математических функций.
SciPy является одной из основополагающих библиотек Python благодаря своей роли в научном анализе и инженерии.
Вот некоторые из основных особенностей SciPy:
- Удобство использования.
- Визуализация данных и манипулирование ими.
- Научный и технический анализ.
- Вычисление больших наборов данных.
3.
Библиотека Python для численных вычислений Theano была разработана специально для машинного обучения. Она позволяет оптимизировать, определять и оценивать математические выражения и матричные вычисления. Это позволяет использовать размерные массивы для построения моделей глубокого обучения.
Theano - это очень специфическая библиотека, и она в основном используется разработчиками и программистами в области машинного обучения и глубокого обучения. Она поддерживает интеграцию с NumPy и может использоваться с графическим процессором (GPU) вместо центрального процессора (CPU), что позволяет выполнять вычисления с большими объемами данных в 140 раз быстрее.
Вот некоторые из основных особенностей Theano:
- Встроенные инструменты проверки и модульного тестирования.
- Быстрые и стабильные вычисления.
- Вычисления с большим объемом данных.
- Высокопроизводительные математические вычисления.
4.
Еще одной лучшей библиотекой Python на рынке является Pandas, которая часто используется для машинного обучения. Она действует как библиотека анализа данных, которая анализирует и манипулирует данными, и позволяет разработчикам легко работать со структурированными многомерными данными и концепциями временных рядов.
Библиотека Pandas предлагает быстрый и эффективный способ управления и исследования данных, предоставляя Series и DataFrames, которые эффективно представляют данные и одновременно манипулируют ими различными способами.
Вот некоторые из основных возможностей Pandas:
- Индексирование данных.
- Выравнивание данных.
- Слияние/объединение наборов данных.
- Манипулирование и анализ данных.
5.
Еще одна бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, TensorFlow специализируется на дифференцируемом программировании. Библиотека состоит из набора инструментов и ресурсов, позволяющих новичкам и профессионалам строить модели ГО (Глубокое обучение) и МО, а также нейронные сети.
TensorFlow имеет гибкую архитектуру и фреймворк, что позволяет ей работать на различных вычислительных платформах, таких как CPU и GPU. При этом наилучшие результаты достигаются при работе на тензорном процессоре (TPU). Библиотека Python часто используется для реализации обучения с подкреплением в моделях МО и ГО, и вы можете напрямую визуализировать модели машинного обучения.
Вот некоторые основные особенности TensorFlow:
- Гибкая архитектура и фреймворк.
- Работает на различных вычислительных платформах.
- Возможности абстракции.
- Управляет глубокими нейронными сетями.
6.
Keras - это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для разработки и оценки нейронных сетей в рамках моделей машинного обучения и глубокого обучения. Она способна работать поверх Theano и Tensorflow, что означает, что она может обучать нейронные сети с небольшим количеством кода.
Библиотеку Keras часто предпочитают из-за ее модульности, расширяемости и гибкости. Это делает ее удобной для новичков. Она также может интегрироваться с целями, слоями, оптимизаторами и функциями активации. Keras работает в различных средах и может работать на CPU и GPU. Она также предлагает один из самых широких диапазонов типов данных.
Вот некоторые из основных особенностей Keras:
- Объединение данных.
- Разработка нейронных слоев.
- Построение моделей глубокого обучения и машинного обучения.
- Функции активации и стоимости.
7.
Еще один вариант библиотеки Python для машинного обучения с открытым исходным кодом - это PyTorch, которая основана на Torch, фреймворке языка программирования C. PyTorch - это библиотека науки о данных, которая может быть интегрирована с другими библиотеками Python, такими как NumPy. Библиотека может создавать вычислительные графы, которые можно изменять во время работы программы. Она особенно полезна для приложений МО и ГО, таких, как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение.
К основным преимуществам PyTorch относится высокая скорость выполнения, которой она может достичь даже при работе с тяжелыми графами. Это также гибкая библиотека, способная работать на упрощенных процессорах или CPU и GPU. PyTorch имеет мощные API, позволяющие расширять возможности библиотеки, а также набор инструментов для работы с естественным языком.
Вот некоторые из основных возможностей PyTorch:
- Статистическое распределение и операции.
- Контроль над наборами данных.
- Разработка ГО-моделей.
- Высокая гибкость.
8.
Изначально Scikit-learn был сторонним расширением библиотеки SciPy, но теперь это отдельная библиотека Python на Github. Ее используют такие крупные компании, как Spotify, и у нее есть много преимуществ. Во-первых, она очень полезна для классических алгоритмов машинного обучения, например, для обнаружения спама, распознавания образов, составления прогнозов и сегментации клиентов.
Еще одним из основных преимуществ Scikit-learn является то, что она легко взаимодействует с другими инструментами стека SciPy. Scikit-learn имеет удобное и последовательное взаимодействие, которое упрощает обмен данными и их использование.
Вот некоторые из основных возможностей Scikit-learn:
- Классификация и моделирование данных.
- Конечные алгоритмы машинного обучения.
- Предварительная обработка данных.
- Выбор модели.
9.
Matplotlib представляет собой единство NumPy и SciPy и была разработана для замены необходимости использования проприетарного статистического языка MATLAB. Эта всеобъемлющая, бесплатная библиотека с открытым исходным кодом используется для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на языке Python.
Библиотека Python помогает понять данные, прежде чем переходить к их обработке и обучению для задач машинного обучения. Она опирается на инструментарий Python GUI для создания графиков и диаграмм с помощью объектно-ориентированных API. Она также предоставляет интерфейс, похожий на MATLAB, поэтому пользователь может выполнять задачи, аналогичные MATLAB.
Вот некоторые из основных возможностей Matplotlib:
- Создание графиков высокого качества.
- Настраивать визуальный стиль и макет.
- Экспорт в различные форматы файлов.
- Интерактивные фигуры, которые можно масштабировать, панорамировать и обновлять.
10.
Замыкает наш список 10 лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта Plotly - еще одна бесплатная библиотека визуализации с открытым исходным кодом. Она пользуется большой популярностью среди разработчиков благодаря своим высококачественным, захватывающим и готовым к публикации графикам. Некоторые из графиков, доступных через Plotly, включают боксплоты, тепловые карты и пузырьковые диаграммы.
Plotly - один из лучших инструментов визуализации данных на рынке, он построен на базе набора инструментов визуализации D3.js, HTML и CSS. Написанный на языке Python, он использует фреймворк Django и может помочь в создании интерактивных графиков. Он работает с различными инструментами анализа и визуализации данных и позволяет легко импортировать данные в график. Вы также можете использовать Plotly для создания слайд-деков и приборных панелей.
Вот некоторые из основных возможностей Plotly:
- Диаграммы и приборные панели.
- Механизм моментальных снимков.
- Большие данные для Python.
- Легкий импорт данных в диаграммы.