10 лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта | Клэр Д. Коста | март 2023 г.

Время от времени разработчики Python могут сталкиваться с ситуациями, когда им необходимо многократно использовать один и тот же набор кодов для приложения. В таких случаях они предпочитают использовать библиотеки Python, поскольку они представляют собой наборы кодов, которые потенциально можно многократно использовать в различных программах.

Короче говоря, библиотеки Python призваны облегчить работу разработчиков. На сегодняшний день эти библиотеки имеют большое значение в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Компании в 2023 году теперь понимают ценность надлежащей оценки данных.

Поэтому они хотят приобрести ресурсы, которые помогут им глубже изучить конкретные наборы данных, чтобы определить ценную информацию о клиентах.

Следовательно, приложения MI и AL становятся ценными ресурсами для таких нужд. Современные технологии имеют высокую распространенность в связи с их потенциалом обработки и анализа данных. Таким образом, по мере того, как спрос на такие приложения увеличивался, работа разработчиков также увеличивалась.

Библиотеки Python, предназначенные для машинного обучения и искусственного интеллекта, были введены для поддержки специализированных приложений и помощи разработчикам.

Итак, если вы новый разработчик, желающий работать над проектами приложений ML и AI, эта статья расскажет вам о десяти лучших библиотеках Python, которые помогут вам в этом стремлении.

Кратко о библиотеках Python

Прямое понимание библиотек Python состоит в том, что они представляют собой набор предварительно скомпилированных кодов, установленных для определенных программных операций. Эти коды часто доступны для общих операций в любой программе разработки, таких как функции календаря, интеграция с социальными сетями или интеграция со страницей входа.

Но помимо таких кодов в библиотеках Python также есть документация, значения, классы, шаблоны и данные конфигурации. Эти связанные коды объединяются, чтобы обеспечить бесперебойную разработку проекта, не затрачивая лишнего времени на разработку. Они полезны практически во всех типах проектов разработки Python.

Почему Python рассматривается для проектов машинного обучения и искусственного интеллекта?

Среди нескольких языков программирования Python наиболее часто адаптируется для разработки проектов AI и ML. Вот несколько причин, по которым Python доминирует над другими языками программирования для машинного обучения и искусственного интеллекта:

• Это сочетание гибкости и мощности.
• Состоит из встроенных библиотек
• Это язык с открытым исходным кодом, который обеспечивает посильную кривую обучения для разработчиков.
• Сильное сообщество для решения новых и инновационных задач
• Легко создавать и тестировать прототипы машинного обучения и искусственного интеллекта с помощью Python.
• Поддерживает простую интеграцию

10 лучших библиотек Python для проектов разработки Easy ML и AI

Теперь, когда вы понимаете, как работают библиотеки Python, пришло время овладеть несколькими из лучших, чтобы начать работу с вашими проектами машинного обучения и искусственного интеллекта:

1. НумПи

Это одна из самых популярных библиотек Python, которая может обрабатывать сложные функции и многомерные данные. Большинство ведущих специалистов по данным полагаются на NumPy для анализа важных данных. Он также требует очень меньше места для хранения по сравнению с другими библиотеками.

Функции:

• Манипуляции с формой
• Запускает случайные симуляции
• Предлагает поддержку n-мерных массивов
• Разбивает преобразования Фурье, а также

2. Наука

SciPy также является библиотекой Python с открытым исходным кодом, полностью созданной на основе NumPy. Разработчикам рекомендуется анализировать большие наборы данных. Кроме того, эта библиотека также может выполнять технические или научные вычисления. Этот язык состоит из всех функций NumPy, но преобразует их в научные и простые в использовании инструменты.

Функции:

• Визуализация данных
• Манипуляция данными
• Манипуляции с массивами
• Встроенный со встроенной оптимизацией массива
• Состоит из модулей линейной алгебры

3. Панды

Одна из лучших библиотек Python, Pandas, скорее всего, используется для приложений машинного обучения. Его потенциал хорошо используется в качестве центра анализа данных для надлежащей оценки и обработки. Кроме того, разработчики используют концепции временных рядов и многомерные данные, чтобы разработчики могли беспрепятственно работать над соответствующими проектами.

Функции:

• Возможность индексации данных
• Выравнивает данные
• Объединяет различные наборы данных
• Помогает с анализом данных и манипулированием
• Помогает с фильтрацией данных
• Помогает с поворотом и изменением формы набора данных

4. ПиТорч

PyTorch — еще одна популярная библиотека Python, которую разработчики очень предпочитают для машинного обучения за очень короткое время. PyTorch полностью готов к работе и состоит из отличных пользовательских сценариев, приложений и примеров. Он также поддерживает отличное ускорение GPU и вычисления CPU.

Функции:

• Получите больший контроль над всеми наборами данных
• Используется для разработки моделей глубокого обучения
• Поддерживает умножение матрицы-вектора
• Помогает со статистическими операциями и распределениями
• Высокая гибкость применения

5. Сиборн

Seaborn расширяет свою помощь в программировании на Python как для приложений машинного обучения, так и для приложений искусственного интеллекта. Очевидно, что и визуализация данных, и повествование имеют решающее значение для проектов машинного обучения и искусственного интеллекта. И часто требуется исследовательский анализ всех наборов данных, чтобы выбрать правильный алгоритм. Seaborn идеально подходит для того, чтобы предложить вам пользовательский интерфейс на основе набора данных для создания проницательной графики на основе статистики.

Функции:

• Состоит из встроенных тем для оформления графики Matplotlib.
• Визуализирует модели линейной регрессии
• Хорошо работает со структурами данных Pandas и NumPy.
• Графики статистических данных временных рядов
• Поддерживает визуализацию двумерных и одномерных данных

6. Матплотлиб

Matplotlib — это библиотека Python для визуализации данных, идеально подходящая для построения графиков и графиков. Это расширение SciPy, которое может обрабатывать сложные модели данных как NumPy, так и Pandas. Некоторые из его основных функций включают Cartopy, Basemap, инструменты GTK и другие. Разработчики используют эти инструменты для создания трехмерных графиков, графиков изображений и т. д. Он имеет пользовательский интерфейс, похожий на MATLAB, и выполняет аналогичные задачи.

Функции:

• Экспорт в различные форматы файлов
• Помогает в настройке визуального макета и стиля
• Поддерживает картографические проекции
• Включено с помощью инструментария GUI
• Распознанные сложные шаблоны данных
• Генерирует высококачественные гистограммы, графики, графики и диаграммы

7. Scikit-Learn

Разработка библиотеки Scikit-Learn должна была помочь разработчикам в создании алгоритмов машинного обучения и аспектов моделирования данных. Раньше это было расширение SciPy, но теперь это отдельная библиотека на GitHub. Некоторые классические приложения, такие как распознавание изображений, обнаружение спама, сегментация клиентов и прогнозирование, лучше всего работают с библиотекой Scikit-Learn.

Функции:

• Хорошо работает со всеми другими инструментами стека SciPy.
• Поддерживает предварительную обработку данных
• Помогает создавать сквозные алгоритмы ML
• Опоры с уменьшением размерности

8. Теано

Theano, начиная с 2007 года, помогает разработчикам и исследователям, работающим над проектами машинного обучения и искусственного интеллекта. Это библиотека Python для научных вычислений, которая позволяет вам вычислять все сложные математические выражения и помогает работать со всеми многомерными массивами.

Основой всех приложений машинного обучения и искусственного интеллекта является повторяющееся выполнение или вычисление сложных математических выражений. Следовательно, Theano позволяет выполнять более быстрые вычисления с интенсивным использованием данных.

Функции:

• Обширный потенциал тестирования кода
• Занимается вычислением больших нейронных сетей.
• Эффективно работает с многомерными массивами
• Поддерживает более быстрые оценки

9. Керас

Keras был создан для выполнения проектов машинного обучения и построения различных нейронных сетей. Он работает на Theano, TensorFlow, MXNet и Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).

Он включает в себя почти все модули, включая функции активации, нейронные слои, функции стоимости, схемы инициализации, оптимизаторы, схемы регуляризации и т. д. Вы можете легко добавлять в него новые модули, точно так же, как добавляя любые обычные классы или функции.

Функции:

• Поддерживает объединение данных
• Включает нормализацию пакетов
• Развивает нейронные слои
• Состоит из возможностей для создания моделей глубокого обучения

10. Тензорный поток

TensorFlow — это популярная библиотека машинного обучения от Google, потенциально используемая для упрощения разработки моделей машинного обучения. TensorFlow имеет гибкую архитектуру и структуру, позволяющую библиотеке выполнять сложные числовые вычисления.

Он также может обрабатывать глубокие нейронные сети для таких приложений, как распознавание изображений или классификация рукописных цифр.

Функции:

• Благодаря гибкой структуре и архитектуре
• Поддерживает возможности абстракции
• Помогает интегрировать распознавание текста, речи и изображений в проекты машинного обучения и искусственного интеллекта.
• Идеально подходит для обработки естественного языка

Заключение

Итак, это все о десяти лучших библиотеках Python, доступных для проектов машинного обучения и искусственного интеллекта. Если вы новичок в разработке Python, протестируйте их, чтобы определить, что лучше всего подходит для вашего проекта.

Все библиотеки достаточно эффективны при работе с проектами ML или AI. Это поможет вам реализовать явные и высококачественные аналитические функции. Итак, получите подробное представление обо всех из них, прежде чем интегрировать их в свои проекты.