Wenn wir über maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sprechen, stellen wir uns eine schnelllebige und futuristische Welt vor. Mit fortschrittlichen Modellen können wir intelligente Entscheidungen treffen, die besser personalisiert sind. In ähnlicher Weise können wir die Funktionalität von Algorithmen für maschinelles Lernen verbessern. Schon heute können wir Modelle entwerfen, die mit Hilfe von Trainingsdaten hören, sehen und auf die Umgebung reagieren können und neue Daten generieren, um das Benutzererlebnis zu verbessern.
Die Erstellung solcher Machine-Learning-Modelle ist jedoch keine leichte Aufgabe. Sie werden bei der Fertigstellung des Modells auf zahlreiche Herausforderungen stoßen. Aber Sie können sich auf verschiedene Tools und Anwendungen verlassen, die Sie bei diesem Prozess unterstützen. Es gibt verschiedene Python-Bibliotheken, die Sie zur Durchführung zahlreicher Aufgaben und Aktivitäten verwenden können. Diese Bibliotheken dienen als Bausteine für die Konstruktion eines erfolgreichen maschinellen Lernmodells. Heute werden wir die besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen auflisten und wie sie Ihnen helfen können.

Was sind Python-Bibliotheken?

Für die meisten Entwickler kann das Codieren eine einschüchternde und nervenaufreibende Aufgabe sein – die Komplikationen beim Codieren schränken die Möglichkeiten unserer Projekte ein. Python-Bibliotheken helfen jedoch dabei, dass Sie keine umfangreichen Codes schreiben müssen, die meist in Fehlern enden. Sie müssen nicht mehr von Grund auf an Ihrem Projekt arbeiten. Mit Python-Bibliotheken können Sie maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Data Science und ähnliche Projekte entwickeln.
Python-Bibliotheken helfen dabei, den Zeitaufwand zu reduzieren und Effizienz in das Projekt zu bringen. Diese Tools generieren häufig verwendete Codes, so dass Sie nicht jedes Mal, wenn Sie ein neues Projekt beginnen, komplette Codes schreiben müssen. Außerdem sind diese Werkzeuge eine Sammlung von Ressourcen, die Sie wiederverwenden können. Root-Source ist die Grundlage der Open-Source-Python-Bibliotheken.

Die besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen

1. Theano

Theano ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die bei der Vervollständigung mathematischer Ausdrücke hilft. Diese Bibliothek versteht die Struktur Ihres Modells und generiert relevanten Code, den Sie mit anderen Python-Bibliotheken verwenden können. Die Hauptfunktion von Theano besteht darin, die Ausdrücke in symbolischer Form zu berechnen, um sie in neuronalen Netzwerken und Deep-Learning-Algorithmen zu verwenden. Dies ist eine der wichtigsten grundlegenden Bibliotheken von Python, die Sie im Deep Learning verwenden können. Theano vereinfacht Ihren Prozess zum Entwurf eines maschinellen Lernalgorithmus.

Merkmale von Theano

– Sie können Theano mit NumPy integrieren
– Theano bietet Konsistenz bei der Berechnung der Variablenwerte in einem Modell. Stabiler und schneller Prozess, um das Ergebnis zu finden
– Sie können effizient eine mathematische Darstellung der Ableitungen der Funktionen für eine oder mehrere Eingaben ableiten
– Sie können die Ausdrücke schneller auswerten, indem Sie dynamischen C-Code generieren
– Unabhängig von der Verwendung einer GPU können Sie den Wert der Daten schneller berechnen als die CPU

2. Scikit-learn

Snicket-learn ist ein einfaches Tool, das Sie für die prädiktive Datenanalyse verwenden können. Sie können die Bibliotheken SciPy und Numpy für wissenschaftliche und mathematische Berechnungen integrieren. Scikit-learn kann zahlreiche unüberwachte und überwachte Algorithmen unterstützen. Sie können mit dieser Python-Bibliothek verschiedene Aufgaben wie Klassifizierung, Regression, Clustering und andere Data-Mining-Aufgaben durchführen. Diese Bibliothek bietet Algorithmen wie k-neighbors, random forests und support vector machines usw.

Merkmale von Scikit-learn

– Das Tool ist effizient und schnell
– Sie können verschiedene Bibliotheken wie SciPy und Numpy integrieren
– Sie können einfach installieren und auf eine gut etablierte und breite Auswahl an Algorithmen zugreifen.
– Sie können die Vorhersage eines überwachten Modells kombinieren.

3. NumPy

NumPy unterstützt Ihr maschinelles Lernmodell mit mathematischer und wissenschaftlicher Darstellung. Sie können logische Aufgaben auf Array durchführen. Diese Python-Bibliothek hilft bei der Erstellung von Arrays, der Manipulation dieser Arrays, dem Zugriff auf Werte und der Übertragung. Mit diesen Python-Bibliotheken können Sie die Grundlage für Ihr Machine-Learning-Projekt bilden.

Merkmale von NumPy

– NumPy ist eine schnelle, leistungsfähige Python-Bibliothek
– Diese Bibliothek enthält auch Werkzeuge zur Integration von Fortran-, C- und C++-Code
– Diese Art der Python-Bibliothek ist homogen. Deshalb ist sie schneller bei der Ausführung der Aufgaben
– NumPy enthält verschiedene Arrays wie statistische, algebraische und trigonometrische Routinen, die bei zahlreichen mathematischen Operationen helfen

4. SciPy

SciPy hilft Ihnen bei der numerischen Verarbeitung Ihres Modells. Mit dieser Python-Bibliothek können Sie verschiedene mathematische Konstanten in Ihr Machine-Learning-Projekt einbinden. SciPy kann zahlreiche Konstanten bereitstellen, z. B. die Masse eines Elektrons, die Newtonsche Gravitationskonstante, die Lichtgeschwindigkeit und den Wert von Pi.

Eigenschaften von SciPy

– Sie können einfach auf diese Open-Source-Python-Bibliothek zugreifen
– Sie können SciPy mit anderen Bibliotheken wie NumPy und Pandas integrieren
– SciPy ermöglicht Ihnen die Visualisierung und Manipulation der Daten mit zahlreichen verschiedenen Befehlen
– Sie können Integrale der Funktionen mit Hilfe von SciPy lösen

5. PyTorch

PyTorch ist eine weitere Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die automatisch zwischen dem Training und dem Aufbau neuronaler Netzwerke unterscheidet. Sie können dieses Framework für verschiedene Aufgaben und Aktivitäten wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision verwenden. Viele Forscher bevorzugen diese Deep-Learning-Bibliothek für die effiziente Berechnung und Differenzierung der graphbasierten Modelle. Viele Top-Unternehmen wie Facebook, Apple und NVIDIA greifen auf diese Bibliothek für ihre Produkte zurück.

Eigenschaften von PyTorch

– PyTorch hilft im Forschungsprozess und bei der Generierung komplexer und problematischer Daten
– Diese Bibliothek ist einfach und flexibel, und viele Forscher und Akademiker vertrauen diesem Framework für neue Machine-Learning-Modelle
– Sie können PyTorch nutzen, um die Regression, prädiktive Modellierung, Klassifizierung und Vorhersage Ihrer Aufgaben durchzuführen

6. TensorFlow

TensorFlow ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, auf die sich verschiedene Entwickler verlassen, um neuronale Netzwerke mit mehreren Schichten zu entwickeln. TensorFlow ermöglicht es Ihnen, Daten zu verstehen, zu entdecken, vorherzusagen, zu erstellen und zu klassifizieren.

Eigenschaften von TensorFlow

– TensorFlow ermöglicht Ihnen die Arbeit an mathematischen Ausdrücken mit mehrdimensionalem Array
– Sie können eine große Anzahl von numerischen Berechnungen mit TensorFlow erzeugen
– Es handelt sich um eine flexible Python-Bibliothek mit mehreren Versionen und Modellen
– TensorFlow funktioniert am besten mit Modellen, die mehrere und komplexe Schichten von neuronalen Netzen enthalten

Fazit

Die obige Liste von Python-Bibliotheken wird Ihnen helfen, mit dem maschinellen Lernprojekt zu beginnen, das Sie entwerfen wollen. Diese Bibliotheken enthalten mehrere Komponenten, die zu Ihrem Projekt beitragen, selbst wenn Sie wenig über die Codierung wissen. Python ist die Kernsprache für das Projekt des maschinellen Lernens, und diese besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen sind bemerkenswert, um Ihre Projektentwicklungsaufgaben zu erleichtern.