Quando parliamo di machine learning e intelligenza artificiale, immaginiamo un mondo frenetico e futuristico. Con modelli avanzati, possiamo prendere decisioni intelligenti che hanno una migliore personalizzazione. Allo stesso modo, possiamo migliorare le funzionalità degli algoritmi di machine learning. Ancora oggi, possiamo progettare modelli in grado di sentire, vedere e rispondere all’ambiente circostante con l’aiuto dei dati di formazione e generare nuovi dati per migliorare l’esperienza dell’utente.
Tuttavia, creare tali modelli di machine learning non è un compito facile. Si incontreranno numerose sfide nella finalizzazione del modello. Ma potete contare su vari strumenti e applicazioni per assistervi nel processo. Ci sono varie librerie di pitoni che si possono utilizzare per eseguire numerosi compiti e attività. Queste librerie funzionano come elementi costitutivi nella costruzione di un modello di apprendimento automatico di successo. Oggi elencheremo le migliori librerie Python per l’apprendimento automatico e come possono aiutarvi.

Cosa sono le librerie Python?

Per la maggior parte degli sviluppatori, la codifica può essere un compito intimidatorio e snervante – le complicazioni nella codifica limitano le capacità dei nostri progetti. Tuttavia, le librerie Python aiutano ad eliminare la necessità di scrivere codici estesi che per lo più finiscono per errore. Non dovete più lavorare al vostro progetto da zero. Le librerie Python vi permettono di sviluppare l’apprendimento automatico, la visualizzazione dei dati, la scienza dei dati e progetti simili.
Le librerie Python aiutano a ridurre il consumo di tempo e a portare efficienza al progetto. Questi strumenti generano codici di uso frequente, in modo da non dover scrivere codici completi ogni volta che si inizia un nuovo progetto. Inoltre, questi strumenti sono una raccolta di risorse che si possono riutilizzare. Root source è il fondamento delle librerie open-source di python.

Le migliori librerie di Python per l’apprendimento automatico

1. Theano

Theano è una libreria Python open-source per l’apprendimento automatico che aiuta a completare le espressioni matematiche. Questa libreria comprenderà la struttura del vostro modello e genererà codice rilevante che potrete usare con altre librerie di python. La funzione principale di Theano è quella di calcolare le espressioni in forma simbolica da usare nelle reti neurali e negli algoritmi di apprendimento profondo. Questa è una delle principali librerie fondamentali di Python che si può usare nell’apprendimento profondo. Theano semplifica il processo di progettazione di un algoritmo di apprendimento automatico.

Caratteristiche di Theano

– È possibile integrare Theano con NumPy
– Theano offre coerenza nel calcolo del valore delle variabili in un modello. Processo stabile e veloce per trovare il risultato
– È possibile derivare in modo efficiente una rappresentazione matematica dei derivati delle funzioni per uno o più ingressi
– È possibile valutare le espressioni più velocemente generando codice C dinamico
– Non importa se si utilizza la GPU, è possibile calcolare il valore dei dati più velocemente della CPU

2. Scikit-imparare

Snicket-learn è uno strumento semplice da utilizzare per l’analisi predittiva dei dati. È possibile integrare le librerie SciPy e Numpy per il calcolo scientifico e matematico. Scikit-learn può supportare numerosi algoritmi non supervisionati e supervisionati. Con questa libreria Python è possibile eseguire diversi compiti come la classificazione, la regressione, il clustering e altri compiti di data mining. Questa libreria dispone di algoritmi come k-neighbors, foreste casuali, e supporta macchine vettoriali, ecc.

Caratteristiche di Scikit-learn

– Lo strumento è efficiente e veloce
– È possibile integrare diverse biblioteche come SciPy e Numpy
– È possibile installare e accedere facilmente a un ampio e consolidato assortimento di algoritmi.
– È possibile combinare la previsione di un modello supervisionato.

3. NumPy

NumPy supporta il vostro modello di machine learning con rappresentazione matematica e scientifica. È possibile eseguire compiti logici su Array. Questa libreria di pitoni aiuta a creare array, a manipolarli, ad accedere ai valori e a trasmetterli. Con queste librerie Python potete costituire la base del vostro progetto di machine learning.

Caratteristiche di NumPy

– NumPy è una libreria di Python di rapida esecuzione
– Questa libreria include anche strumenti per integrare il codice Fortran, C, e C+++
– Questo tipo di libreria di Python è omogenea. Per questo motivo è più veloce l’esecuzione dei compiti
– NumPy comprende varie matrici come le routine statistiche, algebriche e trigonometriche che aiutano numerose operazioni matematiche

4. SciPy

SciPy vi aiuta nell’elaborazione numerica del vostro modello. Con questa libreria Python potete includere varie costanti matematiche nel vostro progetto di machine learning. SciPy può fornire numerose costanti come la massa di un elettrone, la costante gravitazionale di Newton, la velocità della luce e il valore di pi greco.

Caratteristiche di SciPy

– È possibile accedere facilmente a questa libreria Python open-source
– È possibile integrare SciPy con altre biblioteche come NumPy e Pandas
– SciPy consente di visualizzare e manipolare i dati con numerosi comandi diversi
– È possibile risolvere gli integrali delle funzioni con l’aiuto di SciPy

5. PyTorch

PyTorch è un’altra libreria open-source di machine learning che differenzia automaticamente tra formazione e costruzione di reti neurali. È possibile utilizzare questo framework per vari compiti e attività come l’elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale. Molti ricercatori preferiscono questa libreria di apprendimento profondo per calcolare in modo efficiente e differenziare i modelli basati sui grafici. Molte delle principali aziende, come Facebook, Apple e NVIDIA, usano questa libreria per i loro prodotti.

Caratteristiche di PyTorch

– PyTorch aiuta nel processo di ricerca e nella generazione di dati complessi e problematici
– Questa biblioteca è semplice e flessibile, e molti ricercatori e accademici si affidano a questa struttura per nuovi modelli di machine learning
– È possibile utilizzare PyTorch per eseguire la regressione, la modellazione predittiva, la classificazione e la previsione dei vostri compiti

6. TensorFlow

TensorFlow è una libreria Python open-source su cui si basano vari sviluppatori per sviluppare reti neurali a più livelli. TensorFlow permette di capire, scoprire, prevedere, creare e classificare i dati.

Caratteristiche di TensorFlow

– TensorFlow consente di lavorare su espressioni matematiche con Array multidimensionale
– Con TensorFlow è possibile generare un gran numero di calcoli numerici
– Questa è una libreria Python flessibile con molteplici versioni e modelli
– TensorFlow funzionerà al meglio con modelli che includono strati multipli e complessi di reti neurali

Conclusione

La lista di librerie Python di cui sopra vi aiuterà ad iniziare il progetto di machine learning che volete progettare. Queste librerie includono molteplici componenti che contribuiscono al vostro progetto, anche se sapete poco della codifica. Python è il linguaggio principale per il progetto di machine learning, e queste migliori librerie Python per il machine learning sono notevoli per facilitare i vostri compiti di sviluppo del progetto.