Als we het hebben over machinaal leren en kunstmatige intelligentie, stellen we ons een snelle en futuristische wereld voor. Met geavanceerde modellen kunnen we slimme beslissingen nemen met een betere personalisatie. Op dezelfde manier kunnen we verbeteringen aanbrengen in de functionaliteit van de algoritmen voor machinaal leren. Zelfs vandaag de dag kunnen we modellen ontwerpen die kunnen horen, zien en reageren op de omgeving met behulp van trainingsgegevens en nieuwe gegevens genereren om de gebruikerservaring te verbeteren.
Het creëren van dergelijke machine leermodellen is echter geen eenvoudige taak. U zult tal van uitdagingen tegenkomen bij het afronden van het model. Maar u kunt vertrouwen op verschillende tools en toepassingen om u te helpen bij het proces. Er zijn verschillende pythonbibliotheken die u kunt gebruiken om tal van taken en activiteiten uit te voeren. Deze bibliotheken werken als bouwstenen in de bouw van een succesvol machinaal leermodel. Vandaag zullen we de beste Python-bibliotheken voor machinaal leren op een rijtje zetten en hoe ze u kunnen helpen.

Wat zijn Python-bibliotheken?

Voor de meeste ontwikkelaars kan codering een intimiderende en zenuwslopende taak zijn – de complicaties bij het coderen beperken de mogelijkheden van onze projecten. Python-bibliotheken helpen echter bij het elimineren van de noodzaak om uitgebreide codes te schrijven die meestal foutief aflopen. U hoeft niet langer vanaf nul te werken aan uw project. Python-bibliotheken stellen u in staat om machinaal leren, datavisualisatie, datawetenschap en soortgelijke projecten te ontwikkelen.
Python-bibliotheken helpen bij het verminderen van het tijdverlies en het verhogen van de efficiëntie van het project. Deze tools genereren veelgebruikte codes, zodat u niet elke keer dat u een nieuw project start volledige codes hoeft te schrijven. Bovendien zijn deze tools een verzameling van bronnen die u kunt hergebruiken. Root source is de basis van de open-source pythonbibliotheken.

Beste Python-bibliotheken voor machinaal leren

1. Theano

Theano is een open-source Python-bibliotheek voor machinaal leren die helpt bij het voltooien van wiskundige uitdrukkingen. Deze bibliotheek begrijpt de structuur van uw model en genereert relevante code die u kunt gebruiken met andere pythonbibliotheken. De belangrijkste functie van Theano is het berekenen van de uitdrukkingen in symbolische vorm voor gebruik in neurale netwerken en diepe leeralgoritmen. Dit is een basisbibliotheek van Python die u kunt gebruiken in deep learning. Theano vereenvoudigt uw proces om een machinaal leeralgoritme te ontwerpen.

Kenmerken van Theano

– U kunt Theano integreren met NumPy
– Theano biedt consistentie in de berekening van de waarde van de variabelen in een model. Stabiel en snel proces om het resultaat te vinden
– U kunt op efficiënte wijze een wiskundige weergave afleiden van de afgeleiden van de functies voor één of meer ingangen
– U kunt de uitdrukkingen sneller evalueren door het genereren van dynamische C-code
– Het maakt niet uit of u GPU gebruikt, u kunt de waarde van de gegevens sneller berekenen dan de CPU.

2. Scikit-learn

Snicket-learn is een eenvoudige tool die je kunt gebruiken voor voorspellende data analyse. U kunt SciPy en Numpy bibliotheken integreren voor wetenschappelijke en wiskundige berekeningen. Scikit-learn kan talrijke onbeheerde en begeleide algoritmen ondersteunen. U kunt verschillende taken uitvoeren zoals classificatie, regressie, clustering en andere datamining-taken met deze Python-bibliotheek. Deze bibliotheek bevat algoritmen zoals k-buren, willekeurige bossen, en ondersteunt vectormachines, enz.

Kenmerken van Scikit-learn

– De tool is efficiënt en snel
– U kunt verschillende bibliotheken integreren, zoals SciPy en Numpy.
– U kunt eenvoudig een gevestigd en breed scala aan algoritmen installeren en gebruiken.
– U kunt de voorspelling van een bewaakt model combineren.

3. NumPy

NumPy ondersteunt uw machinaal leermodel met wiskundige en wetenschappelijke representatie. U kunt logische taken uitvoeren op Array. Deze pythonbibliotheek helpt bij het maken van arrays, het manipuleren van die arrays, het benaderen van waarden en het uitzenden. U kunt de basis van uw machine-leerproject vormen met deze Python-bibliotheken.

Kenmerken van NumPy

– NumPy is een snelwerkende bibliotheek van Python
– Deze bibliotheek bevat ook tools om Fortran, C en C++ code te integreren.
– Dit type bibliotheek van Python is homogeen. Daarom is de uitvoering van de taken sneller…
– NumPy omvat verschillende arrays zoals statistische, algebraïsche en trigonometrische routines die tal van wiskundige bewerkingen helpen.

4.SciPy

SciPy helpt u met de numerieke verwerking van uw model. Met deze Python-bibliotheek kunt u verschillende wiskundige constanten in uw machine-leerproject opnemen. SciPy kan verschillende constanten leveren zoals de massa van een elektron, de zwaartekrachtconstante van Newton, de snelheid van het licht en de waarde van pi.

Kenmerken van SciPy

– U kunt eenvoudig toegang krijgen tot deze open-source Python-bibliotheek
– U kunt SciPy integreren met andere bibliotheken zoals NumPy en Panda’s.
– SciPy stelt u in staat om de gegevens te visualiseren en te manipuleren met tal van verschillende commando’s
– U kunt integralen van de functies oplossen met behulp van SciPy

5. PyTorch

PyTorch is een andere open-source machineleerbibliotheek die automatisch onderscheid maakt tussen training en het opbouwen van neurale netwerken. U kunt dit raamwerk gebruiken voor verschillende taken en activiteiten zoals natuurlijke taalverwerking en computervisie. Veel onderzoekers geven de voorkeur aan deze deep-learning bibliotheek voor het efficiënt berekenen en differentiëren van de op grafieken gebaseerde modellen. Veel topbedrijven, zoals Facebook, Apple en NVIDIA, gebruiken deze bibliotheek voor hun producten.

Kenmerken van PyTorch

– PyTorch helpt bij het onderzoeksproces en het genereren van complexe en problematische data
– Deze bibliotheek is eenvoudig en flexibel, en veel onderzoekers en academici vertrouwen op dit kader voor nieuwe modellen voor machinaal leren.
– U kunt PyTorch gebruiken om de regressie, de voorspellende modellering, de classificatie en de voorspelling van uw taken uit te voeren.

6. TensorFlow

TensorFlow is een open-source Python-bibliotheek waar verschillende ontwikkelaars op vertrouwen om neurale netwerken met meerdere lagen te ontwikkelen. TensorFlow stelt u in staat om de gegevens te begrijpen, te ontdekken, te voorspellen, te creëren en te classificeren.

Kenmerken van TensorFlow

– TensorFlow maakt het mogelijk om te werken aan wiskundige uitdrukkingen met multi-dimensionale Array
– Met TensorFlow kunt u een groot aantal numerieke berekeningen genereren.
– Dit is een flexibele Python-bibliotheek met meerdere versies en modellen
– TensorFlow werkt het best met modellen die meerdere en complexe lagen van neurale netwerken omvatten.

Conclusie

De bovenstaande lijst met Python-bibliotheken zal u helpen om aan de slag te gaan met het machineleerproject dat u wilt ontwerpen. Deze bibliotheken bevatten meerdere componenten die bijdragen aan uw project, zelfs als u weinig weet over de codering. Python is de kerntaal voor het machineleerproject en deze beste Python-bibliotheken voor machinaal leren zijn opmerkelijk om uw projectontwikkelingstaken te vergemakkelijken.