Kiedy mówimy o uczeniu się maszynowym i sztucznej inteligencji, wyobrażamy sobie szybki i futurystyczny świat. Dzięki zaawansowanym modelom możemy podejmować mądre decyzje, które mają lepszą personalizację. Podobnie, możemy wprowadzać ulepszenia w zakresie funkcjonalności algorytmów uczenia maszynowego. Nawet dziś możemy projektować modele, które słyszą, widzą i reagują na otoczenie z pomocą danych szkoleniowych oraz generować nowe dane w celu poprawy wrażeń użytkowników.
Jednak tworzenie takich modeli uczenia się maszyn nie jest łatwym zadaniem. Podczas finalizacji modelu napotkasz wiele wyzwań. Możesz jednak polegać na różnych narzędziach i aplikacjach, które pomogą Ci w tym procesie. Istnieją różne biblioteki Pythona, które można wykorzystać do wykonywania wielu zadań i czynności. Biblioteki te działają jako elementy konstrukcyjne w budowie udanego modelu uczenia się maszyn. Dzisiaj wymienimy najlepsze biblioteki Pythona do nauki maszynowej i dowiemy się jak mogą Ci one pomóc.

Czym są biblioteki Pythona?

Dla większości programistów, kodowanie może być zastraszającym i łamiącym nerwy zadaniem – komplikacje w kodowaniu ograniczają możliwości naszych projektów. Jednakże, biblioteki Pythona pomagają wyeliminować potrzebę pisania rozległych kodów, które w większości przypadków kończą się błędem. Nie musisz już pracować nad swoim projektem od podstaw. Biblioteki Pythona pozwalają na tworzenie projektów maszynowego uczenia się, wizualizacji danych, nauki o danych i tym podobnych.
Biblioteki Pythona pomagają zredukować czasochłonność i zwiększyć efektywność projektu. Narzędzia te generują często używane kody, dzięki czemu nie musisz pisać kompletnych kodów za każdym razem, gdy rozpoczynasz nowy projekt. Co więcej, narzędzia te są zbiorem zasobów, które można ponownie wykorzystać. Root source jest podstawą otwartych bibliotek pythonowych.

Najlepsze biblioteki Pythona do nauki maszynowej

1. Theano

Theano jest otwartą biblioteką Pythona do nauki maszynowej, która pomaga w uzupełnianiu wyrażeń matematycznych. Biblioteka ta zrozumie strukturę Twojego modelu i wygeneruje odpowiedni kod, który będziesz mógł wykorzystać z innymi bibliotekami Pythona. Główną funkcją Theano jest obliczanie wyrażeń w formie symbolicznej do wykorzystania w sieciach neuronowych i algorytmach głębokiego uczenia się. Jest to główna podstawowa biblioteka Pythona, którą można wykorzystać w procesie głębokiego uczenia się. Theano upraszcza Twój proces projektowania algorytmu uczenia maszynowego.

Cechy Theano

– Możesz zintegrować Theano z NumPy
– Theano oferuje spójność w obliczaniu wartości zmiennych w modelu. Stabilny i szybki proces w celu znalezienia wyniku
– Możesz sprawnie wyprowadzić matematyczną reprezentację pochodnych funkcji dla jednego lub więcej wejść
– Wyrażenia można oceniać szybciej poprzez generowanie dynamicznego kodu C
– Bez względu na to, czy używasz układu GPU, możesz obliczyć wartość danych szybciej niż procesor centralny.

2. Scikit-learn

Snicket-learn jest prostym narzędziem, które można wykorzystać do predykcyjnej analizy danych. Możesz zintegrować biblioteki SciPy i Numpy do obliczeń naukowych i matematycznych. Scikit-learn może obsługiwać wiele nienadzorowanych i nadzorowanych algorytmów. Z tą biblioteką Pythona można wykonywać różne zadania, takie jak klasyfikacja, regresja, grupowanie i inne zadania związane z eksploracją danych. Biblioteka ta zawiera algorytmy takie jak k-sąsiedzi, lasy losowe, obsługa maszyn wektorowych, itp.

Cechy Scikit-learn

– Narzędzie jest wydajne i szybkie
– Możesz zintegrować różne biblioteki, takie jak SciPy i Numpy.
– Możesz łatwo zainstalować i uzyskać dostęp do ugruntowanego i szerokiego asortymentu algorytmów.
– Możesz połączyć predykcję nadzorowanego modelu.

3. NumPy

NumPy wspiera Twój model uczenia się maszynowego za pomocą reprezentacji matematycznej i naukowej. Możesz wykonywać zadania logiczne na tablicy. Biblioteka Pythona pomaga w tworzeniu tablic, manipulowaniu tymi tablicami, uzyskiwaniu dostępu do wartości i nadawaniu. Dzięki tym bibliotekom Python możesz stworzyć podstawę swojego projektu nauki maszynowej.

Cechy NumPy

– NumPy jest szybko działającą biblioteką Pythona
– Biblioteka ta zawiera również narzędzia do integracji kodu Fortran, C i C++
– Ten typ biblioteki Pythona jest homogeniczny. Dlatego szybsze jest wykonywanie zadań
– NumPy zawiera różne tablice, takie jak statystyczne, algebraiczne i trygonometryczne procedury, które pomagają w wielu operacjach matematycznych.

4. SciPy

SciPy pomaga Ci w numerycznym przetwarzaniu Twojego modelu. Dzięki tej bibliotece Pythona możesz włączyć różne stałe matematyczne do swojego projektu nauki maszynowej. SciPy może dostarczyć wiele stałych takich jak masa elektronu, stała grawitacyjna Newtona, prędkość światła i wartość pi.

Cechy SciPy

– Możesz łatwo uzyskać dostęp do tej biblioteki Pythona z otwartym dostępem do kodu źródłowego.
– Możesz zintegrować SciPy z innymi bibliotekami, takimi jak NumPy i Pandas.
– SciPy umożliwia wizualizację i manipulację danymi za pomocą wielu różnych poleceń
– Integracje funkcji można rozwiązywać za pomocą SciPy

5. PyTorch

PyTorch to kolejna biblioteka nauki maszynowej typu open-source, która automatycznie rozróżnia pomiędzy szkoleniem a budową sieci neuronowych. Można z niej korzystać do różnych zadań i czynności, takich jak przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa. Wielu badaczy preferuje tę bibliotekę głębokiego uczenia się dla efektywnego przetwarzania i różnicowania modeli opartych na wykresach. Wiele czołowych firm, takich jak Facebook, Apple i NVIDIA, używa tej biblioteki do swoich produktów.

Cechy PyTorch

– PyTorch pomaga w procesie badawczym i generowaniu złożonych i problematycznych danych
– Biblioteka ta jest prosta i elastyczna, a wielu badaczy i pracowników naukowych ufa tym ramom dla nowych modeli uczenia się maszynowego.
– Możesz wykorzystać PyTorch do przeprowadzenia regresji, modelowania predykcyjnego, klasyfikacji i przewidywania zadań.

6. TensorFlow

TensorFlow jest otwartą biblioteką Pythona, na której wielu programistów polega przy tworzeniu sieci neuronowych z wieloma warstwami. TensorFlow umożliwia zrozumienie, odkrywanie, przewidywanie, tworzenie i klasyfikowanie danych.

Cechy TensorFlow

– TensorFlow umożliwia pracę nad wyrażeniami matematycznymi z tablicą wielowymiarową
– Za pomocą TensorFlow można wygenerować dużą liczbę obliczeń numerycznych.
– Jest to elastyczna biblioteka Pythona z wieloma wersjami i modelami
– TensorFlow najlepiej będzie działać z modelami, które zawierają wiele złożonych warstw sieci neuronowych.

Wniosek

Powyższa lista bibliotek Pythona pomoże Ci rozpocząć projekt nauki maszynowej, który chcesz zaprojektować. Te biblioteki zawierają wiele komponentów, które przyczyniają się do twojego projektu, nawet jeśli niewiele wiesz o kodowaniu. Python jest głównym językiem w projekcie nauki maszynowej, a te najlepsze biblioteki Pythona do nauki maszynowej są godne uwagi, aby ułatwić Ci pracę nad projektem.