Когда мы говорим о машинном обучении и искусственном интеллекте, мы представляем себе стремительный и футуристический мир. С помощью продвинутых моделей мы можем принимать умные решения, которые имеют лучшую персонализацию. Аналогичным образом, мы можем улучшить функциональность алгоритмов машинного обучения. Уже сегодня мы можем проектировать модели, которые могут слышать, видеть и реагировать на окружающую обстановку с помощью обучающих данных и генерировать новые данные для повышения удобства работы пользователя.
Однако создание таких моделей машинного обучения – непростая задача. Вы столкнетесь с многочисленными трудностями при доработке модели. Но вы можете положиться на различные инструменты и приложения, которые помогут вам в этом процессе. Существуют различные питоновые библиотеки, которые вы можете использовать для выполнения многочисленных задач и видов деятельности. Эти библиотеки работают как структурные элементы в построении успешной модели машинного обучения. Сегодня мы перечислим лучшие Python-библиотеки для машинного обучения и то, как они могут помочь Вам.

Что такое Python Libraries?

Для большинства разработчиков кодирование может быть пугающей и нервной задачей – сложности в кодировании ограничивают возможности наших проектов. Однако, питоновские библиотеки помогают избавиться от необходимости писать обширные коды, которые в большинстве случаев заканчиваются ошибками. Вам больше не придется работать над проектом с нуля. Библиотеки Python позволяют разрабатывать машинное обучение, визуализацию данных, науку о данных и подобные проекты.
Python Libraries помогает сократить временные затраты и повысить эффективность проекта. Эти инструменты генерируют часто используемые коды, так что вам не придётся писать полные коды каждый раз, когда вы начинаете новый проект. Более того, эти инструменты представляют собой набор ресурсов, которые вы можете использовать повторно. Корневой исходный код является основой питоновых библиотек с открытым исходным кодом.

Лучшие питоновские библиотеки для машинного обучения

1. Theano

Theano является открытым исходным кодом Python библиотека для машинного обучения, которая помогает в завершении математических выражений. Эта библиотека будет понимать структуру вашей модели и генерировать соответствующий код, который вы можете использовать с другими питоновскими библиотеками. Основной функцией Theano является вычисление выражений в символической форме для использования в нейронных сетях и алгоритмах глубокого изучения. Это основная базовая библиотека Python, которую вы можете использовать в глубоком изучении. Theano упрощает ваш процесс разработки алгоритма машинного обучения.

Особенности Теано

– Вы можете интегрировать Теано с NumPy
– Theano предлагает последовательность в вычислении значения переменных в модели. Стабильный и быстрый процесс поиска результата
– Вы можете эффективно получить математическое представление производных функций для одного или нескольких входов
– Вы можете быстрее оценивать выражения, генерируя динамический код на Си
– Независимо от того, используете ли вы GPU, вы можете вычислить значение данных быстрее, чем CPU.

2. Scikit-learn

Snicket-learn – это простой инструмент, который можно использовать для предсказательного анализа данных. Вы можете интегрировать библиотеки SciPy и Numpy для научных и математических вычислений. Scikit-learn может поддерживать множество неконтролируемых и контролируемых алгоритмов. С помощью этой библиотеки Python вы можете выполнять различные задачи, такие как классификация, регрессия, кластеризация и другие задачи по интеллектуальному анализу данных. Эта библиотека включает в себя такие алгоритмы, как k-соседи, случайные леса, поддержка векторных машин и т.д.

Особенности Scikit-learn

– Инструмент эффективен и быстр
– Вы можете интегрировать различные библиотеки, такие как SciPy и Numpy.
– Вы можете легко установить и получить доступ к хорошо зарекомендовавшему себя широкому ассортименту алгоритмов.
– Вы можете комбинировать прогнозирование контролируемой модели.

3. NumPy

NumPy поддерживает вашу модель машинного обучения с математическим и научным представлением. Вы можете выполнять логические задачи на массиве. Библиотека питона помогает создавать массивы, манипулировать этими массивами, получать доступ к значениям и транслировать их. С помощью этих библиотек Python вы можете сформировать основу своего проекта машинного обучения.

Особенности NumPy

– NumPy – быстродействующая библиотека Python.
– Эта библиотека также включает в себя инструменты для интеграции Fortran, C и C++ кода.
– Этот тип библиотеки Пайтона однороден. Поэтому быстрее выполняются задачи.
– NumPy включает в себя различные массивы, такие как статистические, алгебраические и тригонометрические процедуры, которые помогают при выполнении многочисленных математических операций.

4. SciPy

SciPy помогает вам с числовой обработкой вашей модели. С помощью этой библиотеки Python вы можете включить различные математические константы в свой проект машинного обучения. SciPy может предоставить множество констант, таких как масса электрона, гравитационная константа Ньютона, скорость света и значение пи.

Особенности SciPy

– Вы можете легко получить доступ к этой библиотеке Python с открытым исходным кодом.
– Вы можете интегрировать SciPy с другими библиотеками, такими как NumPy и Pandas.
– SciPy позволяет визуализировать данные и манипулировать ими с помощью множества различных команд.
– С помощью SciPy вы можете решать задачи интеграции функций.

5. PyTorch

PyTorch – это еще одна открытая библиотека машинного обучения, которая автоматически различает обучение и построение нейронных сетей. Вы можете использовать эту структуру для различных задач и видов деятельности, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение. Многие исследователи предпочитают эту библиотеку глубокого обучения для эффективного вычисления и дифференциации моделей на основе графиков. Многие ведущие компании, такие как Facebook, Apple и NVIDIA, используют эту библиотеку для своих продуктов.

Особенности PyTorch

– PyTorch помогает в процессе исследования и генерации сложных и проблемных данных.
– Эта библиотека проста и гибка, и многие исследователи и ученые доверяют этим рамкам для новых моделей машинного обучения.
– Вы можете использовать PyTorch для выполнения регрессии, прогностического моделирования, классификации и прогнозирования ваших задач.

6. TensorFlow

TensorFlow – это библиотека Python с открытым исходным кодом, на которую опираются различные разработчики при разработке нейронных сетей с несколькими слоями. TensorFlow позволяет понять, обнаружить, предсказать, создать и классифицировать данные.

Особенности TensorFlow

– TensorFlow позволяет работать с математическими выражениями с помощью многомерного массива
– С помощью TensorFlow можно генерировать большое количество числовых вычислений.
– Это гибкая библиотека Python с несколькими версиями и моделями.
– TensorFlow лучше всего работает с моделями, включающими многочисленные и сложные слои нейронных сетей.

Заключение

Приведенный выше список библиотек Python поможет вам начать работу над проектом машинного обучения, который вы хотите спроектировать. Эти библиотеки включают в себя несколько компонентов, которые вносят вклад в ваш проект, даже если вы мало что знаете о кодировке. Python – это основной язык для проекта машинного обучения, и эти лучшие библиотеки Python для машинного обучения замечательны тем, что облегчают задачи по разработке проекта.