10 najlepszych bibliotek uczenia maszynowego Pythona wszechczasów

10 najlepszych bibliotek uczenia maszynowego Pythona wszechczasów

TPopularność Pythona znacznie wzrosła w ostatnich latach. Oferuje szeroki wachlarz korzyści dla różnych sektorów i branż. Spośród tych dziedzin, projekt przyniósł duże korzyści projektom z zakresu nauki o danych. Obecnie wielu przedsiębiorców zamierza włączyć systemy zorientowane na uczenie maszynowe do swoich istniejących produktów. W tym celu pierwszym wyborem języka programowania jest Python.

Dzieje się tak, ponieważ Python jest w stanie wspierać szeroką gamę rozwiązań uczenia maszynowego, które pomagają w budowaniu modeli wysokiej jakości, włączaniu ich do konstrukcji i uzyskiwaniu szybkich wyników. Poza tym firmy opracowują obecnie większość swoich aplikacji przy użyciu głębokiego uczenia, sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego. Wszystkie korzystają z biblioteki Python Machine. Jeśli planujesz używać tego języka w swoim następnym projekcie, zatrudnij najlepszych programistów Pythona i nadaj kształt swoim marzeniom.

Przyjrzyjmy się niektórym bibliotekom Python Machine wszechczasów, które będą rządzić rynkiem w nadchodzących latach.

Najlepsze biblioteki uczenia maszynowego w języku Python

Keras

Keras pierwotnie pojawił się jako platforma eksperymentalna do pracy z systemami neuronowymi. Jednak wraz z upływem czasu i współczynnikiem sukcesu przekształcił się w niezależną bibliotekę języka maszynowego Python. Zapewnia szeroką gamę narzędzi języka maszynowego. Giganci technologiczni, tacy jak Yelp, Square, Uber, Netflix i inni, używają ich do zarządzania danymi graficznymi i tekstowymi.

Ponadto Keras oferuje takie funkcje, jak obsługa wielu backendów, przyjazny dla użytkownika interfejs oraz zintegrowana i rozszerzalna architektura.

Pytorch

Grupa Sztucznej Inteligencji na Facebooku wymyśliła jedną z największych bibliotek uczenia maszynowego o nazwie Pytorch. Obsługuje złożone zadania komputerowe, takie jak przetwarzanie języka naturalnego, koncepcje i inne. Gigantyczne firmy, takie jak Microsoft, Uber, Walmart, Facebook i kilka innych, wykorzystują tę bibliotekę w swoich projektach.

Co więcej, Pytorch przyspiesza rozwój i skutecznie wspiera dynamiczne projekty. Optymalizuje również wydajność, w przypadku której wymagana jest duża ilość danych, a także oferuje usługi w chmurze.

TensorFlow

TensorFlow to biblioteka typu open source, która oferuje obliczenia numeryczne. Jest to biblioteka Python Machine Learning oparta na systemach neuronowych. Firma Google opracowała tę bibliotekę w 2015 r. W celu wewnętrznego wspierania swoich produktów osobistych. Z czasem stał się popularny wśród branż z różnych sektorów.

Oferuje szeroki wachlarz zasobów społeczności i narzędzi sieciowych. TensorFlow pomaga również w stosowaniu modeli ML na wielu platformach, takich jak chmura, przeglądarka lub urządzenie.

Orange3

Orange3 to biblioteka Python Machine Learning, która oferuje narzędzia do wizualizacji danych, eksploracji danych i uczenia maszynowego. Naukowcy z University of Ljublijana użyli C ++ do opracowania tej biblioteki. Później eksperci zaimplementowali moduły i widżety Pythona, które umożliwiły bezproblemowe tworzenie rozszerzonych modeli.

Orange3 jest idealny do budowania systemów rekomendacji o najwyższej dokładności i modeli predykcyjnych. Oferuje różne widgety wspomagające zadania związane z wizualizacją danych. Poza tym ta biblioteka jest łatwa do nauczenia i zrozumienia, dlatego jest włączona do profesjonalnych programów szkoleniowych, szkół i uniwersytetów

NumPy

Python pierwotnie nie miał możliwości obliczeniowych. Jednak wraz z pojawieniem się NumPy dodał nowy horyzont obliczeń numerycznych do języka opartego na funkcjach matematycznych. W rezultacie Python stał się zdolny do wspomagania rozwiązań uczenia maszynowego.

NumPy oferuje szeroki zakres obliczeń numerycznych, w tym obliczenia macierzowe, algebrę liniową i nie tylko. Dodatkowo umożliwia złożone funkcje matematyczne, które pomagają Pythonowi w szybszym wykonywaniu algorytmów. Duża społeczność obsługuje NumPy.

Scikit-Learn

Możliwości obliczeniowe Pythona zawdzięczają bibliotekom takim jak NumPy i Scikit-Learn. Tak, dobrze to przeczytałeś. Scikit-Learn umożliwia również obliczenia numeryczne i oferuje narzędzia do wykonywania obliczeń, takich jak naukowe, inżynierskie i matematyczne.

Poza tym Scikit-Learn oferuje funkcje, które wzmacniają szybkie umiejętności obliczeniowe, obejmujące statystyki, algebrę i nie tylko. Łatwo się go nauczyć i zrozumieć. Dodatkowo usprawnia obliczenia, oferując lepszą jakość i szybkie wykonywanie programów obliczeniowych.

Matplotlib

Matplotlib to biblioteka Python Machine Learning, która oferuje wizualizację danych. Działa ze strukturami NumPy i Pandami. Jest częścią SciPy i jest uważana za znaczącą bibliotekę uczenia maszynowego, która wykonuje wizualizację danych.

Matplotlib oferuje podobne środowisko jak MATLAB do budowania najlepszej jakości wykresów i wykresów do wizualizacji. Poza tym oferuje szeroki wachlarz funkcji do tworzenia pomocnych wizualizacji.

Oprócz tych funkcji pomaga w tworzeniu konfigurowalnych, precyzyjnych, wydajnych wykresów. Programiści mogą bezproblemowo zrestrukturyzować Matplotlib za pomocą Jupyter Notebook.

Theano

Mając na celu wdrożenie i ocenę kilku wyrażeń matematycznych, Montreal Institute for Learning Algorithms (MILA) opracował Theano. Pozwala na tworzenie sieci neuronowych typu deep learning, które są efektywnie optymalizowane.

Theano umożliwia ponowne wykorzystanie kodów do zarządzania wieloma obliczeniami i zwiększenia wydajności, skracając w ten sposób czas opracowywania modeli. Zapewnia dużą prędkość, aby zwiększyć wydajność na architekturach GPU i CPU.

Pandy

Pandas to biblioteka Python Machine Learning, która oferuje efektywną analizę za pomocą szerokiej gamy narzędzi i struktur danych najwyższego poziomu. Skutecznie wykonuje złożone operacje na danych za pomocą jednego lub dwóch poleceń. Ponadto oferuje różne wbudowane metody wykonywania operacji, takich jak mieszanie danych, grupowanie, filtrowanie i inne.

Ponadto biblioteka ta zapewnia łatwą manipulację danymi. Analiza danych to najbardziej korzystna funkcjonalność Pandas, która ułatwia programistom Python wykonywanie zadań podczas tworzenia aplikacji.

SciPy

SciPy to biblioteka uczenia maszynowego w języku Python, która oferuje moduły wspomagające implementację kilku algorytmów uczenia maszynowego. Jedną z największych zalet tej biblioteki jest jej duża szybkość i najwyższa jakość wykonania. Programiści mogą bez wysiłku używać tej biblioteki do szybkich obliczeń.

Oferuje szeroki zakres funkcji, które obejmują wspomaganie operacji matematycznych, integrację numeryczną, manipulację obrazem, przetwarzanie sygnału i wiele innych.

Podsumowanie

Python stał się najbardziej preferowanym językiem programowania wśród programistów ze względu na wzbogacone i otwarte biblioteki. Zapewniają szeroki wachlarz funkcji obliczeniowych i naukowych, które pomagają w różnego rodzaju operacjach.

Ponadto biblioteki uczenia maszynowego w Pythonie zapewniają szybki rozwój i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Deweloperzy mają swobodę ponownego wykorzystania swoich kodów, co ponownie skraca czas programowania.

Wszystkie te zalety i funkcje bibliotek uczenia maszynowego w Pythonie sprawiają, że jest to najbardziej idealny język programowania do tworzenia złożonych aplikacji.

Możesz być również zainteresowany