Parhaat Python-kirjastot datatieteeseen ja koneoppimiseen

Python-kirjastot datatiedettä ja koneoppimista varten:

Datatiede ja ovat aikakauden kysytyimpiä tekniikoita. Tämä vaatimus on pakottanut kaikki oppimaan erilaiset kirjastot ja paketit datatieteen ja koneoppimisen toteuttamiseksi. Tässä blogiviestissä keskitytään datatieteen ja koneoppimisen Python-kirjastoihin. Nämä ovat kirjastoja, jotka sinun tulisi tietää hallitaksesi markkinoiden kaksi eniten taitettua taitoa.

Saadaksesi syvällisen tiedon tekoälystä ja koneoppimisesta, voit ilmoittautua livenä kirjoittanut Edureka 24/7 tuella ja käyttöikä.

Tässä on luettelo aiheista, joita käsitellään tässä blogissa:

1. Johdatus tietojenkäsittelyyn ja koneoppimiseen
2. Miksi käyttää Pythonia datatieteeseen ja koneoppimiseen?
3. Python-kirjastot datatieteeseen ja koneoppimiseen
   1. Python-kirjastot tilastoja varten
   2. Python-kirjastot visualisointia varten
   3. Python-kirjastot koneoppimista varten
   4. Python-kirjastot syvälliseen oppimiseen
   5. Python-kirjastot luonnollisen kielen käsittelyä varten

Johdatus tietojenkäsittelyyn ja koneoppimiseen

Kun aloitin tietojenkäsittelytieteen ja koneoppimisen tutkimuksen, minua häiritsi aina tämä kysymys! Mikä johti koneoppimisen ja tietojenkäsittelyn kiihtymiseen?

Tällä buzzilla on paljon tekemistä luomamme tiedon määrään. Data on koneoppimismallien ajamiseen tarvittava polttoaine, ja koska olemme suurten tietojen aikakaudella, on selvää, miksi datatiedettä pidetään aikakauden lupaavimpana työroolina!

Sanoisin, että datatiede ja koneoppiminen ovat taitoja eivätkä vain tekniikoita. Ne ovat taitoja, joita tarvitaan hyödyllisten oivallusten saamiseen datasta ja ongelmien ratkaisemiseen rakentamalla ennustavia malleja.

Muodollisesti datatiede ja koneoppiminen määritellään näin:

Datatiede on prosessi, jolla saadaan hyödyllistä tietoa datasta reaalimaailman ongelmien ratkaisemiseksi.

Koneoppiminen on prosessi, jolla kone saadaan oppimaan ratkaisemaan ongelmat syöttämällä sille paljon tietoja.

Nämä kaksi verkkotunnusta ovat tiiviisti yhteydessä toisiinsa. Koneoppiminen on osa tietojenkäsittelytietettä, joka käyttää koneoppimisen algoritmeja ja muita tilastollisia tekniikoita ymmärtääkseen, miten data vaikuttaa ja kasvattaa yritystä.

Saat lisätietoja datatieteestä ja koneoppimisesta käymällä seuraavissa blogeissa:

1. Data Science Tutorial - Opi datatiedettä Scratchista!

Ymmärretään nyt missä Python-kirjastot sopivat datatieteeseen ja koneoppimiseen.

Miksi käyttää Pythonia datatieteeseen ja koneoppimiseen?

on sijalla 1 koneoppimisen ja tietojenkäsittelyn suosituimmalla ohjelmointikielellä. Ymmärretään, miksi niin monet datatieteilijät ja koneoppimisinsinöörit suosivat Pythonia muihin ohjelmointikieliin verrattuna.

• Oppimisen helppous: Python käyttää hyvin yksinkertaista syntaksia, jota voidaan käyttää yksinkertaisten laskelmien toteuttamiseen, kuten kahden merkkijonon lisääminen monimutkaisiin prosesseihin, kuten monimutkaisten koneoppimismallien rakentamiseen.
• Vähemmän koodia: Datatieteen ja koneoppimisen toteuttaminen sisältää tonnia algoritmeja. Kiitos ennalta määritettyjen pakettien Pythons-tuen, meidän ei tarvitse koodata algoritmeja. Ja helpottamaan asioita, Python tarjoaa 'check as you code' -menetelmän, joka vähentää koodin testaamisen taakkaa.
• Valmiit kirjastot: Pythonilla on satoja valmiita kirjastoja erilaisten koneoppimisen ja syvällisen oppimisen algoritmien toteuttamiseksi. Joten joka kerta, kun haluat suorittaa algoritmin tietojoukolla, sinun tarvitsee vain asentaa ja ladata tarvittavat paketit yhdellä komennolla. Esimerkkejä valmiista kirjastoista ovat NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch ja niin edelleen.
• Alusta riippumaton: Python voi toimia useilla alustoilla, kuten Windows, macOS, Linux, Unix ja niin edelleen. Kun siirrät koodia alustalta toiselle, voit käyttää paketteja, kuten PyInstaller, joka hoitaa kaikki riippuvuusongelmat.
• Massiivinen yhteisön tuki: Valtavan fanien seurannan lisäksi Pythonilla on useita yhteisöjä, ryhmiä ja foorumeita, joihin ohjelmoijat lähettävät virheensä ja auttavat toisiaan.

Nyt kun tiedät miksi Pythonia pidetään yhtenä parhaista ohjelmointikielistä datatieteessä ja koneoppimisessa, ymmärretäänpä erilaiset Python-kirjastot datatiedettä ja koneoppimista varten.

Python-kirjastot datatieteeseen ja koneoppimiseen

Tärkein yksittäinen syy Pythonin suosioon tekoälyn ja koneoppimisen alalla on se, että Python tarjoaa tuhansia sisäänrakennettuja kirjastoja, joissa on sisäänrakennetut toiminnot ja menetelmät tietojen analysoinnin, käsittelyn, sekoittamisen, mallinnuksen ja niin edelleen suorittamiseksi. päällä. Seuraavassa osiossa käsitellään datatieteen ja koneoppimisen kirjastoja seuraaviin tehtäviin:

1. Tilastollinen analyysi
2. Tietojen visualisointi
3. Tietomallinnus ja koneoppiminen
4. Syvä Oppiminen
5. Luonnollisen kielen käsittely (NLP)

Python-kirjastot tilastollista analyysiä varten

Tilastot ovat yksi tietojenkäsittelyn ja koneoppimisen perustekijöistä. Kaikki koneoppimisen ja syvällisen oppimisen algoritmit, tekniikat jne. Perustuvat tilastojen perusperiaatteisiin ja -käsitteisiin.

Saat lisätietoja datatieteen tilastoista käymällä seuraavissa blogeissa:

Pythonilla on tonnia kirjastoja yksinomaan tilastollista analyysiä varten. Tässä ”Python-kirjastot datatiedettä ja koneoppimista varten” -blogissa keskitymme parhaimpiin tilastopaketteihin, jotka tarjoavat sisäänrakennettuja toimintoja monimutkaisimpien tilastolaskelmien suorittamiseen.

Tässä on luettelo parhaista Python-kirjastoista tilastollista analyysiä varten:

1. NumPy
2. SciPy
3. Pandat
4. TilastotMallit

NumPy

tai Numeerinen Python on yksi yleisimmin käytetyistä Python-kirjastoista. Tämän kirjaston pääominaisuus on sen tuki moniulotteisille matemaattisille ja loogisille operaatioille. NumPyn tarjoamia toimintoja voidaan käyttää kuvien ja ääniaaltojen indeksointiin, lajitteluun, muotoiluun ja välittämiseen reaalilukuina moniulotteisena.

Tässä on luettelo NumPyn ominaisuuksista:

1. Suorita yksinkertaiset ja monimutkaiset matemaattiset ja tieteelliset laskelmat
2. Vahva tuki moniulotteisille matriisiobjekteille ja joukko toimintoja ja menetelmiä taulukkoelementtien käsittelemiseksi
3. Fourier-muunnokset ja rutiinit tietojen manipuloimiseksi
4. Suorita lineaariset algebralaskennat, jotka ovat välttämättömiä koneoppimisalgoritmeille, kuten lineaarinen regressio, logistinen regressio, naiivi Bayes ja niin edelleen.

SciPy

NumPyn päälle rakennettu SciPy-kirjasto on joukko alipaketteja, jotka auttavat ratkaisemaan tilastollisiin analyyseihin liittyvät perustavanlaatuisimmat ongelmat. SciPy-kirjastoa käytetään NumPy-kirjastolla määritettyjen taulukkoelementtien käsittelyyn, joten sitä käytetään usein laskemaan matemaattisia yhtälöitä, joita ei voida tehdä NumPy-sovelluksella.

Tässä on luettelo SciPyn ominaisuuksista:

• Se toimii NumPy-matriisien rinnalla ja tarjoaa alustan, joka tarjoaa lukuisia matemaattisia menetelmiä, kuten numeerisen integraation ja optimoinnin.
• Siinä on joukko alipaketteja, joita voidaan käyttää vektorikvantisointiin, Fourier-muunnokseen, integraatioon, interpoloimiseen ja niin edelleen.
• Tarjoaa täysimittaisen pinon Linear Algebra -funktioita, joita käytetään edistyneempiin laskelmiin, kuten klusterointiin k-mean algoritmilla ja niin edelleen.
• Tarjoaa tukea signaalinkäsittelylle, tietorakenteille ja numeerisille algoritmeille, harvojen matriisien luomiselle ja niin edelleen.

Pandat

Pandat on toinen tärkeä tilastokirjasto, jota käytetään pääasiassa useilla aloilla, kuten tilastot, talous, taloustiede, data-analyysit ja niin edelleen. Kirjasto käyttää NumPy-taulukkoa pandas-dataobjektien käsittelyssä. NumPy, Pandas ja SciPy ovat voimakkaasti riippuvaisia ​​toisistaan ​​tieteellisten laskelmien, tietojen käsittelyn ja niin edelleen suorittamisessa.

Minua pyydetään usein valitsemaan paras Pandojen, NumPyn ja SciPyn joukosta, mutta mieluummin käytän niitä kaikkia, koska ne ovat voimakkaasti riippuvaisia ​​toisistaan. Pandas on yksi parhaista kirjastoista valtavien tietojuppien käsittelemiseksi, kun taas NumPy tukee erinomaisesti moniulotteisia taulukoita ja Scipy puolestaan ​​tarjoaa joukon alipaketteja, jotka suorittavat suurimman osan tilastollisista analyysitehtävistä.

Tässä on luettelo pandojen ominaisuuksista:

• Luo nopeat ja tehokkaat DataFrame-objektit ennalta määritetyllä ja mukautetulla indeksoinnilla.
• Sillä voidaan manipuloida suuria tietojoukkoja ja suorittaa osajoukkoa, tietojen viipalointia, indeksointia ja niin edelleen.
• Tarjoaa sisäänrakennettuja ominaisuuksia Excel-kaavioiden luomiseen ja monimutkaisten tietojen analysointitehtävien suorittamiseen, kuten kuvaileva tilastollinen analyysi, tietojen sekoittaminen, muunnos, käsittely, visualisointi ja niin edelleen.
• Tarjoaa tukea aikasarjatietojen käsittelyyn

TilastotMallit

NumPyn ja SciPyn päälle rakennettu StatsModels Python -paketti on paras tilastomallien luomiseen, tietojen käsittelyyn ja mallien arviointiin. Yhdessä NumPy-matriisien ja SciPy-kirjaston tieteellisten mallien kanssa, se integroituu myös pandojen kanssa tehokkaaseen tiedonkäsittelyyn. Tämä kirjasto tunnetaan tunnetusti tilastollisista laskelmista, tilastollisista testauksista ja tietojen etsinnästä.

Tässä on luettelo StatsModels-ominaisuuksista:

• Paras kirjasto tilastollisten testien ja hypoteesien testaamiseen, joita ei löydy NumPy- ja SciPy-kirjastoista.
• Tarjoaa R-tyylisten kaavojen toteuttamisen parempaa tilastollista analyysiä varten. Se liittyy enemmän R-kieleen, jota tilastotieteilijät käyttävät usein.
• Sitä käytetään usein yleistettyjen lineaaristen mallien (GLM) ja tavallisten pienimmän neliön lineaaristen regressioiden (OLM) mallien toteuttamiseen, koska sillä on laaja tuki tilastollisiin laskelmiin.
• Tilastollinen testaus, mukaan lukien hypoteesitestaus (Null Theory), tehdään StatsModels-kirjastolla.

Joten nämä olivat eniten yleisesti käytetyt ja tehokkaimmat Python-kirjastot tilastolliseen analyysiin. Siirrytään nyt datatieteen ja koneoppimisen tietojen visualisointiosaan.

Python-kirjastot tietojen visualisointiin

Kuva puhuu yli tuhat sanaa. Olemme kaikki kuulleet tästä lainauksesta taiteen kannalta, mutta se pätee myös datatieteeseen ja koneoppimiseen. Tunnetut datatieteilijät ja koneoppimisinsinöörit tietävät tietojen visualisoinnin voiman, minkä vuoksi Python tarjoaa tonnia kirjastoja vain visualisointiin.

kuinka nostaa luku voimaksi jaavassa

Datan visualisointi on tärkeimpien oivallusten ilmaisemista tiedoista tehokkaasti graafisten esitysten avulla. Se sisältää graafien, kaavioiden, miellekarttojen, lämpökarttojen, histogrammien, tiheyspiirtureiden jne. Toteutuksen eri datamuuttujien välisten korrelaatioiden tutkimiseksi.

Tässä blogissa keskitymme parhaisiin Python-tietojen visualisointipaketteihin, jotka tarjoavat sisäänrakennettuja toimintoja tutkiakseen eri dataominaisuuksien välisiä riippuvuuksia.

Tässä on luettelo parhaista Python-kirjastoista tietojen visualisointia varten:

1. Matplotlib
2. Seaborn
3. Suunniteltu
4. Bokeh

Matplotlib

on Pythonin perustavin tietojen visualisointipaketti. Se tarjoaa tukea monenlaisille kaavioille, kuten histogrammeille, pylväskaavioille, tehospektreille, virhekaavioille ja niin edelleen. Se on 2-ulotteinen graafinen kirjasto, joka tuottaa selkeät ja ytimekkäät graafit, jotka ovat välttämättömiä tutkimustietojen analyysille (EDA).

Tässä on luettelo Matplotlibin ominaisuuksista:

• Matplotlib helpottaa kaavioiden piirtämistä tarjoamalla toimintoja sopivien viivatyylien, kirjasintyylien, muotoiluakselien ja niin edelleen valitsemiseksi.
• Luodut kaaviot auttavat sinua saamaan selkeän käsityksen trendeistä, malleista ja tekemään korrelaatioita. Ne ovat tyypillisesti välineitä kvantitatiivisten tietojen pohtimiseksi.
• Se sisältää Pyplot-moduulin, joka tarjoaa käyttöliittymän, joka on hyvin samanlainen kuin MATLAB-käyttöliittymä. Tämä on yksi matplotlib-paketin parhaista ominaisuuksista.
• Tarjoaa olio-API-moduulin graafien integroimiseksi sovelluksiin GUI-työkaluilla, kuten Tkinter, wxPython, Qt jne.

Seaborn

Matplotlib-kirjasto muodostaa Seaborn kirjasto. Matplotlibiin verrattuna Seabornia voidaan käyttää houkuttelevampien ja kuvaavampien tilastokaavioiden luomiseen. Laajan datan visualisointitukien lisäksi Seabornilla on myös sisäänrakennettu tietojoukkoorientoitu sovellusliittymä useiden muuttujien välisten suhteiden tutkimiseen.

Tässä on luettelo Seabornin ominaisuuksista:

• Tarjoaa vaihtoehtoja yksi- ja kaksimuuttujaisten datapisteiden analysoimiseksi ja visualisoimiseksi sekä tietojen vertaamiseksi muiden tietojoukkojen kanssa.
• Tuki automaattiselle tilastolliselle arvioinnille ja lineaaristen regressiomallien graafiselle esitykselle erilaisille kohdemuuttujille.
• Rakentaa monimutkaisia ​​visualisointeja useiden juovien ruudukkojen jäsentämiseksi tarjoamalla toimintoja, jotka suorittavat korkean tason abstraktit.
• Mukana useita sisäänrakennettuja teemoja muotoiluun ja matplotlib-kaavioiden luomiseen

Suunniteltu

Ploty on yksi tunnetuimmista graafisista Python-kirjastoista. Se tarjoaa interaktiivisia kaavioita kohde- ja ennustemuuttujien välisten riippuvuuksien ymmärtämiseksi. Sitä voidaan käyttää tilastollisen, taloudellisen, kaupallisen ja tieteellisen tiedon analysointiin ja visualisointiin tuottamaan selkeitä ja ytimekkäitä kaavioita, osa-alueita, lämpökarttoja, 3D-kaavioita ja niin edelleen.

Tässä on luettelo ominaisuuksista, joiden ansiosta Ploty on yksi parhaista visualisointikirjastoista:

• Siinä on yli 30 kaaviotyyppiä, mukaan lukien 3D-kaaviot, tieteelliset ja tilastolliset kaaviot, SVG-kartat ja niin edelleen tarkkaan määriteltyyn visualisointiin.
• Ploty's Python -sovellusliittymän avulla voit luoda julkisia / yksityisiä hallintapaneeleja, jotka koostuvat juoneista, kaavioista, tekstistä ja verkkokuvista.
• Plotyn avulla luodut visualisoinnit sarjataan JSON-muodossa, minkä ansiosta niihin pääsee helposti eri alustoilla, kuten R, MATLAB, Julia jne.
• Sen mukana tulee sisäänrakennettu API nimeltä Plotly Grid, jonka avulla voit tuoda tietoja suoraan Ploty-ympäristöön.

Bokeh

Bokehia, joka on yksi Pythonin interaktiivisimmista kirjastoista, voidaan käyttää kuvaavien graafisten esitysten rakentamiseen verkkoselaimille. Se voi helposti käsitellä humungous-aineistoja ja rakentaa monipuolisia kaavioita, jotka auttavat suorittamaan laajan EDA: n. Bokeh tarjoaa tarkin määritellyt toiminnot interaktiivisten juonien, kojelautojen ja datasovellusten rakentamiseen.

Tässä on luettelo Bokehin ominaisuuksista:

• Auttaa luomaan monimutkaisia ​​tilastokaavioita nopeasti yksinkertaisten komentojen avulla
• Tukee ulostuloja HTML: n, muistikirjan ja palvelimen muodossa. Se tukee myös useita kielen sidoksia, kuten R, Python, lua, Julia jne.
• Pullo ja django ovat myös integroitu Bokehiin, joten voit ilmaista visualisointeja myös näissä sovelluksissa
• Se tarjoaa tukea muissa kirjastoissa, kuten matplotlib, seaborn, ggplot, jne. Kirjoitetun visualisoinnin muuntamiseen

Joten nämä olivat hyödyllisimmät Python-kirjastot tietojen visualisointiin. Keskustelkaa nyt Python-kirjastoista, joilla toteutetaan koko koneoppimisprosessi.

Python-kirjastot koneoppimiseen

Koneoppimismallien luominen, jotka pystyvät ennustamaan tarkasti lopputuloksen tai ratkaisemaan tietyn ongelman, on tärkein osa datatieteen projektia.

Koneoppimisen, syvällisen oppimisen jne. Toteuttamiseen liittyy tuhansien koodirivien koodaus, ja tästä voi tulla hankalampaa, kun haluat luoda malleja, jotka ratkaisevat monimutkaisia ​​ongelmia hermoverkkojen kautta. Mutta onneksi meidän ei tarvitse koodata mitään algoritmeja, koska Pythonissa on useita paketteja vain koneoppimistekniikoiden ja algoritmien toteuttamiseksi.

Tässä blogissa keskitymme parhaimpiin koneoppimispaketteihin, jotka tarjoavat sisäänrakennettuja toimintoja kaikkien koneoppimisalgoritmien toteuttamiseen.

Tässä on luettelo koneoppimisen parhaista Python-kirjastoista:

1. Scikit-oppia
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-oppia

Yksi hyödyllisimmistä Python-kirjastoista, Scikit-oppia on paras kirjasto datamallinnukseen ja mallien arviointiin. Siinä on tonnia toimintoja, joiden ainoa tarkoitus on mallin luominen. Se sisältää kaikki valvotut ja valvomaton koneoppimisalgoritmit, ja siinä on myös hyvin määritellyt toiminnot Ensemble-oppimiselle ja koneoppimisen tehostamiselle.

Tässä on luettelo Scikit-Learnin ominaisuuksista:

• Tarjoaa joukon vakiotiedostoja, joiden avulla pääset alkuun koneoppimisen kanssa. Esimerkiksi kuuluisa Iris-tietojoukko ja Boston House Hinnat -tietojoukko ovat osa Scikit-learn-kirjastoa.
• Sisäänrakennetut menetelmät sekä valvotun että valvomattoman koneoppimisen suorittamiseksi. Tähän sisältyy ongelmien ratkaiseminen, klusterointi, luokittelu, regressio ja poikkeavuuksien havaitseminen.
• Mukana on sisäänrakennetut toiminnot ominaisuuksien purkamiseen ja ominaisuuksien valintaan, jotka auttavat tunnistamaan datan merkittävät määritteet.
• Se tarjoaa menetelmiä ristivalidoinnin suorittamiseksi mallin suorituskyvyn arvioimiseksi, ja siinä on myös toimintoja parametrien virittämiseen mallin suorituskyvyn parantamiseksi.

XGBoost

XGBoost, joka tarkoittaa Extreme Gradient Boosting on yksi parhaista Python-paketeista Boosting Machine Learning -sovelluksen suorittamiseen. Kirjastot, kuten LightGBM ja CatBoost, on myös varustettu yhtä hyvin määritellyillä toiminnoilla ja menetelmillä. Tämä kirjasto on rakennettu pääasiassa kaltevuutta lisäävien koneiden toteuttamiseksi, joita käytetään koneoppimismallien suorituskyvyn ja tarkkuuden parantamiseen.

Tässä on joitain sen pääominaisuuksia:

• Kirjasto on alun perin kirjoitettu C ++: lla, sitä pidetään yhtenä nopeimmista ja tehokkaimmista kirjastoista koneoppimismallien suorituskyvyn parantamiseksi.
• Ydin XGBoost-algoritmi on rinnastettavissa ja se voi tehokkaasti käyttää moniydintietokoneiden tehoa. Tämä tekee myös kirjastosta riittävän vahvan käsittelemään massiivisia tietojoukkoja ja toimimaan tietojoukkoverkossa.
• Tarjoaa sisäisiä parametreja ristivalidoinnin, parametrien virityksen, laillistamisen, puuttuvien arvojen käsittelyn suorittamiseksi ja tarjoaa myös scikit-learn-yhteensopivat sovellusliittymät.
• Tätä kirjastoa käytetään usein tietojenkäsittelyn ja koneoppimisen huippukilpailuissa, koska sen on jatkuvasti osoitettu ylittävän muut algoritmit.

ElI5

ELI5 on toinen Python-kirjasto, joka on keskittynyt pääasiassa koneoppimismallien suorituskyvyn parantamiseen. Tämä kirjasto on suhteellisen uusi ja sitä käytetään yleensä XGBoostin, LightGBM: n, CatBoostin ja niin edelleen rinnalla koneoppimismallien tarkkuuden parantamiseksi.

Tässä on joitain sen pääominaisuuksia:

• Integroi Scikit-learn-paketin, joka ilmaisee ominaisuuksien tuonnin ja selittää päätöksentekopuiden ja puupohjaisten kokonaisuuksien ennusteet.
• Se analysoi ja selittää XGBClassifierin, XGBRegressorin, LGBMClassifierin, LGBMRegressorin, CatBoostClassifierin, CatBoostRegressorin ja catboost.CatBoostin tekemät ennusteet.
• Se tarjoaa tukea useiden algoritmien toteuttamiseen mustan laatikon mallien tarkastamiseksi, jotka sisältävät TextExplainer-moduulin, jonka avulla voit selittää tekstiluokittelijoiden tekemät ennusteet.
• Se auttaa analysoimaan scikit-learn-yleisten lineaaristen mallien (GLM) painot ja ennusteet, jotka sisältävät lineaariset regressorit ja luokittelijat.

Python-kirjastot syvälliseen oppimiseen

Koneoppimisen ja tekoälyn suurimmat edistysaskeleet ovat olleet syväoppiminen. Deep Learning -johdon avulla on nyt mahdollista rakentaa monimutkaisia ​​malleja ja käsitellä humungous-tietojoukkoja. Onneksi Python tarjoaa parhaat Deep Learning -paketit, jotka auttavat rakentamaan tehokkaita hermoverkkoja.

Tässä blogissa keskitymme parhaimpiin Deep Learning -paketteihin, jotka tarjoavat sisäänrakennettuja toimintoja sekoitettujen hermoverkkojen toteuttamiseen.

Tässä on luettelo parhaista Python-kirjastoista syvälle oppimiseen:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Kova

Tensorflow

Yksi parhaista Python-kirjastoista syvälliseen oppimiseen, TensorFlow on avoimen lähdekoodin kirjasto datavirran ohjelmointiin useille tehtäville. Se on symbolinen matematiikkakirjasto, jota käytetään vahvojen ja tarkkojen hermoverkkojen rakentamiseen. Se tarjoaa intuitiivisen monitasoisen ohjelmointirajapinnan, joka on erittäin skaalautuva laajalla kenttäalueella.

Tässä on joitain TensorFlow-ohjelman tärkeimpiä ominaisuuksia:

• Sen avulla voit rakentaa ja kouluttaa useita hermoverkkoja, jotka auttavat suurten projektien ja tietojoukkojen sijoittamisessa.
• Neuraaliverkkojen tuen lisäksi se tarjoaa myös toimintoja ja menetelmiä tilastollisen analyysin suorittamiseksi. Esimerkiksi sen mukana toimitetaan sisäänrakennetut toiminnot todennäköisyysmallien ja Bayesin verkkojen, kuten Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma, luomiseksi.
• Kirjasto tarjoaa kerrostettuja komponentteja, jotka suorittavat kerrostettuja painoja ja esijännityksiä ja parantavat myös mallin suorituskykyä toteuttamalla laillistamistekniikoita, kuten erän normalisointi, keskeyttäminen jne.
• Sen mukana tulee Visualizer nimeltä TensorBoard, joka luo interaktiivisia kaavioita ja grafiikoita ymmärtääkseen dataominaisuuksien riippuvuudet.

Pytorch

on avoimen lähdekoodin Python-pohjainen tieteellinen laskentapaketti, jota käytetään syvällisen oppimisen tekniikoiden ja hermoverkkojen toteuttamiseen suurissa tietojoukoissa. Facebook käyttää tätä kirjastoa aktiivisesti hermoverkkojen kehittämiseen, jotka auttavat erilaisissa tehtävissä, kuten kasvojentunnistuksessa ja automaattisessa taggauksessa.

Tässä on joitain Pytorchin tärkeimpiä ominaisuuksia:

• Tarjoaa helppokäyttöiset sovellusliittymät integroitumaan muihin datatieteen ja koneoppimisen puitteisiin.
• Kuten NumPy, Pytorch tarjoaa Tensors-nimisiä moniulotteisia taulukoita, joita toisin kuin NumPy, voidaan käyttää jopa GPU: lla.
• Sen lisäksi, että sitä voidaan käyttää suurten hermoverkkojen mallintamiseen, se tarjoaa myös käyttöliittymän, jossa on yli 200 matemaattista operaatiota tilastolliseen analyysiin.
• Luo dynaamisia laskentakaavioita, jotka rakentavat dynaamisia kaavioita koodin suorittamisen jokaiseen kohtaan. Nämä kaaviot auttavat aikasarjojen analyysissä ja ennustavat myyntiä reaaliajassa.

Kova

Kerasia pidetään yhtenä parhaista Deep Learning -kirjastoista Pythonissa. Se tarjoaa täyden tuen hermoverkkojen rakentamiseen, analysointiin, arviointiin ja parantamiseen. Keras on rakennettu Theano- ja TensorFlow Python -kirjastojen päälle, mikä tarjoaa lisäominaisuuksia monimutkaisten ja laajamittaisten Deep Learning -mallien rakentamiseen.

Tässä on joitain Kerasin tärkeimpiä ominaisuuksia:

• Tarjoaa tukea kaiken tyyppisten hermoverkkojen rakentamiseen, toisin sanoen täysin kytkettyihin, konvoluutioihin, yhdistämiseen, toistuviin, upottamiseen jne. Suurten tietojoukkojen ja ongelmien vuoksi nämä mallit voidaan edelleen yhdistää täysimittaisen hermoverkon luomiseksi
• Siinä on sisäänrakennetut toiminnot hermoverkkolaskelmien suorittamiseksi, kuten kerrosten, tavoitteiden, aktivointitoimintojen, optimoijien ja joukon työkalujen määritteleminen kuva- ja tekstidatan käsittelyn helpottamiseksi.
• Sen mukana tulee useita esikäsiteltyjä tietojoukot ja koulutetut mallit, kuten MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet jne.
• Se on helposti laajennettavissa ja tarjoaa tukea uusien moduulien lisäämiseen, jotka sisältävät toimintoja ja menetelmiä.

Python-kirjastot luonnollisen kielen käsittelyyn

Oletko koskaan miettinyt, kuinka Google ennustaa niin osuvasti etsimäsi? Alexan, Sirin ja muiden Chatbotien takana on luonnollinen kielenkäsittely. NLP: llä on ollut valtava rooli tekoälypohjaisten järjestelmien suunnittelussa, jotka auttavat kuvaamaan ihmiskielen ja tietokoneiden välistä vuorovaikutusta.

Tässä blogissa keskitymme parhaimpiin luonnollisen kielen prosessointipaketteihin, jotka tarjoavat sisäänrakennettuja toimintoja korkean tason tekoälypohjaisten järjestelmien toteuttamiseksi.

Tässä on luettelo parhaista Python-kirjastoista luonnollisen kielen käsittelyä varten:

1. NLTK
2. Kylpylä
3. Gensim

NLTK (luonnollisen kielen työkalupakki)

NLTK: ta pidetään parhaana Python-pakettina ihmisen kielen ja käyttäytymisen analysointiin. Useimpien tieteiden tutkijoiden suosima NLTK-kirjasto tarjoaa helppokäyttöiset käyttöliittymät, jotka sisältävät yli 50 ruumiita ja leksikaalisia resursseja, jotka auttavat kuvaamaan ihmisten vuorovaikutusta ja rakentamaan tekoälypohjaisia ​​järjestelmiä, kuten suositusmoottoreita.

Tässä on joitain NLTK-kirjaston tärkeimpiä ominaisuuksia:

• Tarjoaa joukon data- ja tekstinkäsittelymenetelmiä luokitteluun, tokenointiin, tuloutukseen, koodaamiseen, jäsentämiseen ja semanttiseen perusteluun tekstianalyysissä.
• Sisältää kääreitä teollisuustason NLP-kirjastoille monimutkaisten järjestelmien rakentamiseksi, jotka auttavat tekstin luokittelussa ja käyttäytymissuuntausten ja -mallien löytämisessä ihmisen puheessa
• Sen mukana tulee kattava opas, joka kuvaa laskennallisen kielitieteen toteutusta, ja täydellinen API-dokumentaatio-opas, joka auttaa kaikkia aloittelijoita aloittamaan NLP: n.
• Siinä on valtava käyttäjien ja ammattilaisten yhteisö, joka tarjoaa kattavat opetusohjelmat ja pikaoppaat oppiakseen kuinka laskennallinen kielitiede voidaan suorittaa Pythonilla.

kylpylä

spaCy on ilmainen, avoimen lähdekoodin Python-kirjasto kehittyneiden Natural Language Processing (NLP) -tekniikoiden toteuttamiseen. Kun työskentelet paljon tekstiä, on tärkeää, että ymmärrät tekstin morfologisen merkityksen ja kuinka se voidaan luokitella ymmärtämään ihmisen kieltä. Nämä tehtävät voidaan helposti saavuttaa kylpylän avulla.

Tässä on joitain spaCY-kirjaston pääominaisuuksia:

• Kielellisten laskelmien lisäksi spaCy tarjoaa erilliset moduulit tilastomallien rakentamiseen, kouluttamiseen ja testaamiseen, jotka auttavat sinua paremmin ymmärtämään sanan merkityksen.
• Mukana on useita sisäänrakennettuja kielellisiä merkintöjä, jotka auttavat sinua analysoimaan lauseen kielioppirakenteen. Tämä auttaa paitsi ymmärtämään testiä, myös auttaa löytämään sanan eri sanojen väliset suhteet.
• Sitä voidaan käyttää merkitsemiseen monimutkaisiin sisäkkäisiin tunnuksiin, jotka sisältävät lyhenteitä ja useita välimerkkejä.
• Sen lisäksi, että spaCy on erittäin kestävä ja nopea, se tukee yli 51 kieltä.

Gensim

Gensim on toinen avoimen lähdekoodin Python-paketti, joka on suunniteltu semanttisten aiheiden poimimiseksi suurista asiakirjoista ja teksteistä ihmisen käyttäytymisen käsittelemiseksi, analysoimiseksi ja ennustamiseksi tilastollisten mallien ja kielellisten laskelmien avulla. Se pystyy käsittelemään humungous-tietoja riippumatta siitä, ovatko tiedot raakoja ja jäsentämättömiä.

Tässä on joitain genismin keskeisiä piirteitä:

• Sitä voidaan käyttää mallien rakentamiseen, jotka voivat tehokkaasti luokitella asiakirjat ymmärtämällä kunkin sanan tilastollisen semantin.
• Sen mukana tulee tekstinkäsittelyalgoritmeja, kuten Word2Vec, FastText, piilevä semanttinen analyysi jne., Jotka tutkivat asiakirjan tilastollisia esiintymismalleja tarpeettomien sanojen suodattamiseksi ja mallin luomiseksi vain merkittävillä ominaisuuksilla.
• Tarjoaa I / O-kääreitä ja lukijoita, jotka voivat tuoda ja tukea laajan valikoiman datamuotoja.
• Siinä on yksinkertaiset ja intuitiiviset käyttöliittymät, joita aloittelijat voivat helposti käyttää. API-oppimiskäyrä on myös melko matala, mikä selittää miksi monet kehittäjät pitävät tästä kirjastosta.

Nyt kun tiedät tietojenkäsittelyn ja koneoppimisen parhaat Python-kirjastot, olet varma, että olet kiinnostunut oppimaan lisää. Tässä on muutama blogi, jotka auttavat sinua pääsemään alkuun:

Jos haluat ilmoittautua koko tekoälyn ja koneoppimisen kurssille, Edurekalla on erityisesti kuratoitu joka tekee sinusta taitavan tekniikoista, kuten valvotusta oppimisesta, valvomattomasta oppimisesta ja luonnollisen kielen prosessoinnista. Se sisältää koulutuksen uusimmista kehityksistä ja teknisistä lähestymistavoista tekoälyyn ja koneoppimiseen, kuten syväoppiminen, graafiset mallit ja vahvistusoppiminen.