Labākās Python bibliotēkas datu zinātnei un mašīnmācībai

Python bibliotēkas datu zinātnei un mašīnmācībai:

Datu zinātne un ir laikmeta vispieprasītākās tehnoloģijas. Šis pieprasījums ir mudinājis visus apgūt dažādas bibliotēkas un paketes, lai ieviestu datu zinātni un mašīnmācīšanos. Šajā emuāra ziņojumā galvenā uzmanība tiks pievērsta datu zinātnes un mašīnmācīšanās Python bibliotēkām. Šīs ir bibliotēkas, kas jums jāzina, lai apgūtu divas prasmīgākās prasmes tirgū.

Lai iegūtu padziļinātas zināšanas par mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos, varat reģistrēties tiešraidē autors Edureka ar diennakts atbalstu un piekļuvi mūža garumā.

Šeit ir saraksts ar tēmām, kuras tiks apskatītas šajā emuārā:

1. Ievads datu zinātnē un mašīnmācībā
2. Kāpēc izmantot Python datu zinātnei un mašīnmācībai?
3. Python bibliotēkas datu zinātnei un mašīnmācībai
   1. Python bibliotēkas statistikai
   2. Python bibliotēkas vizualizācijai
   3. Python bibliotēkas mašīnmācībai
   4. Python bibliotēkas dziļai mācībai
   5. Python bibliotēkas dabiskās valodas apstrādei

Ievads datu zinātnē un mašīnmācībā

Kad sāku pētījumu par datu zinātni un mašīnmācīšanos, vienmēr šis jautājums mani visvairāk uztrauca! Kas izraisīja satraukumu par mašīnmācīšanos un datu zinātni?

Šim ieteikumam ir liela saistība ar ģenerējamo datu apjomu. Dati ir mašīnmācīšanās modeļu vadīšanai nepieciešamā degviela, un, tā kā mēs atrodamies lielo datu laikmetā, ir skaidrs, kāpēc datu zinātne tiek uzskatīta par laikmeta daudzsološāko darba lomu!

Es teiktu, ka datu zinātne un mašīnmācība ir prasmes, un ne tikai tehnoloģijas. Tās ir prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu noderīgu ieskatu no datiem un atrisinātu problēmas, veidojot prediktīvos modeļus.

Formāli runājot, šādi tiek definēta datu zinātne un mašīnmācīšanās:

Datu zinātne ir noderīgas informācijas iegūšanas process no datiem, lai atrisinātu reālās problēmas.

Mašīnmācība ir process, kā mašīna iemācās atrisināt problēmas, ievadot tai daudz datu.

Šie divi domēni ir cieši saistīti. Mašīnmācība ir daļa no datu zinātnes, kas izmanto mašīnmācīšanās algoritmus un citas statistikas metodes, lai saprastu, kā dati ietekmē un palielina biznesu.

Lai uzzinātu vairāk par datu zinātni un mašīnmācīšanos, varat apskatīt šādus emuārus:

1. Datu zinātnes apmācība - uzziniet datu zinātni no Scratch!

Tagad sapratīsim kur Python bibliotēkas iekļaujas datu zinātnē un mašīnmācībā.

Kāpēc izmantot Python datu zinātnei un mašīnmācībai?

ir ierindots 1. vietā populārākajā programmēšanas valodā, ko izmanto mašīnmācīšanās un datu zinātnes ieviešanai. Let's saprast, kāpēc tik daudzi datu zinātnieki un mašīnmācīšanās inženieri dod priekšroku Python, nevis jebkurai citai programmēšanas valodai.

• Mācīšanās vienkāršība: Python izmanto ļoti vienkāršu sintaksi, ko var izmantot, lai ieviestu vienkāršus aprēķinus, piemēram, divu virkņu pievienošanu sarežģītiem procesiem, piemēram, sarežģītu mašīnmācīšanās modeļu izveidošanai.
• Mazāks kods: Datu zinātnes un mašīnmācīšanās ieviešana ietver daudz un daudz algoritmu. Pateicoties Pitonu atbalstam iepriekš definētām paketēm, mums nav jākodē algoritmi. Un, lai lietas būtu vieglāk, Python nodrošina metodiku “pārbaudi, kamēr kods”, kas samazina koda pārbaudes slogu.
• Iepriekš izveidotas bibliotēkas: Python ir simtiem iepriekš izveidotu bibliotēku, lai ieviestu dažādus mašīnmācīšanās un padziļinātas mācīšanās algoritmus. Tāpēc katru reizi, kad vēlaties palaist algoritmu datu kopā, jums atliek tikai instalēt un ielādēt nepieciešamās pakotnes ar vienu komandu. Iepriekš izveidotu bibliotēku piemēri ir NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch un tā tālāk.
• Neatkarīga no platformas: Python var darboties vairākās platformās, ieskaitot Windows, macOS, Linux, Unix un tā tālāk. Pārsūtot kodu no vienas platformas uz otru, varat izmantot tādas paketes kā PyInstaller, kas rūpēsies par visām atkarības problēmām.
• Liels kopienas atbalsts: Izņemot milzīgu ventilatoru, Python ir vairākas kopienas, grupas un forumi, kur programmētāji izliek savas kļūdas un palīdz viens otram.

Tagad, kad jūs zināt kāpēc Python tiek uzskatīts par vienu no labākajām datu zinātnes un mašīnmācīšanās programmēšanas valodām, sapratīsim dažādas Python bibliotēkas datu zinātnei un mašīnmācībai.

Python bibliotēkas datu zinātnei un mašīnmācībai

Vissvarīgākais iemesls Python popularitātei AI un mašīnmācīšanās jomā ir fakts, ka Python nodrošina tūkstošiem iebūvētu bibliotēku, kurās ir iebūvētas funkcijas un metodes, lai ērti veiktu datu analīzi, apstrādi, aplaupīšanu, modelēšanu utt. ieslēgts. Šajā sadaļā mēs apspriedīsim datu zinātnes un mašīnmācīšanās bibliotēkas šādiem uzdevumiem:

1. Statistiskā analīze
2. Datu vizualizācija
3. Datu modelēšana un mašīnmācīšanās
4. Dziļi Mācīšanās
5. Dabiskās valodas apstrāde (NLP)

Python bibliotēkas statistiskai analīzei

Statistika ir viens no datu zinātnes un mašīnmācīšanās pamatelementiem. Visi mašīnmācīšanās un padziļinātas mācīšanās algoritmi, paņēmieni utt. Ir balstīti uz statistikas pamatprincipiem un jēdzieniem.

Lai uzzinātu vairāk par datu zinātnes statistiku, varat apskatīt šādus emuārus:

Python nāk ar daudzām bibliotēkām tikai statistikas analīzes vajadzībām. Šajā emuārā ‘Python library for Data Science and Machine Learning’ mēs koncentrēsimies uz populārākajām statistikas paketēm, kas nodrošina iebūvētas funkcijas, lai veiktu vissarežģītākos statistikas aprēķinus.

Šeit ir saraksts ar populārākajām Python bibliotēkām statistikas analīzei:

1. NumPy
2. SciPy
3. Pandas
4. StatistikaModeļi

NumPy

vai Skaitliskais Python ir viena no visbiežāk izmantotajām Python bibliotēkām. Šīs bibliotēkas galvenā iezīme ir tās atbalsts daudzdimensiju masīviem matemātiskām un loģiskām darbībām. NumPy nodrošinātās funkcijas var izmantot attēlu un skaņas viļņu indeksēšanai, šķirošanai, pārveidošanai un pārsūtīšanai kā reālu skaitļu masīvam daudzdimensijās.

Šeit ir NumPy funkciju saraksts:

kā mainīt skaitli

1. Veiciet vienkāršus un sarežģītus matemātiskus un zinātniskus aprēķinus
2. Spēcīgs atbalsts daudzdimensiju masīvu objektiem un funkciju un metožu kolekcija masīva elementu apstrādei
3. Furjē transformācijas un kārtība datu manipulēšanai
4. Veiciet lineāras algebras aprēķinus, kas nepieciešami mašīnmācīšanās algoritmiem, piemēram, lineārā regresija, loģistiskā regresija, naivās Bayes un tā tālāk.

SciPy

SciPy bibliotēka ir uzbūvēta virs NumPy, un tā ir apakšpaku kopa, kas palīdz atrisināt vissvarīgākās problēmas, kas saistītas ar statistisko analīzi. SciPy bibliotēka tiek izmantota masīva elementu apstrādei, izmantojot NumPy bibliotēku, tāpēc to bieži izmanto, lai aprēķinātu matemātiskos vienādojumus, kurus nevar izdarīt, izmantojot NumPy.

Šeit ir SciPy funkciju saraksts:

• Tas darbojas kopā ar NumPy masīviem, lai nodrošinātu platformu, kas nodrošina daudzas matemātiskas metodes, piemēram, skaitlisku integrāciju un optimizāciju.
• Tam ir apakšpaku kolekcija, ko var izmantot vektoru kvantēšanai, Furjē transformācijai, integrācijai, interpolācijai un tā tālāk.
• Nodrošina pilnvērtīgu Linear Algebra funkciju kaudzi, kuras tiek izmantotas progresīvākiem aprēķiniem, piemēram, klasteru veidošanai, izmantojot k-mean algoritmu un tā tālāk.
• Nodrošina signālu apstrādi, datu struktūras un skaitliskos algoritmus, veidojot retas matricas utt.

Pandas

Pandas ir vēl viena svarīga statistikas bibliotēka, ko galvenokārt izmanto dažādās jomās, tostarp statistikā, finansēs, ekonomikā, datu analīzē un tā tālāk. Lai apstrādātu pandas datu objektus, bibliotēka paļaujas uz masīvu NumPy. NumPy, Pandas un SciPy ir ļoti atkarīgi viens no otra, veicot zinātniskus aprēķinus, manipulējot ar datiem un tā tālāk.

Man bieži lūdz izvēlēties labāko no Pandas, NumPy un SciPy, tomēr es labāk izvēlos tos visus izmantot, jo tie ir ļoti atkarīgi viens no otra. Pandas ir viena no labākajām bibliotēkām milzīgu datu gabalu apstrādei, savukārt NumPy nodrošina lielisku atbalstu daudzdimensiju masīviem, savukārt Scipy nodrošina apakšpakotņu kopumu, kas veic lielāko daļu statistiskās analīzes uzdevumu.

Šeit ir saraksts ar Pandas funkcijām:

• Izveido ātrus un efektīvus DataFrame objektus ar iepriekš definētu un pielāgotu indeksēšanu.
• To var izmantot, lai manipulētu ar lielām datu kopām un veiktu apakšsummu, datu sagriešanu, indeksēšanu un tā tālāk.
• Nodrošina iebūvētas funkcijas, lai izveidotu Excel diagrammas un veiktu sarežģītus datu analīzes uzdevumus, piemēram, aprakstošu statistisko analīzi, datu apstrādi, pārveidošanu, manipulēšanu, vizualizāciju un tā tālāk.
• Nodrošina atbalstu laika sērijas datu apstrādei

StatistikaModeļi

StatsModels Python pakete, kas uzbūvēta virs NumPy un SciPy, ir vislabākā statistikas modeļu izveidošanai, datu apstrādei un modeļu novērtēšanai. Paralēli NumPy masīvu un SciPy bibliotēkas zinātnisko modeļu izmantošanai tas tiek integrēts arī ar Pandas, lai efektīvi apstrādātu datus. Šī bibliotēka ir slavena ar statistikas aprēķiniem, statistisko testēšanu un datu izpēti.

Šeit ir saraksts ar StatsModels funkcijām:

• Labākā bibliotēka statistisko testu un hipotēžu testu veikšanai, kas nav atrodami NumPy un SciPy bibliotēkās.
• Nodrošina R stila formulu ieviešanu labākai statistiskai analīzei. Tas ir vairāk saistīts ar R valodu, kuru bieži lieto statistiķi.
• To bieži izmanto, lai ieviestu vispārinātos lineāros modeļus (GLM) un parastās mazākās kvadrātmetru lineārās regresijas (OLM) modeļus, jo tas sniedz plašu atbalstu statistikas aprēķiniem.
• Statistiskā pārbaude, ieskaitot hipotēžu pārbaudi (Null Theory), tiek veikta, izmantojot StatsModels bibliotēku.

Tātad tie bija visvairāk statistikas analīzei parasti izmantotās un visefektīvākās Python bibliotēkas. Tagad pievērsīsimies datu vizualizācijas daļai Datu zinātne un Mašīnmācība.

Python bibliotēkas datu vizualizēšanai

Attēls runā vairāk nekā tūkstoš vārdu. Mēs visi esam dzirdējuši par šo citātu mākslas ziņā, tomēr tas attiecas arī uz datu zinātni un mašīnmācīšanos. Slaveni datu zinātnieki un mašīnmācīšanās inženieri zina datu vizualizācijas spēku, tāpēc Python nodrošina daudz bibliotēku tikai vizualizācijas nolūkos.

Datu vizualizācija ir saistīta ar galveno ieskatu izteikšanu no datiem, efektīvi izmantojot grafiskus attēlojumus. Tas ietver grafiku, diagrammu, domu karšu, siltuma karšu, histogrammu, blīvuma diagrammu utt. Ieviešanu, lai izpētītu korelācijas starp dažādiem datu mainīgajiem.

Šajā emuārā mēs koncentrēsimies uz labākajām Python datu vizualizācijas pakotnēm, kas nodrošina iebūvētas funkcijas, lai izpētītu dažādu datu funkciju atkarību.

Šeit ir saraksts ar populārākajām Python bibliotēkām datu vizualizēšanai:

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

Matplotlib

ir visvienkāršākā datu vizualizācijas pakete Python. Tas nodrošina atbalstu dažādiem grafikiem, piemēram, histogrammām, joslu diagrammām, jaudas spektriem, kļūdu diagrammām utt. Tā ir 2 dimensiju grafiskā bibliotēka, kas veido skaidrus un kodolīgus grafikus, kas ir būtiski izpētes datu analīzei (EDA).

Šeit ir Matplotlib funkciju saraksts:

• Matplotlib padara ārkārtīgi vienkāršu diagrammu grafiku, nodrošinot funkcijas, lai izvēlētos piemērotus līniju stilus, fontu stilus, formatēšanas asis un tā tālāk.
• Izveidotie grafiki palīdz jums skaidri izprast tendences, modeļus un veikt korelācijas. Parasti tie ir kvantitatīvās informācijas pamatojuma instrumenti.
• Tas satur Pyplot moduli, kas nodrošina saskarni, kas ir ļoti līdzīga MATLAB lietotāja saskarnei. Šī ir viena no labākajām paketes matplotlib īpašībām.
• Nodrošina objektorientētu API moduli grafu integrēšanai lietojumprogrammās, izmantojot GUI rīkus, piemēram, Tkinter, wxPython, Qt utt.

Seaborn

Matplotlib bibliotēka veido bibliotēkas pamatu Seaborn bibliotēka. Salīdzinot ar Matplotlib, Seaborn var izmantot, lai izveidotu pievilcīgākus un aprakstošākus statistikas grafikus. Kopā ar plašu datu vizualizācijas atbalstu Seaborn ir aprīkots arī ar iebūvētu datu kopu orientētu API, lai pētītu attiecības starp vairākiem mainīgajiem.

kas ir pojo klase java ar piemēru

Šeit ir saraksts ar Seaborn funkcijām:

• Nodrošina opcijas, lai analizētu un vizualizētu viena un divu mainīgo datu punktus un salīdzinātu datus ar citām datu apakškopām.
• Atbalsts automātiskai statistiskai novērtēšanai un lineāras regresijas modeļu grafiskam attēlojumam dažādiem mērķa mainīgo veidiem.
• Veido sarežģītas vizualizācijas vairāku sižetu režģu strukturēšanai, nodrošinot funkcijas, kas veic augsta līmeņa abstrakcijas.
• Nāk ar daudzām iebūvētām tēmām matplotlib diagrammu veidošanai un veidošanai

Plānoti

Ploty ir viena no labi pazīstamajām grafiskajām Python bibliotēkām. Tas nodrošina interaktīvus grafikus, lai izprastu atkarības starp mērķa un prognozētāja mainīgajiem lielumiem. To var izmantot, lai analizētu un vizualizētu statistikas, finanšu, tirdzniecības un zinātniskos datus, lai izveidotu skaidrus un kodolīgus grafikus, apakšplānus, karstuma kartes, 3D diagrammas un tā tālāk.

Šeit ir saraksts ar funkcijām, kas padara Ploty par vienu no labākajām vizualizācijas bibliotēkām:

• Tas nāk ar vairāk nekā 30 diagrammu veidiem, ieskaitot 3D diagrammas, zinātniskos un statistiskos grafikus, SVG kartes utt., Lai skaidri definētu vizualizāciju.
• Izmantojot Ploty’s Python API, varat izveidot publiskus / privātus informācijas paneļus, kas sastāv no grafikiem, grafikiem, teksta un tīmekļa attēliem.
• Vizualizācijas, kas izveidotas, izmantojot Ploty, tiek seriālizētas JSON formātā, kuru dēļ varat tām viegli piekļūt dažādās platformās, piemēram, R, MATLAB, Julia utt.
• Tas nāk ar iebūvētu API ar nosaukumu Plotly Grid, kas ļauj tieši importēt datus Ploty vidē.

Bokeh

Vienu no interaktīvākajām Python bibliotēkām Bokeh var izmantot, lai izveidotu aprakstošus grafiskos attēlojumus tīmekļa pārlūkiem. Tas var viegli apstrādāt humungous datu kopas un veidot daudzpusīgus grafikus, kas palīdz veikt plašu EDA. Bokeh nodrošina visprecīzāk definēto funkcionalitāti, lai izveidotu interaktīvus grafikus, informācijas paneļus un datu lietojumprogrammas.

Šeit ir Bokeh funkciju saraksts:

• Palīdz jums ātri izveidot sarežģītus statistikas grafikus, izmantojot vienkāršas komandas
• Atbalsta izvades HTML, piezīmjdatora un servera veidā. Tas atbalsta arī vairāku valodu iesējumus, tostarp R, Python, lua, Julia utt.
• Kolba un django ir integrētas arī ar Bokeh, tādējādi jūs varat izteikt vizualizācijas arī šajās lietotnēs
• Tas nodrošina atbalstu, lai pārveidotu vizualizāciju, kas rakstīta citās bibliotēkās, piemēram, matplotlib, seaborn, ggplot utt

Tātad šie bija datu vizualizēšanai visnoderīgākās Python bibliotēkas. Tagad apspriedīsim populārākās Python bibliotēkas, lai ieviestu visu mašīnmācīšanās procesu.

Python bibliotēkas mašīnmācībai

Mašīnmācīšanās modeļu izveide, kas var precīzi paredzēt rezultātu vai atrisināt noteiktu problēmu, ir vissvarīgākā jebkura Data Science projekta sastāvdaļa.

Mašīnmācīšanās, padziļināta mācīšanās uc ieviešana ietver 1000 koda rindiņu kodēšanu, un tas var kļūt apgrūtinošāks, ja vēlaties izveidot modeļus, kas risina sarežģītas problēmas, izmantojot neironu tīklus. Bet par laimi mums nav jākodē neviens algoritms, jo Python komplektā ietilpst vairākas paketes tikai mašīnmācīšanās metožu un algoritmu ieviešanai.

Šajā emuārā mēs koncentrēsimies uz populārākajām mašīnmācīšanās pakotnēm, kas nodrošina iebūvētas funkcijas visu mašīnmācīšanās algoritmu ieviešanai.

Šeit ir saraksts ar populārākajām mašīnmācīšanās Python bibliotēkām:

1. Scikit-mācīties
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-mācīties

Viena no visnoderīgākajām Python bibliotēkām, Scikit-mācīties ir labākā bibliotēka datu modelēšanai un modeļu novērtēšanai. Tas ir aprīkots ar daudzām funkcijām, kuru vienīgais mērķis ir modeļa izveide. Tas satur visus uzraudzītos un nepieskatītos mašīnmācīšanās algoritmus, kā arī nāk ar precīzi definētām funkcijām mācībām ansamblī un mašīnmācīšanās veicināšanai.

Šeit ir saraksts ar Scikit-learn funkcijām:

• Nodrošina standarta datu kopu kopu, kas palīdzēs jums sākt darbu ar mašīnmācīšanos. Piemēram, slavenā Iris datu kopa un Bostonas mājas cenu datu kopa ir daļa no Scikit-learn bibliotēkas.
• Iebūvētas metodes gan uzraudzītas, gan bez uzraudzības mašīnmācībai. Tas ietver problēmu risināšanu, kopu veidošanu, klasifikāciju, regresiju un anomāliju noteikšanu.
• Nāk ar iebūvētām funkcijām iezīmju iegūšanai un funkciju izvēlei, kas palīdz identificēt nozīmīgos atribūtus datos.
• Tajā sniegtas metodes savstarpējas validācijas veikšanai modeļa veiktspējas novērtēšanai, kā arī komplektā ar parametru regulēšanas funkcijām, lai uzlabotu modeļa veiktspēju.

XGBoost

XGBoost, kas nozīmē Extreme Gradient Boosting, ir viena no labākajām Python pakotnēm Boosting Machine Learning veikšanai. Arī tādas bibliotēkas kā LightGBM un CatBoost ir vienlīdz aprīkotas ar precīzi definētām funkcijām un metodēm. Šī bibliotēka ir veidota galvenokārt gradienta palielināšanas mašīnu ieviešanai, kuras tiek izmantotas mašīnmācīšanās modeļu veiktspējas un precizitātes uzlabošanai.

Šeit ir dažas no tās galvenajām iezīmēm:

kāpēc mums ir nepieciešama serializācija java

• Sākotnēji bibliotēka tika rakstīta C ++, tā tiek uzskatīta par vienu no ātrākajām un efektīvākajām bibliotēkām, lai uzlabotu mašīnmācīšanās modeļu veiktspēju.
• XGBoost kodola algoritms ir paralēlizējams, un tas var efektīvi izmantot daudzkodolu datoru jaudu. Tas arī padara bibliotēku pietiekami spēcīgu, lai apstrādātu masīvas datu kopas un darbotos datu kopu tīklā.
• Nodrošina iekšējos parametrus, lai veiktu savstarpēju pārbaudi, parametru pielāgošanu, regulēšanu, trūkstošo vērtību apstrādi, kā arī nodrošina ar scikit-learn saderīgas API.
• Šo bibliotēku bieži izmanto populārākajos datu zinātnes un mašīnmācīšanās konkursos, jo pastāvīgi pierādīts, ka tā pārspēj citus algoritmus.

ElI5

ELI5 ir vēl viena Python bibliotēka, kas galvenokārt ir vērsta uz mašīnmācīšanās modeļu veiktspējas uzlabošanu. Šī bibliotēka ir salīdzinoši jauna un parasti tiek izmantota kopā ar XGBoost, LightGBM, CatBoost un tā tālāk, lai uzlabotu mašīnmācīšanās modeļu precizitāti.

Šeit ir dažas no tās galvenajām iezīmēm:

• Nodrošina integrāciju ar Scikit-learn paketi, lai izteiktu iezīmes un izskaidrotu lēmumu koku un koku ansambļu prognozes.
• Tas analizē un izskaidro XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor un catboost.CatBoost prognozes.
• Tas nodrošina atbalstu vairāku algoritmu ieviešanai, lai pārbaudītu melnās kastes modeļus, kas ietver moduli TextExplainer, kas ļauj izskaidrot teksta klasifikatoru prognozes.
• Tas palīdz analizēt scikit-learn Vispārējo lineāro modeļu (GLM) svars un prognozes, kas ietver lineāros regresorus un klasifikatorus.

Python bibliotēkas dziļai mācībai

Mašīnmācības un mākslīgā intelekta lielākie sasniegumi ir gūti, padziļināti mācoties. Ieviešot Deep Learning, tagad ir iespējams izveidot sarežģītus modeļus un apstrādāt humungous datu kopas. Par laimi, Python nodrošina labākās Deep Learning paketes, kas palīdz veidot efektīvus neironu tīklus.

Šajā emuārā mēs koncentrēsimies uz populārākajām Deep Learning paketēm, kas nodrošina iebūvētas funkcijas, lai ieviestu samezglotus neironu tīklus.

Šeit ir saraksts ar labākajām Python bibliotēkām, kas paredzētas dziļai mācīšanai:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Grūti

Tensorflow

TensorFlow ir viena no labākajām Python bibliotēkām padziļinātai apgūšanai, tā ir atvērtā koda bibliotēka datu plūsmas programmēšanai dažādiem uzdevumiem. Tā ir simboliska matemātikas bibliotēka, kas tiek izmantota spēcīgu un precīzu neironu tīklu veidošanai. Tas nodrošina intuitīvu daudzplatformu programmēšanas saskarni, kas ir ļoti pielāgojama plašā lauku apgabalā.

Šeit ir dažas galvenās TensorFlow iezīmes:

• Tas ļauj jums izveidot un apmācīt vairākus neironu tīklus, kas palīdz pielāgoties liela mēroga projektiem un datu kopām.
• Kopā ar atbalstu neironu tīkliem tas nodrošina arī funkcijas un metodes statistiskās analīzes veikšanai. Piemēram, tas nāk ar iebūvētām funkcijām varbūtības modeļu un Bajesa tīklu izveidošanai, piemēram, Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma utt.
• Bibliotēka nodrošina slāņainus komponentus, kas veic slāņveida operācijas ar svariem un novirzēm, kā arī uzlabo modeļa veiktspēju, ieviešot tādas regulēšanas metodes kā partijas normalizēšana, izstumšana utt.
• Tas nāk ar Visualizer ar nosaukumu TensorBoard, kas izveido interaktīvus grafikus un vizuālos materiālus, lai izprastu datu funkciju atkarību.

Pytorch

ir atvērtā koda, uz Python balstīta zinātniskās skaitļošanas pakete, kas tiek izmantota, lai ieviestu dziļas mācīšanās paņēmienus un neironu tīklus lielās datu kopās. Šo bibliotēku Facebook aktīvi izmanto, lai attīstītu neironu tīklus, kas palīdz veikt dažādus uzdevumus, piemēram, sejas atpazīšanu un automātisko marķēšanu.

Šeit ir dažas galvenās Pytorch iezīmes:

• Nodrošina viegli lietojamus API, lai integrētos ar citām datu zinātnes un mašīnmācīšanās sistēmām.
• Tāpat kā NumPy, arī Pytorch nodrošina daudzdimensiju masīvus, kurus sauc par Tensors, kurus atšķirībā no NumPy var izmantot pat GPU.
• To var izmantot ne tikai liela mēroga neironu tīklu modelēšanai, bet arī saskarnei ar vairāk nekā 200 matemātiskām operācijām statistikas analīzei.
• Izveidojiet dinamiskās skaitļošanas grafikus, kas veido dinamiskos grafikus katrā koda izpildes punktā. Šie grafiki palīdz veikt laika rindu analīzi, vienlaikus prognozējot pārdošanas apjomus reāllaikā.

Grūti

Keras tiek uzskatīts par vienu no labākajām Deep Learning bibliotēkām Python. Tas nodrošina pilnīgu atbalstu neironu tīklu veidošanai, analīzei, novērtēšanai un uzlabošanai. Keras ir veidots virs Theano un TensorFlow Python bibliotēkām, kas nodrošina papildu funkcijas, lai izveidotu sarežģītus un liela mēroga Deep Learning modeļus.

Šeit ir dažas galvenās Keras iezīmes:

• Nodrošina atbalstu visu veidu neironu tīklu veidošanai, t.i., pilnībā savienotiem, konvolucionāliem, apvienotiem, atkārtotiem, iegultiem utt. Lielu datu kopu un problēmu gadījumā šos modeļus var tālāk apvienot, lai izveidotu pilnvērtīgu neironu tīklu
• Tam ir iebūvētas funkcijas, lai veiktu neironu tīkla aprēķinus, piemēram, nosakot slāņus, mērķus, aktivizācijas funkcijas, optimizētājus un daudzus rīkus, kas atvieglo darbu ar attēlu un teksta datiem.
• Tas nāk ar vairākiem iepriekš apstrādātiem datu kopas un apmācīti modeļi, tostarp MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet utt.
• Tas ir viegli paplašināms un nodrošina atbalstu jaunu moduļu pievienošanai, kas ietver funkcijas un metodes.

Python bibliotēkas dabiskās valodas apstrādei

Vai esat kādreiz domājuši, kā Google tik trāpīgi paredz jūsu meklēto? Alexa, Siri un citu tērzēšanas robotu tehnoloģija ir dabiskās valodas apstrāde. NLP ir bijusi milzīga loma tādu uz AI balstītu sistēmu projektēšanā, kas palīdz aprakstīt mijiedarbību starp cilvēku valodu un datoriem.

Šajā emuārā mēs koncentrēsimies uz populārākajām dabiskās valodas apstrādes pakotnēm, kas nodrošina iebūvētas funkcijas, lai ieviestu augsta līmeņa AI balstītas sistēmas.

Šeit ir saraksts ar populārākajām Python bibliotēkām dabiskās valodas apstrādei:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (dabiskās valodas rīku komplekts)

NLTK tiek uzskatīts par labāko Python paketi cilvēku valodas un uzvedības analīzei. Dodot priekšroku lielākajai daļai datu zinātnieku, NLTK bibliotēka nodrošina viegli lietojamas saskarnes, kas satur vairāk nekā 50 korpusus un leksiskos resursus, kas palīdz aprakstīt cilvēku mijiedarbību un veidot uz AI balstītas sistēmas, piemēram, ieteikumu dzinējus.

Šeit ir dažas galvenās NLTK bibliotēkas iezīmes:

• Nodrošina datu un teksta apstrādes metožu kopumu klasifikācijai, marķēšanai, izveidei, marķēšanai, parsēšanai un semantiskai pamatošanai teksta analīzē.
• Satur iesaiņojumus rūpnieciska līmeņa NLP bibliotēkām, lai izveidotu sarežģītas sistēmas, kas palīdz teksta klasifikācijā un cilvēka runas uzvedības tendenču un modeļu atrašanā
• Tas nāk ar visaptverošu rokasgrāmatu, kurā aprakstīta skaitļošanas valodniecības ieviešana, un pilnīgu API dokumentācijas ceļvedi, kas palīdz visiem iesācējiem sākt darbu ar NLP.
• Tajā ir milzīga lietotāju un profesionāļu kopiena, kas nodrošina visaptverošas apmācības un ātras rokasgrāmatas, lai uzzinātu, kā skaitļošanas valodniecību var veikt, izmantojot Python.

SPA

spaCy ir bezmaksas, atvērtā koda Python bibliotēka, lai ieviestu uzlabotas dabiskās valodas apstrādes (NLP) metodes. Kad strādājat ar daudz teksta, ir svarīgi saprast teksta morfoloģisko nozīmi un to, kā to var klasificēt, lai saprastu cilvēku valodu. Šos uzdevumus var viegli sasniegt, izmantojot spaCY.

Šeit ir dažas galvenās spaCY bibliotēkas iezīmes:

• Kopā ar valodas aprēķiniem spaCy nodrošina atsevišķus moduļus, lai izveidotu, apmācītu un pārbaudītu statistikas modeļus, kas labāk palīdzēs jums saprast vārda nozīmi.
• Komplektā ir dažādas iebūvētas lingvistiskas anotācijas, kas palīdzēs analizēt teikuma gramatisko struktūru. Tas palīdz ne tikai izprast testu, bet arī palīdz atrast attiecības starp dažādiem vārdiem teikumā.
• To var izmantot, lai lietotu marķēšanu sarežģītiem, ligzdotiem marķieriem, kas satur saīsinājumus un vairākas pieturzīmes.
• Papildus tam, ka spaCy ir ļoti izturīgs un ātrs, tas nodrošina atbalstu vairāk nekā 51 valodai.

Gensim

Gensim ir vēl viena atvērtā koda Python pakete, kas modelēta, lai no lieliem dokumentiem un tekstiem iegūtu semantiskas tēmas, lai apstrādātu, analizētu un prognozētu cilvēka uzvedību, izmantojot statistikas modeļus un valodas aprēķinus. Tā spēj apstrādāt humungous datus neatkarīgi no tā, vai dati ir neapstrādāti un nestrukturēti.

Šeit ir dažas galvenās ģenisma iezīmes:

• To var izmantot, lai izveidotu modeļus, kas var efektīvi klasificēt dokumentus, izprotot katra vārda statistisko semantiku.
• Tas nāk ar teksta apstrādes algoritmiem, piemēram, Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis uc, kas pēta statistikas līdzāspastāvēšanas modeļus dokumentā, lai filtrētu nevajadzīgos vārdus un izveidotu modeli ar tikai nozīmīgākajām funkcijām.
• Nodrošina I / O iesaiņotājus un lasītājus, kas var importēt un atbalstīt plašu datu formātu klāstu.
• Tam ir vienkāršas un intuitīvas saskarnes, kuras iesācēji var viegli izmantot. Arī API mācīšanās līkne ir diezgan zema, kas izskaidro, kāpēc daudziem izstrādātājiem patīk šī bibliotēka.

Tagad, kad jūs zināt populārākās datu zinātnes un mašīnmācīšanās Python bibliotēkas, esmu pārliecināts, ka vēlaties uzzināt vairāk. Šeit ir daži emuāri, kas palīdzēs jums sākt darbu:

Ja vēlaties iestāties pilnīgā mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās kursā, Edureka piedāvā īpaši kuratoru kas ļaus jums pārzināt tādas metodes kā uzraudzīta mācīšanās, bez uzraudzības un dabiskās valodas apstrāde. Tas ietver apmācību par jaunākajiem sasniegumiem un tehniskajām pieejām mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā, piemēram, padziļināta mācīšanās, grafiskie modeļi un mācīšanās pastiprināšana.