Машинное обучение включает в себя обучение машин тому, как они извлекают уроки из данных и делают прогнозы, но традиционное ручное кодирование и сложные математические операции могут занимать много времени и памяти. К счастью, обширная коллекция библиотек и фреймворков Python упрощает и оптимизирует процесс. Будучи наиболее широко используемым языком для построения моделей машинного обучения, надежная экосистема Python позволяет разработчикам эффективно решать сложные задачи.

Здесь мы обсудим 10 обязательных библиотек Python для машинного обучения:

Нампи

NumPy означает числовой Python. Это библиотека с открытым исходным кодом на Python, которая используется для работы с числовыми данными. NumPy предлагает комплексные математические функции, генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье и многое другое для обработки и анализа ваших данных. Его можно использовать для выполнения математических и логических операций над многомерными массивами. Мы также можем преобразовать наши списки Python в массивы с помощью NumPy. NumPy быстрее и проще в использовании, чем любые другие библиотеки Python.

Панды

Pandas — мощная библиотека Python для обработки данных и машинного обучения. Это библиотека с открытым исходным кодом, которая используется для анализа данных и обработки данных. Структура данных, используемая для гибкости в Pandas, называется «DataFrame». Этот фрейм данных представляет собой двумерную структуру и представляет данные в виде таблицы со строками и столбцами. Pandas используется для очистки беспорядочных данных в наборе данных, чтобы сделать их читабельными и актуальными.

Scikit-Learn

Scikit-learn, широко используемая библиотека Python для машинного обучения, предлагает мощные возможности для разработки моделей обучения с учителем и без учителя. Он использует сильные стороны библиотек NumPy и SciPy для обеспечения эффективной обработки и анализа больших наборов данных. Scikit-learn считается обязательной библиотекой машинного обучения, поскольку она предоставляет ряд инструментов для предварительной обработки данных, выбора функций, выбора модели и оценки производительности. Он имеет удобный интерфейс и поддерживает широкий спектр алгоритмов, что делает его подходящим как для начинающих, так и для экспертов. Он также предоставляет обширную документацию и поддержку сообщества, облегчая разработчикам начало работы.

ТензорФлоу

TensorFlow — очень популярная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения, предлагающая полный набор инструментов для построения и обучения моделей. Благодаря таким функциям, как предварительная обработка, визуализация и прием данных, а также высокоуровневым API, таким как Keras, TensorFlow доступен как для новичков, так и для экспертов по нескольким языкам программирования. Его универсальность позволяет легко обучать и развертывать модели на различных устройствах и платформах. TensorFlow настолько мощен, что даже некоторые из наиболее широко используемых продуктов Google, такие как Gmail, YouTube, Карты, Поиск, Фото и Перевод, полагаются на его возможности.

Теано

Theano — это мощная и эффективная библиотека Python, предназначенная для числовых вычислений с использованием многомерных массивов. Его ключевое преимущество заключается в том, что он может оптимизировать и оценивать математические выражения быстрее на графических процессорах, чем на процессорах. В области глубокого обучения Theano высоко ценится за способность выполнять сложные вычисления, необходимые для больших нейронных сетей. В результате она стала популярной библиотекой для многих исследователей и практиков в этой области.

Керас

Keras — это мощный и удобный API глубокого обучения, написанный на Python. Это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам легко создавать и оценивать модели глубокого обучения. Благодаря своему высокоуровневому интерфейсу Keras абстрагируется от большей части сложности базовых фреймворков, таких как Theano и TensorFlow. Это позволяет разработчикам с легкостью создавать и обучать модели глубокого обучения, используя простой и интуитивно понятный код Python. Keras также эффективно работает как на процессорах, так и на графических процессорах, что делает его универсальным инструментом для задач глубокого обучения.

ПиТорч

PyTorch — это популярная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая предоставляет гибкую и эффективную платформу для создания и обучения моделей глубокого обучения. Разработанный Facebook AI Research, PyTorch широко используется в обработке естественного языка, компьютерном зрении и других приложениях. Одним из ключевых преимуществ PyTorch является его динамический вычислительный граф, который позволяет легко отлаживать и быстро экспериментировать. Он также обеспечивает бесшовную интеграцию с Python, что упрощает использование и расширение разработчиками. С помощью PyTorch разработчики могут с легкостью создавать сложные модели, что делает его популярным среди исследователей и практиков в области машинного обучения.

SciPy

SciPy — это широко используемая библиотека Python с открытым исходным кодом для научных и технических вычислений. Это расширение NumPy, которое содержит обширный набор инструментов и модулей для оптимизации, обработки сигналов и изображений, линейной алгебры, интеграции, интерполяции и многого другого. SciPy используется для решения сложных научных и математических задач в различных областях, таких как физика, инженерия, биология и финансы. Он также предоставляет интерактивную оболочку и удобный интерфейс, позволяющий пользователям легко манипулировать данными и искать решения сложных проблем.

Матплотлиб

Matplotlib — это широко используемая библиотека Python с открытым исходным кодом для визуализации данных, предоставляющая мощную библиотеку для двумерных графиков. Он предлагает множество настраиваемых графиков и диаграмм, включая гистограммы, гистограммы и множество других визуализаций с помощью всего нескольких строк кода. Matplotlib необходим для научных исследований, анализа данных и машинного обучения. Благодаря удобному интерфейсу и широкому набору функций Matplotlib стал незаменимым инструментом для всех, кто хочет представить данные эффективным и визуально привлекательным способом.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели некоторые из лучших библиотек Python для машинного обучения и их роль в создании эффективных моделей. Используя мощные возможности этих библиотек, разработчики и специалисты по данным могут ускорить свою работу и добиться более точных результатов. Мы надеемся, что этот обзор был вам полезен на пути к освоению машинного обучения с помощью Python. Следите за новыми обновлениями и идеями в этой захватывающей области!

Рекомендации

Компьютерщики для компьютерщиков: https://www.geeksforgeeks.org/best-python-libraries-for-machine-learning/

Zenesys: https://www.zenesys.com/blog/best-python-libraries-for-machine-learning

Coursera: https://www.coursera.org/articles/python-machine-learning-library

W3Schools: https://www.w3schools.com/python/scipy/index.php

Кредиты

  1. Г-жа Кхуши Гупта является ценным членом группы по науке о данных в KC E-Cell, где она делится своим опытом с момента создания команды в начале 2022 года. В настоящее время получает степень бакалавра в области вычислительной техники в KC. В инженерном колледже Тане г-жа Гупта поделилась в этой статье своим мнением о лучших библиотеках Python для машинного обучения. Мы ценим ее ценный вклад и надеемся на большее от нее в будущем.
  2. Г-н Вишал Педнекар является соавтором этой статьи и руководителем группы Data Science в KC E-Cell. Имея опыт разработки программного обеспечения, он специализируется на науке о данных, машинном обучении и искусственном интеллекте. Он также работал с командой цифрового маркетинга организации, где он писал и корректировал технический контент для их ручек в социальных сетях. В марте 2022 года в E-Cell была представлена ​​​​команда Data Science во главе с Вишалом. Он также провел множество мастер-классов, семинаров и вебинаров по таким темам, как общее программирование, наука о данных и нейронные сети.