Geriausios „Python“ bibliotekos duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi

Duomenų mokslo ir mašininio mokymosi „Python“ bibliotekos:

Duomenų mokslas ir yra paklausiausios eros technologijos. Šis reikalavimas privertė visus mokytis skirtingų bibliotekų ir paketų, kad būtų galima įgyvendinti duomenų mokslą ir mašininį mokymąsi. Šiame tinklaraščio įraše daugiausia dėmesio bus skiriama „Python“ bibliotekoms, skirtoms duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi. Tai yra bibliotekos, kurias turėtumėte žinoti, kad įvaldytumėte du labiausiai užgautus įgūdžius rinkoje.

Norėdami gauti išsamių žinių apie dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi, galite užsiregistruoti tiesiogiai sukūrė „Edureka“ su parą visą parą ir visą gyvenimą.

Pateiksime temų, kurios bus aptartos, sąrašą šiame tinklaraštyje:

1. Duomenų mokslo ir mašininio mokymosi įvadas
2. Kodėl verta naudoti „Python“ duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi?
3. „Python“ bibliotekos duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi
   1. „Python“ bibliotekos statistikai
   2. Python bibliotekos vizualizavimui
   3. „Python“ bibliotekos mašininiam mokymuisi
   4. „Python“ bibliotekos giliam mokymuisi
   5. „Python“ bibliotekos natūraliai kalbai apdoroti

Duomenų mokslo ir mašininio mokymosi įvadas

Kai pradėjau savo mokslą apie duomenų mokslą ir mašininį mokymąsi, visada mane labiausiai jaudino šis klausimas! Kas paskatino šurmulį dėl mašininio mokymosi ir duomenų mokslo?

Šis „buzz“ yra labai susijęs su generuojamų duomenų kiekiu. Duomenys yra kuras, reikalingas mašininio mokymosi modeliams valdyti, ir kadangi mes esame didžiųjų duomenų epochoje, aišku, kodėl duomenų mokslas laikomas perspektyviausiu eros darbo vaidmeniu!

Sakyčiau, kad duomenų mokslas ir mašininis mokymasis yra įgūdžiai, o ne tik technologijos. Jie yra įgūdžiai, reikalingi norint gauti naudingų įžvalgų iš duomenų ir išspręsti problemas kuriant nuspėjamuosius modelius.

Formaliai kalbant, taip apibrėžiamas duomenų mokslas ir mašininis mokymasis:

Duomenų mokslas yra naudingos informacijos išskyrimo iš duomenų procesas, siekiant išspręsti realaus pasaulio problemas.

Mašininis mokymasis yra procesas, kai mašina išmoksta išspręsti problemas, pateikiant jai daug duomenų.

Šios dvi sritys yra glaudžiai susijusios. Mašininis mokymasis yra duomenų mokslo dalis, kuri naudoja mašininio mokymosi algoritmus ir kitas statistikos technikas, kad suprastų, kaip duomenys veikia ir plėtoja verslą.

Norėdami sužinoti daugiau apie duomenų mokslą ir mašininį mokymąsi, galite peržiūrėti šiuos tinklaraščius:

1. Duomenų mokslo pamoka - sužinokite duomenų mokslą iš „Scratch“!

Dabar supraskime kur „Python“ bibliotekos telpa į duomenų mokslą ir mašininį mokymąsi.

Kodėl verta naudoti „Python“ duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi?

užima populiariausių programavimo kalbų, naudojamų mašininiam mokymuisi ir duomenų mokslui įgyvendinti, 1 vietą. Supraskime, kodėl tiek daug duomenų mokslininkų ir mašininio mokymosi inžinierių pirmenybę teikia „Python“, o ne bet kuriai kitai programavimo kalbai.

• Mokymosi paprastumas: „Python“ naudoja labai paprastą sintaksę, kuri gali būti naudojama įgyvendinant paprastus skaičiavimus, pavyzdžiui, dviejų eilučių pridėjimas prie sudėtingų procesų, tokių kaip sudėtingų mašininio mokymosi modelių kūrimas.
• Mažesnis kodas: Duomenų mokslo ir mašininio mokymosi įgyvendinimas apima daugybę algoritmų. Dėl „Pythons“ palaikymo iš anksto nustatytiems paketams mums nereikia koduoti algoritmų. Kad būtų lengviau, „Python“ pateikia metodą „tikrink kodą“, kuris sumažina kodo testavimo naštą.
• Iš anksto sukurtos bibliotekos: „Python“ turi 100 iš anksto sukurtų bibliotekų, skirtų įvairiems mašininio mokymosi ir gilaus mokymosi algoritmams įgyvendinti. Taigi kiekvieną kartą, kai norite paleisti algoritmą duomenų rinkinyje, tereikia įdiegti ir įkelti reikiamus paketus viena komanda. Iš anksto sukurtų bibliotekų pavyzdžiai yra „NumPy“, „Keras“, „Tensorflow“, „Pytorch“ ir kt.
• Nepriklausoma nuo platformos: „Python“ gali veikti keliose platformose, įskaitant „Windows“, „MacOS“, „Linux“, „Unix“ ir kt. Perkeldami kodą iš vienos platformos į kitą, galite naudoti tokius paketus kaip „PyInstaller“, kurie spręs visas priklausomybės problemas.
• Didžiulė bendruomenės parama: Be didžiulio gerbėjų stebėjimo, „Python“ turi kelias bendruomenes, grupes ir forumus, kuriuose programuotojai skelbia savo klaidas ir padeda vieni kitiems.

Dabar, kai tu žinai kodėl „Python“ yra laikomas viena geriausių duomenų mokslo ir mašininio mokymosi programavimo kalbų, supraskime skirtingas „Python“ bibliotekas, skirtas duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi.

„Python“ bibliotekos duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi

Vienintelė svarbiausia „Python“ populiarumo priežastis dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityje yra tai, kad „Python“ teikia 1000 integruotų bibliotekų, turinčių įmontuotas funkcijas ir metodus, kad būtų galima lengvai atlikti duomenų analizę, apdorojimą, sąmokslą, modeliavimą ir pan. ant. Tolesniame skyriuje aptarsime duomenų mokslo ir mašininio mokymosi bibliotekas šioms užduotims atlikti:

1. Statistinė analizė
2. Duomenų vizualizavimas
3. Duomenų modeliavimas ir mašininis mokymasis
4. Giliai Mokymasis
5. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)

Python bibliotekos statistinei analizei

Statistika yra vienas iš pagrindinių duomenų mokslo ir mašininio mokymosi pagrindų. Visi mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi algoritmai, technikos ir kt. Yra sukurti remiantis pagrindiniais statistikos principais ir koncepcijomis.

Norėdami sužinoti daugiau apie duomenų mokslo statistiką, galite peržiūrėti šiuos tinklaraščius:

„Python“ turi daugybę bibliotekų, skirtų tik statistinei analizei. Šiame tinklaraštyje „Python library for Data Science and Machine Learning“ daugiausia dėmesio skirsime geriausiems statistikos paketams, kurie teikia integruotas funkcijas, kad atliktų sudėtingiausius statistinius skaičiavimus.

Čia pateikiamas geriausių „Python“ bibliotekų sąrašas statistinei analizei:

1. NumPy
2. SciPy
3. Pandos
4. StatistikaModeliai

NumPy

arba „Skaitmeninis Python“ yra viena iš dažniausiai naudojamų „Python“ bibliotekų. Pagrindinis šios bibliotekos bruožas yra daugialypių matematinių ir loginių operacijų masyvų palaikymas. „NumPy“ teikiamos funkcijos gali būti naudojamos indeksuoti, rūšiuoti, pertvarkyti ir perduoti vaizdus ir garso bangas kaip realių skaičių masyvą daugialypėje erdvėje.

Štai „NumPy“ funkcijų sąrašas:

1. Atlikite paprastus ir sudėtingus matematinius ir mokslinius skaičiavimus
2. Tvirtas daugialypių masyvo objektų palaikymas ir masyvo elementų apdorojimo funkcijų ir metodų rinkinys
3. Furjė transformacijos ir manipuliavimo duomenimis rutinos
4. Atlikite tiesinius algebros skaičiavimus, kurie yra būtini mašininio mokymosi algoritmams, tokiems kaip Linijinė regresija, Logistinė regresija, Naivusis Bayesas ir pan.

SciPy

kaip naudotis paslauga dabar

Sukurta ant „NumPy“, „SciPy“ biblioteka yra paketų grupė, padedanti išspręsti pagrindines su statistine analize susijusias problemas. „SciPy“ biblioteka naudojama apdorojant masyvo elementus, apibrėžtus naudojant „NumPy“ biblioteką, todėl dažnai naudojama skaičiuojant matematines lygtis, kurių negalima padaryti naudojant „NumPy“.

Štai „SciPy“ funkcijų sąrašas:

• Tai veikia kartu su „NumPy“ masyvais, kad sukurtų platformą, kurioje pateikiama daugybė matematinių metodų, tokių kaip skaitmeninė integracija ir optimizavimas.
• Jis turi paketų rinkinį, kurį galima naudoti vektorių kvantavimui, Furjė transformacijai, integracijai, interpoliacijai ir pan.
• Pateikia pilnavertę linijinės algebros funkcijų pakuotę, kuri naudojama pažangesniems skaičiavimams, pvz., Grupavimui naudojant k reikšmės algoritmą ir pan.
• Teikia signalo apdorojimo, duomenų struktūrų ir skaitinių algoritmų palaikymą, retų matricų kūrimą ir pan.

Pandos

Pandos yra dar viena svarbi statistikos biblioteka, daugiausia naudojama įvairiose srityse, įskaitant statistiką, finansus, ekonomiką, duomenų analizę ir pan. Biblioteka remiasi „NumPy“ masyvu, kad apdorotų pandų duomenų objektus. „NumPy“, „Pandas“ ir „SciPy“ yra labai priklausomi vienas nuo kito atlikdami mokslinius skaičiavimus, manipuliuodami duomenimis ir pan.

Manęs dažnai prašo pasirinkti geriausią iš „Pandas“, „NumPy“ ir „SciPy“, tačiau aš mieliau naudoju juos visus, nes jie labai priklauso vieni nuo kitų. „Pandas“ yra viena iš geriausių bibliotekų, skirta apdoroti didžiulius duomenų gabalus, o „NumPy“ puikiai palaiko daugialypius masyvus, o „Scipy“, kita vertus, teikia paketų rinkinį, kuris atlieka daugumą statistinės analizės užduočių.

Pateikiame „Pandas“ funkcijų sąrašą:

• Sukuria greitus ir efektyvius „DataFrame“ objektus su iš anksto apibrėžtu ir pritaikytu indeksavimu.
• Jis gali būti naudojamas manipuliuoti dideliais duomenų rinkiniais ir atlikti subnuomojimą, duomenų pjaustymą, indeksavimą ir pan.
• Pateikia integruotas „Excel“ diagramų kūrimo ir sudėtingų duomenų analizės užduočių atlikimo funkcijas, tokias kaip aprašomoji statistinė analizė, duomenų tvarkymas, transformavimas, manipuliavimas, vizualizavimas ir pan.
• Teikia paramą manipuliuojant „Time Series“ duomenimis

StatistikaModeliai

„StatsModels Python“ paketas, sukurtas ant „NumPy“ ir „SciPy“, yra geriausias kuriant statistinius modelius, tvarkant duomenis ir vertinant modelius. Kartu su „NumPy“ masyvais ir moksliniais „SciPy“ bibliotekos modeliais ji taip pat integruojama su „Pandas“, kad būtų galima efektyviai tvarkyti duomenis. Ši biblioteka garsėja statistiniais skaičiavimais, statistiniais bandymais ir duomenų tyrimais.

Štai „StatsModels“ funkcijų sąrašas:

• Geriausia biblioteka atlikti statistinius ir hipotezių testus, kurių nėra „NumPy“ ir „SciPy“ bibliotekose.
• Teikia R stiliaus formules, kad būtų galima atlikti statistinę analizę. Tai labiau susijusi su R kalba, kurią dažnai naudoja statistikai.
• Jis dažnai naudojamas įgyvendinant apibendrintus tiesinius modelius (GLM) ir įprastą mažiausios kvadrato tiesinės regresijos (OLM) modelius, nes tai yra didžiulė parama statistiniams skaičiavimams.
• Statistiniai testai, įskaitant hipotezių testavimą (Null Theory) atliekami naudojant „StatsModels“ biblioteką.

Taigi jų buvo daugiausia statistikos analizei dažniausiai naudojamos ir efektyviausios Python bibliotekos. Dabar pereikime prie duomenų mokslo ir mašininio mokymosi duomenų vizualizavimo dalies.

„Python“ bibliotekos duomenų vizualizavimui

Paveikslėlis kalba daugiau nei tūkstantis žodžių. Mes visi girdėjome apie šią citatą meno požiūriu, tačiau tai galioja ir duomenų mokslui bei mašininiam mokymuisi. Žinomi duomenų mokslininkai ir mašinų mokymosi inžinieriai žino duomenų vizualizavimo galią, todėl „Python“ teikia daugybę bibliotekų vieninteliu vizualizavimo tikslu.

Duomenų vizualizavimas yra svarbiausias duomenų įžvalgų išreiškimas, efektyviai naudojant grafinius vaizdus. Tai apima grafikų, diagramų, minčių žemėlapių, šilumos žemėlapių, histogramų, tankio diagramų ir kt. Įgyvendinimą, siekiant ištirti įvairių duomenų kintamųjų sąsajas.

Šiame tinklaraštyje daugiausia dėmesio skirsime geriausiems „Python“ duomenų vizualizavimo paketams, kurie teikia įmontuotas funkcijas, kad ištirtų įvairių duomenų funkcijų priklausomybę.

Pateikiame populiariausių „Python“ bibliotekų, skirtų duomenims vizualizuoti, sąrašą:

1. Matplotlib
2. Seabornas
3. Plotingai
4. Bokeh

Matplotlib

yra paprasčiausias duomenų vizualizavimo paketas „Python“. Tai palaiko įvairiausius grafikus, tokius kaip histogramos, juostinės diagramos, galios spektrai, klaidų diagramos ir kt. Tai yra 2 dimensijų grafinė biblioteka, kurianti aiškius ir glaustus grafikus, kurie yra būtini tiriamajai duomenų analizei (EDA).

Štai „Matplotlib“ funkcijų sąrašas:

• „Matplotlib“ suteikia galimybę itin lengvai braižyti grafikus, pateikdamas funkcijas, norėdamas pasirinkti tinkamus linijų stilius, šriftų stilius, formatavimo ašis ir pan.
• Sukurti grafikai padeda aiškiai suprasti tendencijas, modelius ir atlikti sąsajas. Paprastai jie yra argumentai apie kiekybinę informaciją.
• Jame yra „Pyplot“ modulis, kuris suteikia sąsają, labai panašią į MATLAB vartotojo sąsają. Tai yra viena geriausių „matplotlib“ paketo savybių.
• Pateikia į objektą orientuotą API modulį grafikams integruoti į programas naudojant GUI įrankius, tokius kaip „Tkinter“, „wxPython“, „Qt“ ir kt.

Seabornas

Matplotlib biblioteka sudaro pagrindą Seabornas biblioteka. Palyginti su „Matplotlib“, „Seaborn“ gali būti naudojamas kuriant patrauklesnius ir apibūdinančius statistinius grafikus. Kartu su plačia duomenų vizualizavimo parama, „Seaborn“ taip pat yra integruota į duomenų rinkinius orientuota API, skirta tirti ryšius tarp kelių kintamųjų.

Štai „Seaborn“ funkcijų sąrašas:

• Pateikiamos galimybės analizuoti ir vizualizuoti vieno ir dviejų dydžių duomenų taškus ir palyginti duomenis su kitais duomenų pogrupiais.
• Parama automatiniam statistiniam įvertinimui ir linijinės regresijos modelių grafiniam vaizdavimui įvairiems tiksliniams kintamiesiems.
• Sukuria sudėtingas vizualizacijas, skirtas struktūrizuoti kelių sklypų tinklelius, teikiant funkcijas, kurios atlieka aukšto lygio abstrakcijas.
• Pateikiama daugybė įmontuotų temų, skirtų kurti ir kurti „matplotlib“ grafikus

Plotingai

„Ploty“ yra viena iš geriausiai žinomų grafinių „Python“ bibliotekų. Tai pateikia interaktyvius grafikus, skirtus suprasti tikslinių ir numatančių kintamųjų priklausomybes. Jis gali būti naudojamas analizuojant ir vizualizuojant statistinius, finansinius, komercinius ir mokslinius duomenis, kad būtų galima parengti aiškius ir glaustus grafikus, poskyrius, šilumos žemėlapius, 3D diagramas ir pan.

Štai sąrašas funkcijų, dėl kurių „Ploty“ yra viena iš geriausių vizualizavimo bibliotekų:

• Jame yra daugiau nei 30 tipų diagramų, įskaitant 3D diagramas, mokslinius ir statistinius grafikus, SVG žemėlapius ir pan., Kad būtų galima aiškiai apibrėžti vizualizaciją.
• Naudodami „Ploty's Python“ API galite sukurti viešąsias / privačias informacijos suvestines, sudarytas iš siužetų, grafikų, teksto ir žiniatinklio vaizdų.
• Vizualizacijos, sukurtos naudojant „Ploty“, yra serizuojamos JSON formatu, todėl galite lengvai jas pasiekti skirtingose ​​platformose, pvz., R, MATLAB, Julia ir kt.
• Jame yra įmontuota API, vadinama „Plotly Grid“, kuri leidžia tiesiogiai importuoti duomenis į „Ploty“ aplinką.

Bokeh

Viena iš interaktyviausių „Python“ bibliotekų, „Bokeh“, gali būti naudojama kuriant aprašomuosius grafinius vaizdus žiniatinklio naršyklėms. Tai gali lengvai apdoroti humungous duomenų rinkinius ir sukurti universalius grafikus, kurie padeda atlikti išsamią EGA. „Bokeh“ teikia geriausiai apibrėžtą funkciją kuriant interaktyvius siužetus, informacijos suvestines ir duomenų programas.

Štai „Bokeh“ funkcijų sąrašas:

• Naudodamas paprastas komandas, galite greitai sukurti sudėtingus statistinius grafikus
• Palaiko išvestis HTML, nešiojamojo kompiuterio ir serverio pavidalu. Jis taip pat palaiko daug kalbų susiejimą, įskaitant R, Python, lua, Julia ir kt.
• Kolba ir „django“ taip pat yra integruotos su „Bokeh“, taigi jūs galite išreikšti vizualizacijas ir šiose programose
• Tai teikia paramą vizualizacijos, parašytos kitose bibliotekose, pavyzdžiui, matplotlib, seaborn, ggplot ir kt., Transformavimui

Taigi tai buvo naudingiausios Python bibliotekos duomenų vizualizavimui. Dabar aptarkime populiariausias „Python“ bibliotekas, skirtas visam mašininio mokymosi procesui įgyvendinti.

„Python“ bibliotekos mašininiam mokymuisi

Kurti mašininio mokymosi modelius, kurie gali tiksliai numatyti rezultatus ar išspręsti tam tikrą problemą, yra svarbiausia bet kurio „Data Science“ projekto dalis.

Mašininio mokymosi, gilaus mokymosi ir kt. Įgyvendinimas apima 1000 kodų eilučių kodavimą ir tai gali tapti sudėtingiau, kai norite sukurti modelius, kurie išspręstų sudėtingas problemas per neuroninius tinklus. Laimei, mums nereikia koduoti jokių algoritmų, nes „Python“ yra su keliais paketais tik tam, kad būtų įdiegtos mašininio mokymosi technikos ir algoritmai.

Šiame tinklaraštyje daugiausia dėmesio skirsime geriausiems mašininio mokymosi paketams, kurie teikia įmontuotas funkcijas, kad įgyvendintų visus mašininio mokymosi algoritmus.

Čia pateikiamos geriausių „Python“ bibliotekų, skirtų mašininiam mokymuisi, sąrašas:

1. Scikit-mokykis
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-mokykis

Viena iš naudingiausių „Python“ bibliotekų, Scikit-mokykis yra geriausia duomenų modeliavimo ir modeliavimo biblioteka. Jis turi daugybę funkcijų, kurių vienintelis tikslas yra sukurti modelį. Jame yra visi prižiūrimi ir neprižiūrimi mašininio mokymosi algoritmai, taip pat pateikiamos aiškiai apibrėžtos mokymosi ansamblyje ir mašininio mokymosi skatinimo funkcijos.

Štai „Scikit-learn“ funkcijų sąrašas:

• Pateikia standartinių duomenų rinkinių rinkinį, kuris padės jums pradėti naudotis mašininiu mokymusi. Pavyzdžiui, garsusis „Iris“ duomenų rinkinys ir „Boston House“ kainų rinkinys yra „Scikit-learn“ bibliotekos dalis.
• Integruoti metodai, skirti atlikti prižiūrimą ir neprižiūrimą mašininį mokymąsi. Tai apima problemų sprendimą, grupavimą, klasifikavimą, regresiją ir anomalijų aptikimą.
• Ateina su įmontuotomis funkcijomis funkcijoms išgauti ir parinkti, kurios padeda nustatyti svarbiausius duomenų atributus.
• Jame pateikiami kryžminio patvirtinimo metodai, skirti įvertinti modelio našumą, taip pat pateikiamos parametrų derinimo funkcijos, siekiant pagerinti modelio veikimą.

XGBoost

„XGBoost“, kuris reiškia „Extreme Gradient Boosting“, yra vienas geriausių „Python“ paketų, skirtų „Boosting Machine Learning“ atlikti. Bibliotekose, tokiose kaip „LightGBM“ ir „CatBoost“, taip pat yra gerai apibrėžtos funkcijos ir metodai. Ši biblioteka yra sukurta daugiausia tam, kad būtų galima įdiegti gradiento didinimo mašinas, kurios naudojamos mašininio mokymosi modelių našumui ir tikslumui pagerinti.

Štai keletas pagrindinių jo savybių:

• Iš pradžių biblioteka buvo parašyta C ++ kalba, ji laikoma viena greičiausių ir efektyviausių bibliotekų, gerinančių mašininio mokymosi modelių našumą.
• Pagrindinis XGBoost algoritmas yra lygiagretus ir gali efektyviai išnaudoti kelių branduolių kompiuterių galią. Tai taip pat daro biblioteką pakankamai stipria, kad galėtų apdoroti didžiulius duomenų rinkinius ir dirbti duomenų rinkinių tinkle.
• Pateikia vidinius parametrus kryžminiam patvirtinimui, parametrų koregavimui, reguliavimui, trūkstamų verčių tvarkymui, taip pat pateikia „scikit-learn“ suderinamas API.
• Ši biblioteka dažnai naudojama populiariausiuose duomenų mokslo ir mašininio mokymosi konkursuose, nes nuolat įrodoma, kad ji lenkia kitus algoritmus.

ElI5

ELI5 yra dar viena „Python“ biblioteka, daugiausia orientuota į mašininio mokymosi modelių našumo gerinimą. Ši biblioteka yra palyginti nauja ir paprastai naudojama kartu su „XGBoost“, „LightGBM“, „CatBoost“ ir pan., Siekiant padidinti mašininio mokymosi modelių tikslumą.

Štai keletas pagrindinių jo savybių:

• Teikia integraciją su „Scikit-learn“ paketu, kad išreikštų funkcijų svarbą ir paaiškintų sprendimų medžių ir medžių ansamblių prognozes.
• Jis analizuoja ir paaiškina „XGBClassifier“, „XGBRegressor“, „LGBMClassifier“, „LGBMRegressor“, „CatBoostClassifier“, „CatBoostRegressor“ ir „catboost.CatBoost“ prognozes.
• Tai teikia paramą keliems algoritmams įgyvendinti, kad būtų galima patikrinti juodosios dėžės modelius, kuriuose yra „TextExplainer“ modulis, leidžiantis paaiškinti teksto klasifikatorių pateiktas prognozes.
• Tai padeda analizuoti „Scikit-Learn“ bendrųjų tiesinių modelių (GLM) svoriai ir prognozės, apimantys tiesinius regresorius ir klasifikatorius.

„Python“ bibliotekos giliam mokymuisi

Didžiausią pažangą mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto srityje pasiekė giluminis mokymasis. Įvedus „Gilų mokymąsi“, dabar galima kurti sudėtingus modelius ir apdoroti humungiškus duomenų rinkinius. Laimei, „Python“ pateikia geriausius „Deep Learning“ paketus, kurie padeda kurti efektyvius neuroninius tinklus.

Šiame tinklaraštyje daugiausia dėmesio skirsime geriausiems „Deep Learning“ paketams, teikiantiems įmontuotas funkcijas, kad būtų galima įgyvendinti sukaustytus neuroninius tinklus.

Čia pateikiamos geriausių „Python“ bibliotekų, skirtų giliam mokymuisi, sąrašas:

1. „TensorFlow“
2. Pytorchas
3. Sunku

Tensorflow

Viena iš geriausių „Python“ bibliotekų, skirtų giliam mokymuisi, „TensorFlow“ yra atvirojo kodo biblioteka, skirta duomenų srautui programuoti įvairiose užduotyse. Tai simbolinė matematikos biblioteka, naudojama kuriant stiprius ir tikslius neuroninius tinklus. Tai suteikia intuityvią daugiaplatformę programavimo sąsają, kuri yra labai keičiama dideliame laukų srityje.

Štai keletas pagrindinių „TensorFlow“ savybių:

• Tai leidžia jums sukurti ir mokyti kelis neuroninius tinklus, kurie padeda pritaikyti didelio masto projektus ir duomenų rinkinius.
• Kartu su palaikymu neuroniniams tinklams taip pat pateikiamos statistinės analizės funkcijos ir metodai. Pavyzdžiui, jis turi integruotas funkcijas tikimybiniams modeliams kurti ir Bajeso tinklams, tokiems kaip Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma ir kt.
• Biblioteka pateikia daugiasluoksnius komponentus, kurie atlieka daugiasluoksnes svorių ir paklaidų operacijas, taip pat pagerina modelio našumą įgyvendindami reguliavimo metodus, tokius kaip paketo normalizavimas, atsisakymas ir kt.
• Jis tiekiamas su „Visualizer“ pavadinimu „TensorBoard“, kuris sukuria interaktyvius grafikus ir vaizdines medžiagas, kad suprastų duomenų funkcijų priklausomybę.

Pytorchas

yra atviro kodo, „Python“ pagrįstas mokslinių skaičiavimų paketas, kuris naudojamas giliųjų mokymosi metodų ir neuroninių tinklų diegimui dideliuose duomenų rinkiniuose. Šią biblioteką „Facebook“ aktyviai naudoja kurdama neuroninius tinklus, kurie padeda atlikti įvairias užduotis, tokias kaip veido atpažinimas ir automatinis žymėjimas.

Štai keletas pagrindinių „Pytorch“ savybių:

• Pateikia lengvai naudojamas API, kad būtų galima integruoti su kitomis duomenų mokslo ir mašininio mokymosi sistemomis.
• Kaip ir „NumPy“, taip ir „Pytorch“ teikia daugialypius matricas, vadinamus „Tensors“, kurie, skirtingai nei „NumPy“, gali būti naudojami net GPU.
• Tai gali būti naudojama ne tik didelio masto neuroninių tinklų modeliavimui, bet ir sąsajai, kurioje atliekama daugiau nei 200 matematinių operacijų statistinei analizei atlikti.
• Sukurkite dinaminio skaičiavimo grafikus, kurie kaupia dinaminius grafikus kiekviename kodo vykdymo taške. Šie grafikai padeda analizuoti laiko eilutes, tuo pačiu prognozuojant pardavimus realiuoju laiku.

Sunku

„Keras“ yra laikoma viena iš geriausių „Python“ „Deep Learning“ bibliotekų. Ji teikia visišką paramą kuriant, analizuojant, vertinant ir tobulinant neuroninius tinklus. „Keras“ sukurta ant „Theano“ ir „TensorFlow Python“ bibliotekų, kuri suteikia papildomų funkcijų kuriant sudėtingus ir didelio masto „Deep Learning“ modelius.

Štai keletas pagrindinių „Keras“ savybių:

• Teikia paramą kuriant visų tipų neuroninius tinklus, t. Y. Visiškai sujungtus, konvoliucinius, sujungimo, pasikartojančius, įterpimus ir kt. Didelių duomenų rinkinių ir problemų atveju šiuos modelius galima toliau derinti, kad būtų sukurtas visavertis neuroninis tinklas.
• Jis turi įmontuotas funkcijas atlikti neuroninius tinklo skaičiavimus, tokius kaip sluoksnių, tikslų, aktyvavimo funkcijų, optimizatorių ir daugybės įrankių nustatymas, kad būtų lengviau dirbti su vaizdo ir teksto duomenimis.
• Jis tiekiamas su keletu iš anksto apdorotų duomenų rinkiniai ir apmokyti modeliai, įskaitant MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet ir kt.
• Tai lengvai išplečiama ir teikia paramą pridėti naujus modulius, kurie apima funkcijas ir metodus.

„Python“ bibliotekos natūraliai kalbai apdoroti

Ar kada susimąstėte, kaip „Google“ taip taikliai nuspėja, ko ieškote? „Alexa“, „Siri“ ir kitų pokalbių robotų technologija yra natūralios kalbos apdorojimas. NLP suvaidino didžiulį vaidmenį kuriant AI pagrįstas sistemas, kurios padeda apibūdinti žmogaus kalbos ir kompiuterių sąveiką.

Šiame tinklaraštyje daugiausia dėmesio skirsime geriausiems natūralios kalbos apdorojimo paketams, kurie teikia integruotas funkcijas, kad būtų galima įdiegti aukšto lygio dirbtiniu intelektu pagrįstas sistemas.

Čia pateikiamos geriausių „Python“ bibliotekų, skirtų natūraliai kalbai apdoroti, sąrašas:

1. NLTK
2. SPACY
3. Gensim

NLTK (natūralios kalbos įrankių rinkinys)

NLTK laikomas geriausiu „Python“ paketu analizuoti žmogaus kalbą ir elgesį. Daugumos duomenų mokslininkų pageidaujama NLTK biblioteka teikia lengvai naudojamas sąsajas, kuriose yra daugiau nei 50 korpusų ir leksikos išteklių, kurie padeda aprašyti žmonių sąveiką ir kurti AI pagrįstas sistemas, tokias kaip rekomendacijų varikliai.

Štai keletas pagrindinių NLTK bibliotekos bruožų:

• Pateikiamas duomenų ir teksto apdorojimo metodų rinkinys, skirtas klasifikuoti, žymėti, sudaryti, žymėti, analizuoti ir semantiškai pagrįsti teksto analizę.
• Sudėtyje yra pramoninio lygio NLP bibliotekų įklotai, skirti kurti sudėtingas sistemas, kurios padeda klasifikuoti tekstą ir rasti elgesio tendencijas bei šnekos modelius.
• Jį sudaro išsamus vadovas, kuriame aprašomas skaičiavimo kalbotyros įgyvendinimas, ir išsamus API dokumentacijos vadovas, kuris padeda visiems naujokams pradėti naudotis NLP.
• Jame yra didžiulė vartotojų ir specialistų bendruomenė, teikianti išsamias mokymo programas ir greitus vadovus, kad sužinotumėte, kaip kompiuterinę kalbotyrą galima atlikti naudojant „Python“.

SPAUDAS

„spaCy“ yra nemokama, atviro kodo „Python“ biblioteka, skirta pažangiems natūralios kalbos apdorojimo (NLP) metodams įgyvendinti. Kai dirbate su daug tekstu, svarbu suprasti morfologinę teksto prasmę ir kaip jį galima klasifikuoti, kad suprastumėte žmonių kalbą. Šias užduotis galima lengvai pasiekti naudojant SPAUDĄ.

Štai keletas pagrindinių „spaCY“ bibliotekos bruožų:

• Kartu su kalbiniais skaičiavimais „spaCy“ pateikia atskirus modulius statistiniams modeliams kurti, mokyti ir išbandyti, kurie padės geriau suprasti žodžio reikšmę.
• Pateikiamos įvairios įmontuotos kalbinės anotacijos, kurios padės analizuoti gramatinę sakinio struktūrą. Tai ne tik padeda suprasti testą, bet ir padeda rasti santykius tarp skirtingų sakinio žodžių.
• Jį galima naudoti žymėjimui sudėtingose, įdėtose žetonose, kuriose yra santrumpos ir keli skyrybos ženklai.
• Be to, kad „spaCy“ yra ypač tvirta ir greita, jis palaiko daugiau nei 51 kalbą.

Gensim

„Gensim“ yra dar vienas atviro kodo „Python“ paketas, sukurtas semantinėms temoms iš didelių dokumentų ir tekstų išgauti, siekiant apdoroti, analizuoti ir nuspėti žmogaus elgesį naudojant statistinius modelius ir kalbinius skaičiavimus. Ji gali apdoroti humungous duomenis, neatsižvelgiant į tai, ar duomenys yra neapdoroti ir nestruktūruoti.

Štai keletas pagrindinių genizmo bruožų:

• Jis gali būti naudojamas kuriant modelius, kurie gali efektyviai klasifikuoti dokumentus, suprasdami kiekvieno žodžio statistinę semantiką.
• Jis pateikiamas su teksto apdorojimo algoritmais, tokiais kaip „Word2Vec“, „FastText“, „Latent Semantic Analysis“ ir kt., Kurie tiria statistinius dokumento bendrų reiškinių modelius, kad išfiltruotų nereikalingus žodžius ir sukurtų modelį, kuriame būtų tik svarbiausios funkcijos.
• Teikia įvesties / išvesties paketus ir skaitytuvus, kurie gali importuoti ir palaikyti platų duomenų formatų asortimentą.
• Jame yra paprastos ir intuityvios sąsajos, kurias lengvai gali naudoti pradedantieji. API mokymosi kreivė taip pat yra gana žema, o tai paaiškina, kodėl daugeliui kūrėjų patinka ši biblioteka.

Dabar, kai žinote populiariausias „Python“ bibliotekas, skirtas duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi, esu tikras, kad norite sužinoti daugiau. Štai keli tinklaraščiai, kurie padės jums pradėti:

Jei norite užsiregistruoti į visą dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi kursą, „Edureka“ turi specialiai kuruotą tai leis jums išmanyti tokias technikas kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir natūralios kalbos apdorojimas. Tai apima mokymus apie naujausius dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pasiekimus ir techninius metodus, tokius kaip gilus mokymasis, grafiniai modeliai ir mokymasis sustiprinti.