Najlepšie knižnice Pythonu pre dátovú vedu a strojové učenie



Tento blog o knižniciach Python pre Data Science a Machine Learning vám pomôže pochopiť najlepšie knižnice na implementáciu Data Science & Machine Learning.

Knižnice Pythonu pre dátovú vedu a strojové učenie:

Data Science a sú najžiadanejšie technológie éry. Tento dopyt podnietil každého, aby sa naučil rôzne knižnice a balíky na implementáciu Data Science a Machine Learning. Tento blogový príspevok sa zameria na knižnice Pythonu pre Data Science a Machine Learning. Toto sú knižnice, ktoré by ste mali vedieť, aby ste zvládli dve najšialenejšie zručnosti na trhu.

Ak chcete získať podrobné informácie o umelej inteligencii a strojovom učení, môžete sa zaregistrovať naživo od spoločnosti Edureka s nepretržitou podporou a doživotným prístupom.





Tu je zoznam tém, ktorým sa budeme venovať v tomto blogu:

  1. Úvod do dátovej vedy a strojového učenia
  2. Prečo používať Python na dátovú vedu a strojové učenie?
  3. Knižnice Pythonu pre dátovú vedu a strojové učenie
    1. Knižnice Pythonu pre štatistiku
    2. Knižnice Pythonu na vizualizáciu
    3. Knižnice Pythonu pre strojové učenie
    4. Knižnice Pythonu pre Deep Learning
    5. Knižnice Pythonu na spracovanie prirodzeného jazyka

Úvod do dátovej vedy a strojového učenia

Keď som začal svoj výskum v oblasti dátovej vedy a strojového učenia, vždy ma trápila táto otázka! Čo viedlo k rozruchu okolo strojového učenia a dátovej vedy?



Táto hláška má veľa spoločného s množstvom dát, ktoré generujeme. Dáta sú palivom potrebným na riadenie modelov strojového učenia a keďže sa nachádzame v ére veľkých dát, je zrejmé, prečo sa dátová veda považuje za najsľubnejšiu pracovnú rolu éry!

Úvod do Data Science and Machine Learning - Data Science and Machine Learning - Knižnice Pythonu pre Data Science a Machine Learning - EdurekaPovedal by som, že Data Science a Machine Learning sú zručnosti, nielen technológie. Sú to zručnosti potrebné na odvodenie užitočných poznatkov z údajov a riešenie problémov vytváraním prediktívnych modelov.

Formálne vzaté, takto je definovaná Data Science a Machine Learning:



Dátová veda je proces získavania užitočných informácií z údajov s cieľom vyriešiť problémy v reálnom svete.

Strojové učenie je proces, pri ktorom sa stroj učí, ako riešiť problémy tým, že mu dodáva veľa údajov.

Tieto dve domény sú navzájom silne prepojené. Machine Learning je súčasťou Data Science, ktorá využíva algoritmy strojového učenia a ďalšie štatistické techniky na pochopenie toho, ako dáta ovplyvňujú a rozvíjajú podnikanie.

Ak sa chcete dozvedieť viac informácií o údajových vedách a strojovom učení, môžete navštíviť nasledujúce blogy:

  1. Výukový program Data Science - Naučte sa Data Science od nuly!

Poďme to pochopiť kde knižnice Pythonu zapadajú do Data Science a Machine Learning.

Prečo používať Python na dátovú vedu a strojové učenie?

je zaradený na prvom mieste najpopulárnejšieho programovacieho jazyka používaného na implementáciu Machine Learning a Data Science. Poďme pochopiť, prečo toľko dátových vedcov a technikov strojového učenia uprednostňuje Python pred akýmkoľvek iným programovacím jazykom.

  • Ľahkosť učenia: Python používa veľmi jednoduchú syntax, ktorú je možné použiť na implementáciu jednoduchých výpočtov, ako je napríklad pridanie dvoch reťazcov k zložitým procesom, ako je napríklad tvorba zložitých modelov strojového učenia.
  • Menej kódu: Implementácia dátovej vedy a strojového učenia zahŕňa množstvo algoritmov. Vďaka podpore Pythons pre preddefinované balíčky nemusíme kódovať algoritmy. A aby to bolo jednoduchšie, Python poskytuje metodológiu „check as you code“, ktorá znižuje záťaž pri testovaní kódu.
  • Vopred pripravené knižnice: Python má stovky vopred pripravených knižníc na implementáciu rôznych algoritmov strojového učenia a hlbokého učenia. Takže zakaždým, keď chcete spustiť algoritmus na množine údajov, stačí nainštalovať a načítať potrebné balíčky pomocou jediného príkazu. Medzi príklady vopred pripravených knižníc patria NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch atď.
  • Nezávislá na platforme: Python môže bežať na viacerých platformách vrátane Windows, macOS, Linux, Unix atď. Pri prenose kódu z jednej platformy na druhú môžete využiť balíčky ako PyInstaller, ktoré sa postarajú o akékoľvek problémy so závislosťou.
  • Masívna podpora komunity: Okrem veľkého sledovania fanúšikov má Python niekoľko komunít, skupín a fór, kde programátori zverejňujú svoje chyby a navzájom si pomáhajú.

Teraz, keď už vieš Prečo je Python považovaný za jeden z najlepších programovacích jazykov pre Data Science a Machine Learning, poďme pochopiť rôzne knižnice Pythonu pre Data Science a Machine Learning.

Knižnice Pythonu pre dátovú vedu a strojové učenie

Jedným z najdôležitejších dôvodov popularity Pythonu v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia je skutočnosť, že Python poskytuje 1000 zabudovaných knižníc, ktoré majú zabudované funkcie a metódy na ľahkú analýzu, spracovanie, hádanie, modelovanie atď. na. V nasledujúcej časti si povieme o knižniciach Data Science a Machine Learning pre nasledujúce úlohy:

  1. Štatistická analýza
  2. Vizualizácia údajov
  3. Dátové modelovanie a strojové učenie
  4. Hlboko Učenie
  5. Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP)

Knižnice Pythonu pre štatistickú analýzu

Štatistika je jedným z najzákladnejších základov Data Science a Machine Learning. Všetky algoritmy, techniky atď. Strojového učenia a hlbokého učenia sú postavené na základných princípoch a koncepciách štatistiky.

Ak sa chcete dozvedieť viac informácií o štatistike pre dátovú vedu, môžete navštíviť nasledujúce blogy:

Python je dodávaný s hromadou knižníc iba na účely štatistickej analýzy. V tomto blogu „Python libraries for Data Science and Machine Learning“ sa zameriame na špičkové štatistické balíčky, ktoré poskytujú zabudované funkcie na vykonávanie najkomplexnejších štatistických výpočtov.

Tu je zoznam najlepších knižníc Pythonu pre štatistickú analýzu:

  1. NumPy
  2. SciPy
  3. Pandy
  4. ŠtatistikyModely

NumPy

alebo Numerický Python je jednou z najbežnejšie používaných knižníc Pythonu. Hlavnou vlastnosťou tejto knižnice je podpora viacrozmerných polí pre matematické a logické operácie. Funkcie poskytované NumPy sa dajú použiť na indexovanie, triedenie, pretváranie a prenos obrazov a zvukových vĺn ako pole reálnych čísel vo viacerých dimenziách.

Tu je zoznam funkcií NumPy:

  1. Vykonajte jednoduché až zložité matematické a vedecké výpočty
  2. Silná podpora pre objekty multidimenzionálneho poľa a zbierka funkcií a metód na spracovanie prvkov poľa
  3. Fourierove transformácie a rutiny na manipuláciu s údajmi
  4. Vykonajte výpočty lineárnej algebry, ktoré sú potrebné pre algoritmy strojového učenia, ako sú napríklad lineárna regresia, logistická regresia, Naive Bayes atď.

SciPy

Knižnica SciPy, postavená na vrchole NumPy, je súborom čiastkových balíkov, ktoré pomáhajú pri riešení najzákladnejších problémov týkajúcich sa štatistickej analýzy. Knižnica SciPy sa používa na spracovanie prvkov poľa definovaných pomocou knižnice NumPy, takže sa často používa na výpočet matematických rovníc, ktoré sa nedajú vykonať pomocou NumPy.

Tu je zoznam funkcií SciPy:

  • Funguje spolu s poliami NumPy a poskytuje platformu, ktorá poskytuje množstvo matematických metód, ako napríklad numerická integrácia a optimalizácia.
  • Má kolekciu čiastkových balíkov, ktoré možno použiť na vektorovú kvantizáciu, Fourierovu transformáciu, integráciu, interpoláciu atď.
  • Poskytuje plnohodnotný balík funkcií lineárnej algebry, ktoré sa používajú na pokročilejšie výpočty, ako je napríklad klastrovanie pomocou algoritmu k-means atď.
  • Poskytuje podporu pre spracovanie signálu, dátové štruktúry a numerické algoritmy, vytváranie riedkych matíc atď.

Pandy

Pandy je ďalšou dôležitou štatistickou knižnicou, ktorá sa používa hlavne v širokej škále oblastí vrátane štatistík, financií, ekonómie, analýzy údajov atď. Knižnica sa pri spracovaní dátových objektov pandy spolieha na pole NumPy. NumPy, Pandas a SciPy sú navzájom veľmi závislé pri vykonávaní vedeckých výpočtov, manipulácii s údajmi atď.

Často sa ma pýtajú, aby som vybral to najlepšie z Pand, NumPy a SciPy, ale radšej ich všetky používam, pretože sú na sebe veľmi závislí. Pandas je jednou z najlepších knižníc na spracovanie obrovského množstva dát, zatiaľ čo NumPy má vynikajúcu podporu pre viacrozmerné polia a Scipy na druhej strane poskytuje súbor čiastkových balíkov, ktoré vykonávajú väčšinu úloh štatistickej analýzy.

rozdiel medzi postgraduálnym a magisterským

Tu je zoznam funkcií aplikácie Pandas:

  • Vytvára rýchle a efektívne objekty DataFrame s preddefinovaným a prispôsobeným indexovaním.
  • Môže sa použiť na manipuláciu s veľkými súbormi údajov a na vykonávanie podmnožiny, segmentácie údajov, indexovania a podobne.
  • Poskytuje vstavané funkcie na vytváranie grafov programu Excel a vykonávanie komplexných úloh analýzy údajov, ako je napríklad deskriptívna štatistická analýza, hádanie údajov, transformácia, manipulácia, vizualizácia atď.
  • Poskytuje podporu pre manipuláciu s údajmi časových radov

ŠtatistikyModely

Balík Python StatsModels, ktorý je postavený na vrchole NumPy a SciPy, je najlepší na vytváranie štatistických modelov, manipuláciu s údajmi a hodnotenie modelov. Spolu s použitím polí NumPy a vedeckých modelov z knižnice SciPy sa tiež integruje s Pandas na efektívne spracovanie údajov. Táto knižnica je známa pre štatistické výpočty, štatistické testovanie a prieskum údajov.

Tu je zoznam funkcií StatsModels:

  • Najlepšia knižnica na vykonávanie štatistických testov a testov hypotéz, ktoré sa nenachádzajú v knižniciach NumPy a SciPy.
  • Poskytuje implementáciu vzorcov v štýle R pre lepšiu štatistickú analýzu. Je viac prepojený s jazykom R, ktorý štatistici často používajú.
  • Často sa používa na implementáciu modelov Generalized Linear Models (GLM) a Ordinary najmenších štvorcov lineárnej regresie (OLM), pretože má veľkú podporu pre štatistické výpočty.
  • Štatistické testovanie vrátane testovania hypotéz (nulová teória) sa vykonáva pomocou knižnice StatsModels.

Tých teda bolo najviac bežne používané a najefektívnejšie knižnice Pythonu pre štatistickú analýzu. Poďme teraz na časť vizualizácie údajov v oblasti Data Science and Machine Learning.

Knižnice Pythonu na vizualizáciu údajov

Obrázok hovorí viac ako tisíc slov. Všetci sme už počuli o tomto citáte z hľadiska umenia, platí to však aj pre Data Science a Machine Learning. Vedci s dobrým menom a inžinieri strojového učenia poznajú silu vizualizácie údajov, a preto Python poskytuje množstvo knižníc na jediný účel vizualizácie.

Vizualizácia údajov je o vyjadrení kľúčových poznatkov z údajov, efektívne prostredníctvom grafických znázornení. Zahŕňa implementáciu grafov, máp, myšlienkových máp, tepelných máp, histogramov, grafov hustoty atď. Na štúdium korelácií medzi rôznymi premennými údajov.

V tomto blogu sa zameriame na najlepšie balíčky na vizualizáciu údajov v jazyku Python, ktoré poskytujú zabudované funkcie na štúdium závislostí medzi rôznymi údajovými funkciami.

Tu je zoznam najlepších knižníc Pythonu na vizualizáciu údajov:

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

Matplotlib

je najzákladnejší balík na vizualizáciu údajov v Pythone. Poskytuje podporu pre širokú škálu grafov, ako sú histogramy, stĺpcové grafy, výkonové spektrá, chybové diagramy atď. Jedná sa o dvojrozmernú grafickú knižnicu, ktorá vytvára prehľadné a výstižné grafy, ktoré sú nevyhnutné pre analýzu prieskumných údajov (Exploratory Data Analysis - EDA).

Tu je zoznam funkcií Matplotlibu:

  • Matplotlib veľmi uľahčuje vykreslenie grafov tým, že poskytuje funkcie na výber vhodných štýlov čiar, štýlov písma, formátovacích osí atď.
  • Vytvorené grafy vám pomôžu jasne pochopiť trendy, vzorce a vytvárať korelácie. Spravidla sú to nástroje na uvažovanie o kvantitatívnych informáciách.
  • Obsahuje modul Pyplot, ktorý poskytuje rozhranie veľmi podobné užívateľskému rozhraniu MATLAB. Toto je jedna z najlepších vlastností balíka matplotlib.
  • Poskytuje objektovo orientovaný modul API na integráciu grafov do aplikácií pomocou nástrojov grafického používateľského rozhrania, ako sú Tkinter, wxPython, Qt atď.

Seaborn

Knižnica Matplotlib tvorí základ knižnice Seaborn knižnica. V porovnaní s Matplotlibom je možné Seaborn použiť na vytvorenie príťažlivejších a popisnejších štatistických grafov. Spolu s rozsiahlou podporou pre vizualizáciu údajov prichádza Seaborn aj s vstavaným API zameraným na množinu údajov na štúdium vzťahov medzi viacerými premennými.

Tu je zoznam funkcií Seabornu:

  • Poskytuje možnosti na analýzu a vizualizáciu jednorozmerných a dvojrozmerných údajových bodov a na porovnanie údajov s inými podmnožinami údajov.
  • Podpora automatizovaného štatistického odhadu a grafického znázornenia lineárnych regresných modelov pre rôzne druhy cieľových premenných.
  • Vytvára komplexné vizualizácie na štruktúrovanie mriežok s viacerými grafmi poskytovaním funkcií, ktoré vykonávajú abstrakcie na vysokej úrovni.
  • Dodáva sa s mnohými vstavanými témami na úpravu štýlu a vytváranie grafov matplotlib

Sprisahanecky

Ploty je jednou z najznámejších grafických knižníc Pythonu. Poskytuje interaktívne grafy na pochopenie závislostí medzi cieľovými a predikčnými premennými. Môže sa použiť na analýzu a vizualizáciu štatistických, finančných, obchodných a vedeckých údajov na vytvorenie jasných a výstižných grafov, čiastkových grafov, tepelných máp, 3D máp atď.

Tu je zoznam funkcií, vďaka ktorým je Ploty jednou z najlepších vizualizačných knižníc:

  • Dodáva sa s viac ako 30 typmi grafov, vrátane 3D máp, vedeckých a štatistických grafov, máp SVG atď., Ktoré umožňujú presne definovanú vizualizáciu.
  • Pomocou rozhrania Pyty API spoločnosti Ploty môžete vytvárať verejné / súkromné ​​dashboardy, ktoré pozostávajú z grafov, grafov, textu a webových obrázkov.
  • Vizualizácie vytvorené pomocou Ploty sú serializované vo formáte JSON, vďaka čomu k nim môžete ľahko pristupovať na rôznych platformách, ako sú R, MATLAB, Julia atď.
  • Dodáva sa s integrovaným API s názvom Plotly Grid, ktoré umožňuje priamy import údajov do prostredia Ploty.

Bokeh

Jedna z najinteraktívnejších knižníc v Pythone, Bokeh, sa dá použiť na vytvorenie popisných grafických znázornení pre webové prehliadače. Môže ľahko spracovávať úžasné súbory údajov a zostavovať všestranné grafy, ktoré pomáhajú pri vykonávaní rozsiahlej EDA. Bokeh poskytuje najpresnejšie definované funkcie na vytváranie interaktívnych grafov, dashboardov a dátových aplikácií.

Tu je zoznam funkcií Bokeh:

  • Pomáha vám rýchlo vytvárať zložité štatistické grafy pomocou jednoduchých príkazov
  • Podporuje výstupy vo forme HTML, notebooku a servera. Podporuje tiež väzby viacerých jazykov vrátane, R, Python, lua, Julia atď.
  • Banka a django sú tiež integrované do Bokeh, takže aj v týchto aplikáciách môžete vyjadrovať vizualizácie
  • Poskytuje podporu pre transformáciu vizualizácie napísanej v iných knižniciach ako matplotlib, seaborn, ggplot atď

Takže toto boli najužitočnejšie knižnice Pythonu na vizualizáciu údajov. Teraz si predstavíme najlepšie knižnice Pythonu na implementáciu celého procesu strojového učenia.

Knižnice Pythonu pre strojové učenie

Vytváranie modelov strojového učenia, ktoré dokážu presne predpovedať výsledok alebo vyriešiť určitý problém, je najdôležitejšou súčasťou každého projektu Data Science.

Implementácia strojového učenia, hlbokého učenia atď. Zahŕňa kódovanie 1 000 riadkov kódu, čo sa môže stať ťažkopádnejším, keď chcete vytvoriť modely, ktoré riešia zložité problémy prostredníctvom neurónových sietí. Ale našťastie nemusíme kódovať žiadne algoritmy, pretože Python je dodávaný s niekoľkými balíčkami iba na účely implementácie techník a algoritmov strojového učenia.

V tomto blogu sa zameriame na špičkové balíky strojového učenia, ktoré poskytujú zabudované funkcie na implementáciu všetkých algoritmov strojového učenia.

Tu je zoznam najlepších knižníc Pythonu pre strojové učenie:

  1. Scikit-uč sa
  2. XGBoost
  3. Eli5

Scikit-uč sa

Jedna z najužitočnejších knižníc Pythonu, Scikit-uč sa je najlepšou knižnicou pre modelovanie údajov a hodnotenie modelov. Dodáva sa s hromadou funkcií, ktorých jediným účelom je vytvorenie modelu. Obsahuje všetky algoritmy strojového učenia pod dohľadom a bez dozoru a tiež prichádza s dobre definovanými funkciami pre Ensemble Learning a Boosting Machine Learning.

Tu je zoznam funkcií Scikit-learn:

  • Poskytuje sadu štandardných súborov údajov, ktoré vám pomôžu začať s Machine Learning. Napríklad slávny dataset Iris a dataset Boston House Prices sú súčasťou knižnice Scikit-learn.
  • Integrované metódy na vykonávanie strojového učenia pod dohľadom aj bez dozoru. To zahŕňa riešenie, klastrovanie, klasifikáciu, regresiu a problémy s detekciou anomálií.
  • Dodáva sa so zabudovanými funkciami na extrakciu a výber funkcií, ktoré pomáhajú pri identifikácii významných atribútov v dátach.
  • Poskytuje metódy na vykonávanie krížovej validácie na odhad výkonu modelu a tiež prichádza s funkciami na vyladenie parametrov s cieľom zlepšiť výkon modelu.

XGBoost

XGBoost, čo je skratka pre Extreme Gradient Boosting, je jedným z najlepších balíkov Pythonu na vykonávanie Boosting Machine Learning. Knižnice ako LightGBM a CatBoost sú rovnako vybavené presne definovanými funkciami a metódami. Táto knižnica je postavená hlavne na účely implementácie strojov na zvýšenie gradientu, ktoré sa používajú na zlepšenie výkonu a presnosti modelov strojového učenia.

Tu sú niektoré z jeho kľúčových funkcií:

  • Knižnica bola pôvodne napísaná v jazyku C ++ a považuje sa za jednu z najrýchlejších a najefektívnejších knižníc na zlepšenie výkonu modelov strojového učenia.
  • Základný algoritmus XGBoost je paralelizovateľný a dokáže efektívne využívať výkon viacjadrových počítačov. Vďaka tomu je knižnica dostatočne silná na to, aby mohla spracovávať obrovské súbory údajov a pracovať v sieti súborov údajov.
  • Poskytuje interné parametre na vykonávanie krížovej validácie, ladenia parametrov, regularizácie, spracovania chýbajúcich hodnôt a tiež poskytuje kompatibilné rozhrania API scikit-learn.
  • Táto knižnica sa často používa v najlepších súťažiach v oblasti Data Science a Machine Learning, pretože sa ukazuje, že prekonáva iné algoritmy.

ElI5

ELI5 je ďalšia knižnica Pythonu, ktorá sa zameriava hlavne na zlepšenie výkonu modelov strojového učenia. Táto knižnica je relatívne nová a zvyčajne sa používa spolu s XGBoost, LightGBM, CatBoost atď. Na zvýšenie presnosti modelov strojového učenia.

Tu sú niektoré z jeho kľúčových funkcií:

  • Poskytuje integráciu s balíkom Scikit-learn na vyjadrenie dôležitosti funkcií a vysvetlenie predpovedí rozhodovacích stromov a stromových súborov.
  • Analyzuje a vysvetľuje predpovede XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor a catboost.CatBoost.
  • Poskytuje podporu pri implementácii niekoľkých algoritmov s cieľom skontrolovať modely čiernych skriniek, ktoré obsahujú modul TextExplainer, ktorý umožňuje vysvetliť predpovede textových klasifikátorov.
  • Pomáha pri analýze váhy a predpovede scikit-learn General Linear Models (GLM), ktoré zahŕňajú lineárne regresory a klasifikátory.

Knižnice Pythonu pre hlboké vzdelávanie

Najväčší pokrok v strojovom učení a umelej inteligencii nastal prostredníctvom Deep Learning. S úvodom do programu Deep Learning je teraz možné vytvárať zložité modely a spracovávať obrovské množiny údajov. Našťastie Python poskytuje najlepšie balíčky Deep Learning, ktoré pomáhajú pri budovaní efektívnych neurónových sietí.

V tomto blogu sa zameriame na najlepšie balíčky Deep Learning, ktoré poskytujú zabudované funkcie na implementáciu spletitých neurónových sietí.

Tu je zoznam najlepších knižníc Pythonu pre Deep Learning:

  1. TensorFlow
  2. Pytorch
  3. Ťažko

Tensorflow

Jedna z najlepších knižníc Pythonu pre Deep Learning, TensorFlow je knižnica typu open-source pre programovanie toku údajov v celom rade úloh. Je to symbolická matematická knižnica, ktorá sa používa na vytváranie silných a presných neurónových sietí. Poskytuje intuitívne multiplatformové programovacie rozhranie, ktoré je vysoko škálovateľné v rozsiahlej oblasti polí.

Tu sú niektoré kľúčové vlastnosti TensorFlow:

  • Umožňuje vám budovať a trénovať viac neurónových sietí, ktoré pomáhajú prispôsobovať sa rozsiahlym projektom a súborom údajov.
  • Spolu s podporou neurónových sietí poskytuje aj funkcie a metódy na vykonávanie štatistických analýz. Dodáva sa napríklad so zabudovanými funkciami na vytváranie pravdepodobnostných modelov a Bayesovských sietí, ako sú Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma atď.
  • Knižnica poskytuje vrstvené komponenty, ktoré vykonávajú vrstvené operácie s váhami a predpätiami a tiež zlepšujú výkonnosť modelu implementáciou regularizačných techník, ako je normalizácia dávky, vypadnutie atď.
  • Dodáva sa s vizualizérom s názvom TensorBoard, ktorý vytvára interaktívne grafy a vizuály na pochopenie závislostí dátových funkcií.

Pytorch

je open-source vedecký výpočtový balík založený na Pythone, ktorý sa používa na implementáciu techník hlbokého učenia a neurónových sietí do veľkých súborov údajov. Túto knižnicu Facebook aktívne využíva na vývoj neurónových sietí, ktoré pomáhajú pri rôznych úlohách, ako je rozpoznávanie tváre a automatické označovanie.

Tu sú niektoré kľúčové vlastnosti Pytorch:

  • Poskytuje ľahko použiteľné rozhrania API na integráciu s inými rámcami dátovej vedy a strojového učenia.
  • Rovnako ako NumPy, aj Pytorch poskytuje viacrozmerné polia zvané Tensors, ktoré sa na rozdiel od NumPy dajú dokonca použiť aj na GPU.
  • Nielen, že sa dá použiť na modelovanie rozsiahlych neurónových sietí, ale aj poskytuje rozhranie s viac ako 200+ matematickými operáciami na štatistickú analýzu.
  • Vytvorte dynamické výpočtové grafy, ktoré vytvárajú dynamické grafy v každom bode vykonania kódu. Tieto grafy pomáhajú pri analýze časových radov pri predpovedaní predaja v reálnom čase.

Ťažko

Keras je považovaný za jednu z najlepších knižníc Deep Learning v Pythone. Poskytuje plnú podporu pre budovanie, analýzu, hodnotenie a zlepšovanie neurónových sietí. Keras je postavený na knižniciach Theano a TensorFlow Python, ktoré poskytujú ďalšie funkcie na vytváranie zložitých a rozsiahlych modelov Deep Learning.

Tu sú niektoré kľúčové vlastnosti protokolu Keras:

  • Poskytuje podporu pre budovanie všetkých typov neurónových sietí, t. J. Plne pripojených, konvolučných, združujúcich sa, opakujúcich sa, vkladaných atď. Pre veľké súbory dát a problémy je možné tieto modely ďalej kombinovať a vytvoriť tak plnohodnotnú neurónovú sieť.
  • Má zabudované funkcie na vykonávanie výpočtov neurónovej siete, ako sú definovanie vrstiev, ciele, aktivačné funkcie, optimalizátory a množstvo nástrojov na uľahčenie práce s obrazovými a textovými údajmi.
  • Dodáva sa s niekoľkými vopred spracovanými súbory údajov a trénované modely vrátane MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet atď.
  • Je ľahko rozšíriteľný a poskytuje podporu pri pridávaní nových modulov, ktoré zahŕňajú funkcie a metódy.

Knižnice Pythonu na spracovanie prirodzeného jazyka

Zamysleli ste sa niekedy nad tým, ako Google tak trefne predpovedá, čo hľadáte? Technológia v pozadí Alexa, Siri a ďalších chatbotov je spracovanie prirodzeného jazyka. NLP zohralo obrovskú úlohu pri navrhovaní systémov založených na umelej inteligencii, ktoré pomáhajú pri popise interakcie medzi ľudským jazykom a počítačmi.

V tomto blogu sa zameriame na špičkové balíky na spracovanie prirodzeného jazyka, ktoré poskytujú zabudované funkcie na implementáciu systémov AI na vysokej úrovni.

Tu je zoznam najlepších knižníc Pythonu na spracovanie prirodzeného jazyka:

  1. NLTK
  2. SpaCy
  3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

NLTK sa považuje za najlepší balík Pythonu na analýzu ľudského jazyka a správania. Knižnica NLTK, ktorú uprednostňuje väčšina Data Scientists, poskytuje ľahko použiteľné rozhrania obsahujúce viac ako 50 korpusov a lexikálne zdroje, ktoré pomáhajú pri popise ľudských interakcií a budovaní systémov založených na umelej inteligencii, ako sú napríklad motory odporúčaní.

Tu sú niektoré kľúčové vlastnosti knižnice NLTK:

  • Poskytuje sadu metód spracovania údajov a textu na klasifikáciu, tokenizáciu, odvodenie, značkovanie, analýzu a sémantické uvažovanie pre textovú analýzu.
  • Obsahuje obaly pre knižnice NLP na priemyselnej úrovni na vytváranie spletitých systémov, ktoré pomáhajú pri klasifikácii textu a hľadaní trendov a vzorov správania v ľudskej reči.
  • Dodáva sa s komplexným sprievodcom, ktorý popisuje implementáciu výpočtovej lingvistiky, a kompletným sprievodcom dokumentáciou k API, ktorý pomáha všetkým nováčikom začať s NLP.
  • Má obrovskú komunitu používateľov a profesionálov, ktorí poskytujú komplexné návody a rýchle návody, ktoré sa naučia, ako je možné pomocou jazyka Python vykonávať výpočtovú lingvistiku.

spaCy

spaCy je bezplatná knižnica Pythonu s otvoreným zdrojovým kódom na implementáciu pokročilých postupov spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Ak pracujete s veľkým počtom textu, je dôležité, aby ste porozumeli morfologickému významu textu a tomu, ako ho možno klasifikovať, aby porozumel ľudskej reči. Tieto úlohy je možné ľahko dosiahnuť pomocou spaCY.

Tu sú niektoré kľúčové vlastnosti knižnice spaCY:

  • Spolu s lingvistickými výpočtami poskytuje spaCy samostatné moduly na zostavenie, školenie a testovanie štatistických modelov, ktoré vám lepšie pomôžu pochopiť význam slova.
  • Dodáva sa s rôznymi vstavanými jazykovými anotáciami, ktoré vám pomôžu analyzovať gramatickú štruktúru vety. To pomáha nielen pri porozumení testu, ale pomáha aj pri hľadaní vzťahov medzi rôznymi slovami vo vete.
  • Môže sa použiť na uplatnenie tokenizácie na zložité vnorené tokeny, ktoré obsahujú skratky a viac interpunkčných znamienok.
  • Spolu s tým, že je veľmi robustný a rýchly, spaCy poskytuje podporu pre viac ako 51 jazykov.

Gensim

Gensim je ďalší balík Python s otvoreným zdrojovým kódom, ktorý je modelovaný na extrakciu sémantických tém z veľkých dokumentov a textov na spracovanie, analýzu a predikciu ľudského správania prostredníctvom štatistických modelov a jazykových výpočtov. Má schopnosť spracovávať ohromné ​​údaje bez ohľadu na to, či sú údaje surové a neštruktúrované.

Tu sú niektoré kľúčové vlastnosti genizmu:

  • Môže sa použiť na zostavenie modelov, ktoré dokážu efektívne klasifikovať dokumenty tak, že pochopia štatistickú sémantiku každého slova.
  • Dodáva sa s algoritmami na spracovanie textu, ako sú Word2Vec, FastText, Latentná sémantická analýza atď., Ktoré študujú štatistické vzory spoločného výskytu v dokumente, aby odfiltrovali nepotrebné slová a vytvorili model s významnými vlastnosťami.
  • Poskytuje vstupno-výstupné obálky a čítačky, ktoré môžu importovať a podporovať širokú škálu dátových formátov.
  • Dodáva sa s jednoduchým a intuitívnym rozhraním, ktoré môžu začiatočníci ľahko používať. Krivka učenia API je tiež dosť nízka, čo vysvetľuje, prečo sa tejto knižnici páči veľa vývojárov.

Teraz, keď poznáte najlepšie knižnice Pythonu pre dátovú vedu a strojové učenie, som si istý, že by ste sa chceli dozvedieť viac. Tu je niekoľko blogov, ktoré vám pomôžu začať:

Ak sa chcete prihlásiť na úplný kurz umelej inteligencie a strojového učenia, má Edureka špeciálne kurátora vďaka čomu ovládate techniky, ako je supervidované učenie, nekontrolované učenie a spracovanie prirodzeného jazyka. Zahŕňa školenie o najnovších pokrokoch a technických prístupoch v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia, ako sú napríklad Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.