Parimad Pythoni raamatukogud andmeteaduse ja masinõppe jaoks

Pythoni teegid andmeteaduse ja masinõppe jaoks:

Andmeteadus ja on ajastu kõige nõutumad tehnoloogiad. See nõudmine on sundinud kõiki õppima erinevaid teeke ja pakette andmeteaduse ja masinõppe rakendamiseks. See ajaveebipostitus keskendub andmeteaduse ja masinõppe Pythoni teekidele. Need on raamatukogud, mida peaksite teadma, et omandada turu kaks kõige enam hüpoteeritud oskust.

Tehisintellekti ja masinõppe põhjalike teadmiste saamiseks saate registreeruda otseülekandeks autor Edureka 24/7 toe ja eluaegse juurdepääsuga.

Siin on loetelu käsitletavatest teemadest selles blogis:

1. Sissejuhatus andmeteadusesse ja masinõppesse
2. Miks kasutada Pythoni andmeteaduse ja masinõppe jaoks?
3. Pythoni raamatukogud andmeteaduse ja masinõppe jaoks
   1. Pythoni teegid statistikaks
   2. Pythoni teegid visualiseerimiseks
   3. Pythoni teegid masinõppeks
   4. Pythoni teegid sügavõppimiseks
   5. Pythoni teegid loomuliku keele töötlemiseks

Sissejuhatus andmeteadusesse ja masinõppesse

Kui alustasin andmeteaduse ja masinõppe uurimistööd, oli alati see küsimus mind kõige rohkem häirinud! Mis tõi kaasa masinõppe ja andmeteaduse ümber käiva sumina?

Sellel buzzil on palju pistmist genereeritava andmehulgaga. Andmed on masinõppemudelite juhtimiseks vajalik kütus ja kuna oleme suurandmete ajastul, on selge, miks andmeteadust peetakse ajastu kõige lootustandvamaks töörolliks!

Ma ütleksin, et andmeteadus ja masinõpe on oskused, mitte ainult tehnoloogiad. Need on oskused, mis on vajalikud andmetest kasulike teadmiste saamiseks ja probleemide lahendamiseks ennustavate mudelite koostamise kaudu.

Vormiliselt määratletakse andmeteadus ja masinõpe nii:

Andmeteadus on protsess, mille käigus saadakse andmetest kasulikku teavet reaalsete probleemide lahendamiseks.

Masinõpe on protsess, mille abil masin õpib probleemide lahendamiseks palju andmeid sisestades.

Need kaks domeeni on omavahel tihedalt seotud. Masinõpe on andmeteaduse osa, mis kasutab masinõppe algoritme ja muid statistilisi tehnikaid, et mõista, kuidas andmed ettevõtet mõjutavad ja kasvatavad.

Andmeteaduse ja masinõppe kohta lisateabe saamiseks külastage järgmisi ajaveebe:

1. Andmeteaduse õpetus - õppige andmeteadust Scratchist!

Saame nüüd aru kus Pythoni teegid mahuvad andmeteadusse ja masinõppesse.

Miks kasutada Pythoni andmeteaduse ja masinõppe jaoks?

on masinõppe ja andmeteaduse juurutamiseks kasutatava kõige populaarsema programmeerimiskeele kohal 1. kohal. Mõistame, miks eelistavad nii paljud andmeteadlased ja masinõppeinsenerid Pythoni kui mõnda muud programmeerimiskeelt.

• Õppimise lihtsus: Python kasutab väga lihtsat süntaksit, mida saab kasutada selliste lihtsate arvutuste rakendamiseks nagu kahe stringi lisamine keerukatele protsessidele, nagu keerukate masinõppemudelite loomine.
• Vähem koodi: Andmeteaduse ja masinõppe rakendamine hõlmab tonne ja palju algoritme. Tänu Pythonsi toele eelnevalt määratletud pakettidele ei pea me algoritme kodeerima. Ja asjade lihtsustamiseks pakub Python metoodikat „check as you code“, mis vähendab koodi testimise koormust.
• Eeltoodud raamatukogud: Pythonil on 100 masinat eelnevalt ehitatud teeki, et rakendada erinevaid masinõppe ja sügava õppe algoritme. Nii et iga kord, kui soovite algoritmi andmekogumis käivitada, peate vaid installima ja laadima vajalikud käsud ühe käsklusega. Eelnevalt loodud raamatukogude näited hõlmavad NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch jne.
• Platvormist sõltumatu: Python võib töötada mitmel platvormil, sealhulgas Windows, macOS, Linux, Unix ja nii edasi. Koodi ühelt platvormilt teisele ülekandmisel saate kasutada selliseid pakette nagu PyInstaller, mis hoolitseb kõigi sõltuvusprobleemide eest.
• Massiivne kogukonna tugi: Peale tohutu fännide jälgimise on Pythonil mitu kogukonda, rühma ja foorumit, kuhu programmeerijad oma vigu postitavad ja üksteist aitavad.

Nüüd, kui teate miks peetakse Pythoni üheks parimaks andmeteaduse ja masinõppe programmeerimiskeeleks, mõistkem erinevaid andmeteaduse ja masinõppe Pythoni teeke.

c ++ algoritmi sortimine

Pythoni raamatukogud andmeteaduse ja masinõppe jaoks

Püütoni populaarsuse ainus kõige olulisem põhjus tehisintellekti ja masinõppe valdkonnas on asjaolu, et Python pakub tuhandeid sisseehitatud teeke, millel on sisseehitatud funktsioonid ja meetodid, et hõlpsalt läbi viia andmete analüüs, töötlemine, rabelemine, modelleerimine ja nii edasi. peal. Allpool käsitleme järgmiste ülesannete jaoks andmeteaduse ja masinõppe teeke.

1. Statistiline analüüs
2. Andmete visualiseerimine
3. Andmete modelleerimine ja masinõpe
4. Sügav Õppimine
5. Loomuliku keele töötlemine (NLP)

Pythoni raamatukogud statistiliseks analüüsiks

Statistika on andmeteaduse ja masinõppe üks põhilisi aluseid. Kõik masinõppe ja süvaõppe algoritmid, tehnikad jne on üles ehitatud statistika põhiprintsiipidele ja kontseptsioonidele.

Andmeteaduse statistika kohta lisateabe saamiseks külastage järgmisi ajaveebe:

Ainuüksi statistilise analüüsi eesmärgil on Pythonil hulgaliselt raamatukogusid. Selles blogis „Pythoni teegid andmeteaduse ja masinõppe jaoks“ keskendume statistikapakettidele, mis pakuvad sisseehitatud funktsioone kõige keerukamate statistiliste arvutuste tegemiseks.

Siin on nimekiri peamistest Pythoni raamatukogudest statistilise analüüsi jaoks:

1. NumPy
2. Teadlane
3. Pandad
4. StatistikaMudelid

NumPy

või Numerical Python on üks kõige sagedamini kasutatavaid Pythoni teeke. Selle teegi peamine omadus on mitmemõõtmeliste massiivide toetamine matemaatiliste ja loogiliste toimingute jaoks. NumPy pakutavaid funktsioone saab kasutada piltide ja helilainete indekseerimiseks, sortimiseks, ümberkujundamiseks ja edastamiseks reaalarvude massiivina mitmemõõtmelisena.

Siin on NumPy funktsioonide loend:

1. Tehke lihtsaid kuni keerukaid matemaatilisi ja teaduslikke arvutusi
2. Tugev tugi mitmemõõtmelistele massiiviobjektidele ning funktsioonide ja meetodite kogu massiivi elementide töötlemiseks
3. Fourieri teisendused ja rutiinid andmetega manipuleerimiseks
4. Tehke lineaarseid algebraarvutusi, mis on vajalikud masinõppe algoritmide jaoks, näiteks lineaarregressioon, logistiline regressioon, naiivsed Bayes ja nii edasi.

Teadlane

NumPy peale ehitatud SciPy teek on alampakettide kollektiiv, mis aitab lahendada statistilise analüüsiga seotud kõige põhilisemaid probleeme. SciPy teeki kasutatakse NumPy teegi abil määratletud massiivi elementide töötlemiseks, seega kasutatakse seda sageli matemaatiliste võrrandite arvutamiseks, mida ei saa NumPy abil teha.

Siin on SciPy funktsioonide loend:

• See töötab koos NumPy massiividega, et pakkuda platvormi, mis pakub arvukaid matemaatilisi meetodeid, näiteks arvulist integreerimist ja optimeerimist.
• Sellel on alampakettide kogu, mida saab kasutada vektorite kvantimiseks, Fourieri teisendamiseks, integreerimiseks, interpoleerimiseks ja nii edasi.
• Pakub täisväärtuslikku virna lineaaralgebra funktsioonidest, mida kasutatakse täpsemate arvutuste jaoks, näiteks klastrite tegemiseks k-keskmise algoritmi abil ja nii edasi.
• Pakub tuge signaalitöötlusele, andmestruktuuridele ja numbrilistele algoritmidele, hõredate maatriksite loomisele jne.

Pandad

Pandad on veel üks oluline statistikaraamatukogu, mida kasutatakse peamiselt paljudes valdkondades, sealhulgas statistika, rahandus, majandus, andmete analüüs ja nii edasi. Panda andmeobjektide töötlemisel tugineb raamatukogu massiivile NumPy. NumPy, Pandas ja SciPy sõltuvad üksteisest teaduslike arvutuste tegemisel, andmetega manipuleerimisel ja nii edasi.

Mul palutakse sageli valida parim Pandade, NumPy ja SciPy seast, eelistan siiski neid kõiki kasutada, kuna need sõltuvad tugevalt üksteisest. Pandas on üks parimatest raamatukogudest tohutute andmepalade töötlemiseks, samas kui NumPy toetab suurepäraselt mitmemõõtmelisi massiive ja Scipy seevastu pakub alampakettide komplekti, mis täidavad enamuse statistilise analüüsi ülesannetest.

Siin on pandade funktsioonide loend:

• Loob eelnevalt määratletud ja kohandatud indekseerimisega kiireid ja tõhusaid DataFrame'i objekte.
• Seda saab kasutada suurte andmekogumite manipuleerimiseks ja alamhulga sooritamiseks, andmete viilutamiseks, indekseerimiseks ja nii edasi.
• Pakub sisseehitatud funktsioone Exceli diagrammide loomiseks ja keerukate andmeanalüüsiülesannete täitmiseks, näiteks kirjeldav statistiline analüüs, andmete sepitsemine, teisendamine, manipuleerimine, visualiseerimine ja nii edasi.
• Pakub tuge aegridade andmetega manipuleerimiseks

StatistikaMudelid

NumPy ja SciPy peale ehitatud StatsModels Pythoni pakett on parim statistiliste mudelite loomiseks, andmete käitlemiseks ja mudelite hindamiseks. Koos NumPy massiivide ja SciPy raamatukogu teaduslike mudelite kasutamisega integreeritakse see ka Pandadega andmete tõhusaks käitlemiseks. See raamatukogu on tuntud statistiliste arvutuste, statistiliste testide ja andmete uurimise poolest.

Siin on loetelu StatsModels'i funktsioonidest:

• Parim raamatukogu statistiliste testide ja hüpoteeside testimiseks, mida NumPy ja SciPy raamatukogudes pole.
• Parema statistilise analüüsi jaoks pakub R-stiilis valemite rakendamist. See on rohkem seotud R-keelega, mida statistikud sageli kasutavad.
• Seda kasutatakse sageli üldistatud lineaarsete mudelite (GLM) ja tavalise väikseima ruudu lineaarse regressiooni (OLM) mudelite rakendamiseks, kuna see toetab statistilisi arvutusi.
• Statistiline testimine, sealhulgas hüpoteeside testimine (nullteooria), tehakse StatsModels'i teegi abil.

Nii et neid oli kõige rohkem statistilise analüüsi jaoks tavaliselt kasutatavad ja kõige tõhusamad Pythoni teegid. Nüüd jõuame andmeteaduse ja masinõppe andmete visualiseerimise osani.

Andmete visualiseerimise Pythoni raamatukogud

Pilt räägib rohkem kui tuhat sõna. Oleme kõik sellest tsitaadist kunsti osas kuulnud, kuid see kehtib ka andmeteaduse ja masinõppe kohta. Mainekad teadlased ja masinõppeinsenerid teavad andmete visualiseerimise jõudu, seetõttu pakub Python hulgaliselt raamatukogusid ainult visualiseerimise eesmärgil.

Andmete visualiseerimine seisneb põhiandmete avaldamises andmete kaudu, tõhusalt graafiliste esituste abil. See hõlmab graafikute, diagrammide, mõttekaartide, soojuskaartide, histogrammide, tihedusgraafikute jms rakendamist erinevate andmemuutujate vaheliste seoste uurimiseks.

Selles blogis keskendume parimatele Pythoni andmete visualiseerimise pakettidele, mis pakuvad sisseehitatud funktsioone erinevate andmefunktsioonide vaheliste sõltuvuste uurimiseks.

Siin on loetelu peamistest Pythoni teekidest andmete visualiseerimiseks:

1. Matplotlib
2. Merine
3. Kavandatud
4. Bokeh

Matplotlib

on Pythoni kõige elementaarsem andmete visualiseerimise pakett. See pakub tuge mitmesugustele graafikutele, nagu histogrammid, tulpdiagrammid, võimsusspektrid, veagraafikud jne. See on kahemõõtmeline graafiline teek, mis loob selged ja kokkuvõtlikud graafikud, mis on uurimisandmete analüüsiks (EDA) hädavajalikud.

Siin on Matplotlibi funktsioonide loend:

• Matplotlib muudab graafikute joonistamise äärmiselt lihtsaks, pakkudes funktsioone sobivate joonestiilide, fondistiilide, telgede vormindamise ja muu valimiseks.
• Loodud graafikud aitavad teil selgelt mõista suundumusi, mustreid ja teha seoseid. Need on tavaliselt vahendid kvantitatiivse teabe arutamiseks.
• See sisaldab Pyploti moodulit, mis pakub MATLABi kasutajaliidesega väga sarnast liidest. See on paketi matplotlib üks parimaid omadusi.
• Pakub objektorienteeritud API moodulit graafikute integreerimiseks rakendustesse, kasutades GUI tööriistu nagu Tkinter, wxPython, Qt jne.

Merine

Matplotlibi teek moodustab raamatukogu aluse Merine raamatukogu. Matplotlibiga võrreldes saab Seaborni kasutada atraktiivsemate ja kirjeldavate statistiliste graafikute loomiseks. Koos ulatuslike andmete visualiseerimise toetustega on Seabornil ka sisseehitatud andmekogumitele orienteeritud API mitme muutuja vaheliste seoste uurimiseks.

Siin on Seaborni funktsioonide loend:

• Pakub võimalusi ühe- ja kahemõõtmeliste andmepunktide analüüsimiseks ja visualiseerimiseks ning andmete võrdlemiseks teiste andmete alamhulkadega.
• Erinevate sihtmuutujate jaoks mõeldud lineaarse regressioonimudeli automatiseeritud statistilise hindamise ja graafilise kujutamise tugi.
• Ehitab keerukaid visualiseeringuid mitme graafilise ruudustiku struktureerimiseks, pakkudes funktsioone, mis täidavad kõrgel tasemel abstraktsioone.
• Kaasas arvukalt sisseehitatud teemasid matplotlib-graafikute kujundamiseks ja loomiseks

Kavandatud

Ploty on üks kõige paremini tuntud Pythoni graafilisi teeke. See pakub interaktiivseid graafikuid sihtmärgi ja ennustaja muutujate vaheliste sõltuvuste mõistmiseks. Seda saab kasutada statistiliste, finants-, kaubandus- ja teadusandmete analüüsimiseks ja visualiseerimiseks, et toota selgeid ja kokkuvõtlikke graafikuid, alamdiagramme, kuumakaarte, 3D-kaarte ja nii edasi.

Siin on loetelu funktsioonidest, mis muudavad Ploty üheks parimaks visualiseerimisraamatukoguks:

• Sellel on enam kui 30 diagrammitüüpi, sealhulgas 3D-kaardid, teaduslikud ja statistilised graafikud, SVG-kaardid ja nii edasi täpselt määratletud visualiseerimise jaoks.
• Ploty's Pythoni API abil saate luua avalikke / privaatseid armatuurlaudu, mis koosnevad graafikutest, graafikutest, tekstist ja veebipiltidest.
• Ploty abil loodud visualiseeringud on jadatud JSON-vormingus, tänu millele saate neile hõlpsasti juurde pääseda erinevatel platvormidel nagu R, MATLAB, Julia jne.
• Sellel on sisseehitatud API nimega Plotly Grid, mis võimaldab teil andmeid otse Ploty keskkonda importida.

Bokeh

Ühte Pythoni kõige interaktiivsemat teeki Bokehi saab kasutada veebibrauserite kirjeldavate graafiliste esituste loomiseks. Sellega saab hõlpsasti töödelda humungous andmekogumeid ja luua mitmekülgseid graafikuid, mis aitavad ulatusliku EDA-d läbi viia. Bokeh pakub kõige paremini määratletud funktsionaalsust interaktiivsete jooniste, armatuurlaudade ja andmerakenduste loomiseks.

Siin on Bokehi funktsioonide loend:

• Aitab teil lihtsate käskude abil kiiresti luua keerukaid statistilisi graafikuid
• Toetab väljundeid HTML-i, sülearvuti ja serveri kujul. Samuti toetab see mitut keeleköitmist, sealhulgas R, Python, lua, Julia jne.
• Kolb ja django on ka Bokehiga integreeritud, seega saate visualiseerida ka nendes rakendustes
• See toetab teistes raamatukogudes (näiteks matplotlib, seaborn, ggplot jne) kirjutatud visualiseerimise teisendamist

Nii et need olid andmete visualiseerimiseks kõige kasulikumad Pythoni teegid. Nüüd arutame Pythoni populaarseimaid teeke kogu masinõppeprotsessi juurutamiseks.

Pythoni raamatukogud masinõppeks

Masinõppemudelite loomine, mis suudavad täpselt ennustada tulemust või lahendada teatud probleemi, on mis tahes andmeteaduse projekti kõige olulisem osa.

Masinõppe, sügava õppimise jms rakendamine hõlmab tuhandete koodiridade kodeerimist ja see võib muutuda tülikamaks, kui soovite luua mudeleid, mis lahendavad keerukaid probleeme närvivõrkude kaudu. Kuid õnneks ei pea me ühtegi algoritmi kodeerima, kuna Pythonil on mitu masinõppe tehnikate ja algoritmide juurutamiseks mõeldud paketti.

Selles blogis keskendume parimatele masinõppe pakettidele, mis pakuvad sisseehitatud funktsioone kõigi masinõppe algoritmide juurutamiseks.

Siin on nimekiri masinõppe peamistest Pythoni teekidest:

1. Scikit-õppida
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-õppida

Üks kõige kasulikumaid Pythoni teeke, Scikit-õppida on parim andmebaas andmete modelleerimiseks ja mudelite hindamiseks. Sellega kaasnevad tonni funktsioonid, mille ainus eesmärk on mudeli loomine. See sisaldab kõiki juhendatud ja järelevalveta masinõppe algoritme ning sisaldab ka hästi määratletud funktsioone ansambliõppeks ja masinõppe edendamiseks.

Siin on loetelu Scikit-learn funktsioonidest:

kuidas Pythonis stringe ümber pöörata

• Pakub masinõppega alustamise hõlbustamiseks standardsete andmekogumite komplekti. Näiteks kuulus Irise andmekogum ja Bostoni majahindade andmekogum on osa Scikit-learn raamatukogust.
• Sisseehitatud meetodid nii juhendatud kui ka järelevalveta masinõppe läbiviimiseks. See hõlmab probleemide lahendamist, klastrite moodustamist, klassifitseerimist, regressiooni ja anomaaliate tuvastamist.
• Kaasas funktsioonide väljavõtte tegemiseks ja funktsioonide valimiseks sisseehitatud funktsioonid, mis aitavad tuvastada andmetes olulisi atribuute.
• See pakub mudeli toimivuse hindamise ristkinnitamise meetodeid ja sisaldab ka funktsioone parameetrite häälestamiseks, et parandada mudeli jõudlust.

XGBoost

XGBoost, mis tähistab Extreme Gradient Boosting on üks paremaid Pythoni pakette Boosting Machine Learning'i sooritamiseks. Raamatukogud nagu LightGBM ja CatBoost on samuti varustatud täpselt määratletud funktsioonide ja meetoditega. See teek on loodud peamiselt gradienttõstmismasinate juurutamiseks, mida kasutatakse masinõppemudelite jõudluse ja täpsuse parandamiseks.

Siin on mõned selle peamised omadused:

kuidas massiivi printida php-s

• Raamatukogu oli algselt kirjutatud C ++ keeles, seda peetakse üheks kiiremaks ja tõhusamaks raamatukoguks, mis parandab masinõppe mudelite jõudlust.
• XGBoost-tuumalgoritm on paralleelitav ja sellega saab tõhusalt kasutada mitmetuumaliste arvutite võimsust. See muudab ka teegi piisavalt tugevaks, et töödelda massilisi andmekogumeid ja töötada üle andmekogumite võrgu.
• Pakub sisemisi parameetreid ristvalideerimise, parameetrite häälestamise, korrigeerimise, puuduvate väärtuste käitlemise jaoks ning pakub ka scikit-learn ühilduvaid API-sid.
• Seda raamatukogu kasutatakse sageli andmeteaduse ja masinõppe tippkonkurssidel, kuna see on järjekindlalt osutunud teistest algoritmidest paremaks.

ElI5

ELI5 on veel üks Pythoni teek, mis on keskendunud peamiselt masinõppemudelite jõudluse parandamisele. See teek on suhteliselt uus ja seda kasutatakse masinõppemudelite täpsuse suurendamiseks tavaliselt koos XGBoost, LightGBM, CatBoost ja nii edasi.

Siin on mõned selle peamised omadused:

• Pakub integreerimist Scikit-learn paketiga, et väljendada funktsioonide olulisust ja selgitada otsustuspuude ja puupõhiste ansamblite prognoose.
• See analüüsib ja selgitab XGBClassifieri, XGBRegressori, LGBMClassifieri, LGBMRegressori, CatBoostClassifieri, CatBoostRegressori ja catboost.CatBoosti ennustusi.
• See pakub tuge mitme algoritmi rakendamiseks, et kontrollida mustade kastide mudeleid, mis sisaldavad moodulit TextExplainer, mis võimaldab teil selgitada tekstiklassifikaatorite tehtud ennustusi.
• See aitab analüüsimisel scikit-learn üldiste lineaarsete mudelite (GLM) kaalud ja ennustused, mis sisaldavad lineaarseid regressoreid ja klassifikaatoreid.

Pythoni raamatukogud sügavaks õppimiseks

Masinõppe ja tehisintellekti suurimad edusammud on toimunud sügava õppimise kaudu. Sügava õppe sissejuhatusega on nüüd võimalik koostada keerukaid mudeleid ja töödelda humunglikke andmekogumeid. Õnneks pakub Python parimaid Deep Learning pakette, mis aitavad luua tõhusaid närvivõrke.

Selles blogis keskendume parimatele Deep Learning pakettidele, mis pakuvad sisseehitatud funktsioone keerdunud närvivõrkude juurutamiseks.

Siin on loetelu peamistest Pythoni raamatukogudest sügavõppimiseks:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Raske

Tensorivoog

TensorFlow on üks parimatest Pythoni raamatukogudest süvaõppeks, avatud lähtekoodiga teek mitmesuguste ülesannete andmevoo programmeerimiseks. See on sümboolne matemaatikakogu, mida kasutatakse tugevate ja täpsete närvivõrkude loomiseks. See pakub intuitiivset mitmeplatvormilist programmeerimisliidest, mis on suure skaneerimisvõimega suurel hulgal väljadel.

Siin on mõned TensorFlow peamised omadused:

• See võimaldab teil ehitada ja koolitada mitut närvivõrku, mis aitavad mahutada suuremahulisi projekte ja andmekogumeid.
• Koos närvivõrkude toega pakub see ka funktsioone ja meetodeid statistilise analüüsi teostamiseks. Näiteks on sellel sisseehitatud funktsioonid tõenäosusmudelite ja Bayesi võrkude loomiseks, nagu Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma jne.
• Raamatukogu pakub mitmekihilisi komponente, mis teostavad kaalu ja eelarvamuste kihilisi toiminguid ning parandavad ka mudeli jõudlust, rakendades selliseid seadistustehnikaid nagu partii normaliseerimine, väljalangemine jne.
• Kaasas on Visualizer nimega TensorBoard, mis loob interaktiivseid graafikuid ja visuaale, et mõista andmefunktsioonide sõltuvusi.

Pytorch

on avatud lähtekoodiga Pythoni-põhine teadusliku arvutamise pakett, mida kasutatakse sügavate õppimisvõtete ja närvivõrkude juurutamiseks suurtes andmekogumites. Seda teeki kasutab Facebook aktiivselt närvivõrkude arendamiseks, mis aitavad mitmesugustes ülesannetes, näiteks näotuvastus ja automaatne märgistamine.

Siin on mõned Pytorchi põhijooned:

• Pakub hõlpsasti kasutatavaid API-sid teiste andmeteaduste ja masinõppe raamistikega integreerimiseks.
• Nagu NumPy, pakub ka Pytorch mitmemõõtmelisi massiive nimega Tensors, mida erinevalt NumPy-st saab kasutada isegi GPU-l.
• Lisaks sellele, et seda saab kasutada suuremahuliste närvivõrkude modelleerimiseks, on see ka liides, millel on statistiliseks analüüsiks rohkem kui 200 matemaatilist toimingut.
• Looge dünaamilised arvutusgraafikud, mis koguvad dünaamilisi graafikuid koodi täitmise igas punktis. Need graafikud aitavad aegridade analüüsimisel prognoosida müüki reaalajas.

Raske

Kerast peetakse Pythoni üheks parimaks Deep Learning'i raamatukoguks. See pakub täielikku tuge närvivõrkude loomiseks, analüüsimiseks, hindamiseks ja täiustamiseks. Keras on ehitatud Theano ja TensorFlow Pythoni teekide peale, mis pakub lisafunktsioone keerukate ja suuremahuliste Deep Learning mudelite loomiseks.

Siin on mõned Kerase põhijooned:

• Pakub tuge igat tüüpi närvivõrkude ehitamiseks, st täielikult ühendatud, konvolutsiooniline, koondamine, korduv, manustamine jne. Suurte andmekogumite ja probleemide korral saab neid mudeleid veelgi kombineerida, et luua täisväärtuslik närvivõrk
• Sellel on sisseehitatud funktsioonid närvivõrgu arvutuste tegemiseks, näiteks kihtide, eesmärkide, aktiveerimisfunktsioonide, optimeerijate ja hulga tööriistade määratlemine pildi- ja tekstiandmetega töötamise hõlbustamiseks.
• Kaasas on mitu eeltöödeldud andmekogumid ja koolitatud mudelid, sealhulgas MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet jne.
• See on hõlpsasti laiendatav ja pakub tuge funktsioonide ja meetoditega uute moodulite lisamiseks.

Pythoni raamatukogud loomuliku keele töötlemiseks

Kas olete kunagi mõelnud, kuidas Google nii tabavalt teie otsingut ennustab? Alexa, Siri ja teiste vestlusrobotite taga on loomuliku keele töötlemine. NLP-l on olnud tohutu roll tehisintellektipõhiste süsteemide väljatöötamisel, mis aitavad kirjeldada inimkeele ja arvutite vastastikust mõju.

Selles blogis keskendume parimatele loomuliku keele töötlemise pakettidele, mis pakuvad sisseehitatud funktsioone kõrgel tasemel tehisintellektil põhinevate süsteemide juurutamiseks.

Siin on loetelu peamistest Pythoni raamatukogudest loomuliku keele töötlemiseks:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (loomuliku keele tööriistakomplekt)

NLTK-d peetakse inimese keele ja käitumise analüüsimiseks parimaks Pythoni paketiks. Enamiku andmeteadlaste eelistatud NLTK raamatukogu pakub hõlpsasti kasutatavaid liideseid, mis sisaldavad üle 50 korpust ja leksikaalset ressurssi, mis aitavad kirjeldada inimeste suhtlemist ja ehitada tehisintellektipõhiseid süsteeme, näiteks soovitusmootoreid.

Siin on mõned NLTK teegi põhijooned:

• Pakub hulga andmeid ja tekstitöötlusmeetodeid tekstianalüüsi klassifitseerimiseks, märgistamiseks, tuletamiseks, märgistamiseks, sõelumiseks ja semantilisteks põhjendusteks.
• Sisaldab ümbriseid tööstuslikul tasemel NLP-teekidele keeruliste süsteemide ehitamiseks, mis aitavad teksti liigitada ning leida inimkõnes käitumistrende ja -mustreid
• Kaasas on põhjalik juhend, mis kirjeldab arvutusliku lingvistika rakendamist, ja täielik API dokumentatsiooni juhend, mis aitab kõigil algajatel NLP-ga alustada.
• Sellel on tohutu kasutajate ja spetsialistide kogukond, kes pakub põhjalikke õpetusi ja kiireid juhendeid, et teada saada, kuidas arvutuslingvistikat saab Pythoni abil läbi viia.

spaCY

spaCy on tasuta avatud lähtekoodiga Pythoni teek arenenud loomuliku keele töötlemise (NLP) tehnikate juurutamiseks. Kui töötate palju teksti, on oluline mõista teksti morfoloogilist tähendust ja seda, kuidas seda saab inimkeele mõistmiseks klassifitseerida. Neid ülesandeid saab spaCY abil hõlpsasti täita.

Siin on mõned spaCY raamatukogu põhijooned:

• Koos keeleliste arvutustega pakub spaCy eraldi mooduleid statistiliste mudelite loomiseks, koolitamiseks ja testimiseks, mis aitavad teil paremini mõista sõna tähendust.
• Kaasas on mitmesugused sisseehitatud keelelised märkused, mis aitavad teil lause grammatilist struktuuri analüüsida. See aitab testist mitte ainult aru saada, vaid aitab leida ka lauses erinevate sõnade vahelisi seoseid.
• Seda saab kasutada tokeniseerimise rakendamiseks keerukatel, pesastatud märkidel, mis sisaldavad lühendeid ja mitut kirjavahemärki.
• Lisaks ülitugevusele ja kiirusele pakub spaCy tuge enam kui 51 keelele.

Gensim

Gensim on veel üks avatud lähtekoodiga Pythoni pakett, mis on loodud semantiliste teemade väljavõtmiseks suurtest dokumentidest ja tekstidest, et töödelda, analüüsida ja ennustada inimese käitumist statistiliste mudelite ja keeleliste arvutuste abil. See on võimeline töötlema humungous andmeid, olenemata sellest, kas andmed on toored ja struktureerimata.

Siin on mõned genismi peamised tunnused:

• Selle abil saab luua mudeleid, mis suudavad dokumente tõhusalt klassifitseerida, mõistes iga sõna statistilist semantikat.
• See on varustatud tekstitöötlusalgoritmidega nagu Word2Vec, FastText, varjatud semantiline analüüs jms, mis uurivad dokumendis statistilisi koos esinemise mustreid, et filtreerida välja mittevajalikud sõnad ja luua mudel, millel on ainult olulised funktsioonid.
• Pakub sisend- ja väljundpakendeid ja lugejaid, mis saavad importida ja toetada suurt hulka andmevorminguid.
• Sellel on lihtsad ja intuitiivsed liidesed, mida algajad saavad hõlpsasti kasutada. Ka API õppimiskõver on üsna madal, mis selgitab, miks paljudele arendajatele see teek meeldib.

Nüüd, kui teate peamisi Pythoni raamatukogusid andmeteaduse ja masinõppe jaoks, olen kindel, et soovite rohkem teada saada. Siin on mõned ajaveebid, mis aitavad teil alustada:

Kui soovite registreeruda tehisintellekti ja masinõppe kursusele, on Edurekal spetsiaalselt kureeritud mis aitab teil omandada selliseid tehnikaid nagu juhendatud õppimine, järelevalveta õppimine ja loomuliku keele töötlemine. See hõlmab koolitust tehisintellekti ja masinõppe uusimate edusammude ja tehniliste lähenemisviiside kohta, nagu sügavõpe, graafilised mudelid ja tugevdav õppimine.