Необходимо знать библиотеки Python для моделей и проектов машинного обучения.

Python был особенно языком программирования сокровищ не только для разработки приложений, но также использовался специалистами по данным и инженерами по машинному обучению для решения сложных вычислений и понимания данных. Python имеет 1,37 000 библиотек, используемых в различных областях, что избавляет от необходимости писать код с нуля. Python - это простой в отладке, с открытым исходным кодом, высокопроизводительный язык, который является идеальным выбором для специалистов по данным и исследователей.

В этой истории я кратко изложил свои любимые и 5 самых полезных библиотек Python для проектов инженеров и специалистов в области науки о данных, основываясь на моих исследованиях и опыте. Надеюсь, всем будет полезно. Без лишних слов приступим.

5. Тензорный поток

TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом для численных вычислений, созданная командой Google Brain Team, которая упрощает и ускоряет машинное обучение. Помогает разработчикам создавать и обучать современные модели без ущерба для скорости или производительности, а также создавать крупномасштабные нейронные сети с использованием графов потоков данных. Он может выполнять различные задачи, такие как распознавание речи, распознавание объектов и т. Д.

Ключевая особенность:

  • Эффективно работает с математическими выражениями, включающими многомерные массивы.
  • Лучшая поддержка глубоких нейронных сетей и задач машинного обучения.
  • Один и тот же код может быть выполнен на обеих архитектурах GPU / CPU.
  • Высокая масштабируемость вычислений на различных машинах и огромных наборах данных.
  • Используется для текстовых приложений, обнаружения видео, речи и изображений.

Чтобы узнать больше о TensorFlow, перейдите по ссылке ниже:

Https://www.tensorflow.org/tutorials/

4. Керас

Keras - это библиотека с открытым исходным кодом, разработанная Франсуа Шоле, которая предоставляет интерфейс Python для нейронных сетей. Работает поверх таких библиотек, как TensorFlow, Theano, Cognitive Toolkit (CNTK). Использует несколько методов оптимизации, чтобы сделать высокоуровневый API нейронной сети простым и производительным.

Ключевая особенность:

  • Простой, согласованный и расширяемый API.
  • Поддерживает несколько платформ и бэкендов.
  • Удобный фреймворк, работающий как на CPU, так и на GPU.
  • Минимальная структура, легко добиться результата без сбоев.

Чтобы узнать больше о Керасе, посетите https://keras.io/.

3. Панды

Pandas, разработанный Уэсом МакКинни, представляет собой мощный, гибкий и простой в использовании инструмент для обработки данных с открытым исходным кодом, операции для управления числовыми таблицами и временными рядами. Pandas позволяет преобразовывать структуры данных в объекты фрейма данных, обрабатывать отсутствующие данные и добавлять / удалять столбцы из фрейма данных, которые также используются для построения данных в гистограмме или ящичковой диаграмме и т. Д.

Ключевая особенность:

  • Состоит из высокоуровневых структур данных и инструментов манипулирования.
  • Позволяет создавать функции и запускать их для серии данных.
  • Богатый функционал дает вам свободу работать с недостающими данными.
  • Помогает читать данные из файлов разных форматов.
  • Полезно для обработки и очистки данных.
  • Поддержка функций временных рядов, таких как создание диапазона дат, движущееся окно и смещение даты.

Чтобы узнать больше о пандах за 10 минут, взгляните на это -

Https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html

2. Матплотлиб

Matplotlib - мой любимый и один из самых популярных пакетов, используемых для визуализации данных. Он также предоставляет объектно-ориентированный API, который помогает встраивать графики в приложения. Я бы не сказал, что им легко пользоваться, но если вы сохраните несколько наиболее часто используемых блоков кода для базовых диаграмм и диаграмм разброса, то есть довольно легко создавать диаграммы быстрее.

Ключевая особенность:

  • Поддержка десятков серверных программ и типов вывода, независимо от того, какую операционную систему вы используете.
  • Хорошее поведение во время работы и низкое потребление памяти.
  • Используется в качестве замены MATLAB, а также поддерживает различные типы графиков.
  • Используется для корреляционного анализа переменных и визуализации распределения данных для лучшего понимания.

Для получения дополнительной информации посетите https://matplotlib.org/.

1. Scikit Learn

Разработан Дэвидом Курнапо как проект Google Summer of Code. Scikit Learn - это бесплатная библиотека машинного обучения для Python. Он имеет такие алгоритмы, как Naive Bayes, Gradient Boosting, Random Forest, SVM, а также поддерживает числовые и научные библиотеки, такие как NumPy, SciPy.

Функции:

  • Кластеризация помогает группировать немаркированные данные, такие как K-средства.
  • Перекрестная проверка используется для оценки производительности контролируемых моделей на невидимых данных.
  • Методы ансамбля смогли объединить результаты нескольких контролируемых моделей.
  • Выбор функций используется для определения важных атрибутов, используемых для создания лучших моделей.
  • Настройка гиперпараметров улучшает производительность алгоритмов.

Чтобы изучить подробности, посетите здесь https://scikit-learn.org/stable/.

Заключение

Python - поистине потрясающий инструмент разработки, который предоставляет множество библиотек и пакетов, расширяющих возможности Python, что делает его подходящим для всех, кто занимается разработкой алгоритмов и программ. С некоторыми из вышеупомянутых библиотек Python для машинного обучения и глубокого обучения вы узнаете, какие из них более полезны для использования.

Спасибо за чтение! Я надеюсь, что вы нашли эту статью полезной, нажали кнопку "хлопать" и расскажите мне о своей любимой библиотеке, которая сделала ваше путешествие интересным.