Раньше люди выполняли задачи машинного обучения, вручную кодируя все алгоритмы, математические и статистические формулы. Это делало процесс трудоемким и неэффективным. Но в наши дни это стало очень просто и эффективно благодаря использованию различных библиотек, фреймворков и модулей Python.

Код Python понятен людям, что упрощает создание моделей для машинного обучения. Поскольку Python — это язык общего назначения, он может выполнять ряд сложных задач машинного обучения и позволяет быстро создавать прототипы, которые позволяют протестировать ваш продукт для целей машинного обучения. Сегодня Python является одним из самых популярных языков программирования для этой задачи, и он заменил многие языки в отрасли, одной из причин является его обширная коллекция библиотек.

Библиотеки Python, используемые в машинном обучении:

NumPy

NumPy — это универсальный пакет для обработки массивов. Он предоставляет высокопроизводительный объект многомерного массива и инструменты для работы с этими массивами.

Скайпи

SciPy — это библиотека Python, которая полезна для решения многих математических уравнений и алгоритмов. Он разработан на основе библиотеки Numpy, которая дает больше возможностей для поиска научных математических формул, таких как Matrix Rank, Inverse, полиномиальные уравнения, LU-разложение и т. Д.

Scikit-learn

Это пакет, который предоставляет эффективные версии большого количества распространенных алгоритмов. Он содержит эффективные инструменты для машинного обучения и статистического моделирования, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности. Он поддерживает как контролируемое, так и неконтролируемое обучение. Он также предоставляет различные инструменты для подбора модели, предварительной обработки данных, выбора и оценки модели и многие другие утилиты.

Теано

Theano — это библиотека Python для быстрых числовых вычислений, которую можно запускать на ЦП или графическом процессоре. Он умеет брать структуры и преобразовывать их в очень эффективный код, использующий numpy и некоторые нативные библиотеки. Он в основном предназначен для обработки типов вычислений, необходимых для больших алгоритмов нейронных сетей, используемых в глубоком обучении. Вот почему это очень популярная библиотека в области глубокого обучения.

TensorFlow

TensorFlow — это библиотека Python для быстрых численных вычислений. Он может работать на однопроцессорных системах, графических процессорах, а также на мобильных устройствах и крупномасштабных распределенных системах из сотен машин.

Керас

Keras — это API глубокого обучения, написанный на Python и разработанный Google для реализации нейронных сетей. Он написан на Python и используется для упрощения реализации нейронных сетей. Он также поддерживает несколько внутренних вычислений нейронной сети.

PyTorch

PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая специализируется на тензорных вычислениях, автоматическом дифференцировании и ускорении графического процессора. Это одна из широко используемых библиотек машинного обучения, наряду с TensorFlow и Keras.

Панды

Pandas — это быстрый, мощный, гибкий и простой в использовании инструмент для анализа и обработки данных с открытым исходным кодом, созданный на основе языка программирования Python. Pandas серьезно меняет правила игры, когда речь идет об очистке, преобразовании, обработке и анализе данных.

Matplotlib

Matplotlib — это обширная библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python.

Фреймворк Python — это интерфейс или инструмент, который позволяет разработчикам легко создавать модели машинного обучения, не углубляясь в базовые алгоритмы. Библиотеки Python — это специальные файлы, содержащие предварительно написанный код, который можно импортировать в базу кода с помощью функции импорта Python.

Опыт Google Colab для разработки

  • ЭКОНОМЬТЕ ВРЕМЯ С СОКРАЩЕНИЯМИ КЛАВИАТУР
  • ПОДКЛЮЧИТЕ GOOGLE ДИСК НА COLAB
  • ЗАПУСК BASH-КОМАНД
  • ЗАГРУЗИТЬ / СКАЧАТЬ ФАЙЛЫ
  • АКТИВИРОВАТЬ ГП И ТПУ
  • ССЫЛКА COLAB НА GITHUB
  • ОСТАНОВИТЬ COLAB ОТ ОТСОЕДИНЕНИЯ
  • ОТОБРАЖЕНИЕ ФРЕЙМОВ ДАННЫХ КАК ИНТЕРАКТИВНЫЕ ТАБЛИЦЫ

Изображение Google Collab:

Установка пакетов в Google Collab: