Python – это океан библиотек, которые служат различным целям. Как разработчик вы должны хорошо разбираться в лучших из них. Чтобы помочь вам в этом, мы расскажем про топ-7 библиотек Python для машинного обучения, которые нужно знать в 2021 году.
Python является одним из самых широко используемых языков программирования. Он популярен среди разработчиков по множеству причин, и одна из них — удивительно большая коллекция библиотек.
Кроме того, этот язык крайне прост и легок в освоении – идеально для новичка и не только!
Простота Python привлекает многих разработчиков к созданию новых библиотек для машинного обучения. А благодаря огромной коллекции библиотек Python становится чрезвычайно популярным среди экспертов по машинному обучению. Таким образом, круг замыкается, а популярность Python только растет.
Что ж, давайте приступим! Первая библиотека в нашем топ-7 лучших библиотек Python для машинного обучения – это TensorFlow.
Если вы в настоящее время работаете над проектом машинного обучения на Python, вероятно, вы уже слышали о TensorFlow — популярной библиотеке с открытым исходным кодом.
Эта библиотека была разработана Google в сотрудничестве с Brain Team. Она является частью почти каждого приложения Google для машинного обучения.
TensorFlow работает как вычислительная библиотека для написания новых алгоритмов, включающих большое количество тензорных операций. Поскольку нейронные сети можно легко выразить в виде вычислительных графов, их можно реализовать с помощью TensorFlow в виде серии операций над тензорами. Тензоры – это n-мерные матрицы, которые представляют данные.
TensorFlow оптимизирована по скорости. Она использует такие методы, как XLA, для быстрых операций линейной алгебры.
На самом деле вы пользуетесьTensorFlow ежедневно, пускай и не напрямую. Эта библиотека задействована в работе таких приложений, как Google Voice Search или Google Фото.
Для использования в Python TensorFlow имеет сложный интерфейс. Ваш код Python будет компилироваться, а затем выполняться в механизме распределенного выполнения TensorFlow, созданном с использованием C и C++.
Количество вариантов применения TensorFlow буквально неограниченно, и в этом ее прелесть.
[machinelearning_ad_block]Это библиотека Python, связанная с NumPy и SciPy. Считается одной из лучших библиотек для работы с комплексными данными.
В эту библиотеку вносится много изменений. Одна из модификаций – это функция перекрестной проверки, предоставляющая возможность использовать более одной метрики. Многие методы обучения, такие как логистическая регрессия и метод ближайших соседей, были немного улучшены.
Эта библиотека содержит множество алгоритмов для реализации стандартных задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных, таких как уменьшение размерности, классификация, регрессия, кластеризация и выбор модели.
Numpy считается одной из самых популярных библиотек машинного обучения в Python.
Для выполнения многих операций с тензорами TensorFlow и другие библиотеки под капотом используют Numpy.
Лучшая и самая важная особенность Numpy — интерфейс массива.
Этот интерфейс можно использовать для выражения изображений, звуковых волн и других двоичных необработанных потоков в виде массива действительных чисел в n-мерном формате.
В общем, библиотека полезна для full-stack разработчиков, занимающихся задачами машинного обучения.
Keras считается одной из самых крутых библиотек машинного обучения в Python. Она обеспечивает более простой механизм выражения нейронных сетей. Keras также предоставляет одни из лучших утилит для компиляции моделей, обработки наборов данных, визуализации графиков и многого другого.
В бэкэнде Keras внутренне использует Theano или TensorFlow. Также можно использовать некоторые из самых популярных нейронных сетей, такие как CNTK. Keras относительно медленная, если сравнивать ее с другими библиотеками машинного обучения. Дело в том, что эта библиотека создает вычислительный граф, используя внутреннюю инфраструктуру, а затем использует его для выполнения операций. Все модели в Keras портативные.
Вы уже постоянно взаимодействуете с функциями, созданными с помощью Keras. Эта библиотека используется в Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square и многих других. Она особенно популярна среди стартапов, продукты которых завязаны на машинном обучении.
Keras содержит множество реализаций часто используемых строительных блоков нейронной сети, таких как слои, цели, функции активации, оптимизаторы и множество инструментов, облегчающих работу с изображениями и текстовыми данными.
Кроме того, эта библиотека предоставляет множество предварительно обработанных наборов данных и предварительно обученных моделей, таких как MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet и т.д.
Keras является фаворитом среди исследователей глубокого обучения, занимая второе место. Она применяется исследователями в крупных научных организациях, в частности, в ЦЕРНе и НАСА.
PyTorch – крупнейшая библиотека машинного обучения, которая позволяет разработчикам выполнять тензорные вычисления с ускорением графического процессора, создавать динамические вычислительные графы и автоматически вычислять градиенты. Помимо этого, PyTorch предлагает богатые API-интерфейсы для решения проблем приложений, связанных с нейронными сетями.
Эта библиотека машинного обучения основана на Torch, библиотеке с открытым исходным кодом, реализованной на C с оболочкой на Lua.
Данная библиотека была представлена в 2017 году, и с момента выпуска она лишь набирает популярность и привлекает все большее количество разработчиков.
PyTorch в основном используется для обработки естественного языка.
Эта библиотека разработана исследовательской группой Facebook по искусственному интеллекту. На ней построено ПО «Pyro» для вероятностного программирования в Uber.
PyTorch превосходит TensorFlow по многим параметрам. Кроме того, в последние дни она привлекает к себе много внимания.
SciPy – это библиотека машинного обучения для разработчиков приложений. При этом нужно понимать разницу между библиотекой SciPy и стеком SciPy. Библиотека SciPy содержит модули для оптимизации, линейной алгебры, интеграции и статистики.
SciPy использует массивы NumPy в качестве базовой структуры данных и поставляется с модулями для различных часто используемых задач в научном программировании.
С помощью SciPy легко выполняются задачи, связанные с линейной алгеброй, интегрированием (исчислением), решением обыкновенных дифференциальных уравнений и обработкой сигналов.
Pandas – это библиотека машинного обучения на Python, предоставляющая структуры данных высокого уровня и широкий спектр инструментов для анализа.
Одна из замечательных особенностей этой библиотеки – возможность проводить сложные операции с данными с помощью одной или двух команд.
Pandas имеет много встроенных методов для группировки, объединения данных и фильтрации. Кроме того, в ней также есть функциональность временных рядов.
Pandas позаботится о том, чтобы весь процесс манипулирования данными был проще. Поддержка таких операций, как повторное индексирование, итерация, сортировка, агрегирование, конкатенация и визуализация, являются одними из основных функций Pandas.
Pandas постоянно совершенствуется. Улучшения касаются ее способности группировать и сортировать данные, выбирать наиболее подходящие выходные данные для применяемого метода. Кроме того, это ещё и обеспечение поддержки для выполнения операций с настраиваемыми типами.
Pandas при использовании с другими библиотеками и инструментами обеспечивает высокую функциональность и хорошую гибкость. Кроме того, она крайне полезна при решении задач анализа данных.
Мы надеемся, что этот топ-7 библиотек Python для машинного обучения помог вам сориентироваться в том, какие ML-библиотеки доступны питонистам. Изучите их подробнее и непременно используйте в своих проектах!
Сокращенный перевод статьи «Top 10 Python Libraries You Must Know In 2021».
Pydantic - это мощная библиотека проверки данных и управления настройками для Python, созданная для повышения…
Python предлагает набор библиотек, удовлетворяющих различные потребности в визуализации, будь то академические исследования, бизнес-аналитика или…
В Python для представления данных в двоичной форме можно использовать байты. Из этой статьи вы…
В этой статье рассказывается о том, что такое Werkzeug и как Flask использует его для…
При работе с датами часто возникает необходимость прибавлять к дате или вычитать из нее различные…
В этом руководстве мы рассмотрим, как добавить социальную аутентификацию с помощью GitHub и Google в…