Data science

10 สุดยอดไลบรารี Python สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงในปี 2021

ในบทความนี้จะกล่าวถึงรายละเอียดของไลบรารี python อันดับต้นๆ ที่ทำงานเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง ในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ แมชชีนเลิร์นนิงถือเป็นระเบียบวินัยที่มีอัลกอริทึมมากที่สุด วันที่ต้องเขียนอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดหายไปนาน ต้องขอบคุณ Python และไลบรารี่ โมดูล และเฟรมเวิร์กของมัน ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงของ Python ได้กลายเป็นภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการนำอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ หากต้องการเข้าใจวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะต้องเรียนรู้ Python มาดูไลบรารี่ Python ยอดนิยมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงกัน NumPy NumPy เป็นเครื่องมือประมวลผลอาร์เรย์ที่รู้จักกันดีสำหรับ Python NumPy สามารถประมวลผลอาร์เรย์และเมทริกซ์หลายมิติขนาดใหญ่ได้ เนื่องจากมีฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่มีความซับซ้อนสูงจำนวนมากมาย สำหรับพีชคณิตเชิงเส้น การแปลงฟูริเยร์ และตัวเลขสุ่ม NumPy มีประโยชน์มาก ไลบรารีอื่น ๆ เช่น TensorFlow ใช้ NumPy เพื่อจัดการเทนเซอร์บนแบ็กเอนด์ ออบเจ็กต์อาร์เรย์ N-dimensional ที่แข็งแกร่ง ฟังก์ชันการออกอากาศ และความสามารถที่พร้อมใช้งานทันทีในการผสานรวมโค้ด C/C++ และ Fortran เป็นเพียงไฮไลท์บางส่วนของ NumPy SciPy ห้องสมุด SciPy กำลังได้รับการพัฒนาโดยกลุ่มนักพัฒนาที่เปิดกว้างและให้บริการภายใต้ใบอนุญาต BSD ฟรี พีชคณิตเชิงเส้น, การปรับภาพให้เหมาะสม, การแก้ไขการรวม, ฟังก์ชันพิเศษ, การแปลงฟูริเยร์แบบเร็ว, การประมวลผลสัญญาณและภาพ, การแก้สมการเชิงอนุพันธ์สามัญ (ODE) และงานการคำนวณอื่นๆ ในด้านวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์ทั้งหมดรวมอยู่ในแพ็คเกจ SciPy SciPy ใช้อาร์เรย์หลายมิติที่จัดทำโดยแพ็คเกจ NumPy เป็นโครงสร้างข้อมูลพื้นฐาน รูทีนย่อยการจัดการอาร์เรย์ของ SciPy ขึ้นอยู่กับ NumPy SciPy เป็นไลบรารี Python ที่ออกแบบมาเพื่อโต้ตอบกับอาร์เรย์ NumPy ในขณะเดียวกันก็ให้การดำเนินการเชิงตัวเลขที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพ Scikit-learn ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Google Summer of Code ใน 2007 David Cournapeau ได้สร้างแพ็คเกจ Scikit-learn INRIA มีส่วนเกี่ยวข้อง 2010 และการเผยแพร่ต่อสาธารณะเกิดขึ้นในเดือนมกราคมของปีนั้น Scikit-learn เป็นไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง มันถูกสร้างขึ้นบนสองไลบรารี Python – NumPy และ SciPy Scikit-learn เป็นไลบรารี Python ที่มีอินเทอร์เฟซมาตรฐานสำหรับเทคนิคการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล การทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้โดยใช้ไลบรารี การจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่ม การลดขนาด การเลือกแบบจำลอง และการประมวลผลล่วงหน้าเป็นฟังก์ชันการเรียนรู้ของเครื่องหลักที่แพ็คเกจ Scikit-learn สามารถจัดการได้ Theano Theano เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง Python ที่อาจใช้ในการประเมินและจัดการนิพจน์ทางคณิตศาสตร์และการดำเนินการของเมทริกซ์ Theano ซึ่งอิงกับ NumPy นำเสนอการผสานการทำงานอย่างใกล้ชิดกับ NumPy และอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่เทียบเคียงได้ Theano เป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ทำงานได้ทั้งบน GPU และ CPU สำหรับ GPU Theano สามารถทำการคำนวณที่เน้นข้อมูลได้เร็วกว่าบน CPU 140 ถึง 140 เมื่อต้องจัดการกับฟังก์ชันลอการิทึมและเลขชี้กำลัง Theano สามารถป้องกันข้อผิดพลาดและปัญหาได้โดยอัตโนมัติ Theano มีเครื่องมือทดสอบหน่วยและการตรวจสอบในตัว ซึ่งช่วยหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดและปัญหา TensorFlow ทีมงาน Google Brain ได้สร้าง TensorFlow สำหรับการใช้งานภายในที่ Google TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่โดดเด่น TensorFlow มีชุดเครื่องมือต่างๆ มากมายสำหรับการสร้างแบบจำลองในระดับนามธรรมต่างๆ TensorFlow นำเสนอ Python และ C++ API ที่มีความน่าเชื่อถืออย่างยิ่ง นอกจากนี้ยังสามารถเสนอ API สำหรับภาษาอื่นๆ ที่เข้ากันได้แบบย้อนหลัง แต่สิ่งเหล่านี้อาจไม่เสถียร TensorFlow มีการออกแบบโมดูลาร์ที่ช่วยให้ทำงานบนระบบคอมพิวเตอร์ที่หลากหลาย รวมถึง CPU, GPU และ TPU หน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) เป็นชิปฮาร์ดแวร์การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ที่อิงตาม TensorFlow Keras Keras เป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบโอเพนซอร์สและไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถใช้ TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R และ PlaidML กับ Keras ได้ Keras สามารถทำงานได้ทั้งบน CPU และ GPU เลเยอร์ เป้าหมาย ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน และตัวเพิ่มประสิทธิภาพเป็นส่วนประกอบการสร้างเครือข่ายประสาทเทียมบางส่วนที่ Keras ใช้ Keras ยังมีความสามารถในการประมวลผลรูปภาพและข้อความต่างๆ ที่เป็นประโยชน์เมื่อสร้างโค้ด Deep Neural Network Keras ยังสนับสนุนโครงข่ายประสาทเทียมและแบบวนซ้ำนอกเหนือจากโครงข่ายประสาทแบบเดิม PyTorch คอมพิวเตอร์วิทัศน์ แมชชีนเลิร์นนิง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติทั้งหมดได้รับการสนับสนุนโดยเครื่องมือและไลบรารีของ PyTorch PyTorch เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ใช้ไลบรารี Torch ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดของไลบรารี PyTorch คือความง่ายในการทำความเข้าใจและใช้งาน PyTorch ทำงานได้ดีกับ NumPy และสแต็กวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python ที่เหลือ ความแตกต่างระหว่าง NumPy และ PyTorch นั้นแทบจะมองไม่เห็น นักพัฒนาอาจใช้ PyTorch เพื่อทำการคำนวณเทนเซอร์ PyTorch นำเสนอรากฐานที่มั่นคงสำหรับการสร้างและเปลี่ยนแปลงกราฟการคำนวณในแบบเรียลไทม์ การรองรับ GPU หลายตัว ตัวประมวลผลล่วงหน้าที่ง่ายกว่า และตัวโหลดข้อมูลตามสั่งเป็นคุณสมบัติอื่นๆ ของ PyTorch Pandas Pandas กำลังกลายเป็นแพ็คเกจการวิเคราะห์ข้อมูล Python ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดอย่างรวดเร็ว ด้วยการสนับสนุนโครงสร้างข้อมูลที่รวดเร็ว หลากหลาย และแสดงออกซึ่งสามารถทำงานได้ทั้งข้อมูล “เชิงสัมพันธ์” และ “ติดป้ายกำกับ” Pandas เป็นแพ็คเกจ Python ที่ต้องมีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง นุ่นค่อนข้างเสถียรและให้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม รหัสแบ็กเอนด์เขียนด้วยภาษา C หรือ Python ทั้งหมด ซีรีส์ (1 มิติ) และ DataFrame (2 มิติ) เป็นโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานสองประเภทที่แพนด้าใช้ Matplotlib Matplotlib เป็นแพ็คเกจการสร้างภาพข้อมูลที่อาจใช้เพื่อสร้างพล็อตรูปภาพและตัวเลขคุณภาพสิ่งพิมพ์ในรูปแบบต่างๆ สำหรับการสร้างแผนภูมิ 2 มิติ ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด ไลบรารีจึงสามารถสร้างฮิสโตแกรม พล็อต แผนภูมิข้อผิดพลาด แผนภาพกระจาย และแผนภูมิแท่ง มีอินเทอร์เฟซผู้ใช้เหมือน MATLAB และใช้งานง่ายมาก ทำงานโดยจัดเตรียม API เชิงวัตถุที่ช่วยให้โปรแกรมเมอร์รวมกราฟและพล็อตเข้ากับโปรแกรมของตนโดยใช้ชุดเครื่องมือ GUI ทั่วไป เช่น GTK+, wxPython, Tkinter หรือ Qt Plotly Plotly เป็นไลบรารีการสร้างภาพแบบโอเพนซอร์สฟรี ไลบรารีนี้ได้รับความนิยมในหมู่นักพัฒนาเนื่องจากมีแผนภูมิคุณภาพสูง พร้อมสำหรับการเผยแพร่ และดื่มด่ำ Boxplots, แผนที่ความหนาแน่น และแผนภูมิฟองเป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของแผนภูมิที่สามารถเข้าถึงได้ มันเป็นหนึ่งในเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ดีที่สุดที่มีอยู่เนื่องจากมันถูกสร้างขึ้นบนชุดเครื่องมือสร้างภาพ D3.js, HTML และ CSS มันเขียนด้วย Python และใช้เฟรมเวิร์ก Django มีประโยชน์สำหรับการสร้างกราฟเชิงโต้ตอบ ทำงานในโครงการต่างๆ เช่น Dash และ Chart Studio ซึ่งเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ ช่วยให้คุณสามารถนำเข้าข้อมูลลงในแผนภูมิได้อย่างง่ายดาย ช่วยให้คุณสร้างชุดสไลด์และแดชบอร์ดที่สวยงามได้

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button