A legjobb Python könyvtárak az adattudomány és a gépi tanulás számára

Ez a blog a Python könyvtárakban az adattudomány és a gépi tanulás számára segít megérteni a legfontosabb könyvtárakat az adattudomány és gépi tanulás megvalósításához.

Python könyvtárak az adattudomány és a gépi tanulás számára:

Adattudomány és a korszak legkeresettebb technológiái. Ez az igény mindenkit arra késztetett, hogy megtanulja a különböző könyvtárakat és csomagokat az adattudomány és a gépi tanulás megvalósításához. Ez a blogbejegyzés az adattudomány és a gépi tanulás Python könyvtáraira összpontosít. Ezek azok a könyvtárak, amelyeket ismernie kell, hogy elsajátítsa a piac két legfelkapottabb készségét.



A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás mélyreható ismereteinek megszerzéséhez regisztrálhat élőben Edureka 24/7 támogatással és élethosszig tartó hozzáféréssel.



Itt van egy lista azokról a témákról, amelyekről szó lesz ebben a blogban:

  1. Bevezetés az adattudományba és a gépi tanulásba
  2. Miért használja a Pythont az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz?
  3. Python könyvtárak az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz
    1. Python könyvtárak a statisztikához
    2. Python könyvtárak a vizualizációhoz
    3. Python könyvtárak a gépi tanuláshoz
    4. Python könyvtárak a mély tanuláshoz
    5. Python könyvtárak a természetes nyelv feldolgozásához

Bevezetés az adattudományba és a gépi tanulásba

Amikor elkezdtem az adattudomány és a gépi tanulás kutatását, mindig ez a kérdés zavart a legjobban! Mi vezetett a gépi tanulás és az adattudomány körüli zűrzavarhoz?



Ennek a hírnek sok köze van a létrehozott adatmennyiséghez. Az adatok a gépi tanulás modelljeinek vezetéséhez szükséges üzemanyagok, és mivel a Big Data korszakában járunk, világos, hogy miért a Data Science tekinthető a korszak legígéretesebb munkakörének!

Bevezetés az adattudományba és a gépi tanulásba - az adattudomány és a gépi tanulás - Python-könyvtárak az adattudomány és a gépi tanulás számára - EdurekaAzt mondanám, hogy az adattudomány és a gépi tanulás képességek, és nem csak technológiák. Ezek a képességek szükségesek ahhoz, hogy hasznos betekintést nyerjenek az adatokból, és prediktív modellek felépítésével oldják meg a problémákat.

Formálisan nézve így definiálják az adattudományt és a gépi tanulást:



Az adattudomány az a folyamat, amely során hasznos információkat nyerünk ki az adatokból a valós problémák megoldása érdekében.

A gépi tanulás az a folyamat, amikor a gép megtanulja, hogyan oldja meg a problémákat sok adat betáplálásával.

Ez a két terület szorosan összekapcsolódik. A gépi tanulás az adattudomány egy része, amely a gépi tanulás algoritmusait és más statisztikai technikákat alkalmaz annak megértésére, hogy az adatok hogyan befolyásolják és növelik az üzleti életet.

Ha többet szeretne megtudni az adattudományról és a gépi tanulásról, keresse fel a következő blogokat:

  1. Adattudományi oktatóanyag - Ismerje meg az adattudományt a Scratch-ból!

Most értsük meg ahol a Python könyvtárak illeszkednek az adattudományba és a gépi tanulásba.

Miért érdemes használni a Pythont az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz?

a gépi tanulás és az adattudomány megvalósításához használt legnépszerűbb programozási nyelv első helyén áll. Tisztázzuk, miért választja ennyi adatkutató és gépi tanulási mérnök a Pythont bármely más programozási nyelv helyett.

  • A tanulás egyszerűsége: A Python nagyon egyszerű szintaxist használ, amely egyszerű számítások végrehajtására használható, például két húr hozzáadása az összetett folyamatokhoz, például a bonyolult gépi tanulási modellek felépítéséhez.
  • Kevesebb kód: Az adattudomány és a gépi tanulás megvalósítása rengeteg algoritmust tartalmaz. Az előre definiált csomagok Pythons támogatásának köszönhetően nem kell algoritmust kódolnunk. És a dolgok megkönnyítése érdekében a Python a „check as you code” módszertant biztosítja, amely csökkenti a kód tesztelésének terheit.
  • Előre épített könyvtárak: A Pythonnak több száz előre felépített könyvtára van a különböző Machine Learning és Deep Learning algoritmusok megvalósítására. Tehát minden alkalommal, amikor algoritmust akar futtatni egy adathalmazon, csak annyit kell tennie, hogy egyetlen paranccsal telepíti és betölti a szükséges csomagokat. Példák az előre felépített könyvtárakra: NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch és így tovább.
  • Platformfüggetlen: A Python több platformon is futtatható, beleértve a Windows, a macOS, a Linux, a Unix és így tovább. A kód egyik platformról a másikra történő átvitelénél használhat olyan csomagokat, mint a PyInstaller, amely gondoskodik az esetleges függőségi problémákról.
  • Hatalmas közösségi támogatás: A hatalmas rajongókon kívül a Pythonnak több olyan közössége, csoportja és fóruma van, ahol a programozók közzéteszik hibáikat és segítenek egymásnak.

Most, hogy tudod miért tartják a Pythont az egyik legjobb programozási nyelvnek az adattudomány és a gépi tanulás számára, értsük meg az adatkutatás és a gépi tanulás különböző Python-könyvtárait.

Python könyvtárak az adattudomány és a gépi tanulás számára

A Python népszerűségének egyetlen legfontosabb oka az AI és a gépi tanulás terén az a tény, hogy a Python ezernyi beépített könyvtárat biztosít, amelyek beépített funkciókkal és módszerekkel rendelkeznek az adatok elemzésének, feldolgozásának, kavarodásának, modellezésének stb. tovább. Az alábbi szakaszban a következő feladatokkal foglalkozunk a Data Science és Machine Learning könyvtárakkal:

  1. Statisztikai analízis
  2. Adatmegjelenítés
  3. Adatmodellezés és gépi tanulás
  4. Mély Tanulás
  5. Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)

Python könyvtárak statisztikai elemzéshez

A statisztika az adattudomány és a gépi tanulás egyik legalapvetőbb alapja. Az összes gépi és mély tanulási algoritmus, technika stb. A statisztika alapelveire és fogalmaira épülnek.

Ha többet szeretne megtudni az adatkutatás statisztikájáról, keresse fel a következő blogokat:

A Python rengeteg könyvtárral rendelkezik, kizárólag statisztikai elemzés céljából. Ebben a „Python könyvtárak az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz” blogban azokra a legfőbb statisztikai csomagokra fogunk összpontosítani, amelyek beépített funkciókat biztosítanak a legösszetettebb statisztikai számítások elvégzéséhez.

Az alábbiakban felsoroljuk a legnépszerűbb statisztikai elemzési Python könyvtárakat:

  1. NumPy
  2. SciPy
  3. Pandák
  4. StatsModels

NumPy

vagy a Numerical Python az egyik leggyakrabban használt Python könyvtár. A könyvtár fő jellemzője a többdimenziós tömbök támogatása matematikai és logikai műveletekhez. A NumPy által biztosított funkciók felhasználhatók képek és hanghullámok indexelésére, rendezésére, átformálására és továbbítására, valós számok tömbjeként, több dimenzióban.

Itt található a NumPy szolgáltatásainak felsorolása:

  1. Végezzen egyszerű és összetett matematikai és tudományos számításokat
  2. Erős támogatás a többdimenziós tömbobjektumok számára, valamint a tömbelemek feldolgozásához szükséges funkciók és módszerek gyűjteménye
  3. Fourier transzformációk és rutinok az adatkezeléshez
  4. Végezzen lineáris algebrai számításokat, amelyek szükségesek a Machine Learning algoritmusokhoz, mint például a lineáris regresszió, a logisztikai regresszió, a naiv Bayes és így tovább.

SciPy

A NumPy tetejére épített SciPy könyvtár olyan alcsomagok csoportja, amelyek segítenek a statisztikai elemzéssel kapcsolatos legalapvetőbb problémák megoldásában. A SciPy könyvtárat a NumPy könyvtár segítségével definiált tömb elemek feldolgozására használják, ezért gyakran olyan matematikai egyenletek kiszámítására használják, amelyek a NumPy használatával nem hajthatók végre.

Az alábbiakban felsoroljuk a SciPy szolgáltatásait:

állítsa be a java elérési utat a Windows rendszerben
  • A NumPy tömbök mellett működik, és számos matematikai módszert kínál, például numerikus integrációt és optimalizálást.
  • Olyan alcsomagokból áll, amelyek felhasználhatók vektor-kvantálásra, Fourier-transzformációra, integrációra, interpolációra és így tovább.
  • Biztosítja a Linear Algebra függvények teljes értékű halmát, amelyeket fejlettebb számításokhoz használnak, például fürtözéshez a k-mean algoritmus segítségével stb.
  • Támogatást nyújt a jelfeldolgozáshoz, az adatstruktúrákhoz és a numerikus algoritmusokhoz, ritka mátrixok létrehozásához és így tovább.

Pandák

Pandák egy másik fontos statisztikai könyvtár, amelyet főleg sokféle területen használnak, ideértve a statisztikát, a pénzügyeket, a közgazdaságtant, az adatok elemzését és így tovább. A könyvtár a NumPy tömbre támaszkodik a pandás adatobjektumok feldolgozása céljából. A NumPy, a Pandas és a SciPy nagymértékben függ egymástól tudományos számítások, adatkezelések és így tovább.

Gyakran kérnek tőlem, hogy válasszam a legjobbat a Pandas, a NumPy és a SciPy közül, azonban inkább mindet használom, mert erősen függenek egymástól. A Pandas az egyik legjobb könyvtár hatalmas adatdarabok feldolgozására, míg a NumPy kiválóan támogatja a többdimenziós tömböket, míg a Scipy viszont olyan alcsomagokat kínál, amelyek a statisztikai elemzési feladatok többségét elvégzik.

Az alábbiakban felsoroljuk a Pandas funkcióit:

  • Gyors és hatékony DataFrame objektumokat hoz létre előre definiált és testreszabott indexeléssel.
  • Használható nagyméretű adathalmazok manipulálására, részhalmaz, adatszeletelés, indexelés stb. Végrehajtására.
  • Beépített szolgáltatásokat biztosít az Excel diagramok létrehozásához és az összetett adatelemzési feladatok elvégzéséhez, mint például a leíró statisztikai elemzés, az adatkezelés, az átalakítás, a manipuláció, a megjelenítés és így tovább.
  • Támogatást nyújt az idősor adatainak manipulálásához

StatsModels

A NumPy és a SciPy tetejére épített StatsModels Python csomag a legjobb statisztikai modellek létrehozásához, adatkezeléshez és modellértékeléshez. A NumPy tömbök és a SciPy könyvtár tudományos modelljeinek felhasználásával együtt integrálódik a Pandákkal is a hatékony adatkezelés érdekében. Ez a könyvtár híres statisztikai számításokról, statisztikai tesztekről és adatok feltárásáról.

Az alábbiakban felsoroljuk a StatsModels szolgáltatásait:

  • A legjobb könyvtár statisztikai tesztek és hipotézisek tesztelésére, amelyek nem találhatók meg a NumPy és a SciPy könyvtárakban.
  • Biztosítja az R-stílusú képletek megvalósítását a jobb statisztikai elemzés érdekében. Jobban kapcsolódik az R nyelvhez, amelyet a statisztikusok gyakran használnak.
  • Gyakran használják az általánosított lineáris modellek (GLM) és a szokásos legkisebb négyzetes lineáris regressziós (OLM) modellek megvalósításához, mivel a statisztikai számítások hatalmas támogatottsága van.
  • A statisztikai teszteket, beleértve a hipotézisek tesztelését (Null Theory) a StatsModels könyvtár segítségével végezzük.

Tehát ezek voltak a legtöbbek statisztikai elemzéshez gyakran használt és leghatékonyabb Python könyvtárak. Most térjünk rá az adatmegjelenítésre az Adattudomány és a Géptanulás résznél.

Python könyvtárak az adatok vizualizálásához

Egy kép több mint ezer szót szól. Mindannyian hallottunk már erről az idézetről a művészet szempontjából, ugyanakkor igaz az adattudományra és a gépi tanulásra is. Hírneves tudósok és gépi tanulási mérnökök ismerik az adatok vizualizálásának erejét, ezért a Python rengeteg könyvtárat biztosít kizárólag a vizualizáció céljából.

Az adatmegjelenítés lényege, hogy a legfontosabb betekintést az adatokból grafikus ábrázolásokon keresztül fejezzük ki. Ez magában foglalja grafikonok, diagramok, gondolattérképek, hőtérképek, hisztogramok, sűrűségábrák stb. Megvalósítását a különféle adatváltozók közötti összefüggések tanulmányozására.

Ebben a blogban a legjobb Python adatmegjelenítési csomagokra fogunk összpontosítani, amelyek beépített funkciókat kínálnak a különféle adatfunkciók közötti függőségek tanulmányozására.

Az alábbiakban felsoroljuk a legnépszerűbb Python könyvtárakat az adatok megjelenítéséhez:

  1. Matplotlib
  2. Tengeren született
  3. Teljességgel
  4. Bokeh

Matplotlib

a legalapvetőbb adatmegjelenítési csomag a Pythonban. Támogatást nyújt sokféle grafikonhoz, például hisztogramokhoz, oszlopdiagramokhoz, teljesítményspektrumokhoz, hibadiagramokhoz stb. Ez egy 2 dimenziós grafikus könyvtár, amely tiszta és tömör grafikonokat készít, amelyek elengedhetetlenek a feltáró adatok elemzéséhez (EDA).

Íme a Matplotlib szolgáltatásainak felsorolása:

  • A Matplotlib megkönnyíti a grafikonok ábrázolását azáltal, hogy funkciókat kínál a megfelelő vonaltípusok, betűtípusok, formázási tengelyek és így tovább.
  • A létrehozott grafikonok segítenek a trendek, minták világos megértésében és az összefüggések kialakításában. Ezek általában a mennyiségi információk érvelésének eszközei.
  • A Pyplot modult tartalmazza, amely a MATLAB felhasználói felületéhez nagyon hasonló felületet biztosít. Ez a matplotlib csomag egyik legjobb tulajdonsága.
  • Objektumorientált API modult biztosít a grafikonok alkalmazásokba történő integrálásához olyan GUI eszközökkel, mint a Tkinter, a wxPython, a Qt stb.

Tengeren született

A Matplotlib könyvtár képezi az alapját Tengeren született könyvtár. A Matplotlib-hez képest Seaborn felhasználható vonzóbb és leíróbb statisztikai grafikonok létrehozására. Az adatmegjelenítés széleskörű támogatásával együtt a Seaborn beépített adatkészlet-orientált API-val is rendelkezik a több változó közötti kapcsolatok tanulmányozásához.

Íme a Seaborn szolgáltatásainak felsorolása:

  • Lehetőségeket kínál az egyváltozós és kétváltozós adatpontok elemzésére és vizualizálására, valamint az adatok összehasonlítására más adathalmazokkal.
  • Automatikus statisztikai becslés és lineáris regressziós modellek grafikus ábrázolásának támogatása különféle típusú célváltozókhoz.
  • Összetett megjelenítéseket készít a több sávos rácsok strukturálásához magas szintű absztrakciókat végrehajtó funkciók biztosításával.
  • Számos beépített témával rendelkezik a matplotlib grafikonok stílusához és létrehozásához

Teljességgel

A Ploty az egyik legismertebb grafikus Python könyvtár. Interaktív grafikonokat kínál a cél és a prediktor változók közötti függőségek megértéséhez. Használható statisztikai, pénzügyi, kereskedelmi és tudományos adatok elemzésére és vizualizálására, világos és tömör grafikonok, résztervek, hőtérképek, 3D diagramok stb. Előállításához.

Az alábbiakban felsoroljuk azokat a szolgáltatásokat, amelyek a Ploty-t a legjobb vizualizációs könyvtárak egyikévé teszik:

  • Több mint 30 diagramtípussal rendelkezik, beleértve a 3D diagramokat, tudományos és statisztikai grafikonokat, SVG térképeket és így tovább a jól körülhatárolható megjelenítéshez.
  • A Ploty Python API segítségével nyilvános / magán irányítópultokat hozhat létre, amelyek ábrákból, grafikonokból, szövegből és webes képekből állnak.
  • A Ploty használatával létrehozott vizualizációk JSON formátumban vannak sorosítva, ennek köszönhetően könnyedén hozzáférhet hozzájuk különböző platformokon, például R, MATLAB, Julia stb.
  • A Plotly Grid nevű beépített API-val rendelkezik, amely lehetővé teszi az adatok közvetlen importálását a Ploty környezetbe.

Bokeh

A Python egyik leginteraktívabb könyvtára, a Bokeh használható leíró grafikus ábrázolások készítésére a webböngészők számára. Könnyen képes humungous adatkészletek feldolgozására és sokoldalú grafikonok készítésére, amelyek elősegítik a kiterjedt EDA végrehajtását. A Bokeh biztosítja a legjobban definiált funkciókat az interaktív ábrák, irányítópultok és adatalkalmazások felépítéséhez.

Íme a Bokeh funkcióinak felsorolása:

  • Segít az összetett statisztikai grafikonok gyors elkészítésében, egyszerű parancsok használatával
  • Támogatja a kimeneteket HTML, notebook és szerver formájában. Támogatja a többféle nyelvű kötést is, beleértve az R, Python, lua, Julia stb.
  • A lombik és a django szintén integrálva van a Bokeh-hez, így ezeken az alkalmazásokon is megjeleníthet képi megjelenítéseket
  • Támogatást nyújt a más könyvtárakban (például matplotlib, seaborn, ggplot stb.) Írt vizualizáció átalakításához

Tehát ezek voltak leghasznosabb Python könyvtárak az adatok vizualizálásához. Most térjünk át a legnépszerűbb Python könyvtárakra a teljes gépi tanulási folyamat megvalósításához.

Python könyvtárak a gépi tanuláshoz

Minden olyan Data Science projekt legfontosabb része olyan gépi tanulási modellek létrehozása, amelyek pontosan megjósolhatják az eredményt vagy megoldhatnak egy bizonyos problémát.

A gépi tanulás, a mély tanulás stb. Megvalósítása magában foglal 1000 kódsor kódolását, és ez nehézkesebbé válhat, ha olyan modelleket szeretne létrehozni, amelyek bonyolult problémákat oldanak meg a neurális hálózatokon keresztül. De szerencsére nem kell algoritmust kódolnunk, mert a Python több csomagot is tartalmaz, csak a Gépi Tanulási technikák és algoritmusok megvalósítása céljából.

Ebben a blogban a legnépszerűbb gépi tanulási csomagokra fogunk összpontosítani, amelyek beépített funkciókat biztosítanak az összes gépi tanulási algoritmus megvalósításához.

Az alábbiakban felsoroljuk a gépi tanulás legnépszerűbb Python-könyvtárait:

  1. Scikit-tanulni
  2. XGBoost
  3. Eli5

Scikit-tanulni

Az egyik leghasznosabb Python könyvtár, Scikit-tanulni a legjobb könyvtár az adatmodellezéshez és a modell kiértékeléséhez. Rengeteg és sokféle funkcióval rendelkezik, amelyek egyetlen célja egy modell létrehozása. Ez tartalmazza az összes felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulás algoritmust, és jól definiált funkciókat is tartalmaz az Ensemble Learning és a Machine Learning fokozásához.

Az alábbiakban felsoroljuk a Scikit-learn szolgáltatásait:

  • Biztosít egy szabványos adatkészletet, amely elősegíti a Gépi tanulás használatának megkezdését. Például a híres Iris és a Boston House Árak adatkészlet a Scikit-learn könyvtár részét képezi.
  • Beépített módszerek mind a felügyelt, mind a felügyelet nélküli gépi tanulás végrehajtására. Ez magában foglalja a problémák megoldását, klaszterezését, osztályozását, regresszióját és anomáliák felderítését.
  • Beépített funkciókkal rendelkezik a funkciók kibontásához és a funkciók kiválasztásához, amelyek segítenek az adatokban található fontos attribútumok azonosításában.
  • Módszereket biztosít a keresztellenőrzés végrehajtására a modell teljesítményének becsléséhez, és a paraméterek hangolásához szükséges funkciókat is tartalmaz a modell teljesítményének javítása érdekében.

XGBoost

Az Extreme Gradient Boosting rövidítése az XGBoost az egyik legjobb Python csomag a Boosting Machine Learning végrehajtásához. Az olyan könyvtárak, mint a LightGBM és a CatBoost, szintén pontosan meghatározott funkciókkal és módszerekkel vannak felszerelve. Ez a könyvtár főként a gépi tanulási modellek teljesítményének és pontosságának javítására szolgáló gradiensnövelő gépek megvalósítására szolgál.

Íme néhány fő jellemzője:

  • A könyvtár eredetileg C ++ nyelven íródott, és az egyik leggyorsabb és leghatékonyabb könyvtárnak tekinthető, amely javítja a gépi tanulás modelljeinek teljesítményét.
  • Az alapvető XGBoost algoritmus párhuzamosítható és hatékonyan felhasználhatja a többmagos számítógépek erejét. Ez a könyvtárat is elég erőssé teszi a hatalmas adatkészletek feldolgozásához és az adatkészletek hálózatán keresztüli munkához.
  • Belső paramétereket biztosít a keresztellenőrzéshez, a paraméterek hangolásához, szabályozásához, a hiányzó értékek kezeléséhez, valamint scikit-learn kompatibilis API-kat is biztosít.
  • Ezt a könyvtárat gyakran használják a legnépszerűbb Data Science és Machine Learning versenyeken, mivel folyamatosan bizonyítottan felülmúlja a többi algoritmust.

ElI5

Az ELI5 egy másik Python könyvtár, amely elsősorban a Machine Learning modellek teljesítményének javítására összpontosít. Ez a könyvtár viszonylag új, és általában az XGBoost, a LightGBM, a CatBoost és így tovább együtt használják a gépi tanulási modellek pontosságának növelése érdekében.

Íme néhány fő jellemzője:

  • Integrációt biztosít a Scikit-learn csomaggal, hogy kifejezze a funkciók jelentőségét, és elmagyarázza a döntési fák és faalapú együttesek előrejelzéseit.
  • Elemzi és elmagyarázza az XGBClassifier, az XGBRegressor, az LGBMClassifier, az LGBMRegressor, a CatBoostClassifier, a CatBoostRegressor és a catboost.CatBoost előrejelzéseit.
  • Támogatást nyújt számos algoritmus megvalósításához annak érdekében, hogy megvizsgálják a fekete dobozos modelleket, amelyek tartalmazzák a TextExplainer modult, amely lehetővé teszi a szöveges osztályozók által tett jóslatok elmagyarázását.
  • Segít az elemzésben a scikit-learn Általános Lineáris Modellek (GLM) súlyai ​​és előrejelzései, amelyek tartalmazzák a lineáris regresszorokat és osztályozókat.

Python könyvtárak a mély tanuláshoz

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia legnagyobb előrelépése a mély tanulás révén történt. A mély tanulás bevezetésével most már lehetséges komplex modellek felépítése és humungous adatkészletek feldolgozása. Szerencsére a Python biztosítja a legjobb Deep Learning csomagokat, amelyek segítenek a hatékony neurális hálózatok kiépítésében.

Ebben a blogban a legfontosabb Deep Learning csomagokra fogunk összpontosítani, amelyek beépített funkciókat biztosítanak a tekervényes neurális hálózatok megvalósításához.

Az alábbiakban felsoroljuk a mély tanuláshoz szükséges legfontosabb Python könyvtárakat:

  1. TensorFlow
  2. Pytorch
  3. Kemény

Tensorflow

Az egyik legjobb Python könyvtár a mély tanuláshoz, a TensorFlow egy nyílt forráskódú könyvtár az adatfolyamok programozásához számos feladaton keresztül. Ez egy szimbolikus matematikai könyvtár, amelyet erős és pontos ideghálózatok kiépítésére használnak. Ez egy intuitív, többplatformos programozási felületet kínál, amely nagymértékben méretezhető a mezők hatalmas tartományában.

Íme a TensorFlow néhány legfontosabb jellemzője:

  • Ez lehetővé teszi több neurális hálózat kiépítését és kiképzését, amelyek elősegítik a nagyszabású projektek és adatkészletek befogadását.
  • A neurális hálózatok támogatásával együtt funkciókat és módszereket is biztosít a statisztikai elemzések elvégzéséhez. Például beépített funkciókkal érkeznek a valószínűségi modellek és a Bayes-hálózatok létrehozására, mint például Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma stb.
  • A könyvtár réteges összetevőket kínál, amelyek réteges műveleteket hajtanak végre a súlyokon és az előfeszítéseken, és olyan szabályozási technikák alkalmazásával javítják a modell teljesítményét, mint a kötegelt normalizálás, a lemorzsolódás stb.
  • A TensorBoard nevű vizualizátorral érkezik, amely interaktív grafikonokat és látványterveket hoz létre az adatfunkciók függőségeinek megértéséhez.

Pytorch

egy nyílt forráskódú, Python-alapú tudományos számítástechnikai csomag, amelyet a mély tanulási technikák és a neurális hálózatok nagy adatkészleteken történő megvalósítására használnak. Ezt a könyvtárat a Facebook aktívan használja neurális hálózatok fejlesztésére, amelyek segítenek a különböző feladatokban, például az arcfelismerésben és az automatikus címkézésben.

Íme néhány fő jellemzője a Pytorch-nak:

  • Könnyen használható API-kat biztosít az egyéb adattudományi és Machine Learning keretrendszerekkel való integrációhoz.
  • A NumPy-hez hasonlóan a Pytorch is Tensors nevű többdimenziós tömböket kínál, amelyek a NumPy-vel ellentétben akár GPU-n is használhatók.
  • Nem csak nagyszabású ideghálózatok modellezésére használható, hanem interfészt is biztosít, több mint 200 matematikai művelettel több mint statisztikai elemzés céljából.
  • Hozzon létre dinamikus számítási grafikonokat, amelyek dinamikus grafikonokat építenek fel a kódfuttatás minden pontján. Ezek a grafikonok segítenek az idősorok elemzésében, miközben előrejelzik az értékesítést valós időben.

Kemény

A Keras a Python egyik legjobb Deep Learning könyvtárának számít. Teljes körű támogatást nyújt a neurális hálózatok kiépítéséhez, elemzéséhez, értékeléséhez és fejlesztéséhez. A Keras a Theano és a TensorFlow Python könyvtárakra épül, amely további funkciókat kínál komplex és nagyméretű Deep Learning modellek felépítéséhez.

A Keras néhány legfontosabb jellemzője:

  • Támogatást nyújt minden típusú neurális hálózat kiépítéséhez, azaz teljesen összekapcsolt, konvolúciós, pooling, visszatérő, beágyazási stb. Nagy adathalmazok és problémák esetén ezek a modellek tovább kombinálhatók egy teljes értékű neurális hálózat létrehozására
  • Beépített funkcióival rendelkezik a neurális hálózati számítások elvégzésére, például rétegek, célok, aktiválási funkciók, optimalizálók és számos eszköz meghatározása a kép- és szövegadatokkal való munka megkönnyítése érdekében.
  • Több előre feldolgozott adatkészletek és képzett modellek, beleértve az MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet stb.
  • Könnyen bővíthető és támogatást nyújt új modulok hozzáadásához, amelyek funkciókat és módszereket tartalmaznak.

Python könyvtárak a természetes nyelv feldolgozásához

Gondolkodott már azon, hogy a Google hogyan jósolja meg pontosan, hogy mit keres? Az Alexa, a Siri és más Chatbotok mögött álló technológia a természetes nyelv feldolgozása. Az NLP óriási szerepet játszott az AI-alapú rendszerek tervezésében, amelyek segítenek leírni az emberi nyelv és a számítógépek közötti kölcsönhatást.

Ebben a blogban a legnépszerűbb természetes nyelv-feldolgozó csomagokra fogunk összpontosítani, amelyek beépített funkciókat biztosítanak a magas szintű AI-alapú rendszerek megvalósításához.

Itt található a legnépszerűbb Python könyvtárak listája a természetes nyelv feldolgozásához:

  1. NLTK
  2. Borsos
  3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

Az NLTK-t tartják a legjobb Python csomagnak az emberi nyelv és viselkedés elemzéséhez. A legtöbb tudós által preferált NLTK-könyvtár könnyen használható interfészeket kínál, amelyek több mint 50 korpuszt és lexikális erőforrást tartalmaznak, amelyek segítenek az emberi interakciók leírásában és az AI-alapú rendszerek, például az ajánló motorok felépítésében.

Íme néhány fő jellemzője az NLTK könyvtárnak:

  • Adat- és szövegfeldolgozási módszerek sorozatát kínálja a szövegelemzés osztályozásához, tokenizálásához, kivezetéséhez, címkézéséhez, elemzéséhez és szemantikai érveléséhez.
  • Ipari szintű NLP könyvtárak burkolóit tartalmazza tekercselt rendszerek felépítéséhez, amelyek segítenek a szöveg osztályozásában, valamint az emberi beszéd viselkedési trendjeinek és mintáinak megtalálásában
  • Tartalmaz egy átfogó útmutatót, amely leírja a számítási nyelvészet megvalósítását, és egy teljes API dokumentációs útmutatót, amely segíti az összes újoncot az NLP használatának megkezdésében.
  • Hatalmas felhasználói és szakemberi közösséggel rendelkezik, amelyek átfogó oktatóanyagokat és gyors útmutatásokat nyújtanak a számítási nyelvészet Python használatával történő megvalósításának megismeréséhez.

borsos

A spaCy egy ingyenes, nyílt forráskódú Python könyvtár a fejlett Természetes Nyelvi Feldolgozási (NLP) technikák megvalósításához. Ha sok szöveggel dolgozik, fontos, hogy megértse a szöveg morfológiai jelentését és azt, hogy hogyan lehet besorolni az emberi nyelv megértéséhez. Ezeket a feladatokat a spaCY segítségével könnyen el lehet érni.

A spaCY könyvtár néhány fő jellemzője:

  • A nyelvi számításokkal együtt a spaCy külön modulokat biztosít statisztikai modellek felépítéséhez, képzéséhez és teszteléséhez, amelyek jobban segítenek megérteni egy szó jelentését.
  • Különféle beépített nyelvi kommentárokkal rendelkezik, amelyek segítenek elemezni a mondat nyelvtani szerkezetét. Ez nem csak a teszt megértésében segít, hanem segít megtalálni a mondatok különböző szavai közötti kapcsolatokat is.
  • Használható tokenizálás alkalmazására összetett, beágyazott tokenekre, amelyek rövidítéseket és több írásjelet tartalmaznak.
  • A rendkívül robusztus és gyors mellett a spaCy több mint 51 nyelvet támogat.

Gensim

A Gensim egy másik nyílt forráskódú Python-csomag, amely szemantikus témák kibontására szolgál nagy dokumentumokból és szövegekből az emberi viselkedés feldolgozására, elemzésére és előrejelzésére statisztikai modellek és nyelvi számítások segítségével. Képes humungous adatok feldolgozására, függetlenül attól, hogy az adatok nyersek és strukturálatlanok-e.

Íme néhány fő jellemzője a genizmusnak:

  • Használható olyan modellek felépítésére, amelyek hatékonyan osztályozhatják a dokumentumokat az egyes szavak statisztikai szemantikájának megértésével.
  • Olyan szövegfeldolgozó algoritmusokkal érkezik, mint a Word2Vec, a FastText, a látens szemantikus elemzés stb., Amelyek a dokumentum statisztikai együttes előfordulási mintáit tanulmányozzák, hogy kiszűrjék a felesleges szavakat, és csak a jelentős tulajdonságokkal rendelkező modellt építsenek fel.
  • Olyan I / O csomagolókat és olvasókat biztosít, amelyek importálni és támogatni tudják az adatformátumok széles skáláját.
  • Egyszerű és intuitív interfészekkel rendelkezik, amelyeket a kezdők könnyen használhatnak. Az API tanulási görbéje szintén meglehetősen alacsony, ami megmagyarázza, hogy sok fejlesztő miért szereti ezt a könyvtárat.

Most, hogy ismeri az adatgyártás és a gépi tanulás legnépszerűbb Python-könyvtárait, biztos vagyok benne, hogy kíváncsi további információkra. Íme néhány blog, amelyek segítenek a kezdésben:

Ha be akar jelentkezni a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás teljes tanfolyamára, az Edureka speciálisan kurátora van amellyel jártas lesz az olyan technikákban, mint a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és a természetes nyelv feldolgozása. Képzést tartalmaz a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás legújabb fejleményeiről és technikai megközelítéseiről, mint például a mély tanulás, a grafikus modellek és a megerősítő tanulás.