11 個基本的 AI 和 ML Python 庫

2023-09-17 123 words One minute

機器學習 (ML) 是人工智能 (AI) 的一個子領域，它使計算機能夠在沒有特定指令的情況下通過從經驗中學習來執行任務。 Python 憑藉其廣泛的功能集和廣泛的第三方庫對 ML 提供了出色的支持。

Python 提供了各種機器學習 (ML) 庫，這些庫提供了用於執行數學和科學計算的工具和函數。利用這些庫可以更有效地構建機器學習模型，而無需深入了解每種技術的複雜性。

TensorFlow

Google Brain 團隊創建了一個名為 TensorFlow 的開源機器學習框架，使用戶能夠為圖像識別、自然語言處理和強化學習等各種人工智能應用構建和訓練不同類型的神經網絡。

TensorFlow 利用稱為張量的多維數組來表示數據。此功能可以在處理數據時實現高度的靈活性和效率，從而促進機器學習模型的設計和優化。

TensorFlow 能夠與各種編程語言（例如 Python、C++ 和 JavaScript）交互，使其易於各種用戶使用。這種多功能工具的廣泛採用可以歸因於它在學術界和專業界的吸引力。

Meta 的人工智能研究部門創建了 PyTorch，這是一個免費的開源庫，專為計算機視覺和自然語言處理任務而設計。該庫在 Uber、沃爾瑪和微軟等多家企業中獲得了巨大的關注。

Uber收購Pyro，利用PyTorch進行概率建模，體現了PyTorch在為各企業提供尖端人工智能解決方案方面的廣泛吸引力和實際應用。

Keras 由於能夠有效處理文本和視覺數據，因此在 Uber、Netflix、Square 和 Yelp 等公司中廣受歡迎。作為專為人工智能和深度學習應用程序設計的獨立開源 Python 庫，Keras 提供用戶友好的界面，簡化了構建和訓練神經網絡所涉及的複雜過程。

Keras 的模塊化架構、清晰的結構和適應性的優勢可以加快神經網絡模型創建的開發過程。此外，它還提供了一組令人印象深刻的工具，可以增強操作文本和視覺數據的能力，從而提高生產率。

NumPy 是一個開源 Python 庫，通過其廣泛的數組數據類型和各種內置數學函數（例如矩陣運算和多維數組操作）為科學和數學計算提供支持。

SciPy 是 NumPy 的擴展，提供了一套全面的工具，旨在促進廣泛的科學和工程應用。這個多功能庫包含許多專門用於優化、積分、插值、線性代數、統計分析等的模塊，極大地增強了這些領域中數值計算的潛力。

該軟件對於從事數據檢查、數學模擬和理論模型開發等任務的個人特別有用。通常，它與其他科學庫集成以形成有凝聚力的計算過程。

Scikit-Learn 是一種開源機器學習框架，因其高效的性能和易於使用的簡單界面而廣受歡迎。它構建於 SciPy 庫之上，包含一系列全面的功能，例如回歸技術、聚類分析和分類算法。

該庫為著名的機器學習算法提供全面的支持，包括支持向量機、隨機森林、K-Means 聚類和梯度提升。此外，它還受益於積極參與的開發者社區，如果在實施過程中出現任何困難，該社區可以隨時提供寶貴的指導。

Scikit-Learn 在各個領域都獲得了巨大的關注，包括 Booking.com 的酒店住宿服務和 Spotify 的數字音樂流媒體等知名公司的應用。因此，這個多功能的機器學習庫在 GitHub 上受到開發人員的高度重視，這有助於其知名度和廣泛使用。

Orange3 是一個計算機程序，其開發的主要目的是促進數據分析、機器學習和信息的可視化表示。這一創新工具的開發始於 1996 年，在斯洛文尼亞盧布爾雅那大學學者的指導下，他們使用 C++ 編程語言創建了它。

隨著時間的推移，對更複雜和精密功能的需求不斷增加，專家將 Python 模塊集成到系統中以增強其功能。

Pandas 是一個基於 Python 的著名機器學習工具包，提供先進的數據結構以及廣泛的分析實用程序。它擁有令人印象深刻的能力，可以通過實施簡潔的命令語法來執行複雜的數據操作，而無需編碼或最少的編碼。

Pandas 提供了各種用於組織、合併和過濾數據的內置技術，以及處理時間序列信息的功能。

Pandas 通過提供索引、迭代、排序、聚合、連接和可視化等多種功能來簡化數據操作過程，使其成為處理大型數據集的有效工具。

Python豐富的機器學習框架為人工智能的進步做出了巨大貢獻。這些框架提供了現成的解決方案，可以加快開發過程，促進協作，並使用戶能夠更輕鬆、更高效地構建複雜的應用程序。

上述庫通過關注數學計算、數據檢查、圖形表示和附加功能的特定方面，體現了 Python 在機器學習中的流行。

這些工具的存在強調了 Python 在人工智能領域的突出地位。