11 niezbędnych bibliotek AI i ML w Pythonie

Uczenie maszynowe (ML), poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), umożliwia komputerom wykonywanie zadań bez konkretnych instrukcji, poprzez uczenie się na podstawie doświadczenia. Python ma doskonałe wsparcie dla ML dzięki rozbudowanemu zestawowi funkcji i szerokiej gamie bibliotek innych firm.

Python oferuje wiele bibliotek uczenia maszynowego (ML), które zapewniają zarówno narzędzia, jak i funkcje do wykonywania obliczeń matematycznych i naukowych. Korzystanie z tych bibliotek pozwala na bardziej wydajne konstruowanie modeli ML, bez konieczności dogłębnego zrozumienia zawiłości każdej techniki.

TensorFlow

Zespół Google Brain stworzył framework uczenia maszynowego typu open source o nazwie TensorFlow, który umożliwia użytkownikom konstruowanie i trenowanie różnych typów sieci neuronowych do różnych zastosowań sztucznej inteligencji, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie się ze wzmocnieniem.

TensorFlow wykorzystuje wielowymiarowe tablice zwane tensorami do reprezentowania danych. Funkcjonalność ta pozwala na wysoki stopień elastyczności i wydajności podczas pracy z danymi, ułatwiając projektowanie i optymalizację modeli uczenia maszynowego.

Zdolność TensorFlow do łączenia się z różnymi językami programowania, takimi jak Python, C\+\+ i JavaScript, czyni go wysoce dostępnym dla szerokiego grona użytkowników. Powszechne przyjęcie tego wszechstronnego narzędzia można przypisać jego atrakcyjności zarówno w kręgach akademickich, jak i zawodowych.

PyTorch

Dział badań nad sztuczną inteligencją firmy Meta stworzył PyTorch, bibliotekę open source dostępną bezpłatnie, zaprojektowaną specjalnie do wykorzystania w wizji komputerowej i zadaniach przetwarzania języka naturalnego. Biblioteka ta zyskała znaczną popularność wśród różnych przedsiębiorstw, takich jak Uber, Walmart i Microsoft.

Przejęcie przez Uber firmy Pyro, która wykorzystuje PyTorch do modelowania probabilistycznego, jest przykładem powszechnej atrakcyjności i praktycznego zastosowania PyTorch w dostarczaniu najnowocześniejszych rozwiązań AI różnym przedsiębiorstwom.

Keras

Keras zyskał znaczną popularność wśród firm takich jak Uber, Netflix, Square i Yelp ze względu na jego zdolność do efektywnego przetwarzania zarówno danych tekstowych, jak i wizualnych. Jako niezależna biblioteka Python o otwartym kodzie źródłowym, zaprojektowana specjalnie dla aplikacji sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia, Keras oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs, który upraszcza złożone procesy związane z budowaniem i uczeniem sieci neuronowych.

Zalety modułowej architektury Keras, czytelnej struktury i adaptowalnego charakteru pozwalają na przyspieszenie procesu tworzenia modeli sieci neuronowych. Co więcej, oferuje ona imponujący zestaw narzędzi, które zwiększają możliwości manipulowania zarówno danymi tekstowymi, jak i wizualnymi ze zwiększoną produktywnością.

NumPy

NumPy to biblioteka Python o otwartym kodzie źródłowym, która zapewnia wsparcie dla obliczeń naukowych i matematycznych dzięki rozbudowanym typom danych tablicowych i różnym wbudowanym funkcjom matematycznym, takim jak operacje na macierzach i manipulowanie tablicami wielowymiarowymi.

SciPy

SciPy to rozszerzenie NumPy, które oferuje kompleksowy zestaw narzędzi zaprojektowanych w celu ułatwienia szerokiej gamy zastosowań naukowych i inżynieryjnych. Składająca się z licznych modułów poświęconych optymalizacji, integracji, interpolacji, algebrze liniowej, analizie statystycznej i nie tylko, ta wszechstronna biblioteka znacznie zwiększa potencjał obliczeń numerycznych w tych dziedzinach.

Oprogramowanie jest szczególnie przydatne dla osób zaangażowanych w zadania takie jak badanie danych, symulacje matematyczne i opracowywanie modeli teoretycznych. Zazwyczaj jest ono zintegrowane z dodatkowymi bibliotekami naukowymi w celu stworzenia spójnych procesów obliczeniowych.

Scikit-Learn

Scikit-Learn, open-source’owy framework do uczenia maszynowego, zyskał popularność dzięki wydajnemu działaniu i prostemu interfejsowi, który ułatwia użytkowanie. Zawiera kompleksowy zakres funkcji, takich jak techniki regresji, analiza skupień i algorytmy klasyfikacji, i opiera się na bibliotece SciPy.

Ta biblioteka jest wyposażona w szeroki zakres wsparcia dla znanych algorytmów uczenia maszynowego, w tym maszyn wektorów nośnych, lasu losowego, klastrowania K-Means i wzmacniania gradientowego. Co więcej, korzysta z zaangażowanej społeczności programistów, która jest łatwo dostępna, aby zapewnić bezcenne wskazówki w przypadku pojawienia się jakichkolwiek trudności podczas wdrażania.

Scikit-Learn zyskał znaczną popularność w różnych sektorach, w tym w zastosowaniu przez znane firmy, takie jak Booking.com do usług zakwaterowania w hotelach i Spotify do strumieniowego przesyłania muzyki cyfrowej. W związku z tym ta wszechstronna biblioteka uczenia maszynowego jest wysoko ceniona wśród programistów na GitHub, przyczyniając się do jej popularności i szerokiego zastosowania.

Orange3

Orange3 to program komputerowy, który został opracowany przede wszystkim w celu ułatwienia analizy danych, uczenia maszynowego i wizualnej reprezentacji informacji. Rozwój tego innowacyjnego narzędzia rozpoczął się w 1996 roku pod kierunkiem naukowców z Uniwersytetu w Lublanie w Słowenii, którzy do jego stworzenia wykorzystali język programowania C\+\+.

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na bardziej złożone i wyrafinowane funkcje, eksperci zintegrowali moduły Python z systemem, aby zwiększyć jego funkcjonalność.

Pandas

Pandas, znany zestaw narzędzi do uczenia maszynowego oparty na języku Python, oferuje zaawansowane struktury danych wraz z szeroką gamą narzędzi analitycznych. Posiada imponującą zdolność do wykonywania skomplikowanych manipulacji danymi przy minimalnym lub zerowym wymaganiu kodowania dzięki implementacji zwięzłej składni poleceń.

Pandas zapewnia różnorodne wbudowane techniki organizowania, łączenia i filtrowania danych, a także możliwości obsługi informacji o szeregach czasowych.

Pandas upraszcza proces manipulacji danymi, zapewniając różnorodne funkcje, w tym indeksowanie, iterację, sortowanie, agregację, łączenie i wizualizację, dzięki czemu jest wydajnym narzędziem do obsługi dużych zbiorów danych.

Matplotlib

Matplotlib to rozbudowana platforma oparta na języku Python, która zapewnia wszechstronne możliwości tworzenia zarówno statycznych, jak i dynamicznych reprezentacji wizualnych poprzez generowanie graficznych wykresów i figur.

Wykorzystanie NumPy, podstawowego narzędzia obliczeniowego w języku programowania Python, stanowi podstawę rozwoju Matplotlib. To potężne oprogramowanie do wizualizacji umożliwia użytkownikom łatwe generowanie graficznych reprezentacji przetworzonych danych uzyskanych dzięki możliwościom NumPy.

Theano

Biblioteka Theano, stworzona przez Montreal Institute for Learning Algorithms w 2007 roku, funkcjonuje jako infrastruktura do formułowania i implementacji wyrażeń matematycznych.

Biblioteka optymalizacji matematycznej pozwala na efektywną manipulację, ocenę i optymalizację modeli matematycznych poprzez wykorzystanie wielowymiarowych tablic do obsługi takich wyrażeń.

PyBrain

PyBrain to biblioteka o otwartym kodzie źródłowym, która zapewnia zbiór modułów zaprojektowanych w celu ułatwienia implementacji algorytmów uczenia ze wzmocnieniem, sztucznej inteligencji i sieci neuronowych w Pythonie. Ten wszechstronny zestaw narzędzi może być wykorzystywany w szerokim zakresie aplikacji uczenia maszynowego.

Opracowany z niezachwianym naciskiem na integrację, główne kompetencje PyBrain znajdują się w dziedzinie sztucznych sieci neuronowych i technik uczenia się ze wzmocnieniem.

Dominacja Pythona w sztucznej inteligencji: rewolucja oparta na bibliotekach

Bogata gama frameworków uczenia maszynowego Pythona znacząco przyczyniła się do rozwoju sztucznej inteligencji. Frameworki te zapewniają gotowe rozwiązania, które przyspieszają proces rozwoju, wspierają współpracę i umożliwiają użytkownikom tworzenie skomplikowanych aplikacji z większą łatwością i wydajnością.

Wyżej wymienione biblioteki ucieleśniają przewagę Pythona w uczeniu maszynowym, koncentrując się na poszczególnych aspektach obliczeń matematycznych, badaniu danych, reprezentacji graficznej i dodatkowych funkcjach.

Obecność tych narzędzi służy podkreśleniu znaczącej pozycji Pythona w dziedzinie sztucznej inteligencji.