11 viktiga Python-bibliotek för AI och ML

Maskininlärning (ML), ett delområde inom artificiell intelligens (AI), gör det möjligt för datorer att utföra uppgifter utan specifika instruktioner, genom att lära sig av erfarenhet. Python har utmärkt stöd för ML med sin omfattande funktionsuppsättning och ett brett utbud av tredjepartsbibliotek.

Python erbjuder en mängd olika ML-bibliotek (Machine Learning) som tillhandahåller både verktyg och funktioner för att utföra matematiska och vetenskapliga beräkningar. Med hjälp av dessa bibliotek kan man konstruera ML-modeller mer effektivt, utan att nödvändigtvis behöva en djupgående förståelse för varje tekniks invecklade detaljer.

TensorFlow

Google Brain-teamet har skapat ett ramverk för maskininlärning med öppen källkod som heter TensorFlow, vilket gör att användare kan konstruera och träna olika typer av neurala nätverk för olika AI-tillämpningar som bildigenkänning, naturlig språkbehandling och förstärkningsinlärning.

TensorFlow använder flerdimensionella matriser, så kallade tensorer, för att representera data. Denna funktionalitet ger en hög grad av flexibilitet och effektivitet när man arbetar med data, vilket underlättar utformningen och optimeringen av maskininlärningsmodeller.

TensorFlows förmåga att interagera med olika programmeringsspråk som Python, C\+\+ och JavaScript gör det mycket tillgängligt för en mängd olika användare. Att detta mångsidiga verktyg har fått så stor spridning beror på att det är så populärt i både akademiska och professionella kretsar.

PyTorch

Metas AI-forskningsavdelning skapade PyTorch, ett bibliotek med öppen källkod som är tillgängligt utan kostnad, utformat specifikt för användning i datorseende och naturliga språkbearbetningsuppgifter. Detta bibliotek har fått betydande dragkraft bland olika företag som Uber, Walmart och Microsoft.

Ubers förvärv av Pyro, som använder PyTorch för probabilistisk modellering, är ett exempel på PyTorchs breda attraktionskraft och praktiska tillämpning för att tillhandahålla banbrytande AI-lösningar till olika företag.

Keras

Keras har blivit mycket populärt bland företag som Uber, Netflix, Square och Yelp tack vare sin förmåga att effektivt hantera både textuella och visuella data. Keras är ett oberoende Python-bibliotek med öppen källkod som är särskilt utformat för artificiell intelligens och deep learning-applikationer, och erbjuder ett användarvänligt gränssnitt som förenklar komplexa processer för att bygga och träna neurala nätverk.

Fördelarna med Keras modulära arkitektur, läsbara struktur och anpassningsbara natur gör det möjligt att påskynda utvecklingsprocesser för att skapa neurala nätverksmodeller. Dessutom erbjuder den en imponerande uppsättning verktyg som förbättrar förmågan att manipulera både textuella och visuella data med ökad produktivitet.

NumPy

NumPy är ett Python-bibliotek med öppen källkod som ger stöd för vetenskapliga och matematiska beräkningar genom sina omfattande array-datatyper och olika inbyggda matematiska funktioner som matrisoperationer och multidimensionell array-manipulation.

SciPy

SciPy är en förlängning av NumPy som erbjuder en omfattande uppsättning verktyg utformade för att underlätta ett brett spektrum av vetenskapliga och tekniska tillämpningar. Detta mångsidiga bibliotek består av många moduler för optimering, integration, interpolation, linjär algebra, statistisk analys och mycket mer, och förbättrar avsevärt potentialen för numeriska beräkningar inom dessa områden.

Programvaran är särskilt användbar för personer som arbetar med dataundersökningar, matematiska simuleringar och utveckling av teoretiska modeller. Vanligtvis integreras den med andra vetenskapliga bibliotek för att skapa sammanhängande beräkningsprocesser.

Scikit-Learn

Scikit-Learn, ett ramverk för maskininlärning med öppen källkod, har blivit populärt tack vare dess effektiva prestanda och enkla gränssnitt som underlättar användarvänligheten. Det består av ett omfattande utbud av funktioner som regressionstekniker, klusteranalys och klassificeringsalgoritmer och bygger på SciPy-biblioteket.

Detta bibliotek är utrustat med ett omfattande utbud av stöd för framstående maskininlärningsalgoritmer, inklusive Support Vector Machines, Random Forest, K-Means clustering och Gradient Boosting. Dessutom drar det nytta av en engagerad utvecklargrupp som är lättillgänglig för att ge ovärderlig vägledning om några svårigheter skulle uppstå under implementeringen.

Scikit-Learn har fått stor spridning inom olika sektorer och används bland annat av framstående företag som Booking.com för hotellbokningstjänster och Spotify för digital musikstreaming. Följaktligen är detta mångsidiga maskininlärningsbibliotek högt ansett bland utvecklare på GitHub, vilket bidrar till dess notabilitet och utbredda användning.

Orange3

Orange3 är ett datorprogram som har utvecklats med det primära syftet att underlätta dataanalys, maskininlärning och visuell representation av information. Utvecklingen av detta innovativa verktyg påbörjades 1996 under ledning av forskare från universitetet i Ljubljana i Slovenien, som använde programmeringsspråket C\+\+ för att skapa det.

Eftersom efterfrågan på mer komplexa och sofistikerade funktioner ökade med tiden, integrerade experter Python-moduler i systemet för att förbättra dess funktioner.

Pandas

Pandas, ett framstående Python-baserat verktyg för maskininlärning, erbjuder avancerade datastrukturer tillsammans med ett omfattande utbud av analytiska verktyg. Det har en imponerande förmåga att utföra komplicerade datamanipulationer med minimal eller ingen kodning som krävs genom implementering av kortfattad kommandosyntax.

Pandas tillhandahåller en mängd inbyggda tekniker för att organisera, slå samman och filtrera data, tillsammans med funktioner för att hantera tidsserieinformation.

Pandas förenklar datahanteringen genom att tillhandahålla en mängd olika funktioner, inklusive indexering, iteration, sortering, aggregering, sammanfogning och visualisering, vilket gör det till ett effektivt verktyg för hantering av stora datamängder.

Matplotlib

Matplotlib är en omfattande Python-baserad plattform som ger omfattande möjligheter att skapa både statiska och dynamiska visuella representationer genom generering av grafiska diagram och figurer.

Utnyttjandet av NumPy, ett grundläggande beräkningsverktyg inom Python-programmeringsspråket, ligger till grund för utvecklingen av Matplotlib. Denna kraftfulla visualiseringsprogramvara gör det möjligt för användare att enkelt skapa grafiska representationer av bearbetade data som erhållits genom NumPys funktioner.

Theano

Theano-biblioteket, som grundades av Montreal Institute for Learning Algorithms 2007, fungerar som en infrastruktur för att formulera och implementera matematiska uttryck.

Biblioteket för matematisk optimering möjliggör effektiv hantering, utvärdering och optimering av matematiska modeller genom användning av flerdimensionella arrayer för att hantera sådana uttryck.

PyBrain

PyBrain är ett bibliotek med öppen källkod som tillhandahåller en samling moduler utformade för att underlätta implementeringen av algoritmer för förstärkningsinlärning, artificiell intelligens och neurala nätverk i Python. Denna mångsidiga verktygslåda kan användas i ett brett spektrum av maskininlärningsapplikationer.

PyBrain har utvecklats med ett orubbligt fokus på inkludering och har sin främsta kompetens inom artificiella neurala nätverk och tekniker för förstärkningsinlärning.

Pythons dominans inom AI: En biblioteksdriven revolution

Pythons rika utbud av maskininlärningsramar har bidragit väsentligt till utvecklingen av artificiell intelligens. Dessa ramverk tillhandahåller färdiga lösningar som påskyndar utvecklingsprocessen, främjar samarbete och gör det möjligt för användare att bygga komplicerade applikationer med större enkelhet och effektivitet.

De ovan nämnda biblioteken förkroppsligar Pythons prevalens inom maskininlärning genom att fokusera på särskilda aspekter av matematiska beräkningar, datautvärdering, grafisk representation och ytterligare funktioner.

Förekomsten av dessa verktyg understryker den framträdande position som Python har inom artificiell intelligens.