11 ไลบรารี AI และ ML Python ที่จำเป็น

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ซึ่งเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องมีคำสั่งเฉพาะเจาะจง โดยการเรียนรู้จากประสบการณ์ Python มีการรองรับ ML ที่ยอดเยี่ยมด้วยชุดฟีเจอร์ที่กว้างขวางและไลบรารีของบุคคลที่สามที่หลากหลาย

Python มีไลบรารี Machine Learning (ML) ที่หลากหลายซึ่งมีทั้งเครื่องมือและฟังก์ชันสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ การใช้ไลบรารีเหล่านี้ทำให้สามารถสร้างโมเดล ML ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับความซับซ้อนของแต่ละเทคนิค

เทนเซอร์โฟลว์

ทีม Google Brain ได้สร้างเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่เรียกว่า TensorFlow ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างและฝึกโครงข่ายประสาทเทียมประเภทต่างๆ สำหรับแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ เช่น การจดจำรูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

TensorFlow ใช้อาร์เรย์หลายมิติที่เรียกว่าเทนเซอร์ในการแสดงข้อมูล ฟังก์ชันการทำงานนี้ช่วยให้มีความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพในระดับสูงเมื่อทำงานกับข้อมูล อำนวยความสะดวกในการออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ความสามารถของ TensorFlow ในการเชื่อมต่อกับภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ เช่น Python, C++ และ JavaScript ทำให้ผู้ใช้หลากหลายกลุ่มสามารถเข้าถึงได้ในระดับสูง การใช้เครื่องมืออเนกประสงค์นี้อย่างกว้างขวางสามารถนำมาประกอบกับความน่าดึงดูดของแวดวงวิชาการและวิชาชีพ

PyTorch

แผนกวิจัย AI ของ Meta ได้สร้าง PyTorch ซึ่งเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่พร้อมใช้งานโดยไม่มีค่าใช้จ่าย ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการใช้งานในคอมพิวเตอร์วิทัศน์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ห้องสมุดนี้ได้รับความสนใจอย่างมากจากองค์กรต่างๆ เช่น Uber, Walmart และ Microsoft

การเข้าซื้อกิจการ Pyro ของ Uber ซึ่งใช้ PyTorch สำหรับการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็น เป็นตัวอย่างที่ดีของความน่าดึงดูดอย่างกว้างขวางและการประยุกต์ใช้ PyTorch ในการให้บริการโซลูชั่น AI ที่ล้ำสมัยแก่องค์กรต่างๆ

เครา

Keras ได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่บริษัทต่างๆ เช่น Uber, Netflix, Square และ Yelp เนื่องจากความสามารถในการจัดการทั้งข้อมูลที่เป็นข้อความและภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในฐานะไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สอิสระที่ออกแบบมาเพื่อปัญญาประดิษฐ์และแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึกโดยเฉพาะ Keras นำเสนออินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ซึ่งลดความซับซ้อนของกระบวนการที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการสร้างและการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม

ข้อดีของสถาปัตยกรรมโมดูลาร์ของ Keras โครงสร้างที่อ่านได้ และลักษณะที่ปรับเปลี่ยนได้ ช่วยให้กระบวนการพัฒนาเร็วขึ้นในการสร้างแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม นอกจากนี้ยังมีชุดเครื่องมือที่น่าประทับใจซึ่งเพิ่มความสามารถในการจัดการข้อมูลทั้งข้อความและภาพด้วยประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น

NumPy

NumPy เป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่ให้การสนับสนุนการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ผ่านประเภทข้อมูลอาเรย์ที่กว้างขวางและฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ในตัวที่หลากหลาย เช่น การดำเนินการเมทริกซ์และการจัดการอาเรย์หลายมิติ

SciPy

SciPy เป็นส่วนขยายของ NumPy ที่นำเสนอชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมซึ่งออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการใช้งานทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมในวงกว้าง ประกอบด้วยโมดูลจำนวนมากสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ การบูรณาการ การประมาณค่า พีชคณิตเชิงเส้น การวิเคราะห์ทางสถิติ และอื่นๆ อีกมากมาย ไลบรารีอเนกประสงค์นี้ช่วยเพิ่มศักยภาพของการคำนวณเชิงตัวเลขในสาขาเหล่านี้อย่างมาก

ซอฟต์แวร์นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบุคคลที่มีส่วนร่วมในงานต่างๆ เช่น การตรวจสอบข้อมูล การจำลองทางคณิตศาสตร์ และการพัฒนาแบบจำลองทางทฤษฎี โดยทั่วไปจะมีการบูรณาการเข้ากับห้องสมุดวิทยาศาสตร์เพิ่มเติมเพื่อสร้างกระบวนการคำนวณที่เหนียวแน่น

Scikit-เรียนรู้

Scikit-Learn ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์ส ได้รับความนิยมเนื่องจากประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพและอินเทอร์เฟซที่ตรงไปตรงมาซึ่งช่วยให้ใช้งานง่าย ประกอบด้วยฟังก์ชันการทำงานที่ครอบคลุม เช่น เทคนิคการถดถอย การวิเคราะห์คลัสเตอร์ และอัลกอริธึมการจำแนกประเภท โดยสร้างขึ้นบนไลบรารี SciPy

ไลบรารีนี้มาพร้อมกับการสนับสนุนที่ครอบคลุมสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่โดดเด่น รวมถึง Support Vector Machines, Random Forest, การจัดกลุ่ม K-Means และ Gradient Boosting นอกจากนี้ ยังได้รับประโยชน์จากชุมชนนักพัฒนาที่มีส่วนร่วมซึ่งพร้อมให้คำแนะนำอันล้ำค่าหากเกิดปัญหาใดๆ เกิดขึ้นระหว่างการใช้งาน

Scikit-Learn ได้รับความสนใจอย่างมากในหลายภาคส่วน รวมถึงแอปพลิเคชันของบริษัทชั้นนำ เช่น Booking.com สำหรับบริการที่พักในโรงแรม และ Spotify สำหรับการสตรีมเพลงดิจิทัล ด้วยเหตุนี้ ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงอเนกประสงค์นี้จึงได้รับการยกย่องอย่างสูงในหมู่นักพัฒนาบน GitHub ซึ่งมีส่วนทำให้มีความโดดเด่นและมีการใช้งานอย่างแพร่หลาย

Orange3

Orange3 เป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ได้รับการพัฒนาโดยมีจุดประสงค์หลักเพื่ออำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการแสดงข้อมูลด้วยภาพ การพัฒนาเครื่องมือที่เป็นนวัตกรรมนี้เริ่มต้นในปี 1996 ภายใต้การแนะนำของนักวิชาการจากมหาวิทยาลัยลูบลิยานาในสโลวีเนีย ซึ่งใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม C++ ในการสร้างเครื่องมือดังกล่าว

เนื่องจากความต้องการคุณสมบัติที่ซับซ้อนและซับซ้อนมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป ผู้เชี่ยวชาญจึงรวมโมดูล Python เข้ากับระบบเพื่อปรับปรุงฟังก์ชันการทำงาน

หมีแพนด้า

Pandas ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ Python ที่โดดเด่น นำเสนอโครงสร้างข้อมูลขั้นสูงควบคู่ไปกับยูทิลิตี้การวิเคราะห์ที่หลากหลาย มันมีความสามารถที่น่าประทับใจในการดำเนินการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดน้อยที่สุดหรือไม่ต้องเขียนโค้ดเลยผ่านการใช้ไวยากรณ์คำสั่งที่กระชับ

Pandas มีเทคนิคในตัวที่หลากหลายสำหรับการจัดระเบียบ การรวม และการกรองข้อมูล พร้อมด้วยความสามารถในการจัดการข้อมูลอนุกรมเวลา

Pandas ทำให้กระบวนการจัดการข้อมูลง่ายขึ้นโดยมอบฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย รวมถึงการจัดทำดัชนี การวนซ้ำ การเรียงลำดับ การรวมกลุ่ม การรวม และการแสดงภาพ ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่

Matplotlib

Matplotlib เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้ Python อย่างกว้างขวางซึ่งมอบความสามารถที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างสรรค์การแสดงภาพทั้งแบบคงที่และไดนามิกผ่านการสร้างแผนภูมิกราฟิกและตัวเลข

การใช้ NumPy ซึ่งเป็นเครื่องมือคำนวณพื้นฐานภายในภาษาการเขียนโปรแกรม Python ถือเป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนา Matplotlib ซอฟต์แวร์แสดงภาพอันทรงพลังนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างการแสดงข้อมูลแบบกราฟิกของข้อมูลที่ประมวลผลซึ่งได้รับผ่านความสามารถของ NumPy ได้อย่างง่ายดาย

ธีอาโน

ห้องสมุด Theano ก่อตั้งโดยสถาบันอัลกอริธึมการเรียนรู้มอนทรีออลในปี 2550 ทำหน้าที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการกำหนดและการนำนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ไปใช้

ไลบรารีการปรับให้เหมาะสมทางคณิตศาสตร์ช่วยให้สามารถจัดการ ประเมินผล และปรับให้เหมาะสมของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผ่านการใช้อาร์เรย์หลายมิติเพื่อจัดการกับนิพจน์ดังกล่าว

PyBrain

PyBrain เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่รวบรวมชุดโมดูลที่ออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการใช้งานการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ปัญญาประดิษฐ์ และอัลกอริธึมโครงข่ายประสาทเทียมใน Python ชุดเครื่องมืออเนกประสงค์นี้สามารถนำไปใช้กับแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงที่หลากหลาย

ความสามารถหลักของ PyBrain ได้รับการพัฒนาโดยให้ความสำคัญกับการไม่แบ่งแยก อยู่ภายในขอบเขตของโครงข่ายประสาทเทียมและเทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

Python€™s Dominance ใน AI: การปฏิวัติที่ขับเคลื่อนด้วยห้องสมุด

เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลายของ Python มีส่วนอย่างมากต่อความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์ เฟรมเวิร์กเหล่านี้มอบโซลูชันสำเร็จรูปที่ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนา ส่งเสริมความพยายามในการทำงานร่วมกัน และช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

ไลบรารีที่กล่าวมาข้างต้นรวบรวมความแพร่หลายของ Python ในการเรียนรู้ของเครื่องโดยมุ่งเน้นไปที่แง่มุมเฉพาะของการคำนวณทางคณิตศาสตร์ การตรวจสอบข้อมูล การแสดงกราฟิก และฟังก์ชันเพิ่มเติม

การมีอยู่ของเครื่องมือเหล่านี้ทำหน้าที่เน้นย้ำถึงตำแหน่งที่โดดเด่นที่ Python ดำรงอยู่ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์