de Shubhi Asthana

Biblioteci esențiale pentru învățarea automată în Python

Python este adesea limbajul de alegere pentru dezvoltatorii care trebuie să aplice tehnici statistice sau analize de date în munca lor. Este, de asemenea, utilizat de oamenii de știință de date ale căror sarcini trebuie să fie integrate cu aplicații web sau medii de producție.

Python strălucește cu adevărat în domeniul învățării automate. Combinația sa de sintaxă consistentă, timp de dezvoltare mai redus și flexibilitate îl face foarte potrivit pentru dezvoltarea de modele sofisticate și motoare de predicție care se pot conecta direct la sistemele de producție.

Unul dintre cele mai mari active ale Python este setul său extins de biblioteci.

Bibliotecile sunt seturi de rutine și funcții care sunt scrise într-o limbă dată. Un set robust de biblioteci poate face mai ușor pentru dezvoltatori să efectueze sarcini complexe fără a rescrie multe linii de cod.

Învățarea automată se bazează în mare parte pe matematică. Mai exact, optimizare matematică, statistici și probabilitate. Bibliotecile Python ajută cercetătorii / matematicienii care sunt mai puțin echipați cu cunoștințe pentru dezvoltatori să „facă învățare automată” cu ușurință.

Mai jos sunt câteva dintre cele mai frecvent utilizate biblioteci în învățarea automată:

Scikit-learn pentru lucrul cu algoritmi ML clasici

Scikit-learn este una dintre cele mai populare biblioteci ML. Acceptă numeroși algoritmi de învățare supravegheați și nesupravegheați. Exemple includ regresii liniare și logistice, arbori de decizie, grupare, k-mijloace și așa mai departe.

Se bazează pe două biblioteci de bază Python, NumPy și SciPy. Acesta adaugă un set de algoritmi pentru activități obișnuite de învățare automată și de extragere a datelor, inclusiv clustering, regresie și clasificare. Chiar și sarcini precum transformarea datelor, selectarea caracteristicilor și metodele de ansamblu pot fi implementate în câteva rânduri.

Pentru un începător în ML, Scikit-learn este un instrument mai mult decât suficient pentru a lucra, până când începeți să implementați algoritmi mai complexi.

Tensorflow pentru Deep Learning

Dacă vă aflați în lumea învățării automate, probabil că ați auzit despre, ați încercat sau implementat o formă de algoritm de învățare profundă. Sunt necesare? Nu tot timpul. Sunt mișto când e bine? Da!

Interesantul despre Tensorflow este că atunci când scrieți un program în Python, puteți compila și rula fie pe CPU, fie pe GPU. Deci nu trebuie să scrieți la nivelul C ++ sau CUDA pentru a rula pe GPU-uri.

Folosește un sistem de noduri cu mai multe straturi, care vă permite să configurați rapid, să instruiți și să implementați rețele neuronale artificiale cu seturi de date mari. Aceasta este ceea ce permite Google să identifice obiectele din fotografii sau să înțeleagă cuvintele rostite în aplicația sa de recunoaștere vocală.

Theano este, de asemenea, pentru Deep Learning

Theano este o altă bibliotecă Python bună pentru calcul numeric și este similară cu NumPy. Theano vă permite să definiți, să optimizați și să evaluați în mod eficient expresiile matematice care implică tablouri multidimensionale.

Ceea ce îl deosebește pe Theano este că profită de GPU-ul computerului. Acest lucru îi permite să facă calcule intensive de date de până la 100 de ori mai repede decât atunci când rulează doar pe CPU. Viteza lui Theano îl face deosebit de valoros pentru învățarea profundă și alte sarcini complexe din punct de vedere al calculului.

Lansarea finală a bibliotecii Theano a fost anul trecut – 2017, versiunea 1.0.0 cu o mulțime de funcții noi, modificări ale interfeței și îmbunătățiri.

Pandas pentru extragerea și pregătirea datelor

Pandas este o bibliotecă foarte populară, care oferă structuri de date la nivel înalt, simple și intuitive.

Are multe metode încorporate pentru grupare, combinare de date și filtrare, precum și efectuarea de analize de serii temporale.

Pandele pot prelua cu ușurință date din diferite surse, cum ar fi baze de date SQL, fișiere CSV, Excel, JSON și pot manipula datele pentru a efectua operațiuni pe acesta. Există două structuri principale în bibliotecă:

• „Seria” – unidimensională

• „Cadre de date” – bidimensional.

Pentru mai multe detalii despre modul de utilizare a seriilor și cadrelor de date, consultați celălalt postare pe blog.

Matplotlib pentru vizualizarea datelor

Cel mai bun și mai sofisticat ML nu are sens dacă nu îl poți comunica altor persoane.

Deci, cum întoarceți valoarea din toate aceste date pe care le aveți? Cum vă inspirați analiștii de afaceri și le spuneți „povești” pline de „perspective”?

Aici e locul Matplotlib vine în ajutor. Este o bibliotecă Python standard utilizată de fiecare cercetător de date pentru crearea graficelor și graficelor 2D. Este destul de scăzut, ceea ce înseamnă că necesită mai multe comenzi pentru a genera grafice și figuri frumoase decât în ​​cazul unor biblioteci avansate.

Cu toate acestea, partea inversă este flexibilitatea. Cu suficiente comenzi, puteți face aproape orice tip de grafic doriți cu Matplotlib. Puteți construi diferite diagrame, de la histograme și grafice de împrăștiere la grafice de coordonate non-carteziene.

Acesta acceptă diferite backend-uri GUI pe toate sistemele de operare și poate exporta, de asemenea, grafică în formate vectoriale și grafice comune, cum ar fi PDF, SVG, JPG, PNG, BMP, GIF etc.

Seaborn este o altă bibliotecă de vizualizare a datelor

Seaborn este o bibliotecă de vizualizare populară care se bazează pe bazele Matplotlib. Este o bibliotecă de nivel superior, ceea ce înseamnă că este mai ușor să generezi anumite tipuri de parcele, inclusiv hărți de căldură, serii de timp și comploturi pentru vioară.

Concluzie

Aceasta este o colecție a celor mai importante biblioteci Python pentru învățarea automată. Aceste biblioteci merită privite și familiarizate cu ele, dacă intenționați să lucrați cu Python și știința datelor.

Mi-a fost dor de vreo importantă bibliotecă Python ML? Dacă da, asigurați-vă că îl menționați în comentariile de mai jos. Chiar dacă am încercat să acoper cele mai utile biblioteci, s-ar putea să nu acoper încă unele altele care merită să fie privite.

Întrebări sau feedback? Mi-ar plăcea să aud de la dvs. – vă rugăm să nu ezitați să lăsați un comentariu sau să vă conectați cu mine pe Twitter/Linkedin.