Beim maschinellen Lernen geht es darum, Maschinen beizubringen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Traditionelle manuelle Codierung und komplexe mathematische Operationen können jedoch zeit- und speicherintensiv sein. Glücklicherweise vereinfacht und rationalisiert Pythons umfangreiche Sammlung an Bibliotheken und Frameworks den Prozess. Als am weitesten verbreitete Sprache zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen ermöglicht Pythons robustes Ökosystem Entwicklern die effiziente Bewältigung komplexer Aufgaben.
Hier besprechen wir 10 unverzichtbare Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen:
Numpy
NumPy steht für Numerical Python. Es handelt sich um eine Open-Supply-Bibliothek in Python, die zur Verarbeitung numerischer Daten verwendet wird. NumPy bietet umfassende mathematische Funktionen, Zufallszahlengeneratoren, lineare Algebra-Routinen, Fourier-Transformationen und mehr zur Bearbeitung und Analyse Ihrer Daten. Es kann verwendet werden, um mathematische und logische Operationen an mehrdimensionalen Arrays durchzuführen. Mit NumPy können wir unsere Python-Hear auch in Arrays konvertieren. NumPy ist schneller und einfacher zu verwenden als alle anderen Bibliotheken in Python.
Pandas
Pandas ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. Es handelt sich um eine Open-Supply-Bibliothek, die zur Datenanalyse und Datenmanipulation verwendet wird. Die für die Flexibilität in Pandas verwendete Datenstruktur ist „DataFrame“. Dieser Datenrahmen ist eine zweidimensionale Struktur und stellt die Daten in Kind einer Tabelle mit Zeilen und Spalten dar. Pandas wird verwendet, um die unordentlichen Daten in einem Datensatz zu bereinigen, um sie lesbar und related zu machen.
Scikit-Be taught
Scikit-learn, eine weit verbreitete Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, bietet leistungsstarke Funktionen für die Entwicklung überwachter und unüberwachter Lernmodelle. Es nutzt die Stärken der NumPy- und SciPy-Bibliotheken, um eine effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datensätze zu ermöglichen. Scikit-learn gilt als unverzichtbare Bibliothek für maschinelles Lernen, da es eine Reihe von Instruments für die Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl, Modellauswahl und Leistungsbewertung bereitstellt. Es verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche und unterstützt eine Vielzahl von Algorithmen, sodass es sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet ist. Darüber hinaus bietet es umfangreiche Dokumentation und Neighborhood-Help, was Entwicklern den Einstieg erleichtert.
TensorFlow
TensorFlow ist eine äußerst beliebte Open-Supply-Plattform für maschinelles Lernen und bietet eine umfassende Suite von Instruments zum Erstellen und Trainieren von Modellen. Mit Funktionen wie Datenvorverarbeitung, Visualisierung und Aufnahme sowie Excessive-Degree-APIs wie Keras ist TensorFlow sowohl für Anfänger als auch für Experten in mehreren Programmiersprachen zugänglich. Seine Vielseitigkeit ermöglicht ein einfaches Coaching und den Einsatz von Modellen auf verschiedenen Geräten und Plattformen. TensorFlow ist so leistungsstark, dass sogar einige der am weitesten verbreiteten Produkte von Google wie Gmail, YouTube, Maps, Search, Photographs und Translation auf seine Fähigkeiten angewiesen sind.
Theano
Theano ist eine leistungsstarke und effiziente Python-Bibliothek, die für numerische Berechnungen mit mehrdimensionalen Arrays entwickelt wurde. Sein Hauptvorteil besteht darin, dass mathematische Ausdrücke auf GPUs schneller optimiert und ausgewertet werden können als auf CPUs. Im Bereich Deep Studying genießt Theano hohes Ansehen für seine Fähigkeit, die komplexen Berechnungen zu bewältigen, die für große neuronale Netze erforderlich sind. Dadurch ist sie für viele Forscher und Praktiker auf diesem Gebiet zu einer Anlaufstelle geworden.
Keras
Keras ist eine leistungsstarke, benutzerfreundliche Deep-Studying-API, die in Python geschrieben ist. Es handelt sich um eine kostenlose Open-Supply-Bibliothek, die es Entwicklern ermöglicht, Deep-Studying-Modelle einfach zu erstellen und auszuwerten. Mit seiner Excessive-Degree-Schnittstelle abstrahiert Keras einen Großteil der Komplexität zugrunde liegender Frameworks wie Theano und TensorFlow. Dadurch können Entwickler mit einfachem, intuitivem Python-Code problemlos Deep-Studying-Modelle erstellen und trainieren. Keras läuft außerdem effizient sowohl auf CPUs als auch auf GPUs, was es zu einem vielseitigen Software für Deep-Studying-Aufgaben macht.
PyTorch
PyTorch ist eine beliebte Open-Supply-Bibliothek für maschinelles Lernen, die eine versatile und effiziente Plattform zum Erstellen und Trainieren von Deep-Studying-Modellen bietet. PyTorch wurde von Fb AI Analysis entwickelt und wird häufig in der Verarbeitung natürlicher Sprache, Laptop Imaginative and prescient und anderen Anwendungen eingesetzt. Einer der Hauptvorteile von PyTorch ist sein dynamischer Rechengraph, der ein einfaches Debuggen und schnelles Experimentieren ermöglicht. Es bietet außerdem eine nahtlose Integration mit Python, sodass es für Entwickler einfach zu verwenden und zu erweitern ist. Mit PyTorch können Entwickler problemlos komplexe Modelle erstellen, was es zu einer beliebten Wahl bei Forschern und Praktikern im Bereich maschinelles Lernen macht.
SciPy
SciPy ist eine weit verbreitete Open-Supply-Bibliothek in Python für wissenschaftliche und technische Berechnungen. Es ist eine Erweiterung von NumPy und enthält eine umfangreiche Sammlung von Instruments und Modulen für Optimierung, Sign- und Bildverarbeitung, lineare Algebra, Integration, Interpolation und mehr. SciPy wird zur Lösung komplexer wissenschaftlicher und mathematischer Probleme in verschiedenen Bereichen wie Physik, Ingenieurwesen, Biologie und Finanzen verwendet. Es bietet außerdem eine interaktive Shell und eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der Benutzer Daten einfach bearbeiten und Lösungen für komplexe Probleme erkunden können.
Matplotlib
Matplotlib ist eine weit verbreitete Open-Supply-Python-Bibliothek zur Datenvisualisierung und bietet eine leistungsstarke 2D-Plot-Bibliothek. Es bietet eine Reihe anpassbarer Diagramme und Diagramme, darunter Histogramme, Balkendiagramme und viele andere Visualisierungen mit nur wenigen Codezeilen. Matplotlib ist für wissenschaftliche Forschung, Datenanalyse und maschinelles Lernen unerlässlich. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und dem breiten Funktionsumfang ist Matplotlib zu einem Werkzeug der Wahl für alle geworden, die Daten effektiv und optisch ansprechend präsentieren möchten.
Abschluss
In diesem Artikel haben wir einige der besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und ihre Rolle bei der Erstellung effektiver Modelle untersucht. Durch die Nutzung der leistungsstarken Funktionen dieser Bibliotheken können Entwickler und Datenwissenschaftler ihre Arbeit beschleunigen und genauere Ergebnisse erzielen. Wir hoffen, dass Ihnen diese Übersicht auf Ihrem Weg zur Beherrschung des maschinellen Lernens mit Python hilfreich battle. Halten Sie Ausschau nach weiteren Updates und Einblicken in dieses spannende Gebiet!
Verweise
Geeks für Geeks: https://www.geeksforgeeks.org/best-python-libraries-for-machine-learning/
Zenesys: https://www.zenesys.com/blog/best-python-libraries-for-machine-learning
Coursera: https://www.coursera.org/articles/python-machine-learning-library
W3Schulen: https://www.w3schools.com/python/scipy/index.php
Credit
- Frau Khushi Gupta ist ein geschätztes Mitglied des Information Science-Groups bei KC E-Cell, wo sie seit der Gründung des Groups Anfang 2022 ihr Fachwissen einbringt. Derzeit absolviert sie einen Bachelor-Abschluss in Computertechnik am KC Faculty of Engineering in Thane. Frau Gupta hat in diesem Artikel ihre Erkenntnisse über die besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen geteilt. Wir schätzen ihren wertvollen Beitrag und freuen uns auf weitere Beiträge von ihr in der Zukunft.
- Herr Vishal Pednekar ist Mitautor dieses Artikels und Leiter des Information Science-Groups bei KC E-Cell. Mit seinem Hintergrund in der Softwareentwicklung ist er auf Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und KI spezialisiert. Er hat auch mit dem Digital-Advertising-Staff der Organisation zusammengearbeitet, wo er technische Inhalte für deren Social-Media-Kanäle verfasste und Korrektur las. Im März 2022 wurde das Information Science-Staff bei E-Cell vorgestellt, mit Vishal an der Spitze. Er hat außerdem zahlreiche Workshops, Seminare und Webinare zu Themen wie allgemeine Programmierung, Datenwissenschaft und neuronale Netze geleitet.
