Biblioteki Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego:
Data Science i to najbardziej pożądane technologie tamtej epoki. To żądanie zmusiło wszystkich do nauki różnych bibliotek i pakietów w celu wdrożenia nauki o danych i uczenia maszynowego. Ten wpis na blogu skupi się na bibliotekach Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego. Oto biblioteki, które powinieneś znać, aby opanować dwie najbardziej popularne umiejętności na rynku.
Aby uzyskać dogłębną wiedzę na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, możesz zarejestrować się na żywo by Edureka ze wsparciem 24/7 i dożywotnim dostępem.
Oto lista tematów, które zostaną omówione na tym blogu:
- Wprowadzenie do nauki o danych i uczenia maszynowego
- Dlaczego warto używać Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego?
- Biblioteki Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego
Wprowadzenie do nauki o danych i uczenia maszynowego
Kiedy zaczynałem swoje badania nad nauką o danych i uczeniem maszynowym, zawsze było to pytanie, które najbardziej mnie niepokoiło! Co doprowadziło do szumu wokół uczenia maszynowego i nauki o danych?
Ten szum ma duży wpływ na ilość danych, które generujemy. Dane są paliwem potrzebnym do napędzania modeli uczenia maszynowego, a ponieważ żyjemy w erze Big Data, jest jasne, dlaczego Data Science jest uważana za najbardziej obiecującą rolę zawodową tamtych czasów!
Powiedziałbym, że nauka o danych i uczenie maszynowe to umiejętności, a nie tylko technologie. Są to umiejętności potrzebne do wyciągania przydatnych spostrzeżeń z danych i rozwiązywania problemów poprzez budowanie modeli predykcyjnych.
Formalnie rzecz biorąc, tak definiuje się naukę o danych i uczenie maszynowe:
Nauka o danych to proces wydobywania użytecznych informacji z danych w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów.
Uczenie maszynowe to proces, dzięki któremu maszyna uczy się, jak rozwiązywać problemy, dostarczając jej dużą ilość danych.
Te dwie domeny są ze sobą ściśle powiązane. Uczenie maszynowe jest częścią nauki o danych, która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i inne techniki statystyczne do zrozumienia, w jaki sposób dane wpływają na biznes i go rozwijają.
Aby dowiedzieć się więcej o nauce o danych i uczeniu maszynowym, możesz przejść do następujących blogów:
Teraz zrozumiemy gdzie biblioteki Pythona pasują do nauki o danych i uczenia maszynowego.
Dlaczego warto używać Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego?
zajmuje pierwsze miejsce w rankingu najpopularniejszego języka programowania używanego do wdrażania uczenia maszynowego i nauki o danych. Zrozummy, dlaczego tak wielu analityków danych i inżynierów systemów uczących się woli Pythona od jakiegokolwiek innego języka programowania.
- Łatwość nauki: Python używa bardzo prostej składni, której można użyć do implementacji prostych obliczeń, takich jak dodanie dwóch ciągów znaków do złożonych procesów, takich jak tworzenie złożonych modeli uczenia maszynowego.
- Mniej kodu: Wdrażanie nauki o danych i uczenia maszynowego obejmuje mnóstwo algorytmów. Dzięki wsparciu Pythona dla wstępnie zdefiniowanych pakietów nie musimy kodować algorytmów. Aby to ułatwić, Python zapewnia metodologię „sprawdzania podczas kodowania”, która zmniejsza obciążenie związane z testowaniem kodu.
- Biblioteki gotowe: Python ma setki gotowych bibliotek do implementacji różnych algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Więc za każdym razem, gdy chcesz uruchomić algorytm na zestawie danych, wszystko, co musisz zrobić, to zainstalować i załadować niezbędne pakiety za pomocą jednego polecenia. Przykłady gotowych bibliotek to NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch i tak dalej.
- Niezależne od platformy: Python może działać na wielu platformach, w tym Windows, macOS, Linux, Unix i tak dalej. Przesyłając kod z jednej platformy na drugą, możesz skorzystać z pakietów takich jak PyInstaller, które zajmą się wszelkimi problemami z zależnościami.
- Ogromne wsparcie społeczności: Oprócz ogromnych fanów, Python ma wiele społeczności, grup i forów, na których programiści publikują swoje błędy i pomagają sobie nawzajem.
Teraz, kiedy już wiesz dlaczego Python jest uważany za jeden z najlepszych języków programowania w nauce o danych i uczeniu maszynowym, przyjrzyjmy się różnym bibliotekom Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego.
Biblioteki Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego
Jednym z najważniejszych powodów popularności Pythona w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego jest fakt, że Python zapewnia tysiące wbudowanych bibliotek, które mają wbudowane funkcje i metody do łatwego przeprowadzania analizy danych, przetwarzania, kłótni, modelowania itd. na. W poniższej sekcji omówimy biblioteki Data Science i Machine Learning do następujących zadań:
- Analiza statystyczna
- Wizualizacja danych
- Modelowanie danych i uczenie maszynowe
- Głęboki Uczenie się
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Biblioteki Pythona do analizy statystycznej
Statystyka jest jedną z najbardziej podstawowych podstaw nauki o danych i uczenia maszynowego. Wszystkie algorytmy, techniki uczenia maszynowego i uczenia głębokiego są oparte na podstawowych zasadach i koncepcjach statystyki.
Aby dowiedzieć się więcej o statystykach dla nauki o danych, możesz przejść do następujących blogów:
Python zawiera mnóstwo bibliotek wyłącznie w celu analizy statystycznej. Na tym blogu „Biblioteki Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego” skupimy się na najlepszych pakietach statystycznych, które zapewniają wbudowane funkcje do wykonywania najbardziej złożonych obliczeń statystycznych.
Oto lista najlepszych bibliotek Pythona do analizy statystycznej:
- NumPy
- SciPy
- Pandy
- StatsModels
NumPy
lub Numerical Python jest jedną z najczęściej używanych bibliotek Pythona. Główną cechą tej biblioteki jest obsługa wielowymiarowych tablic dla operacji matematycznych i logicznych. Funkcje oferowane przez NumPy mogą być używane do indeksowania, sortowania, przekształcania i przenoszenia obrazów i fal dźwiękowych jako tablicy liczb rzeczywistych w wielu wymiarach.
Oto lista funkcji NumPy:
- Wykonywanie prostych do złożonych obliczeń matematycznych i naukowych
- Silne wsparcie dla wielowymiarowych obiektów tablic oraz kolekcji funkcji i metod do przetwarzania elementów tablicy
- Transformacje Fouriera i procedury manipulacji danymi
- Wykonuj obliczenia algebry liniowej, które są niezbędne dla algorytmów uczenia maszynowego, takich jak regresja liniowa, regresja logistyczna, naiwny Bayes i tak dalej.
SciPy
Biblioteka SciPy, zbudowana na bazie NumPy, to zbiór pod-pakietów, które pomagają w rozwiązywaniu najbardziej podstawowych problemów związanych z analizą statystyczną. Biblioteka SciPy służy do przetwarzania elementów tablicy zdefiniowanych za pomocą biblioteki NumPy, dlatego często jest używana do obliczania równań matematycznych, których nie można wykonać za pomocą NumPy.
Oto lista funkcji SciPy:
- Działa wraz z tablicami NumPy, aby zapewnić platformę, która zapewnia wiele metod matematycznych, takich jak integracja numeryczna i optymalizacja.
- Zawiera zbiór pakietów podrzędnych, które można wykorzystać do kwantyzacji wektorów, transformacji Fouriera, integracji, interpolacji i tak dalej.
- Zapewnia pełnoprawny zestaw funkcji algebry liniowej, które są używane do bardziej zaawansowanych obliczeń, takich jak grupowanie za pomocą algorytmu k-średnich i tak dalej.
- Zapewnia obsługę przetwarzania sygnałów, struktur danych i algorytmów numerycznych, tworzenia rzadkich macierzy i tak dalej.
Pandy
Pandy jest kolejną ważną biblioteką statystyczną używaną głównie w wielu dziedzinach, w tym statystyce, finansach, ekonomii, analizie danych i tak dalej. Biblioteka opiera się na tablicy NumPy w celu przetwarzania obiektów danych pand. NumPy, Pandy i SciPy są w dużym stopniu zależne od siebie w zakresie wykonywania obliczeń naukowych, manipulacji danymi i tak dalej.
Często jestem proszony o wybranie najlepszego spośród Pand, NumPy i SciPy, jednak wolę używać ich wszystkich, ponieważ są od siebie silnie uzależnieni. Pandas to jedna z najlepszych bibliotek do przetwarzania ogromnych porcji danych, podczas gdy NumPy ma doskonałe wsparcie dla wielowymiarowych tablic, a Scipy zapewnia zestaw pod-pakietów, które wykonują większość zadań analizy statystycznej.
Oto lista funkcji Pand:
- Tworzy szybkie i efektywne obiekty DataFrame ze wstępnie zdefiniowanym i dostosowanym indeksowaniem.
- Może być używany do manipulowania dużymi zbiorami danych i wykonywania podzbiorów, dzielenia danych, indeksowania i tak dalej.
- Zapewnia wbudowane funkcje do tworzenia wykresów Excel i wykonywania złożonych zadań analizy danych, takich jak opisowa analiza statystyczna, porządkowanie danych, transformacja, manipulacja, wizualizacja i tak dalej.
- Zapewnia obsługę manipulowania danymi szeregów czasowych
StatsModels
Zbudowany na bazie NumPy i SciPy, pakiet StatsModels Python jest najlepszy do tworzenia modeli statystycznych, obsługi danych i oceny modeli. Oprócz korzystania z tablic NumPy i modeli naukowych z biblioteki SciPy integruje się również z Pandas w celu efektywnej obsługi danych. Ta biblioteka jest znana z obliczeń statystycznych, testów statystycznych i eksploracji danych.
Oto lista funkcji modeli StatsModels:
- Najlepsza biblioteka do wykonywania testów statystycznych i testowania hipotez, których nie ma w bibliotekach NumPy i SciPy.
- Zapewnia implementację formuł w stylu R w celu lepszej analizy statystycznej. Jest bardziej powiązany z językiem R, który jest często używany przez statystyków.
- Jest często używany do implementacji uogólnionych modeli liniowych (GLM) i zwykłych modeli liniowej regresji najmniejszego kwadratu (OLM), ponieważ zapewnia szerokie wsparcie dla obliczeń statystycznych.
- Testy statystyczne, w tym testowanie hipotez (teoria zerowa), wykonuje się za pomocą biblioteki StatsModels.
Więc to było najwięcej powszechnie używane i najbardziej efektywne biblioteki Pythona do analizy statystycznej. Przejdźmy teraz do części wizualizacji danych w nauce o danych i uczeniu maszynowym.
Biblioteki Pythona do wizualizacji danych
Obraz mówi więcej niż tysiąc słów. Wszyscy słyszeliśmy o tym cytacie w kategoriach sztuki, jednak odnosi się to również do nauki o danych i uczenia maszynowego. Renomowani analitycy danych i inżynierowie uczenia maszynowego znają moc wizualizacji danych, dlatego Python udostępnia mnóstwo bibliotek wyłącznie do celów wizualizacji.
Wizualizacja danych polega na przedstawianiu kluczowych wniosków z danych, efektywnie poprzez reprezentacje graficzne. Obejmuje implementację wykresów, wykresów, map myśli, map ciepła, histogramów, wykresów gęstości itp. W celu zbadania korelacji między różnymi zmiennymi danych.
W tym blogu skupimy się na najlepszych pakietach do wizualizacji danych w języku Python, które zapewniają wbudowane funkcje do badania zależności między różnymi funkcjami danych.
Oto lista najlepszych bibliotek Pythona do wizualizacji danych:
- Matplotlib
- Seaborn
- Fabuła
- Bokeh
Matplotlib
to najbardziej podstawowy pakiet do wizualizacji danych w Pythonie. Zapewnia obsługę szerokiej gamy wykresów, takich jak histogramy, wykresy słupkowe, widma mocy, wykresy błędów i tak dalej. Jest to dwuwymiarowa biblioteka graficzna, która tworzy przejrzyste i zwięzłe wykresy, które są niezbędne dla eksploracyjnej analizy danych (EDA).
Oto lista funkcji Matplotlib:
- Matplotlib niezwykle ułatwia tworzenie wykresów, udostępniając funkcje umożliwiające wybór odpowiednich stylów linii, stylów czcionek, osi formatowania i tak dalej.
- Utworzone wykresy pomagają w jasnym zrozumieniu trendów, wzorców i tworzeniu korelacji. Zazwyczaj są to narzędzia do rozumowania informacji ilościowych.
- Zawiera moduł Pyplot, który zapewnia interfejs bardzo podobny do interfejsu użytkownika MATLAB. To jedna z najlepszych cech pakietu matplotlib.
- Zapewnia zorientowany obiektowo moduł API do integracji grafów z aplikacjami przy użyciu narzędzi GUI, takich jak Tkinter, wxPython, Qt itp.
Seaborn
Biblioteka Matplotlib stanowi podstawę dla Seaborn biblioteka. W porównaniu do Matplotlib, Seaborn może służyć do tworzenia bardziej atrakcyjnych i opisowych wykresów statystycznych. Oprócz szerokiego wsparcia dla wizualizacji danych, Seaborn jest również wyposażony we wbudowany interfejs API zorientowany na zestaw danych do badania relacji między wieloma zmiennymi.
jak używać pakietów w java
Oto lista funkcji Seaborn:
- Zapewnia opcje analizowania i wizualizacji jednowymiarowych i dwuwymiarowych punktów danych oraz porównywania danych z innymi podzbiorami danych.
- Obsługa automatycznej estymacji statystycznej i graficznej reprezentacji modeli regresji liniowej dla różnych rodzajów zmiennych docelowych.
- Tworzy złożone wizualizacje do strukturyzacji wielowarstwowych siatek, udostępniając funkcje, które wykonują abstrakcje wysokiego poziomu.
- Zawiera liczne wbudowane motywy do stylizacji i tworzenia wykresów matplotlib
Fabuła
Ploty to jedna z najbardziej znanych graficznych bibliotek Pythona. Zawiera interaktywne wykresy do zrozumienia zależności między zmiennymi przewidywanymi i predykcyjnymi. Może być używany do analizowania i wizualizacji danych statystycznych, finansowych, handlowych i naukowych w celu tworzenia jasnych i zwięzłych wykresów, działek pomocniczych, map ciepła, wykresów 3D i tak dalej.
Oto lista funkcji, które sprawiają, że Ploty jest jedną z najlepszych bibliotek wizualizacji:
- Zawiera ponad 30 typów wykresów, w tym wykresy 3D, wykresy naukowe i statystyczne, mapy SVG itd., Co zapewnia dobrze zdefiniowaną wizualizację.
- Dzięki interfejsowi API Python firmy Ploty można tworzyć publiczne / prywatne pulpity nawigacyjne składające się z wykresów, wykresów, tekstu i obrazów internetowych.
- Wizualizacje utworzone za pomocą Ploty są serializowane w formacie JSON, dzięki czemu można łatwo uzyskać do nich dostęp na różnych platformach, takich jak R, MATLAB, Julia itp.
- Jest wyposażony we wbudowany interfejs API o nazwie Plotly Grid, który umożliwia bezpośredni import danych do środowiska Ploty.
Bokeh
Jedna z najbardziej interaktywnych bibliotek w Pythonie, Bokeh, może być używana do tworzenia opisowych graficznych reprezentacji dla przeglądarek internetowych. Może z łatwością przetwarzać ogromne zbiory danych i tworzyć wszechstronne wykresy, które pomagają w przeprowadzaniu obszernej EDA. Bokeh zapewnia najlepiej zdefiniowaną funkcjonalność do tworzenia interaktywnych wykresów, pulpitów nawigacyjnych i aplikacji danych.
Oto lista funkcji Bokeh:
- Pomaga szybko tworzyć złożone wykresy statystyczne za pomocą prostych poleceń
- Obsługuje dane wyjściowe w postaci HTML, notebooka i serwera. Obsługuje również wiele powiązań językowych, w tym R, Python, lua, Julia itp.
- Flask i django są również zintegrowane z Bokeh, dzięki czemu możesz wyrażać wizualizacje również w tych aplikacjach
- Zapewnia obsługę przekształcania wizualizacji zapisanych w innych bibliotekach, takich jak matplotlib, seaborn, ggplot itp.
Więc to były najbardziej przydatne biblioteki Pythona do wizualizacji danych. Omówmy teraz najważniejsze biblioteki Pythona do implementacji całego procesu uczenia maszynowego.
Biblioteki Pythona do uczenia maszynowego
Tworzenie modeli uczenia maszynowego, które mogą dokładnie przewidzieć wynik lub rozwiązać określony problem, jest najważniejszą częścią każdego projektu Data Science.
Wdrażanie uczenia maszynowego, uczenia głębokiego itp. Obejmuje kodowanie tysięcy wierszy kodu, co może stać się bardziej uciążliwe, gdy chcesz tworzyć modele rozwiązujące złożone problemy za pośrednictwem sieci neuronowych. Ale na szczęście nie musimy kodować żadnych algorytmów, ponieważ Python zawiera kilka pakietów służących tylko do wdrażania technik i algorytmów uczenia maszynowego.
W tym blogu skupimy się na najlepszych pakietach uczenia maszynowego, które zapewniają wbudowane funkcje do implementacji wszystkich algorytmów uczenia maszynowego.
Oto lista najlepszych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego:
- Scikit-learn
- XGBoost
- Eli5
Scikit-learn
Jedna z najbardziej przydatnych bibliotek Pythona, Scikit-learn to najlepsza biblioteka do modelowania danych i oceny modeli. Zawiera mnóstwo funkcji, których jedynym celem jest stworzenie modelu. Zawiera wszystkie nadzorowane i nienadzorowane algorytmy uczenia maszynowego, a także zawiera dobrze zdefiniowane funkcje uczenia zespołowego i przyspieszania uczenia maszynowego.
Oto lista funkcji Scikit-learn:
- Zawiera zestaw standardowych zestawów danych, które ułatwiają rozpoczęcie pracy z uczeniem maszynowym. Na przykład słynny zestaw danych Iris i zestaw danych Boston House Prices są częścią biblioteki Scikit-Learn.
- Wbudowane metody przeprowadzania zarówno nadzorowanego, jak i nienadzorowanego uczenia maszynowego. Obejmuje to rozwiązywanie, grupowanie, klasyfikację, regresję i problemy z wykrywaniem anomalii.
- Zawiera wbudowane funkcje do wyodrębniania i wyboru cech, które pomagają w identyfikacji istotnych atrybutów danych.
- Zapewnia metody przeprowadzania walidacji krzyżowej w celu oszacowania wydajności modelu, a także zawiera funkcje do dostrajania parametrów w celu poprawy wydajności modelu.
XGBoost
XGBoost, czyli Extreme Gradient Boosting, jest jednym z najlepszych pakietów Pythona do wykonywania Boosting Machine Learning. Biblioteki takie jak LightGBM i CatBoost są również wyposażone w dobrze zdefiniowane funkcje i metody. Ta biblioteka została zbudowana głównie w celu implementacji maszyn do zwiększania gradientów, które są używane do poprawy wydajności i dokładności modeli uczenia maszynowego.
Oto niektóre z jego kluczowych funkcji:
- Biblioteka została pierwotnie napisana w C ++ i jest uważana za jedną z najszybszych i efektywnych bibliotek poprawiających wydajność modeli uczenia maszynowego.
- Rdzeniowy algorytm XGBoost jest zrównoleglony i może efektywnie wykorzystywać moc komputerów wielordzeniowych. Dzięki temu biblioteka jest wystarczająco silna, aby przetwarzać ogromne zestawy danych i pracować w sieci zestawów danych.
- Zapewnia wewnętrzne parametry do przeprowadzania walidacji krzyżowej, dostrajania parametrów, regularyzacji, obsługi brakujących wartości, a także zapewnia interfejsy API zgodne ze scikit-Learn.
- Ta biblioteka jest często używana w najlepszych konkursach Data Science i Machine Learning, ponieważ konsekwentnie udowadnia, że przewyższa inne algorytmy.
ElI5
ELI5 to kolejna biblioteka Pythona, która koncentruje się głównie na poprawie wydajności modeli uczenia maszynowego. Ta biblioteka jest stosunkowo nowa i jest zwykle używana wraz z XGBoost, LightGBM, CatBoost i tak dalej, aby zwiększyć dokładność modeli uczenia maszynowego.
Oto niektóre z jego kluczowych funkcji:
- Zapewnia integrację z pakietem Scikit-learn w celu wyrażenia znaczenia funkcji i wyjaśnienia prognoz drzew decyzyjnych i zespołów opartych na drzewach.
- Analizuje i wyjaśnia prognozy wykonane przez XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor i catboost.CatBoost.
- Zapewnia obsługę implementacji kilku algorytmów w celu inspekcji modeli czarnych skrzynek, które zawierają moduł TextExplainer, który umożliwia wyjaśnienie przewidywań dokonywanych przez klasyfikatory tekstu.
- Pomaga w analizie wagi i przewidywania ogólnych modeli liniowych (GLM) opartych na scikit-learn, które obejmują regresory liniowe i klasyfikatory.
Biblioteki Pythona do głębokiego uczenia się
Największe postępy w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji to uczenie głębokie. Dzięki wprowadzeniu do Deep Learning możliwe jest teraz budowanie złożonych modeli i przetwarzanie ogromnych zbiorów danych. Na szczęście Python zapewnia najlepsze pakiety Deep Learning, które pomagają w budowaniu efektywnych sieci neuronowych.
W tym blogu skupimy się na najlepszych pakietach Deep Learning, które zapewniają wbudowane funkcje do implementacji zawiłych sieci neuronowych.
Oto lista najlepszych bibliotek Pythona do głębokiego uczenia się:
- TensorFlow
- Pytorch
- Ciężko
Tensorflow
Jedna z najlepszych bibliotek Pythona do głębokiego uczenia się, TensorFlow to biblioteka typu open source do programowania przepływu danych w szeregu zadań. Jest to symboliczna biblioteka matematyczna, która służy do budowania silnych i precyzyjnych sieci neuronowych. Zapewnia intuicyjny, wieloplatformowy interfejs programistyczny, który jest wysoce skalowalny w wielu dziedzinach.
Oto kilka kluczowych cech TensorFlow:
- Umożliwia budowanie i trenowanie wielu sieci neuronowych, które pomagają dostosować się do projektów i zestawów danych na dużą skalę.
- Oprócz obsługi sieci neuronowych zapewnia również funkcje i metody wykonywania analiz statystycznych. Na przykład ma wbudowane funkcje do tworzenia modeli probabilistycznych i sieci bayesowskich, takich jak Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma itp.
- Biblioteka zapewnia warstwowe komponenty, które wykonują warstwowe operacje na wagach i odchyleniach, a także poprawiają wydajność modelu poprzez implementację technik regularyzacji, takich jak normalizacja wsadowa, rezygnacja itp.
- Jest wyposażony w wizualizator o nazwie TensorBoard, który tworzy interaktywne wykresy i wizualizacje w celu zrozumienia zależności funkcji danych.
Pytorch
to oparty na Pythonie pakiet do obliczeń naukowych o otwartym kodzie źródłowym, który jest używany do wdrażania technik głębokiego uczenia i sieci neuronowych w dużych zbiorach danych. Ta biblioteka jest aktywnie wykorzystywana przez Facebooka do tworzenia sieci neuronowych, które pomagają w różnych zadaniach, takich jak rozpoznawanie twarzy i automatyczne tagowanie.
Oto kilka kluczowych cech Pytorch:
- Zapewnia łatwe w użyciu interfejsy API do integracji z innymi strukturami nauki o danych i uczenia maszynowego.
- Podobnie jak NumPy, Pytorch zapewnia wielowymiarowe tablice zwane Tensorami, które w przeciwieństwie do NumPy mogą być używane nawet na GPU.
- Nie tylko można go używać do modelowania wielkoskalowych sieci neuronowych, ale także zapewnia interfejs z ponad 200 operacjami matematycznymi do analizy statystycznej.
- Twórz dynamiczne wykresy obliczeniowe, które tworzą dynamiczne wykresy w każdym punkcie wykonania kodu. Te wykresy pomagają w analizie szeregów czasowych podczas prognozowania sprzedaży w czasie rzeczywistym.
Ciężko
Keras jest uważany za jedną z najlepszych bibliotek Deep Learning w Pythonie. Zapewnia pełne wsparcie dla budowania, analizowania, oceny i ulepszania sieci neuronowych. Keras jest oparty na bibliotekach Theano i TensorFlow Python, które zapewniają dodatkowe funkcje do tworzenia złożonych i wielkoskalowych modeli Deep Learning.
Oto kilka kluczowych cech Keras:
- Zapewnia wsparcie dla budowy wszystkich typów sieci neuronowych, tj. W pełni połączonych, konwolucyjnych, puli, rekurencyjnych, osadzania itp. W przypadku dużych zbiorów danych i problemów modele te można dalej łączyć w celu stworzenia pełnoprawnej sieci neuronowej
- Posiada wbudowane funkcje do wykonywania obliczeń sieci neuronowych, takie jak definiowanie warstw, celów, funkcji aktywacji, optymalizatory i szereg narzędzi ułatwiających pracę z obrazami i danymi tekstowymi.
- Pochodzi z kilkoma wstępnie przetworzonymi zestawy danych i wyszkolone modele, w tym MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet itp.
- Jest łatwo rozszerzalny i zapewnia obsługę dodawania nowych modułów, które zawierają funkcje i metody.
Biblioteki Pythona do przetwarzania języka naturalnego
Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak Google tak trafnie przewiduje to, czego szukasz? Technologia stojąca za Alexą, Siri i innymi chatbotami to przetwarzanie języka naturalnego. NLP odegrało ogromną rolę w projektowaniu systemów opartych na sztucznej inteligencji, które pomagają w opisywaniu interakcji między ludzkim językiem a komputerami.
Na tym blogu skupimy się na najlepszych pakietach przetwarzania języka naturalnego, które zapewniają wbudowane funkcje do wdrażania systemów opartych na sztucznej inteligencji wysokiego poziomu.
Oto lista najlepszych bibliotek Pythona do przetwarzania języka naturalnego:
- NLTK
- SpaCy
- Gensim
NLTK (zestaw narzędzi języka naturalnego)
NLTK jest uważany za najlepszy pakiet Pythona do analizy ludzkiego języka i zachowania. Preferowana przez większość analityków danych biblioteka NLTK zapewnia łatwe w użyciu interfejsy zawierające ponad 50 korpusów i zasobów leksykalnych, które pomagają w opisywaniu interakcji między ludźmi i budowaniu systemów opartych na sztucznej inteligencji, takich jak silniki rekomendacji.
Oto kilka kluczowych funkcji biblioteki NLTK:
- Zapewnia zestaw metod przetwarzania danych i tekstu do klasyfikacji, tokenizacji, wyprowadzania, znakowania, analizowania i wnioskowania semantycznego na potrzeby analizy tekstu.
- Zawiera opakowania dla bibliotek NLP na poziomie przemysłowym do budowania zawiłych systemów, które pomagają w klasyfikacji tekstu i znajdowaniu trendów i wzorców behawioralnych w ludzkiej mowie
- Zawiera obszerny przewodnik, który opisuje implementację lingwistyki obliczeniowej oraz kompletny przewodnik po dokumentacji API, który pomaga wszystkim początkującym w rozpoczęciu NLP.
- Ma ogromną społeczność użytkowników i profesjonalistów, którzy zapewniają wszechstronne samouczki i krótkie przewodniki, aby dowiedzieć się, jak można przeprowadzić lingwistykę obliczeniową za pomocą Pythona.
spaCy
spaCy to bezpłatna biblioteka Pythona o otwartym kodzie źródłowym do wdrażania zaawansowanych technik przetwarzania języka naturalnego (NLP). Kiedy pracujesz z dużą ilością tekstu, ważne jest, aby rozumieć morfologiczne znaczenie tekstu i sposób, w jaki można go sklasyfikować, aby zrozumieć ludzki język. Zadania te można łatwo wykonać za pomocą spaCY.
Oto kilka kluczowych funkcji biblioteki spaCY:
- Wraz z obliczeniami lingwistycznymi, spaCy zapewnia oddzielne moduły do tworzenia, trenowania i testowania modeli statystycznych, które pomogą lepiej zrozumieć znaczenie słowa.
- Zawiera różnorodne wbudowane adnotacje językowe, które pomogą Ci przeanalizować strukturę gramatyczną zdania. To nie tylko pomaga w zrozumieniu testu, ale także pomaga znaleźć relacje między różnymi słowami w zdaniu.
- Można go używać do stosowania tokenizacji na złożonych, zagnieżdżonych tokenach, które zawierają skróty i wiele znaków interpunkcyjnych.
- Oprócz tego, że jest niezwykle solidny i szybki, spaCy zapewnia obsługę ponad 51 języków.
Gensim
Gensim to kolejny pakiet Pythona o otwartym kodzie źródłowym, modelowany w celu wyodrębniania tematów semantycznych z dużych dokumentów i tekstów w celu przetwarzania, analizowania i przewidywania ludzkich zachowań za pomocą modeli statystycznych i obliczeń językowych. Ma możliwość przetwarzania ogromnych danych, niezależnie od tego, czy są one surowe i nieustrukturyzowane.
Oto kilka kluczowych cech Genism:
- Może być używany do budowania modeli, które mogą skutecznie klasyfikować dokumenty poprzez zrozumienie statystycznej semantyki każdego słowa.
- Zawiera algorytmy przetwarzania tekstu, takie jak Word2Vec, FastText, utajona analiza semantyczna itp., Które badają statystyczne wzorce współwystępowania w dokumencie, aby odfiltrować niepotrzebne słowa i zbudować model zawierający tylko istotne cechy.
- Zapewnia otoki i czytniki we / wy, które mogą importować i obsługiwać szeroki zakres formatów danych.
- Posiada proste i intuicyjne interfejsy, z których mogą z łatwością korzystać początkujący. Krzywa uczenia się API jest również dość niska, co wyjaśnia, dlaczego wielu programistów lubi tę bibliotekę.
Teraz, gdy znasz już najlepsze biblioteki Pythona do nauki o danych i uczenia maszynowego, jestem pewien, że chcesz dowiedzieć się więcej. Oto kilka blogów, które pomogą Ci zacząć:
Jeśli chcesz zapisać się na pełny kurs sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, Edureka ma specjalnie wyselekcjonowany to sprawi, że będziesz biegły w technikach, takich jak uczenie się nadzorowane, uczenie się bez nadzoru i przetwarzanie języka naturalnego. Obejmuje szkolenia dotyczące najnowszych osiągnięć i podejść technicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takich jak uczenie głębokie, modele graficzne i uczenie się ze wzmocnieniem.