Лучшие библиотеки искусственного интеллекта и машинного обучения Python

15 июня 2023 г.

Многие разработчики программного обеспечения привлекают Python из-за его обширной коллекции библиотек с открытым исходным кодом. В последнее время появилось много библиотек в области машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). Эти библиотеки могут быть легко использованы программистами всех уровней для задач в области науки о данных, обработки изображений и данных и многого другого. Это руководство по программированию прольет свет на то, почему Python является предпочтительным языком для машинного обучения и искусственного интеллекта, а также перечислит некоторые из лучших библиотек машинного обучения и искусственного интеллекта на выбор.

Почему стоит выбрать Python для разработки ИИ?

Ведущий разработчик Numerical Python и Pyfort Поль Дюбуа однажды заявил, что «Python — это самый мощный язык, который вы все еще можете читать». Другими качествами, которые помогли продвинуть Python на его нынешнее место, являются его универсальность и гибкость, которые позволяют при необходимости использовать Python вместе с другими языками программирования, включая мощные центры, такие как Java и C#. Кроме того, Python может работать практически на всех ОС и платформах, представленных на рынке.

Это может объяснить неизменную популярность Python среди разработчиков, но почему так много из них выбирают Python для работы с библиотеками машинного обучения и искусственного интеллекта? Во-первых, огромное количество доступных библиотек машинного обучения и искусственного интеллекта означает, что разработчики могут рассчитывать на то, что найдут одну из них для решения любой проблемы. Более того, будучи языком объектно-ориентированного программирования (ООП), Python особенно хорошо подходит для эффективного использования данных и манипулирования ими.

Вот еще несколько причин, по которым Python входит в число лучших языков программирования для машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта:

Бесплатный и открытый исходный код делает Python дружелюбным к сообществу и гарантирует улучшения в долгосрочной перспективе. Исчерпывающие библиотеки гарантируют, что есть решение для каждой проблемы Плавная реализация и интеграция делают его доступным для людей с разным уровнем квалификации. Повышает производительность за счет сокращения времени на кодирование и отладку Может также использоваться для программных вычислений и обработки естественного языка. Беспрепятственно работает с модулями кода C и C++.

Теперь, когда мы обсудили, почему Python является одним из лучших языков программирования, в оставшейся части этой статьи будут представлены некоторые из лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта.

ПОСМОТРЕТЬ: Шпаргалка «Как стать инженером по машинному обучению»

NumPy

Ранее известный как Numeric, NumPy был детищем Джима Хьюгунина, а также вкладом нескольких других разработчиков. В 2005 году NumPy официально родился, когда Трэвис Олифант включил функции конкурирующего Numarray в Numeric с обширными модификациями. Сегодня NumPy является полностью открытым исходным кодом и имеет много участников. Она также считается лучшей библиотекой Python для машинного обучения и искусственного интеллекта.

NumPy в основном используется специалистами по данным для выполнения различных математических операций с большими многомерными массивами и матрицами. Массивы NumPy требуют гораздо меньше места для хранения, чем другие списки Python, и они быстрее и удобнее в использовании, что делает их отличным вариантом для повышения производительности моделей машинного обучения без особых усилий. Еще одной привлекательной особенностью является то, что в NumPy есть инструменты для интеграции кода C, C++ и Fortran.

Некоторые из других функций NumPy, которые делают его популярным среди научного сообщества, включают:

Поддержка математических и логических операций Манипуляции с фигурами Возможности сортировки и выбора Дискретные преобразования Фурье Базовая линейная алгебра и статистические операции Случайные симуляции Поддержка n-мерных массивов

SciPy

NumPy (см. выше) настолько популярен, что на нем основано несколько библиотек, включая SciPy. Как и его вдохновение, SciPy также является бесплатной библиотекой с открытым исходным кодом. SciPy ориентирован на большие наборы данных, а также на выполнение научных и технических вычислений с этими наборами данных. SciPy также поставляется со встроенными модулями для оптимизации массивов и линейной алгебры, как и NumPy. Играя ключевую роль в научном анализе и разработке, SciPy превратилась в одну из основополагающих библиотек Python.

Прелесть SciPy в том, что он берет все функции NumPy и превращает их в удобные для пользователя научные инструменты. Таким образом, он часто используется для обработки изображений и предоставляет базовые функции обработки высокоуровневых ненаучных математических функций.

Основные функции SciPy включают в себя:

Удобный Визуализация данных и манипулирование ими Научно-технический анализ Вычисляет большие наборы данных

ТензорФлоу

TensorFlow — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, доступная для Python, JavaScript, C++ и Java. Эта гибкость обеспечивает широкий спектр применений во многих различных секторах. Разработанная командой Google Brain для внутреннего использования Google в исследованиях и производстве, первоначальная версия была выпущена под лицензией Apache License 2.0 в 2015 году. Google выпустила обновленную версию TensorFlow под названием TensorFlow 2.0 в сентябре 2019 года.

Хотя TensorFlow можно использовать для целого ряда задач, он особенно хорошо подходит для обучения и логического вывода глубоких нейронных сетей. Используя TensorFlow, разработчики могут создавать и обучать модели машинного обучения не только на компьютерах, но и на мобильных устройствах и серверах с помощью TensorFlow Lite и TensorFlow Serving. Эти альтернативы предлагают те же преимущества, но для мобильных платформ и высокопроизводительных серверов.

Вот некоторые области ML и DL, в которых TensorFlow превосходит другие:

Работа с глубокими нейронными сетями Обработка естественного языка Уравнение в частных производных Возможности абстракции Распознавание изображений, текста и речи Легкая совместная работа над идеями и кодом

Заключительные мысли о Python AI и библиотеках машинного обучения

Это руководство проливает свет на то, почему Python является предпочтительным языком для машинного обучения и искусственного интеллекта, и перечисляет некоторые из лучших библиотек машинного обучения и искусственного интеллекта, включая TensorFlow, SciPy и NumPy. Мы добавим этот список в ближайшие недели, так что не забывайте заглядывать сюда почаще.

ПОСМОТРЕТЬ: узнайте, как создавать программное обеспечение на основе ИИ

---

Оригинал