Strojové učení (ML), podpole umělé inteligence (AI), umožňuje počítačům provádět úkoly bez konkrétních instrukcí tím, že se učí ze zkušeností. Python má vynikající podporu pro ML díky rozsáhlé sadě funkcí a široké škále knihoven třetích stran.
Knihovny ML dostupné pro Python zahrnují nástroje a funkce pro řešení matematických a vědeckých výpočtů. Pomocí těchto knihoven můžete rychleji vytvářet modely strojového učení, aniž byste museli ovládat všechna specifika jejich základních technik.
1.TensorFlow
Tým Google Brain vyvinul TensorFlow jako open source framework pro strojové učení, který vám umožní budovat a trénovat různé typy neuronových sítí. TensorFlow hraje klíčovou roli v celé řadě aplikací umělé inteligence, včetně rozpoznávání obrazu, zpracování přirozeného jazyka a posilování učení.
TensorFlow představuje data jako vícerozměrná pole nazývaná tenzory. Tato funkce vám umožňuje pracovat s daty vysoce flexibilním a efektivním způsobem, což usnadňuje navrhování a optimalizaci modelů strojového učení.
Díky kompatibilitě TensorFlow s programovacími jazyky jako Python, C++ a JavaScript je přístupný širokému publiku. Tato všestrannost přispěla k jeho popularitě jak v akademické sféře, tak v průmyslu.
2.PyTorch
Výzkumný tým AI společnosti Meta vyvinul PyTorch jako bezplatnou a open-source knihovnu pro aplikace v počítačovém vidění a zpracování přirozeného jazyka. Několik společností, včetně Uber, Walmart a Microsoft, tuto knihovnu přijalo.
Například Uber získal Pyro, program hlubokého učení, který používá PyTorch pro pravděpodobnostní modelování. To dokazuje popularitu a užitečnost PyTorch mezi společnostmi, které hledají pokročilá řešení AI.
3.Tvrdý
Společnosti jako Uber, Netflix, Square a Yelp volí Keras před jinými knihovnami, pokud jde o zpracování jejich textových a obrazových dat. Keras je samostatná, open-source Python knihovna, speciálně vytvořená pro strojové učení a úlohy neuronové sítě.
Jeho modulární design, čitelnost a rozšiřitelnost umožňují vývojářům experimentovat a iterovat rychleji při vytváření modelů neuronových sítí. Kromě toho Keras poskytuje robustní sadu nástrojů, která výrazně zvyšuje efektivitu manipulace s textem a obrázky.
4.NumPy
NumPy, open-source Python knihovna, usnadňuje vědecké a matematické výpočty. Tato knihovna nabízí širokou škálu matematických funkcí, včetně operací jako math.fsum a math.frexp. Navíc vám umožňuje provádět složité výpočty zahrnující matice a vícerozměrná pole.
5.SciPy
SciPy staví na schopnostech NumPy a poskytuje širokou škálu funkcí nezbytných pro různé vědecké a inženýrské úkoly. Tato knihovna obsahuje moduly pro optimalizaci, integraci, interpolaci, lineární algebru, statistiku a další.
V důsledku toho slouží jako cenný nástroj pro ty, kteří pracují na činnostech, jako je analýza dat, numerická simulace a vědecké modelování. Obvykle jej zkombinujete s dalšími vědeckými knihovnami a vytvoříte tak komplexní výpočetní pracovní postupy.
6.Scikit-Learn
Scikit-Learn, bezplatná knihovna strojového učení, je známá svou rychlostí a uživatelsky přívětivým API. Je postaven na SciPy a zahrnuje širokou škálu možností, včetně regresních metod, shlukování dat a nástrojů kategorizace.
Tato knihovna se může pochlubit podporou předních technik strojového učení, jako jsou Support Vector Machines, Random Forest, K-Means a Gradient Boosting. Kromě toho může její aktivní vývojářská komunita nabídnout cennou pomoc, pokud narazíte na nějaké problémy.
Scikit-Learn se těší širokému přijetí v různých odvětvích, s pozoruhodnými příklady, jako je booking.com pro hotelové rezervace a Spotify pro online streamování hudby, díky čemuž je oblíbenou volbou na GitHubu.
7.Oranžová3
Orange3 je open-source softwarová aplikace určená pro dolování dat, strojové učení a vizualizaci dat. Jeho počátky sahají do roku 1996, kdy byl poprvé vytvořen akademickými odborníky na univerzitě v Lublani ve Slovinsku, kteří jej postavili pomocí C++.
Postupem času, jak rostly požadavky na pokročilejší a složitější funkce, začali profesionálové do tohoto rámce začleňovat moduly Pythonu, čímž rozšiřovali a vylepšovali možnosti softwaru.
8.pandy
Pandas je knihovna strojového učení v Pythonu, která poskytuje datové struktury na vysoké úrovni a širokou škálu analytických nástrojů. Jednou ze skvělých vlastností této knihovny je její schopnost provádět složité operace s daty pomocí jediného nebo dvou příkazů.
Pandas má mnoho vestavěných metod pro seskupování, kombinování a filtrování dat a také funkce časových řad.
Pandas zajišťuje, že celý proces manipulace s daty je snadný. Jednou z předností společnosti Pandas je její podpora operací, jako je opětovné indexování, iterace, řazení, agregace, zřetězení a vizualizace.
9.Matplotlib
Matplotlib je knihovna pro Python, která má vše, co potřebujete k vytváření statických, animovaných a interaktivních vizualizací.
NumPy, vědecká počítačová knihovna Pythonu, slouží jako základ, na kterém byl Matplotlib postaven. Matplotlib můžete použít k rychlému a snadnému vykreslování dat, jakmile je předzpracujeme pomocí NumPy.
10.Theano
Knihovna Theano, vytvořená Montrealským institutem pro algoritmy učení v roce 2007, slouží jako platforma pro navrhování a provádění matematických příkazů.
Umožňuje vám efektivně manipulovat, vyhodnocovat a optimalizovat matematické modely. Tato knihovna pracuje s těmito matematickými výrazy pomocí vícerozměrných polí.
11.PyBrain
PyBrain – zkratka pro Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence a Neural Network Library – je všestranná sada modulů s otevřeným zdrojovým kódem pro použití při různých úlohách strojového učení.
PyBrain byl vytvořen se silným důrazem na přístupnost a hlavní přednosti PyBrain spočívají v neuronových sítích a metodologiích učení.
Dominance Pythonu v AI: Revoluce řízená knihovnami
Rozsáhlá škála knihoven strojového učení Pythonu pomohla pokročit v oblasti umělé inteligence. Tyto knihovny nabízejí předem napsaná řešení, která urychlují vývoj, podporují spolupráci a umožňují efektivně vytvářet složité aplikace.
Tyto knihovny zdůrazňují vliv Pythonu na strojové učení, z nichž každá zajišťuje specifické aspekty matematických výpočtů, analýzy dat, vizualizace a další.
Tyto nástroje společně podtrhují roli Pythonu jako hnací síly v prostředí umělé inteligence.
