Maskinlæring en delmængde af kunstig intelligens er et meget stort og statistisk beregningsorienteret felt, hvor man ikke kun skal være god til statistik, men også god til at visualisere dataene samt forbehandle det samme. Til at udføre maskinlæringsrelaterede aktiviteter bruger mange forskere og videnskabsmænd forskellige metoder som at bruge håndskrevne statistiske algoritmer eller udføre det samme ved hjælp af Excel og forskellige programmeringssprog.
Et sådant programmeringssprog, der vinder popularitet med hensyn til ML, er uden tvivl Python. Dette er et objektorienteret programmeringssprog, der har mange indbyggede såvel som tredjepartsbiblioteker, som hjælper med at udføre dataanalyse såvel som maskinlæring meget nemt. Dette skyldes, at de nødvendige algoritmer, der kræves til denne opgave, allerede er indlejret i disse biblioteker, og man skal bare kalde det samme, og deres arbejde vil blive udført inden for få minutter.
På grund af dets effektive udførelse af ML-aktiviteter vinder Python enorm popularitet på markedet og bliver flittigt brugt af mange dataforskere. Mange toporganisationer giver også enorme pakker til Python-programmører i sammenligning med R, Scala, Java-programmører. Så lad os lære, hvilke biblioteker der generelt er nødvendige for at udføre ML- og dataanalyseaktiviteter:
Biblioteker, der generelt bruges til at udføre ML- og dataanalyseaktiviteter
Pandaer
Pandas er et af de største biblioteker, der kræves af enhver dataforsker og analytiker. Dette bibliotek indeholder forskellige funktioner som at importere den nødvendige fil, vi ønsker at arbejde med, f.eks. CSV, Xls, xlsx, tsv osv. Efter at have importeret det nødvendige datasæt er de andre ting, vi kan udføre med dette bibliotek, at tjekke datatypen for kolonnerne i datasættet og derefter skifte kolonnedatatypen efter vores valg, der er fra kategorisk til numerisk eller flydende, Boolean. Efter at kolonneskiftet er udført, kan vi gøre en masse ting som at interpolere nullværdierne i datasættet eller droppe nulværdierne, udfylde nullværdierne, transponere kolonnerne, sammenkæde forskellige datasæt, flette datasættene osv. Dette er et meget kraftfuldt bibliotek og anses for meget bedre end Pyspark til Machine Learning.
Numpy
Dette er endnu et kraftfuldt bibliotek, der bruges af Data Scientist; den fulde form af dette bibliotek er Numeric Python. Dette bibliotek hjælper med at løse forskellige beregningsrelaterede problemer og konvertere datasættet til standarddistribution, gaussisk distribution, blande datasættet, konvertere datatypen for kolonnerne og meget mere. Dette bibliotek hjælper også med at skabe dummy-datasæt ved at bruge tilfældige heltal, linspace, tilfældige tal osv. Dette bibliotek giver også brugere mulighed for at gemme deres data i .npz-format, som derefter kan bruges til yderligere beregninger i stedet for at skrive hele koden igen og igen. Mange andre funktioner er der, som kan udføres med dette bibliotek, og for korrekt dokumentation kan du besøge Numpys officielle hjemmeside, som er numpy.org.
Matplotlib
Et kraftfuldt bibliotek, der generelt bruges til datavisualisering, der skaber forskellige grafer for at generere trendanalysen i vores data. Matplotlib-biblioteket er det mest foretrukne bibliotek, når man løser forskellige Kaggle-, Hackathon-konkurrencer samt løser sager fra den virkelige verden. Det vigtigste ved dette bibliotek er, at det er hurtigt, hurtigt, og graferne genereres på skærmen inden for få sekunder. Nogle af de mest almindelige grafer, der kan bygges ved hjælp af dette bibliotek, er søjlediagram, histogrammer (sandsynlighedstæthed), cirkeldiagrammer, punktplot, linjeplot, sinusgrafer, 3D-grafer osv. For en ordentlig forståelse af dette bibliotek kan du besøge den officielle hjemmeside, som er matplotlib.org.
Søfødt
Dette er et andet datavisualiseringsbibliotek, der er en API på højt niveau bygget oven på Matplotlib. Det giver brugerne mulighed for at visualisere deres grafer på en meget smuk måde i stedet for at bruge de gammeldags grafer. Det giver også brugere mulighed for at se tendensen i deres data ved at bruge forskellige funktioner som Hue, farver og mange flere. Graferne, der er bygget ved hjælp af dette bibliotek, kommer under anden prioritet af dataforskerne og forskerne af samme grund, som er meget hurtig.
Komplott
Plotly, som navnet antyder, falder det også i kategorien datavisualiseringsbibliotek med API på højt niveau. Dette bibliotek hjælper med at visualisere dataene mere dynamisk, da det giver brugerne mulighed for at se forskellige punkter ved at holde musen over grafen, panorere skærmen, animere grafen ved at indstille timere, skære sektioner af grafen for at se forskellige udsving og mange flere. Dette bibliotek bruges af den medicinske sektor til at visualisere sektionerne af hjernen, kræftformer, lungebetændelse og andre sygdomme. Biblioteket er officielt oprettet af Plotly-personale og tillader forskellige typer datavisualiseringsgrafer og glyffer som Scatter-plot, Line-plot, Sunburst-plot, Bar-plot og mange flere. For mere information besøg den officielle hjemmeside og læs dokumentationen. Hjemmesidelinket er plotly.com.
Scikit Lær
Når det kommer til at udføre maskinlæring ved hjælp af Python, ville Scikit Learn altid slå sindet. Dette giver brugerne mulighed for at importere alle de nødvendige klassifikations- og regressionsalgoritmer og giver også brugerne mulighed for at udføre forskellige funktionsteknologirelaterede opgaver som at standardisere dataene, normalisere dataene, opdele dataene i tog, test og validering, generere klassifikationsrapporter, få dataenes vægte og skævheder for regressionsbaserede problemer, balancere dataene enten ved nedsampling og mange flere. Dette er det mest foretrukne bibliotek af alle dataforskere, der arbejder med Python og hjælper med at løse maksimale problemer i den virkelige verden.
Alle de ovennævnte biblioteker er pip-installerbare via kommandoprompten og kan downloades via pypi.org, hvor den korrekte installation af disse biblioteker er givet eller kan gøres via deres officielle hjemmeside. For en bedre oplevelse bør du også bruge Jupyter Notebook, da den tillader meget flot datavisualisering i sin konsol.
Konklusion
Brug disse biblioteker, hvis du er bekymret for at udføre ML- og dataanalysearbejde gennem Python, da disse kan hjælpe dig med at få dine resultater i et hurtigere tempo og også hjælper dig med at visualisere dine data korrekt samt fjerne enhver form for afvigelser fra dine data.
