A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy részhalmaza egy nagyon kiterjedt és statisztikai számításokra orientált terület, ahol nemcsak a statisztikákban kell jónak lenni, hanem az adatok vizualizálásában és előfeldolgozásában is. A gépi tanulással kapcsolatos tevékenységek végzésére sok kutató és tudós különféle módszereket alkalmaz, például kézzel írt statisztikai algoritmusokat, vagy Excelt és különféle programozási nyelveket.
Az egyik ilyen programozási nyelv, amely egyre népszerűbb az ML terén, kétségtelenül a Python. Ez egy objektum-orientált programozási nyelv, amely számos beépített, valamint harmadik féltől származó könyvtárat tartalmaz, amelyek nagyon könnyen segítenek az adatelemzésben és a gépi tanulásban. Ennek az az oka, hogy az ehhez a feladathoz szükséges algoritmusok már be vannak ágyazva ezekbe a könyvtárakba, és csak ugyanazt kell meghívni, és a munkájuk néhány percen belül elkészül.
A hatékonyan végrehajtott ML tevékenységének köszönhetően a Python hatalmas népszerűségre tesz szert a piacon, és számos adatkutató széles körben alkalmazza. Sok vezető szervezet hatalmas csomagokat ad a Python programozóknak az R, Scala, Java programozókhoz képest. Tehát nézzük meg, melyek azok a könyvtárak, amelyekre általában szükség van az ML és az adatelemzési tevékenységek végrehajtásához:
Könyvtárak, amelyeket általában ML és adatelemzési tevékenységek végrehajtására használnak
Pandák
A Pandas az egyik legfontosabb könyvtár, amelyre minden adattudósnak és elemzőnek szüksége van. Ez a könyvtár különféle funkciókat tartalmaz, mint például a szükséges fájl importálása, amellyel dolgozni szeretnénk, például pl. CSV, Xls, xlsx, tsv stb. A szükséges adatkészlet importálása után a többi dolog, amit ezzel a könyvtárral végezhetünk, az az adatkészletben lévő oszlopok adattípusának ellenőrzése, majd az oszlop adattípusának megváltoztatása választásunk szerint, amely kategorikusról numerikusra vagy float, logikaira. Az oszlopváltás után sok mindent megtehetünk, például interpolálhatjuk a null értékeket az adatkészletben vagy eldobhatjuk a null értékeket, kitölthetjük a null értékeket, átültethetjük az oszlopokat, összefűzhetjük a különböző adatkészleteket, egyesíthetjük az adatkészleteket stb. Ez egy nagyon hatékony könyvtár, és sokkal jobbnak tartják, mint a Pyspark for Machine Learning.
Dögös
Ez egy újabb hatékony könyvtár, amelyet a Data Scientist használ; ennek a könyvtárnak a teljes formája a Numeric Python. Ez a könyvtár segít különféle számításokkal kapcsolatos problémák megoldásában, valamint az adatkészlet szabványos eloszlásúvá, Gauss-eloszlássá alakításában, az adathalmaz keverésében, az oszlopok adattípusának konvertálásában és még sok másban. Ez a könyvtár is segít áladatkészletek létrehozásában véletlenszerű egész számok, vonaltér, véletlen számok stb. használatával. Ez a könyvtár lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy adataikat .npz formátumba mentsék, amelyet aztán további számításokhoz használhatnak ahelyett, hogy újra és újra leírják a teljes kódot. Számos más funkció is elvégezhető ezzel a könyvtárral, és a megfelelő dokumentációért keresse fel a Numpy hivatalos webhelyét, amely a numpy.org.
Matplotlib
Egy hatékony könyvtár, amelyet általában az adatok megjelenítésére használnak, és amely különféle grafikonokat hoz létre az adataink trendelemzésének generálásához. A Matplotlib könyvtár a legkedveltebb könyvtár különféle Kaggle, Hackathon versenyek, valamint valós esetek megoldása során. A könyvtár fő előnye, hogy gyors és gyors, és a grafikonok másodpercek alatt megjelennek a képernyőn. Az ezzel a könyvtárral elkészíthető legáltalánosabb grafikonok közül néhány: oszlopdiagram, hisztogramok (valószínűségi sűrűség), kördiagramok, szórványdiagramok, vonaldiagramok, szinuszos grafikonok, 3D grafikonok stb. A könyvtár megfelelő megértéséhez látogasson el a hivatalos webhelyre, amely a matplotlib.org.
Seabornn
Ez egy másik adatvizualizációs könyvtár, amely egy magas szintű API, amely a Matplotlibre épül. Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy nagyon szép módon jelenítsék meg grafikonjaikat, ahelyett, hogy a régimódi grafikonokat használnák. Azt is lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy lássák adataik trendjét különféle funkciók, például színárnyalat, színek és még sok más használatával. Az ezzel a könyvtárral készített grafikonok az adattudósok és kutatók második prioritása alá tartoznak ugyanazon okból, ami nagyon gyors.
Cselekményesen
Plotly, ahogy a neve is sugallja, szintén az adatvizualizációs könyvtár kategóriába tartozik magas szintű API-val. Ez a könyvtár segít az adatok dinamikusabb megjelenítésében, mivel lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy különböző pontokat lássanak a grafikonra való rámutatással, a képernyő pásztázásával, animálják a grafikont időzítők beállításával, a grafikon szakaszainak kivágását a különböző ingadozások megtekintéséhez és még sok mást. Ezt a könyvtárat az orvosi szektor használja az agyi szakaszok, a rák, a tüdőgyulladás és más betegségek vizualizálására. A könyvtárat hivatalosan a Plotly munkatársai hozták létre, és különféle típusú adatvizualizációs grafikonokat és karakterjeleket tesz lehetővé, például szórványdiagramokat, vonaldiagramokat, napkitörési diagramokat, sávos diagramokat és még sok mást. További információért látogasson el a hivatalos weboldalra, és olvassa el a dokumentációt. A weboldal linkje a plotly.com.
Scikit Tanulj
Ha Python használatával való gépi tanulásról van szó, a Scikit Learn mindig felkelti az eszét. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára az összes szükséges osztályozási és regressziós algoritmus importálását, valamint lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy különféle funkciók tervezésével kapcsolatos munkákat végezzenek, mint például az adatok szabványosítása, az adatok normalizálása, az adatok felosztása vonatra, tesztre és érvényesítésre, osztályozási jelentések generálása, az adatok súlyának és torzításainak lekérése regressziós alapú problémákhoz, az adatok kiegyensúlyozása akár le-mintavételezéssel vagy több mintavétellel. Ez a legkedveltebb könyvtár a Pythonnal dolgozó Data Scientist számára, és segít megoldani a való világban felmerülő problémák maximális számát.
A fent említett könyvtárak mindegyike pip-ben telepíthető a Parancssoron keresztül, és letölthető a pypi.org webhelyről, ahol a könyvtárak megfelelő telepítése megadva van, vagy a hivatalos webhelyükön keresztül elvégezhető. Ezenkívül a jobb élmény érdekében használja a Jupyter Notebookot, mivel nagyon szép adatvizualizációt tesz lehetővé a konzolon belül.
Következtetés
Használja ezeket a könyvtárakat, ha az ML és az adatelemzési munkák Pythonon keresztül történő végrehajtásával foglalkozik, mivel ezek segíthetnek gyorsabban elérni az eredményeket, és segítenek az adatok megfelelő megjelenítésében, valamint mindenféle kiugró érték eltávolításában az adatokból.
