Machine learning, een subset van kunstmatige intelligentie, is een zeer uitgebreid en op statistische berekeningen gericht vakgebied, waarbij je niet alleen goed moet zijn in statistieken, maar ook goed moet zijn in het visualiseren van de gegevens en het voorbewerken ervan. Voor het uitvoeren van Machine Learning-gerelateerde activiteiten gebruiken veel onderzoekers en wetenschappers verschillende methoden, zoals het gebruik van handgeschreven statistische algoritmen of het uitvoeren van hetzelfde met behulp van Excel en verschillende programmeertalen.
Een van die programmeertalen die aan populariteit wint op het gebied van ML is ongetwijfeld Python. Dit is een objectgeoriënteerde programmeertaal met veel ingebouwde bibliotheken van derden die helpen bij het zeer gemakkelijk uitvoeren van gegevensanalyse en machinaal leren. Dit komt omdat de noodzakelijke algoritmen die voor deze taak nodig zijn al in deze bibliotheken zijn ingebed, en je hoeft ze alleen maar aan te roepen, en hun werk zal binnen enkele minuten worden gedaan.
Door het efficiënt uitvoeren van ML-activiteiten wint Python enorme populariteit in de markt en wordt het veelvuldig gebruikt door veel datawetenschappers. Veel toporganisaties geven ook enorme pakketten aan Python-programmeurs in vergelijking met R-, Scala- en Java-programmeurs. Laten we dus eens kijken welke bibliotheken doorgaans nodig zijn voor het uitvoeren van ML- en data-analyseactiviteiten:
Bibliotheken die over het algemeen worden gebruikt voor het uitvoeren van ML- en data-analyseactiviteiten
Panda's
Pandas is een van de belangrijkste bibliotheken die elke datawetenschapper en -analist nodig heeft. Deze bibliotheek bevat verschillende functies, zoals het importeren van het benodigde bestand waarmee we willen werken, bijvoorbeeld voor. CSV, Xls, xlsx, tsv, enz. Na het importeren van de benodigde dataset zijn de andere dingen die we met deze bibliotheek kunnen uitvoeren het controleren van het gegevenstype van de kolommen in de dataset en vervolgens het wisselen van het kolomgegevenstype volgens onze keuze, namelijk van categorisch naar numeriek of zwevend, Booleaans. Nadat het wisselen van kolommen is voltooid, kunnen we veel dingen doen, zoals het interpoleren van de nulwaarden in de dataset of het verwijderen van de nulwaarden, het vullen van de nulwaarden, het transponeren van de kolommen, het aaneenschakelen van verschillende datasets, het samenvoegen van de datasets, enz. Dit is een zeer krachtige bibliotheek en wordt als veel beter beschouwd dan Pyspark voor Machine Learning.
Numpy
Dit is nog een andere krachtige bibliotheek die wordt gebruikt door Data Scientist; de volledige vorm van deze bibliotheek is numerieke Python. Deze bibliotheek helpt bij het oplossen van verschillende rekenproblemen en het converteren van de dataset naar standaarddistributie, Gaussiaanse distributie, het schudden van de dataset, het converteren van het datatype van de kolommen en nog veel meer. Deze bibliotheek helpt ook bij het maken van dummy-datasets door willekeurige gehele getallen, linspace, willekeurige getallen, enz. te gebruiken. Met deze bibliotheek kunnen gebruikers hun gegevens ook opslaan in .npz-formaat, dat vervolgens kan worden gebruikt voor verdere berekeningen in plaats van de hele code steeds opnieuw te schrijven. Er zijn nog veel andere functies die met deze bibliotheek kunnen worden uitgevoerd en voor de juiste documentatie kunt u de officiële website van Numpy bezoeken: numpy.org.
Matplotlib
Een krachtige bibliotheek die over het algemeen wordt gebruikt voor datavisualisatie en die verschillende grafieken creëert om de trendanalyse in onze gegevens te genereren. De Matplotlib-bibliotheek is de bibliotheek met de meeste voorkeur bij het oplossen van verschillende Kaggle- en Hackathon-wedstrijden en het oplossen van praktijkgevallen. Het belangrijkste voordeel van deze bibliotheek is dat hij snel en snel is en dat de grafieken binnen enkele seconden op het scherm worden gegenereerd. Enkele van de meest voorkomende grafieken die met deze bibliotheek kunnen worden gebouwd, zijn staafdiagrammen, histogrammen (waarschijnlijkheidsdichtheid), cirkeldiagrammen, spreidingsdiagrammen, lijndiagrammen, sinusgrafieken, 3D-grafieken, enz. Voor een goed begrip van deze bibliotheek kunt u de officiële website matplotlib.org bezoeken.
Zeegeboren
Dit is een andere datavisualisatiebibliotheek die een API op hoog niveau is die bovenop Matplotlib is gebouwd. Hiermee kunnen gebruikers hun grafieken op een heel mooie manier visualiseren in plaats van de ouderwetse grafieken te gebruiken. Het stelt gebruikers ook in staat de trend van hun gegevens te zien door verschillende functies te gebruiken, zoals tint, kleuren en nog veel meer. De grafieken die met behulp van deze bibliotheek zijn gebouwd, vallen onder de tweede prioriteit van de datawetenschappers en onderzoekers vanwege dezelfde reden, namelijk erg snel.
Plotseling
Plots valt het, zoals de naam al doet vermoeden, ook in de categorie datavisualisatiebibliotheek met API op hoog niveau. Deze bibliotheek helpt bij het dynamischer visualiseren van de gegevens, omdat gebruikers verschillende punten kunnen zien door over de grafiek te bewegen, het scherm te pannen, de grafiek te animeren door timers in te stellen, delen van de grafiek te knippen om verschillende fluctuaties te zien en nog veel meer. Deze bibliotheek wordt door de medische sector gebruikt voor het visualiseren van delen van de hersenen, kankers, longontstekingen en andere ziekten. De bibliotheek is officieel gemaakt door Plotly-personeel en maakt verschillende soorten gegevensvisualisatiegrafieken en glyphs mogelijk, zoals spreidingsdiagrammen, lijndiagrammen, zonnestraaldiagrammen, staafdiagrammen en nog veel meer. Bezoek de officiële website voor meer informatie en lees de documentatie. De websitelink is plotly.com.
Scikit Leer
Als het gaat om het uitvoeren van Machine Learning met behulp van Python, zou Scikit Learn altijd in het oog springen. Hierdoor kunnen gebruikers alle noodzakelijke classificatie- en regressie-algoritmen importeren en kunnen gebruikers ook verschillende functie-engineeringgerelateerde werkzaamheden uitvoeren, zoals het standaardiseren van de gegevens, het normaliseren van de gegevens, het opsplitsen van de gegevens in trein, test en validatie, het genereren van classificatierapporten, het verkrijgen van de gewichten en vooroordelen van de gegevens voor op regressie gebaseerde problemen, het balanceren van de gegevens door downsampling of door upsampling en nog veel meer. Dit is de bibliotheek met de meeste voorkeur van alle datawetenschappers die met Python werken en helpt bij het oplossen van maximale problemen in de echte wereld.
Alle hierboven genoemde bibliotheken zijn pip-installeerbaar via de opdrachtprompt en kunnen worden gedownload via pypi.org waar de juiste installatie van deze bibliotheken wordt gegeven, of kan worden gedaan via hun officiële website. Voor een betere ervaring zou u ook de Jupyter Notebook moeten gebruiken, omdat deze zeer mooie datavisualisatie binnen de console mogelijk maakt.
Conclusie
Gebruik deze bibliotheken als u zich bezighoudt met het uitvoeren van ML- en gegevensanalysewerkzaamheden via Python, omdat deze u kunnen helpen sneller resultaten te behalen en u ook helpen uw gegevens correct te visualiseren en elke vorm van uitschieters uit uw gegevens te verwijderen.
