Uczenie maszynowe, podzbiór sztucznej inteligencji, to bardzo rozległa dziedzina zorientowana na obliczenia statystyczne, w której trzeba być nie tylko dobrym w statystyce, ale także dobrym w wizualizacji danych, a także ich wstępnym przetwarzaniu. Do prowadzenia działań związanych z uczeniem maszynowym wielu badaczy i naukowców wykorzystuje różne metody, takie jak używanie odręcznych algorytmów statystycznych lub przeprowadzanie tego samego przy użyciu Excela i różnych języków programowania.
Jednym z takich języków programowania, który zyskuje na popularności w kontekście ML, jest niewątpliwie Python. Jest to obiektowy język programowania, który ma wiele wbudowanych bibliotek, a także bibliotek innych firm, które pomagają w bardzo łatwym przeprowadzaniu analizy danych i uczenia maszynowego. Dzieje się tak dlatego, że niezbędne do tego zadania algorytmy są już wbudowane w te biblioteki i wystarczy je wywołać, a ich praca zostanie wykonana w ciągu kilku minut.
Dzięki sprawnemu prowadzeniu działań ML Python zyskuje ogromną popularność na rynku i jest coraz powszechniej wykorzystywany przez wielu Data Scientistów. Wiele czołowych organizacji zapewnia także ogromne pakiety programistom Pythona w porównaniu do programistów R, Scala i Java. Dowiedzmy się zatem, które biblioteki są ogólnie potrzebne do wykonywania działań związanych z ML i analizą danych:
Biblioteki powszechnie używane do wykonywania działań związanych z ML i analizą danych
Pandy
Pandas to jedna z głównych bibliotek wymaganych przez każdego analityka i analityka danych. Ta biblioteka zawiera różne funkcje, takie jak importowanie niezbędnego pliku, z którym chcemy pracować, np. CSV, Xls, xlsx, tsv itp. Po zaimportowaniu niezbędnego zestawu danych, inne rzeczy, które możemy wykonać za pomocą tej biblioteki, to sprawdzenie typu danych kolumn w zestawie danych, a następnie przełączenie typu danych kolumny zgodnie z naszym wyborem, czyli z kategorycznego na numeryczny lub zmiennoprzecinkowy, Boolean. Po przełączeniu kolumn możemy wykonać wiele czynności, np. interpolować wartości null w zbiorze danych lub usuwać wartości null, wypełniać wartości null, transponować kolumny, łączyć różne zestawy danych, łączyć zestawy danych itp. Jest to bardzo potężna biblioteka, uważana za znacznie lepszą niż Pyspark do uczenia maszynowego.
Numpy
To kolejna potężna biblioteka używana przez Data Scientist; pełna forma tej biblioteki to Python numeryczny. Ta biblioteka pomaga w rozwiązywaniu różnych problemów związanych z obliczeniami i konwertowaniu zbioru danych na rozkład standardowy, rozkład Gaussa, tasowanie zbioru danych, konwertowanie typu danych kolumn i wiele więcej. Ta biblioteka pomaga również w tworzeniu fikcyjnych zbiorów danych przy użyciu losowych liczb całkowitych, linspace, liczb losowych itp. Ta biblioteka umożliwia także użytkownikom zapisywanie danych w formacie .npz, który można następnie wykorzystać do dalszych obliczeń, zamiast ciągle pisać cały kod. Istnieje wiele innych funkcji, które można wykonać za pomocą tej biblioteki, a odpowiednią dokumentację można znaleźć na oficjalnej stronie Numpy, czyli numpy.org.
Matplotlib
Potężna biblioteka powszechnie używana do wizualizacji danych, która tworzy różne wykresy w celu wygenerowania analizy trendów w naszych danych. Biblioteka Matplotlib jest biblioteką najbardziej preferowaną przy rozwiązywaniu różnych konkursów Kaggle, Hackathon, a także przy rozwiązywaniu rzeczywistych przypadków. Główną zaletą tej biblioteki jest to, że jest szybka i szybka, a wykresy są generowane na ekranie w ciągu kilku sekund. Do najpopularniejszych wykresów, które można utworzyć przy użyciu tej biblioteki, należą: wykres słupkowy, histogramy (gęstość prawdopodobieństwa), wykresy kołowe, wykresy punktowe, wykresy liniowe, wykresy sinusoidalne, wykresy 3D itp. Aby właściwie zrozumieć tę bibliotekę, możesz odwiedzić oficjalną stronę internetową matplotlib.org.
Seaborn
To kolejna biblioteka do wizualizacji danych będąca interfejsem API wysokiego poziomu zbudowanym na bazie Matplotlib. Pozwala użytkownikom wizualizować swoje wykresy w bardzo piękny sposób, zamiast korzystać ze staromodnych wykresów. Pozwala także użytkownikom zobaczyć trend ich danych, korzystając z różnych funkcji, takich jak odcień, kolory i wiele innych. Wykresy zbudowane przy użyciu tej biblioteki mają drugi priorytet wśród badaczy danych i badaczy z tego samego powodu, że są bardzo szybkie.
Fabuła
Plotly, jak sama nazwa wskazuje, należy również do kategorii bibliotek do wizualizacji danych z API wysokiego poziomu. Ta biblioteka pomaga w bardziej dynamicznej wizualizacji danych, ponieważ pozwala użytkownikom zobaczyć różne punkty poprzez najechanie kursorem na wykres, przesuwanie ekranu, animację wykresu poprzez ustawianie liczników czasu, wycinanie sekcji wykresu w celu zobaczenia różnych wahań i wiele więcej. Biblioteka ta jest wykorzystywana w sektorze medycznym do wizualizacji sekcji mózgu, nowotworów, zapalenia płuc i innych chorób. Biblioteka została oficjalnie utworzona przez personel Plotly i umożliwia tworzenie różnych typów wykresów i glifów do wizualizacji danych, takich jak wykresy punktowe, wykresy liniowe, wykresy Sunburst, wykresy słupkowe i wiele innych. Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź oficjalną stronę internetową i przeczytaj dokumentację. Link do strony internetowej to plotly.com.
Ucz się
Jeśli chodzi o wdrażanie uczenia maszynowego przy użyciu języka Python, Scikit Learn zawsze rzuca się w oczy. Pozwala to użytkownikom importować wszystkie niezbędne algorytmy klasyfikacji i regresji, a także umożliwia użytkownikom wykonywanie różnych prac związanych z inżynierią funkcji, takich jak standaryzacja danych, normalizacja danych, dzielenie danych na pociąg, testowanie i walidację, generowanie raportów klasyfikacyjnych, uzyskiwanie wag i odchyleń danych w przypadku problemów opartych na regresji, równoważenie danych poprzez próbkowanie w dół lub w górę i wiele innych. Jest to najbardziej preferowana biblioteka przez wszystkich Data Scientist, którzy pracują z Pythonem i pomagają rozwiązywać maksymalne problemy w prawdziwym świecie.
Wszystkie wymienione powyżej biblioteki można zainstalować za pomocą wiersza poleceń za pomocą wiersza poleceń i można je pobrać za pośrednictwem pypi.org, gdzie podano prawidłową instalację tych bibliotek lub można to zrobić za pośrednictwem ich oficjalnej strony internetowej. Ponadto, aby uzyskać lepsze wrażenia, powinieneś użyć Jupyter Notebook, ponieważ umożliwia on bardzo ładną wizualizację danych w konsoli.
Wniosek
Skorzystaj z tych bibliotek, jeśli chcesz przeprowadzać prace z zakresu uczenia maszynowego i analizy danych w języku Python, ponieważ mogą one pomóc w szybszym uzyskiwaniu wyników, a także pomagają w prawidłowej wizualizacji danych, a także usuwaniu wszelkiego rodzaju wartości odstających z danych.
![[Aktualizacja oprogramowania] Wydano Mozilla Firefox 134.0 w wersji stabilnej, oto co nowego i naprawione](https://media.askvg.com/articles/images/Mozilla_Firefox_Browser.png)
