Maskininlärning, en delmängd av artificiell intelligens, är ett mycket stort och statistiskt beräkningsorienterat område där man inte bara behöver vara bra på statistik utan också bra på att visualisera data samt förbehandla densamma. För att utföra maskininlärningsrelaterade aktiviteter använder många forskare och forskare olika metoder som att använda handskrivna statistiska algoritmer eller att utföra detsamma med Excel och olika programmeringsspråk.
Ett sådant programmeringsspråk som vinner popularitet när det gäller ML är utan tvekan Python. Detta är ett objektorienterat programmeringsspråk som har många inbyggda och tredjepartsbibliotek som hjälper till att utföra dataanalys såväl som maskininlärning mycket enkelt. Detta beror på att de nödvändiga algoritmerna som krävs för denna uppgift redan är inbäddade i dessa bibliotek, och man behöver bara ringa detsamma, och deras arbete kommer att göras inom några minuter.
På grund av dess effektiva genomförande av ML-aktiviteter vinner Python enorm popularitet på marknaden och används flitigt av många dataforskare. Många topporganisationer ger också enorma paket till Python-programmerare i jämförelse med R, Scala, Java-programmerare. Så låt oss lära oss vilka bibliotek som vanligtvis behövs för att utföra ML- och dataanalysaktiviteter:
Bibliotek som vanligtvis används för att utföra ML- och dataanalysaktiviteter
Pandas
Pandas är ett av de stora biblioteken som krävs av varje dataforskare och analytiker. Det här biblioteket innehåller olika funktioner som att importera den nödvändiga filen vi vill arbeta med t.ex. CSV, Xls, xlsx, tsv, etc. Efter att ha importerat den nödvändiga datamängden är de andra sakerna vi kan utföra med det här biblioteket att kontrollera datatypen för kolumnerna i datamängden och sedan byta kolumndatatyp enligt vårt val som är från kategorisk till numerisk eller flytande, Boolean. Efter att kolumnbytet är gjort kan vi göra en massa saker som att interpolera nollvärdena i datasetet eller släppa nollvärdena, fylla nollvärdena, transponera kolumnerna, sammanfoga olika datamängder, slå samman datamängderna, etc. Detta är ett mycket kraftfullt bibliotek och anses vara mycket bättre än Pyspark för maskininlärning.
Numpy
Detta är ännu ett kraftfullt bibliotek som används av Data Scientist; den fullständiga formen av detta bibliotek är Numeric Python. Det här biblioteket hjälper till att lösa olika beräkningsrelaterade problem och konvertera datamängden till standarddistribution, gaussisk distribution, blanda datamängden, konvertera datatypen för kolumnerna och mycket mer. Detta bibliotek hjälper också till att skapa dummy-datauppsättningar genom att använda slumpmässiga heltal, linspace, slumptal, etc. Detta bibliotek tillåter också användare att spara sina data i .npz-format som sedan kan användas för ytterligare beräkningar istället för att skriva hela koden om och om igen. Många andra funktioner finns där som kan utföras med detta bibliotek och för korrekt dokumentation kan du besöka Numpys officiella webbplats som är numpy.org.
Matplotlib
Ett kraftfullt bibliotek som vanligtvis används för datavisualisering som skapar olika grafer för att generera trendanalysen i vår data. Matplotlib-biblioteket är det mest föredragna biblioteket när man löser olika Kaggle, Hackathon-tävlingar samt löser fall i verkligheten. Det viktigaste med det här biblioteket är att det är snabbt, snabbt och graferna genereras på skärmen inom några sekunder. Några av de vanligaste graferna som kan byggas med hjälp av detta bibliotek är stapeldiagram, histogram (sannolikhetstäthet), cirkeldiagram, punktdiagram, linjediagram, sinusgrafer, 3D-grafer, etc. För en korrekt förståelse av detta bibliotek kan du besöka den officiella webbplatsen som är matplotlib.org.
Seabornn
Detta är ett annat datavisualiseringsbibliotek som är ett högnivå-API byggt ovanpå Matplotlib. Det tillåter användare att visualisera sina grafer på ett mycket vackert sätt snarare än att använda de gammaldags graferna. Det låter också användare se trenden för deras data genom att använda olika funktioner som nyans, färger och många fler. Graferna som byggs med hjälp av det här biblioteket kommer under andra prioritet av dataforskarna och forskarna på grund av samma anledning som är mycket snabb.
Handling
Plotly, som namnet antyder, faller det också i kategorin datavisualiseringsbibliotek med högnivå-API. Detta bibliotek hjälper till att visualisera data mer dynamiskt eftersom det tillåter användare att se olika punkter genom att hålla muspekaren över grafen, panorera skärmen, animera grafen genom att ställa in timers, klippa ut delar av grafen för att se olika fluktuationer och många fler. Detta bibliotek används av den medicinska sektorn för att visualisera delar av hjärnan, cancer, lunginflammation och andra sjukdomar. Biblioteket är officiellt skapat av Plotly-personal och tillåter olika typer av datavisualiseringsgrafer och glyfer som Scatter-plots, Line-plots, Sunburst-plots, Bar plots, och många fler. För mer information besök den officiella webbplatsen och läs dokumentationen. Webbplatslänken är plotly.com.
Scikit Lär dig
När det gäller att utföra maskininlärning med Python, skulle Scikit Learn alltid slå tankarna. Detta tillåter användare att importera alla nödvändiga klassificerings- och regressionsalgoritmer och tillåter också användare att utföra olika funktionstekniska relaterade arbeten som att standardisera data, normalisera data, dela upp data i tåg, test och validering, generera klassificeringsrapporter, få vikter och fördomar för data för regressionsbaserade problem, balansera data antingen genom nedsampling och många fler. Detta är det mest föredragna biblioteket av alla dataforskare som arbetar med Python och hjälper till att lösa maximala problem i den verkliga världen.
Alla bibliotek som nämns ovan är pip-installerbara via kommandotolken och kan laddas ner via pypi.org där korrekt installation av dessa bibliotek ges eller kan göras via deras officiella webbplats. För en bättre upplevelse bör du också använda Jupyter Notebook eftersom den tillåter mycket trevlig datavisualisering i sin konsol.
Slutsats
Använd dessa bibliotek om du är orolig för att utföra ML- och dataanalysarbete genom Python eftersom dessa kan hjälpa dig att få dina resultat i en snabbare takt och även hjälper dig att korrekt visualisera din data samt ta bort alla typer av extremvärden från din data.
