Die besten Python-Tools für maschinelles Lernen und Data Science

Die Programmiersprache Python verfügt über viele große Bibliotheken und Frameworks, die sich zum Schreiben von Code und zur Entwicklung der Informatik eignen. Python ist eine Sprache, die für ihre Einfachheit, ihren leicht zu erlernenden, leicht lesbaren Code sowie ihre logische und prägnante Syntax bekannt ist, während maschinelles Lernen äußerst komplexe Algorithmen und mehrstufige Arbeitsabläufe umfasst. Hier spielt also die prägnante und einfache Logik von Python eine Rolle wichtige Rolle dabei, Entwicklern Zeit zu sparen.

Andererseits verfügt Python für den Bereich Data Science auch über spezielle Pakete für diesen Arbeitsbereich wie SciPy, NumPy oder Pandas, die die Datenanalyse erleichtern und einfach analysiert werden können. Integriert sich in Webanwendungen.

Darüber hinaus ist Python eine echte Open-Source-Sprache, Sie können Python auch für kommerzielle Zwecke frei verwenden und verbreiten. Dadurch verfügt Python über eine Fülle hochwertiger Ressourcen und Dokumentationen sowie über eine aktive Entwicklergemeinschaft, die in allen Phasen des Entwicklungsprozesses mit Rat und Tat zur Seite steht.

Daher lädt LuckyTemplates Sie ein, einige nützliche Python-Tools für Anwendungen des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft zu diskutieren.

Python-Tools für Data Science

1. NUMBA

Numba ist ein Open-Source-NumPy-fähiger Optimierungscompiler, der Python-Syntax mithilfe des von Anaconda gesponserten LLVM-Compilers in Maschinencode kompiliert. Die Anwendung von Numba in Data Science hilft, die Codekompilierung mit NumPy Array zu beschleunigen. Ausgestattet mit einer Reihe von Anmerkungen kann Python-Code optimiert werden, um eine ähnliche Leistung wie C, C++ und Fortran zu erreichen, ohne dass die Sprache oder der Interpreter geändert werden muss.

2. CYTHON

Cython ist eine C-Variante von Python. Man kann sagen, dass es sich um den übergeordneten Satz von Python handelt, der in der Lage ist, Standard-Python-Module zu erstellen und so die Ausführungsgeschwindigkeit und Leistung erheblich zu verbessern. Es ist im Wesentlichen als C-Erweiterung für Python konzipiert, um Python-Code in C/C++-Code zu kompilieren und in Jupyter-Notebooks über Inline-Kommentare zu verwenden.

3. DASK

Dask ist eine flexible Bibliothek für paralleles Rechnen in Python. Bei der Verwendung von Numpy oder Pandas steht man manchmal vor dem Problem, Daten im RAM zu verarbeiten. Hier ist Dask einfach zu handhaben, da es Schnittstellen auf größere In-Memory- oder verteilte Umgebungen erweitert und auf einem lokalen Computer ausgeführt oder für die Ausführung auf einem Cluster skaliert werden kann .

4. SCIPY

SciPy ist eine Open-Source-Bibliothek mit Algorithmen und mathematischen Werkzeugen für Python, die auf den NumPy-Array-Objekten basiert, die den NumPy-Stack bilden, der Tools wie Pandas, SymPy und Matplotlib umfasst. SciPy bietet viele Berechnungsmodule von linearer Algebra, Integration, Differentiation, Interpolation bis hin zu Bildverarbeitung, Fourier-Transformation ...

Python-Tools für maschinelles Lernen

1. SCIKIT-LERNEN

Scikit-learn (abgekürzt sklearn) ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen und wird auch in der Datenwissenschaft verwendet. Dies ist ein sehr leistungsfähiges und beliebtes Tool in der Python-Community, das auf NumPy und SciPy entwickelt wurde. Scikit-learn enthält die modernsten Algorithmen für maschinelles Lernen, wird mit immer aktualisierten Dokumentationen geliefert. Dieses Tool ermöglicht eine einfache Zufallssuche und API-Nutzung. Der Hauptvorteil bei der Verwendung von Scikit-Learn ist jedoch die Geschwindigkeit bei der Durchführung verschiedener Auswertungen im Datensatz.

2. KERAS

Keras ist eine in Python geschriebene Open-Source-Bibliothek für neuronale Netze. Keras ist eine High-Level-API, die entwickelt wurde, um Deep-Learning-Modelle für die Forschung so schnell und einfach wie möglich zu machen, und verfügt über eine MIT-Lizenz für Open-Source-Software. Dieses Tool kann mit bekannten Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow, CNTK, Theano verwendet werden.

Keras bietet eine Reihe von Vorteilen wie:

• Einfach zu verwendende, schnell zu erstellende Module.
• Kann sowohl auf der CPU als auch auf der GPU ausgeführt werden
• Unterstützt den Aufbau von CNN und RNN und kann beide kombinieren.
• Einfache Erweiterbarkeit und Arbeiten mit Python.

3. THEANO

Theano ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die arithmetische Operationen unterstützt, die auf der CPU oder GPU ausgeführt werden können und zum Erstellen und Entwickeln von Deep-Learning-Modellen verwendet werden. Theano bietet sehr praktische Konstrukte und Modelloptimierungsmethoden, die zusätzlich zu den Numpy-Bibliotheksfunktionen für Berechnungen verwendet werden und aus Effizienzgründen zusätzlich zur CPU-Architektur auf der GPU-Architektur ausgeführt werden können. Theano generiert außerdem C-Code dynamisch, verfügt über umfangreiche Unit-Tests und Selbstverifizierung und optimiert Geschwindigkeit und Stabilität. Dies ist die erste Bibliothek, die seit 2007 ein künstliches neuronales Netzwerk-Lernmodell mithilfe von Deep-Learning-Techniken erstellt und entwickelt und gilt in der Forschungs- und Entwicklungsgemeinschaft als Technologiestandard für Deep-Learning-Technologie.

Dies ist LuckyTemplatess Liste. Wenn Sie der Meinung sind, dass in dieser Liste ein wichtiges Tool fehlt, kommentieren Sie bitte unten, damit LuckyTemplates es hinzufügen kann.