Les meilleurs outils Python pour lapprentissage automatique et la science des données

Le langage de programmation Python possède de nombreuses bibliothèques et frameworks volumineux, pratiques pour écrire du code et développer l’informatique. Python est un langage célèbre pour sa simplicité, son code facile à apprendre et à lire, sa syntaxe logique et concise, tandis que l'apprentissage automatique implique des algorithmes extrêmement complexes et des flux de travail en plusieurs étapes. Ainsi, ici, la logique concise et simple de Python joue un rôle rôle important dans le gain de temps des développeurs.

D'autre part, en ce qui concerne la science des données , Python propose également des packages spéciaux pour ce domaine de travail, tels que SciPy, NumPy ou Pandas, qui facilitent l'analyse des données et peuvent être facilement analysés. S'intègre aux applications Web.

De plus, Python est véritablement un langage open source, vous pouvez librement utiliser et distribuer Python, même à des fins commerciales. Cela donne à Python une richesse de ressources et de documentation de haute qualité, ainsi qu'une communauté active de développeurs prêts à fournir des conseils et une assistance à toutes les étapes du processus de développement.

Par conséquent, LuckyTemplates vous invite à discuter de quelques outils Python utiles pour les applications d'apprentissage automatique et de science des données.

Outils Python pour la science des données

1. NUMBA

Numba est un compilateur d'optimisation open source compatible NumPy qui compile la syntaxe Python en code machine à l'aide du compilateur LLVM sponsorisé par Anaconda. Numba appliqué à la science des données permet d'accélérer la compilation de code avec NumPy Array. Fourni avec un certain nombre d'annotations, le code Python peut être optimisé pour obtenir des performances similaires à celles du C, C++ et Fortran sans avoir à changer de langage ou d'interpréteur.

2. CYTHON

Cython est une variante C de Python. On peut dire qu'il s'agit de l'ensemble parent de Python, capable de créer des modules Python standard, améliorant considérablement la vitesse d'exécution et les performances. Il est essentiellement conçu comme une extension C de Python pour compiler le code Python en code C/C++ et utilisé dans les notebooks Jupyter via des commentaires en ligne.

3. DASK

Dask est une bibliothèque flexible pour le calcul parallèle en Python. Lorsque vous utilisez Numpy ou Pandas, vous êtes parfois confronté au problème de la gestion des données dans la RAM, ici Dask est facile à gérer car il étend les interfaces à des environnements en mémoire ou distribués plus grands, pouvant s'exécuter sur un ordinateur local ou mis à l'échelle pour s'exécuter sur un cluster. .

4. SCIPY

SciPy est une bibliothèque open source d'algorithmes et d'outils mathématiques pour Python, construite sur les objets du tableau NumPy qui composent la pile NumPy qui comprend des outils tels que Pandas, SymPy et Matplotlib. SciPy fournit de nombreux modules de calcul allant de l'algèbre linéaire, de l'intégration, de la différenciation, de l'interpolation au traitement d'image, à la transformée de Fourier...

Outils Python pour l'apprentissage automatique

1. SCIKIT-APPRENDRE

Scikit-learn (en abrégé sklearn) est une bibliothèque open source pour l'apprentissage automatique et est également utilisée en science des données. Il s'agit d'un outil très puissant et populaire dans la communauté Python, conçu sur NumPy et SciPy. Scikit-learn contient les algorithmes de Machine Learning les plus modernes, accompagnés de documentations, toujours mises à jour. Cet outil permet une recherche aléatoire et une utilisation faciles de l'API. Mais le principal avantage de l’utilisation de Scikit-Learn est la rapidité d’exécution de diverses évaluations dans l’ensemble de données.

2. KÉRAS

Keras est une bibliothèque open source écrite en python pour les réseaux de neurones. Keras est une API de haut niveau, développée pour rendre les modèles d'apprentissage profond aussi rapides et simples que possible pour la recherche, et dispose d'une licence MIT pour les logiciels open source. Cet outil peut être utilisé avec des bibliothèques Deep Learning célèbres telles que TensorFlow, CNTK, Theano.

Keras présente de nombreux avantages tels que :

• Modules faciles à utiliser et rapides à construire.
• Peut fonctionner à la fois sur CPU et GPU
• Prend en charge la création de CNN, RNN et peut combiner les deux.
• Extensibilité facile et travail avec Python.

3. THÉANO

Theano est une bibliothèque Python open source qui prend en charge les opérations arithmétiques pouvant s'exécuter sur CPU ou GPU, utilisées pour créer et développer des modèles de Deep Learning. Theano fournit des constructions et des méthodes de réglage de modèle très pratiques utilisées en plus des fonctions de la bibliothèque Numpy pour le calcul, qui peuvent fonctionner sur une architecture GPU en plus du CPU pour plus d'efficacité. Theano génère également du code C de manière dynamique, propose des tests unitaires et une auto-vérification approfondis, et optimise la vitesse et la stabilité. Il s'agit de la première bibliothèque à créer et développer un modèle d'apprentissage de réseau neuronal artificiel à l'aide de techniques d'apprentissage profond depuis 2007 et est considérée comme une norme technologique pour la technologie Deep Learning dans la communauté de recherche et développement.

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