I migliori strumenti Python per Machine Learning e Data Science

Il linguaggio di programmazione Python dispone di molte librerie e framework di grandi dimensioni utili per scrivere codice e sviluppare l'informatica. Python è un linguaggio famoso per la sua semplicità, il codice facile da apprendere e da leggere, la sintassi logica e concisa, mentre il Machine Learning prevede algoritmi estremamente complessi e flussi di lavoro in più fasi. Quindi, qui, la logica concisa e semplice di Python gioca un ruolo importante ruolo importante nel far risparmiare tempo agli sviluppatori.

D'altra parte, quando si tratta di Data Science , Python dispone anche di pacchetti speciali per questo campo di lavoro come SciPy, NumPy o Pandas che facilitano l'analisi dei dati e possono essere facilmente analizzati.Si integra con le applicazioni web.

Inoltre, Python è veramente un linguaggio open source, puoi utilizzare e distribuire liberamente Python, anche per scopi commerciali. Ciò offre a Python una vasta gamma di risorse e documentazione di alta qualità e una comunità attiva di sviluppatori pronti a fornire consulenza e supporto durante tutte le fasi del processo di sviluppo.

Pertanto, LuckyTemplates ti invita a discutere alcuni utili strumenti Python sia per applicazioni di Machine Learning che di Data Science.

Strumenti Python per la scienza dei dati

1. NUMBA

Numba è un compilatore di ottimizzazione open source compatibile con NumPy che compila la sintassi Python in codice macchina utilizzando il compilatore LLVM sponsorizzato da Anaconda. Numba applicato in Data Science aiuta ad accelerare la compilazione del codice con NumPy Array. Dotato di una serie di annotazioni, il codice Python può essere ottimizzato per ottenere prestazioni simili a C, C++ e Fortran senza dover cambiare linguaggio o interprete.

2. CITONO

Cython è una variante C di Python. Si può dire che è il set genitore di Python, in grado di creare moduli Python standard, migliorando significativamente la velocità di esecuzione e le prestazioni. È fondamentalmente progettato come estensione C di Python per compilare il codice Python in codice C/C++ e utilizzato nei notebook Jupyter tramite commenti incorporati.

3. DASK

Dask è una libreria flessibile per il calcolo parallelo in Python. Quando si utilizza Numpy o Pandas, a volte si affronta il problema della gestione dei dati nella RAM, qui Dask è facile da gestire perché estende le interfacce ad ambienti in memoria o distribuiti più grandi, potendo essere eseguito su un computer locale o scalato per essere eseguito su un cluster .

4. SCIPIA

SciPy è una libreria open source di algoritmi e strumenti matematici per Python, costruita sugli oggetti array NumPy che compongono lo stack NumPy che include strumenti come Pandas, SymPy e Matplotlib. SciPy fornisce molti moduli di calcolo dall'algebra lineare, integrazione, differenziazione, interpolazione all'elaborazione delle immagini, trasformata di Fourier...

Strumenti Python per l'apprendimento automatico

1. SCIKIT-IMPARA

Scikit-learn (abbreviato in sklearn) è una libreria open source per il machine learning e viene utilizzata anche in Data Science. Questo è uno strumento molto potente e popolare nella comunità Python, progettato su NumPy e SciPy. Scikit-learn contiene i più moderni algoritmi di Machine Learning, viene fornito con documentazioni, sempre aggiornate. Questo strumento fornisce una facile ricerca casuale e l'utilizzo dell'API. Ma il vantaggio principale nell'utilizzo di Scikit-Learn è la velocità durante l'esecuzione di varie valutazioni nel set di dati.

2. KERAS

Keras è una libreria open source scritta in Python per reti neurali. Keras è un'API di alto livello, sviluppata per rendere i modelli di deep learning il più veloci e semplici possibile per la ricerca, e dispone di una licenza MIT per il software open source. Questo strumento può essere utilizzato con famose librerie di Deep Learning come TensorFlow, CNTK, Theano.

Keras ha una serie di vantaggi come:

• Moduli facili da usare e veloci da costruire.
• Può funzionare sia su CPU che su GPU
• Supporta la creazione di CNN, RNN e può combinarli entrambi.
• Facile estensibilità e funzionamento con Python.

3. TÉANO

Theano è una libreria Python open source che supporta operazioni aritmetiche che possono essere eseguite su CPU o GPU, utilizzata per creare e sviluppare modelli di Deep Learning. Theano fornisce costrutti e metodi di ottimizzazione dei modelli molto convenienti utilizzati in aggiunta alle funzioni della libreria Numpy per il calcolo, che possono essere eseguiti sull'architettura GPU oltre alla CPU per l'efficienza. Theano genera inoltre codice C in modo dinamico, dispone di test unitari e di autoverifica estesi e ottimizza velocità e stabilità. Questa è la prima libreria a costruire e sviluppare un modello di apprendimento di rete neurale artificiale utilizzando tecniche di deep learning dal 2007 ed è considerata uno standard tecnologico per la tecnologia Deep Learning nella comunità di ricerca e sviluppo.

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