Alat Python terbaik untuk Pembelajaran Mesin dan Sains Data

Bahasa pengaturcaraan Python mempunyai banyak perpustakaan besar dan rangka kerja yang mudah untuk menulis kod dan membangunkan sains komputer. Python ialah bahasa yang terkenal dengan kesederhanaan, kod mudah dipelajari, mudah dibaca, sintaks logik dan ringkas, manakala Pembelajaran Mesin melibatkan algoritma yang sangat kompleks dan aliran kerja berbilang peringkat. Jadi di sini, logik Python yang ringkas dan mudah memainkan peranan penting dalam menjimatkan masa pemaju.

Sebaliknya, apabila ia datang kepada Sains Data , Python juga mempunyai pakej khas untuk bidang kerja ini seperti SciPy, NumPy atau Pandas yang memudahkan analisis data dan boleh dianalisis dengan mudah. ​​Bersepadu dengan aplikasi web.

Tambahan pula, Python adalah benar-benar bahasa sumber terbuka, anda boleh menggunakan dan mengedarkan Python secara bebas, walaupun untuk tujuan komersial. Ini memberikan Python banyak sumber dan dokumentasi berkualiti tinggi, dan komuniti pembangun yang aktif bersedia untuk memberikan nasihat dan sokongan semasa semua peringkat proses pembangunan.

Oleh itu, LuckyTemplates menjemput anda untuk membincangkan beberapa alat Python yang berguna untuk kedua-dua Pembelajaran Mesin dan aplikasi Sains Data.

Alat Python untuk Sains Data

1. NUMBA

Numba ialah pengkompil pengoptimuman NumPy-aware sumber terbuka yang menyusun sintaks Python ke dalam kod mesin menggunakan pengkompil LLVM yang ditaja oleh Anaconda. Numba yang digunakan dalam Sains Data membantu mempercepatkan penyusunan kod dengan NumPy Array. Disediakan dengan beberapa Anotasi, kod Python boleh dioptimumkan untuk mencapai prestasi yang serupa dengan C, C++ dan Fortran tanpa perlu menukar bahasa atau penterjemah.

2. CYTHON

Cython ialah varian C Python. Ia boleh dikatakan bahawa ia adalah set induk Python, yang mampu mencipta modul Python standard, meningkatkan kelajuan dan prestasi pelaksanaan dengan ketara. Ia pada asasnya direka sebagai sambungan C kepada Python untuk menyusun kod Python ke dalam kod C/C++ dan digunakan dalam buku nota Jupyter melalui komen sebaris.

3. DASK

Dask ialah perpustakaan yang fleksibel untuk pengkomputeran selari dalam Python. Apabila menggunakan Numpy atau Pandas, kadangkala anda menghadapi masalah mengendalikan data dalam RAM, di sini Dask mudah dikendalikan kerana ia memanjangkan antara muka ke dalam memori yang lebih besar atau persekitaran teragih, yang boleh dijalankan pada komputer tempatan atau diskalakan untuk dijalankan pada kluster .

4. SCIPY

SciPy ialah perpustakaan sumber terbuka bagi algoritma dan alatan matematik untuk Python, dibina pada objek tatasusunan NumPy yang membentuk timbunan NumPy yang merangkumi alatan seperti Pandas, SymPy dan Matplotlib. SciPy menyediakan banyak modul pengiraan daripada algebra linear, penyepaduan, pembezaan, interpolasi kepada pemprosesan imej, transformasi fourier...

Alat Python untuk Pembelajaran Mesin

1. SCIKIT-BELAJAR

Scikit-learn (disingkatkan sebagai sklearn) ialah perpustakaan sumber terbuka untuk Pembelajaran Mesin dan juga digunakan dalam Sains Data. Ini adalah alat yang sangat berkuasa dan popular dalam komuniti Python, direka pada NumPy dan SciPy. Scikit-learn mengandungi algoritma Pembelajaran Mesin yang paling moden, disertakan dengan dokumentasi, sentiasa dikemas kini. Alat ini menyediakan carian rawak yang mudah dan penggunaan API. Tetapi kelebihan utama dalam menggunakan Scikit-Learn, adalah kelajuan semasa melakukan pelbagai penilaian dalam dataset.

2. KERAS

Keras ialah perpustakaan sumber terbuka yang ditulis dalam python untuk rangkaian saraf. Keras ialah API peringkat tinggi, dibangunkan untuk menjadikan model pembelajaran mendalam secepat dan semudah mungkin untuk penyelidikan, dan mempunyai lesen MIT untuk perisian sumber terbuka. Alat ini boleh digunakan dengan perpustakaan Pembelajaran Dalam yang terkenal seperti TensorFlow, CNTK, Theano.

Keras mempunyai beberapa kelebihan seperti:

• Mudah digunakan, cepat untuk membina modul.
• Boleh berjalan pada kedua-dua CPU dan GPU
• Menyokong membina CNN, RNN dan boleh menggabungkan kedua-duanya.
• Kebolehlanjutan yang mudah dan berfungsi dengan Python.

3. THEANO

Theano ialah perpustakaan Python sumber terbuka yang menyokong operasi aritmetik yang boleh dijalankan pada CPU atau GPU, digunakan untuk membina dan membangunkan model Pembelajaran Dalam. Theano menyediakan binaan yang sangat mudah dan kaedah penalaan model yang digunakan di atas fungsi perpustakaan Numpy untuk pengiraan, yang boleh dijalankan pada seni bina GPU sebagai tambahan kepada CPU untuk kecekapan. Theano juga menjana kod C secara dinamik, mempunyai ujian unit dan pengesahan kendiri yang meluas, serta mengoptimumkan kelajuan dan kestabilan. Ini adalah perpustakaan pertama yang membina dan membangunkan model pembelajaran rangkaian saraf tiruan menggunakan teknik pembelajaran mendalam sejak 2007 dan dianggap sebagai standard teknologi untuk teknologi Pembelajaran Dalam dalam komuniti penyelidikan dan pembangunan.

Ini adalah senarai LuckyTemplates. Jika anda rasa ada alat penting yang terlepas dalam senarai ini, sila komen di bawah supaya LuckyTemplates boleh menambahnya.