Najlepsze narzędzia Pythona do uczenia maszynowego i analityki danych

Język programowania Python ma wiele dużych bibliotek i frameworków, które są wygodne do pisania kodu i rozwijania informatyki. Python to język słynący z prostoty, łatwego do nauczenia się, łatwego do odczytania kodu, logicznej i zwięzłej składni, podczas gdy uczenie maszynowe obejmuje niezwykle złożone algorytmy i wieloetapowe przepływy pracy. Zatem tutaj zwięzła i łatwa logika Pythona odgrywa rolę ważną rolę w oszczędzaniu czasu programistów.

Z kolei jeśli chodzi o Data Science , Python posiada również specjalne pakiety dla tego obszaru pracy takie jak SciPy, NumPy czy Pandas, które ułatwiają analizę danych i można je łatwo analizować.Integruje się z aplikacjami webowymi.

Co więcej, Python jest naprawdę językiem typu open source, można go swobodnie używać i rozpowszechniać, nawet w celach komercyjnych. Daje to Pythonowi bogactwo wysokiej jakości zasobów i dokumentacji oraz aktywną społeczność programistów gotowych służyć radą i wsparciem na wszystkich etapach procesu programowania.

Dlatego LuckyTemplates zaprasza do dyskusji na temat przydatnych narzędzi Pythona do zastosowań związanych z uczeniem maszynowym i analizą danych.

Narzędzia Pythona do nauki o danych

1. NUMBA

Numba to kompilator optymalizacyjny typu open source obsługujący NumPy, który kompiluje składnię Pythona do kodu maszynowego przy użyciu kompilatora LLVM sponsorowanego przez Anacondę. Numba zastosowana w Data Science pomaga przyspieszyć kompilację kodu za pomocą NumPy Array. Wyposażony w liczne adnotacje, kod Pythona można zoptymalizować, aby osiągnąć wydajność podobną do C, C++ i Fortran, bez konieczności zmiany języka lub interpretera.

2.CYTON

Cython jest odmianą języka Python w języku C. Można powiedzieć, że jest to zestaw nadrzędny Pythona, zdolny do tworzenia standardowych modułów Pythona, znacznie poprawiających szybkość i wydajność wykonywania. Zasadniczo został zaprojektowany jako rozszerzenie C do Pythona w celu kompilowania kodu Pythona do kodu C/C++ i używanego w notatnikach Jupyter za pośrednictwem wbudowanych komentarzy.

3. ZMIERZCH

Dask to elastyczna biblioteka do obliczeń równoległych w Pythonie. Używając Numpy lub Pandas, czasami napotykasz problem z obsługą danych w pamięci RAM, tutaj Dask jest łatwy w obsłudze, ponieważ rozszerza interfejsy na większe środowiska w pamięci lub rozproszone, mogąc działać na komputerze lokalnym lub skalować się do działania w klastrze .

4. SCYPY

SciPy to biblioteka algorytmów i narzędzi matematycznych typu open source dla języka Python, zbudowana na obiektach tablicowych NumPy tworzących stos NumPy obejmujący narzędzia takie jak Pandas, SymPy i Matplotlib. SciPy zapewnia wiele modułów obliczeniowych, od algebry liniowej, całkowania, różniczkowania, interpolacji po przetwarzanie obrazu, transformację Fouriera...

Narzędzia Pythona do uczenia maszynowego

1. NAUCZ SIĘ SCIKIT

Scikit-learn (w skrócie sklearn) to biblioteka typu open source do uczenia maszynowego, używana również w nauce o danych. To bardzo potężne i popularne narzędzie w społeczności Pythona, zaprojektowane na NumPy i SciPy. Scikit-learn zawiera najnowocześniejsze algorytmy Machine Learning, posiada dokumentację, zawsze aktualizowaną. To narzędzie zapewnia łatwe losowe wyszukiwanie i korzystanie z interfejsu API. Jednak główną zaletą korzystania z Scikit-Learn jest szybkość wykonywania różnych ocen zbioru danych.

2. KERAS

Keras to biblioteka open source napisana w Pythonie dla sieci neuronowych. Keras to interfejs API wysokiego poziomu, opracowany w celu możliwie szybkiego i łatwego tworzenia modeli głębokiego uczenia się w badaniach, i posiada licencję MIT na oprogramowanie typu open source. Tego narzędzia można używać ze znanymi bibliotekami Deep Learning, takimi jak TensorFlow, CNTK, Theano.

Keras posiada szereg zalet takich jak:

• Łatwe w użyciu, szybkie w budowie moduły.
• Może działać zarówno na CPU, jak i GPU
• Obsługuje budowanie CNN, RNN i może łączyć oba.
• Łatwa rozszerzalność i praca z Pythonem.

3. TEAN

Theano to biblioteka Pythona o otwartym kodzie źródłowym, która obsługuje operacje arytmetyczne, które można uruchamiać na procesorze CPU lub GPU, służącą do budowania i rozwijania modeli głębokiego uczenia się. Theano zapewnia bardzo wygodne konstrukcje i metody dostrajania modeli stosowane w połączeniu z funkcjami biblioteki Numpy do obliczeń, które mogą działać na architekturze GPU oprócz procesora w celu zwiększenia wydajności. Theano generuje również dynamicznie kod C, przeprowadza obszerne testy jednostkowe i samoweryfikację oraz optymalizuje szybkość i stabilność. Jest to pierwsza biblioteka, która od 2007 roku buduje i rozwija model uczenia się sztucznej sieci neuronowej przy użyciu technik głębokiego uczenia się i jest uważana za standard technologiczny technologii głębokiego uczenia się w społeczności badawczo-rozwojowej.

To jest lista LuckyTemplates. Jeśli uważasz, że na tej liście brakuje jakiegoś ważnego narzędzia, skomentuj poniżej, aby firma LuckyTemplates mogła je dodać.