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.

Najlepsze narzędzia Pythona do uczenia maszynowego i analityki danych

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

Najlepsze narzędzia Pythona do uczenia maszynowego i analityki 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

Najlepsze narzędzia Pythona do uczenia maszynowego i analityki danych

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.

Leave a Comment

Europa utworzy grupę zadaniową ChatGPT

Europa utworzy grupę zadaniową ChatGPT

Organ zrzeszający krajowe organy nadzorujące prywatność w Europie poinformował w czwartek, że powołał grupę zadaniową zajmującą się ChatGPT

AI przewiduje czas śmierci człowieka z 78% dokładnością

AI przewiduje czas śmierci człowieka z 78% dokładnością

Duńscy i amerykańscy naukowcy współpracowali nad opracowaniem systemu sztucznej inteligencji o nazwie life2vec, zdolnego do przewidywania czasu śmierci człowieka z dużą dokładnością.

Sztuczna inteligencja przewiduje choroby układu moczowego na podstawie dźwięku moczu

Sztuczna inteligencja przewiduje choroby układu moczowego na podstawie dźwięku moczu

Algorytm sztucznej inteligencji o nazwie Audioflow może nasłuchiwać dźwięku oddawania moczu, aby skutecznie i skutecznie identyfikować nieprawidłowe wypływy moczu i powiązane z nimi problemy zdrowotne pacjenta.

Barmani, uważajcie: ten robot może przygotować koktajl w zaledwie 1 minutę

Barmani, uważajcie: ten robot może przygotować koktajl w zaledwie 1 minutę

Starzenie się i spadek liczby ludności Japonii spowodował, że w kraju brakuje znacznej liczby młodych pracowników, szczególnie w sektorze usług.

Setki ludzi rozczarowało się, gdy dowiedziały się, że dziewczyna, którą kochają, jest wytworem sztucznej inteligencji

Setki ludzi rozczarowało się, gdy dowiedziały się, że dziewczyna, którą kochają, jest wytworem sztucznej inteligencji

Użytkownik Reddita o imieniu u/LegalBeagle1966 jest jednym z wielu użytkowników zakochanych w Claudii, dziewczynie przypominającej gwiazdę filmową, która często udostępnia na tej platformie uwodzicielskie selfie, nawet nagie.

12 kolejnych potencjalnych firm dołącza do „sojuszu AI” Microsoftu.

12 kolejnych potencjalnych firm dołącza do „sojuszu AI” Microsoftu.

Microsoft właśnie ogłosił, że w jego programie AI for Good weźmie udział 12 kolejnych firm technologicznych.

Sztuczna inteligencja odtwarza postacie Dragon Ball z krwi i kości

Sztuczna inteligencja odtwarza postacie Dragon Ball z krwi i kości

Użytkownik @mortecouille92 wykorzystał moc narzędzia do projektowania graficznego Midjourney i stworzył wyjątkowo realistyczne wersje słynnych postaci Dragon Ball, takich jak Goku, Vegeta, Bulma i starszy Kame. .

7 technik poprawy odpowiedzi ChatGPT

7 technik poprawy odpowiedzi ChatGPT

Po prostu dodając pewne warunki lub konfigurując pewne scenariusze, ChatGPT może udzielić bardziej trafnych odpowiedzi na Twoje zapytania. Przyjrzyjmy się sposobom poprawy jakości odpowiedzi ChatGPT.

Podziwiaj piękne obrazy narysowane przez sztuczną inteligencję

Podziwiaj piękne obrazy narysowane przez sztuczną inteligencję

Midjourney to system sztucznej inteligencji, który wywołał ostatnio „gorączkę” w społeczności internetowej i świecie artystów ze względu na niezwykle piękne obrazy, które nie ustępują tym, które tworzą prawdziwi artyści.

Ten model sztucznej inteligencji był jednym z pierwszych „ekspertów”, którzy odkryli wiadomości o wybuchu zapalenia płuc w Wuhan.

Ten model sztucznej inteligencji był jednym z pierwszych „ekspertów”, którzy odkryli wiadomości o wybuchu zapalenia płuc w Wuhan.

Kilka dni po ogłoszeniu przez Chiny wybuchu epidemii, mając dostęp do danych dotyczących globalnej sprzedaży biletów lotniczych, system sztucznej inteligencji BlueDot w dalszym ciągu dokładnie przewidywał rozprzestrzenianie się wirusa korona z Wuhan do Bangkoku, Seulu, Tajpej i Tokio.