Cele mai bune instrumente Python pentru Machine Learning și Data Science

Limbajul de programare Python are multe biblioteci mari și cadre care sunt convenabile pentru scrierea codului și dezvoltarea informatică. Python este un limbaj renumit pentru simplitatea, codul ușor de învățat, ușor de citit, sintaxa logică și concisă, în timp ce Machine Learning implică algoritmi extrem de complexi și fluxuri de lucru în mai multe etape. Așadar, aici, logica concisă și ușoară a lui Python joacă un rol important. rol important în economisirea timpului dezvoltatorilor.

Pe de altă parte, când vine vorba de Data Science , Python are și pachete speciale pentru acest domeniu de lucru precum SciPy, NumPy sau Pandas care facilitează analiza datelor și pot fi ușor analizate.Se integrează cu aplicațiile web.

În plus, Python este cu adevărat un limbaj open source, puteți utiliza și distribui liber Python, chiar și în scopuri comerciale. Acest lucru îi oferă lui Python o mulțime de resurse și documentație de înaltă calitate și o comunitate activă de dezvoltatori gata să ofere sfaturi și asistență în toate etapele procesului de dezvoltare.

Prin urmare, LuckyTemplates vă invită să discutați despre câteva instrumente utile Python atât pentru aplicațiile Machine Learning, cât și pentru Data Science.

Instrumente Python pentru știința datelor

1. NUMBA

Numba este un compilator de optimizare cu sursă deschisă NumPy-aware care compilează sintaxa Python în codul mașinii folosind compilatorul LLVM sponsorizat de Anaconda. Numba aplicat în Data Science ajută la accelerarea compilarii codului cu NumPy Array. Prevăzut cu o serie de adnotări, codul Python poate fi optimizat pentru a obține performanțe similare cu C, C++ și Fortran fără a fi nevoie să schimbați limba sau interpretul.

2. CITON

Cython este o variantă C a lui Python. Se poate spune că este setul părinte al lui Python, capabil să creeze module standard Python, îmbunătățind semnificativ viteza de execuție și performanța. În principiu, este conceput ca o extensie C pentru Python pentru a compila codul Python în cod C/C++ și utilizat în notebook-urile Jupyter prin comentarii inline.

3. DASK

Dask este o bibliotecă flexibilă pentru calculul paralel în Python. Când utilizați Numpy sau Pandas, uneori vă confruntați cu problema manipulării datelor în RAM, aici Dask este ușor de gestionat deoarece extinde interfețele la medii mai mari în memorie sau distribuite, putând rula pe un computer local sau scalat pentru a rula pe un cluster .

4. SCIPY

SciPy este o bibliotecă open source de algoritmi și instrumente matematice pentru Python, construită pe obiectele matrice NumPy care alcătuiesc stiva NumPy care include instrumente precum Pandas, SymPy și Matplotlib. SciPy oferă multe module de calcul de la algebră liniară, integrare, diferențiere, interpolare până la procesarea imaginilor, transformată Fourier...

Instrumente Python pentru învățare automată

1. SCIKIT-LEARN

Scikit-learn (abreviat ca sklearn) este o bibliotecă open source pentru Machine Learning și este folosită și în Data Science. Acesta este un instrument foarte puternic și popular în comunitatea Python, conceput pe NumPy și SciPy. Scikit-learn conține cei mai moderni algoritmi de învățare automată, vine cu documentații, mereu actualizate. Acest instrument oferă o căutare ușoară aleatorie și utilizarea API-ului. Dar principalul avantaj în utilizarea Scikit-Learn este viteza în timpul efectuării diferitelor evaluări în setul de date.

2. KERAS

Keras este o bibliotecă open source scrisă în python pentru rețele neuronale. Keras este un API de nivel înalt, dezvoltat pentru a face modele de învățare profundă cât mai rapid și ușor posibil pentru cercetare și are o licență MIT pentru software open source. Acest instrument poate fi folosit cu biblioteci celebre Deep Learning, cum ar fi TensorFlow, CNTK, Theano.

Keras are o serie de avantaje, cum ar fi:

• Ușor de utilizat, rapid de construit module.
• Poate rula atât pe CPU, cât și pe GPU
• Suporta construirea CNN, RNN și poate combina ambele.
• Extensibilitate ușoară și lucrul cu Python.

3. THEANO

Theano este o bibliotecă open source Python care acceptă operațiuni aritmetice care pot rula pe CPU sau GPU, folosită pentru a construi și dezvolta modele de Deep Learning. Theano oferă construcții foarte convenabile și metode de reglare a modelelor utilizate pe lângă funcțiile bibliotecii Numpy pentru calcul, care pot rula pe arhitectura GPU în plus față de CPU pentru eficiență. Theano generează, de asemenea, codul C în mod dinamic, are teste de unitate extinse și autoverificare și optimizează viteza și stabilitatea. Aceasta este prima bibliotecă care a construit și dezvoltat un model de învățare a rețelei neuronale artificiale folosind tehnici de învățare profundă din 2007 și este considerată un standard tehnologic pentru tehnologia de învățare profundă în comunitatea de cercetare și dezvoltare.

Aceasta este lista lui LuckyTemplates. Dacă credeți că există un instrument important ratat în această listă, vă rugăm să comentați mai jos, astfel încât LuckyTemplates să îl poată adăuga.