Лучшие инструменты Python для машинного обучения и науки о данных

Язык программирования Python имеет множество крупных библиотек и фреймворков, удобных для написания кода и развития информатики. Python — это язык, известный своей простотой, легким в освоении и легко читаемым кодом, логичным и кратким синтаксисом, в то время как машинное обучение включает в себя чрезвычайно сложные алгоритмы и многоэтапные рабочие процессы. Таким образом, здесь краткая и простая логика Python играет важную роль. важную роль в экономии времени разработчиков.

С другой стороны, когда дело доходит до науки о данных , у Python также есть специальные пакеты для этой области работы, такие как SciPy, NumPy или Pandas, которые облегчают анализ данных и могут быть легко проанализированы.Интегрируется с веб-приложениями.

Более того, Python действительно является языком с открытым исходным кодом, вы можете свободно использовать и распространять Python даже в коммерческих целях. Это дает Python множество высококачественных ресурсов и документации, а также активное сообщество разработчиков, готовых предоставить советы и поддержку на всех этапах процесса разработки.

Поэтому LuckyTemplates приглашает вас обсудить некоторые полезные инструменты Python для приложений машинного обучения и анализа данных.

Инструменты Python для науки о данных

1. НУМБА

Numba — это оптимизирующий компилятор с открытым исходным кодом, поддерживающий NumPy, который компилирует синтаксис Python в машинный код с помощью компилятора LLVM, спонсируемого Anaconda. Numba, применяемая в Data Science, помогает ускорить компиляцию кода с помощью NumPy Array. Код Python, снабженный рядом аннотаций, можно оптимизировать для достижения производительности, аналогичной C, C++ и Fortran, без необходимости менять язык или интерпретатор.

2. СИТОН

Cython — это вариант Python на языке C. Можно сказать, что это родительский набор Python, способный создавать стандартные модули Python, значительно улучшающие скорость выполнения и производительность. По сути, он разработан как расширение C для Python для компиляции кода Python в код C/C++ и используется в блокнотах Jupyter посредством встроенных комментариев.

3. ДАСК

Dask — это гибкая библиотека для параллельных вычислений на Python. При использовании Numpy или Pandas иногда вы сталкиваетесь с проблемой обработки данных в оперативной памяти, здесь с Dask легко справиться, поскольку он расширяет интерфейсы для более крупных сред в памяти или распределенных сред, может работать на локальном компьютере или масштабироваться для работы в кластере. .

4. СЦИПИ

SciPy — это библиотека алгоритмов и математических инструментов с открытым исходным кодом для Python, построенная на объектах массива NumPy, составляющих стек NumPy, включающий такие инструменты, как Pandas, SymPy и Matplotlib. SciPy предоставляет множество модулей вычислений: от линейной алгебры, интегрирования, дифференцирования, интерполяции до обработки изображений, преобразования Фурье...

Инструменты Python для машинного обучения

1. SCIKIT-LEARN

Scikit-learn (сокращенно sklearn) — это библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения, которая также используется в науке о данных. Это очень мощный и популярный инструмент в сообществе Python, разработанный на основе NumPy и SciPy. Scikit-learn содержит самые современные алгоритмы машинного обучения и постоянно обновляемую документацию. Этот инструмент обеспечивает простой случайный поиск и использование API. Но главным преимуществом использования Scikit-Learn является скорость выполнения различных оценок в наборе данных.

2. КЕРАС

Keras — это библиотека с открытым исходным кодом, написанная на Python для нейронных сетей. Keras — это API высокого уровня, разработанный для максимально быстрого и простого исследования моделей глубокого обучения и имеющий лицензию MIT на программное обеспечение с открытым исходным кодом. Этот инструмент можно использовать с известными библиотеками глубокого обучения, такими как TensorFlow, CNTK, Theano.

Keras имеет ряд преимуществ, таких как:

• Простота в использовании, быстрая сборка модулей.
• Может работать как на процессоре, так и на графическом процессоре
• Поддерживает создание CNN, RNN и может комбинировать оба.
• Легкая расширяемость и работа с Python.

3. ТЕАНО

Theano — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая поддерживает арифметические операции, которые могут выполняться на процессоре или графическом процессоре и используются для создания и разработки моделей глубокого обучения. Theano предоставляет очень удобные конструкции и методы настройки модели, используемые поверх функций библиотеки Numpy для вычислений, которые для повышения эффективности могут работать на архитектуре графического процессора в дополнение к процессору. Theano также динамически генерирует код C, проводит обширное модульное тестирование и самопроверку, а также оптимизирует скорость и стабильность. Это первая библиотека, которая с 2007 года создает и разрабатывает модель обучения искусственной нейронной сети с использованием методов глубокого обучения и считается технологическим стандартом для технологии глубокого обучения в сообществе исследований и разработок.

Это список Куантриманга. Если вы считаете, что в этом списке не хватает важного инструмента, оставьте комментарий ниже, чтобы LuckyTemplates мог его добавить.