เครื่องมือ Python ที่ดีที่สุดสำหรับ Machine Learning และ Data Science

ภาษาการเขียนโปรแกรมPythonมีไลบรารีและเฟรมเวิร์กขนาดใหญ่จำนวนมากที่สะดวกสำหรับการเขียนโค้ดและพัฒนาวิทยาการคอมพิวเตอร์ Python เป็นภาษาที่มีชื่อเสียงในด้านความเรียบง่าย เรียนรู้ง่าย โค้ดที่อ่านง่าย ไวยากรณ์เชิงตรรกะและกระชับ ในขณะที่Machine Learningเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมที่ซับซ้อนอย่างยิ่งและเวิร์กโฟลว์แบบหลายขั้นตอน ดังนั้น ตรรกะที่กระชับและง่ายดายของ Python จึงมี มีบทบาทสำคัญในการประหยัดเวลาของนักพัฒนา

ในทางกลับกัน เมื่อพูดถึงData Science Python ยังมีแพ็คเกจพิเศษสำหรับงานสาขานี้ เช่น SciPy, NumPy หรือ Pandas ที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูลและสามารถวิเคราะห์ได้ง่าย ผสานรวมกับ Web Application

นอกจากนี้ Python ยังเป็นภาษาโอเพ่นซอร์สอย่างแท้จริง คุณสามารถใช้และแจกจ่าย Python ได้อย่างอิสระ แม้จะเพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้าก็ตาม สิ่งนี้ทำให้ Python มีทรัพยากรและเอกสารคุณภาพสูงมากมาย และชุมชนนักพัฒนาที่กระตือรือร้นพร้อมที่จะให้คำแนะนำและการสนับสนุนในทุกขั้นตอนของกระบวนการพัฒนา

ดังนั้น LuckyTemplates ขอเชิญคุณมาพูดคุยเกี่ยวกับเครื่องมือ Python ที่มีประโยชน์สำหรับทั้งแอปพลิเคชัน Machine Learning และ Data Science

เครื่องมือ Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

1. นัมบะ

Numbaเป็นคอมไพเลอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ NumPy-aware แบบโอเพ่นซอร์สที่คอมไพล์ไวยากรณ์ Python ลงในโค้ดเครื่องโดยใช้คอมไพเลอร์ LLVM ที่สนับสนุนโดย Anaconda Numba ที่ประยุกต์ใน Data Science ช่วยเร่งการคอมไพล์โค้ดด้วย NumPy Array ด้วยคำอธิบายประกอบจำนวนหนึ่ง โค้ด Python สามารถปรับให้เหมาะสมเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่คล้ายคลึงกับ C, C++ และ Fortran โดยไม่ต้องเปลี่ยนภาษาหรือล่าม

2. ไซทอน

Cythonเป็นตัวแปร C ของ Python อาจกล่าวได้ว่าเป็นชุดแม่ของ Python ซึ่งสามารถสร้างโมดูล Python มาตรฐานได้ ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพในการดำเนินการได้อย่างมาก โดยพื้นฐานแล้วได้รับการออกแบบให้เป็นส่วนขยาย C ของ Python เพื่อคอมไพล์โค้ด Python ให้เป็นโค้ด C/C++ และใช้ในสมุดบันทึก Jupyter ผ่านทางความคิดเห็นแบบอินไลน์

3. แดสค์

Daskเป็นไลบรารี่ที่ยืดหยุ่นสำหรับการประมวลผลแบบขนานใน Python เมื่อใช้ Numpy หรือ Pandas บางครั้งคุณอาจประสบปัญหาในการจัดการข้อมูลใน RAM Dask ที่นี่จัดการได้ง่ายเนื่องจากขยายอินเทอร์เฟซไปยังหน่วยความจำในหน่วยความจำที่ใหญ่ขึ้นหรือสภาพแวดล้อมแบบกระจาย โดยสามารถทำงานบนเครื่องคอมพิวเตอร์เฉพาะที่หรือปรับขนาดให้ทำงานบนคลัสเตอร์ได้ .

4. วิทยาศาสตร์

SciPyเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สของอัลกอริทึมและเครื่องมือทางคณิตศาสตร์สำหรับ Python สร้างขึ้นจากออบเจ็กต์อาร์เรย์ NumPy ที่ประกอบเป็นสแต็ก NumPy ที่มีเครื่องมือเช่น Pandas, SymPy และ Matplotlib SciPy มีโมดูลการคำนวณมากมายตั้งแต่พีชคณิตเชิงเส้น การบูรณาการ การสร้างความแตกต่าง การประมาณค่า ไปจนถึงการประมวลผลภาพ การแปลงฟูเรียร์...

เครื่องมือ Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

1. SCIKIT-เรียนรู้

Scikit-learn (ย่อว่า sklearn) เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับ Machine Learning และยังใช้ใน Data Science อีกด้วย นี่เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและได้รับความนิยมในชุมชน Python ซึ่งออกแบบบน NumPy และ SciPy Scikit-learn ประกอบด้วยอัลกอริธึม Machine Learning ที่ทันสมัยที่สุด มาพร้อมกับเอกสารประกอบที่อัปเดตอยู่เสมอ เครื่องมือนี้ช่วยให้การค้นหาแบบสุ่มและการใช้งาน API เป็นเรื่องง่าย แต่ข้อได้เปรียบหลักในการใช้ Scikit-Learn คือความเร็วขณะทำการประเมินต่างๆ ในชุดข้อมูล

2. เคราส

Kerasเป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่เขียนด้วยภาษาไพ ธ อนสำหรับโครงข่ายประสาทเทียม Keras เป็น API ระดับสูงที่พัฒนาขึ้นเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกให้รวดเร็วและง่ายดายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้สำหรับการวิจัย และมีใบอนุญาต MIT สำหรับซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส เครื่องมือนี้สามารถใช้ได้กับไลบรารี Deep Learning ที่มีชื่อเสียง เช่น TensorFlow, CNTK, Theano

Keras มีข้อดีหลายประการเช่น:

• ใช้งานง่าย รวดเร็วในการสร้างโมดูล
• สามารถทำงานได้ทั้ง CPU และ GPU
• รองรับการสร้าง CNN, RNN และสามารถรวมทั้งสองอย่างเข้าด้วยกัน
• ขยายได้ง่ายและทำงานกับ Python

3. ธีอาโน

Theanoเป็นไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่รองรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่สามารถทำงานบน CPU หรือ GPU ใช้ในการสร้างและพัฒนาโมเดล Deep Learning Theano มีวิธีโครงสร้างและการปรับแต่งโมเดลที่สะดวกมาก ซึ่งใช้นอกเหนือจากฟังก์ชันไลบรารี Numpy สำหรับการคำนวณ ซึ่งสามารถทำงานบนสถาปัตยกรรม GPU นอกเหนือจาก CPU เพื่อประสิทธิภาพ Theano ยังสร้างโค้ด C แบบไดนามิก มีการทดสอบหน่วยและการตรวจสอบตนเองอย่างกว้างขวาง รวมถึงปรับความเร็วและความเสถียรให้เหมาะสม นี่เป็นห้องสมุดแห่งแรกที่สร้างและพัฒนาโมเดลการเรียนรู้โครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกตั้งแต่ปี 2550 และถือเป็นมาตรฐานเทคโนโลยีสำหรับเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกในชุมชนการวิจัยและพัฒนา

นี่คือรายการของ LuckyTemplates หากคุณคิดว่ามีเครื่องมือสำคัญที่ขาดหายไปในรายการนี้ โปรดแสดงความคิดเห็นด้านล่างเพื่อให้ LuckyTemplates สามารถเพิ่มเข้าไปได้