Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi için en iyi Python araçları

Python programlama dili, kod yazmaya ve bilgisayar bilimini geliştirmeye uygun birçok büyük kütüphaneye ve çerçeveye sahiptir. Python basitliği, öğrenilmesi kolay, okunması kolay kodu, mantıksal ve özlü söz dizimi ile ünlü bir dildir, Makine Öğrenimi ise son derece karmaşık algoritmalar ve çok aşamalı iş akışları içerir. Yani burada Python'un kısa ve kolay mantığı önemli bir rol oynuyor. geliştiricilerin zamandan tasarruf etmesinde önemli bir rol oynar.

Öte yandan Veri Bilimi söz konusu olduğunda Python'un bu çalışma alanına yönelik SciPy, NumPy veya Pandas gibi veri analizini kolaylaştıran ve kolayca analiz edilebilen özel paketleri de bulunmaktadır.Web uygulamalarıyla entegre olur.

Dahası, Python gerçekten açık kaynaklı bir dildir; Python'u ticari amaçlarla bile özgürce kullanabilir ve dağıtabilirsiniz. Bu, Python'a yüksek kaliteli kaynaklar ve belgeler zenginliği ve geliştirme sürecinin tüm aşamalarında tavsiye ve destek sağlamaya hazır aktif bir geliştirici topluluğu sağlar.

Bu nedenle LuckyTemplates sizi hem Makine Öğrenimi hem de Veri Bilimi uygulamaları için bazı yararlı Python araçlarını tartışmaya davet ediyor.

Veri Bilimi için Python Araçları

1. NUMBA

Numba, Anaconda'nın sponsor olduğu LLVM derleyicisini kullanarak Python sözdizimini makine koduna derleyen, açık kaynaklı, NumPy uyumlu bir optimizasyon derleyicisidir. Veri Biliminde uygulanan Numba, NumPy Array ile kod derlemeyi hızlandırmaya yardımcı olur. Bir dizi Ek Açıklamayla sağlanan Python kodu, dili veya yorumlayıcıyı değiştirmeye gerek kalmadan C, C++ ve Fortran'a benzer performans elde edecek şekilde optimize edilebilir.

2. SİTON

Cython, Python'un C versiyonudur. Standart Python modülleri oluşturabilen, yürütme hızını ve performansını önemli ölçüde artıran Python'un ana kümesi olduğu söylenebilir. Temel olarak Python kodunu C/C++ koduna derlemek için Python'un bir C uzantısı olarak tasarlanmıştır ve Jupyter not defterlerinde satır içi yorumlar yoluyla kullanılır.

3.DASK

Dask , Python'da paralel hesaplamaya yönelik esnek bir kütüphanedir. Numpy veya Pandas kullanırken bazen RAM'deki verileri işleme sorunuyla karşılaşırsınız; burada Dask'ın kullanımı kolaydır çünkü arayüzleri daha büyük bellek içi veya dağıtılmış ortamlara genişletir, yerel bir bilgisayarda çalışabilir veya bir küme üzerinde çalışacak şekilde ölçeklenebilir .

4. SCIPY

SciPy , Pandas, SymPy ve Matplotlib gibi araçları içeren NumPy yığınını oluşturan NumPy dizi nesneleri üzerine inşa edilmiş, Python için algoritmalar ve matematiksel araçlardan oluşan açık kaynaklı bir kütüphanedir. SciPy, doğrusal cebir, entegrasyon, farklılaşma, enterpolasyondan görüntü işleme, fourier dönüşümüne kadar birçok hesaplama modülü sağlar...

Makine Öğrenimi için Python Araçları

1. SCIKIT-ÖĞRENİN

Scikit-learn (sklearn olarak kısaltılır), Makine Öğrenimi için açık kaynaklı bir kütüphanedir ve Veri Biliminde de kullanılır. Bu, Python topluluğunda NumPy ve SciPy üzerinde tasarlanmış çok güçlü ve popüler bir araçtır. Scikit-learn en modern Makine Öğrenimi algoritmalarını içerir, her zaman güncellenen belgelerle birlikte gelir. Bu araç, kolay rastgele arama ve API kullanımı sağlar. Ancak Scikit-Learn kullanmanın asıl avantajı, veri setinde çeşitli değerlendirmeler yapma hızıdır.

2. KERALAR

Keras, sinir ağları için python ile yazılmış açık kaynaklı bir kütüphanedir. Keras, derin öğrenme modellerini araştırma için olabildiğince hızlı ve kolay hale getirmek amacıyla geliştirilmiş, açık kaynaklı yazılımlar için MIT lisansına sahip, üst düzey bir API'dir. Bu araç TensorFlow, CNTK, Theano gibi ünlü Deep Learning kütüphaneleriyle kullanılabilir.

Keras'ın aşağıdaki gibi birçok avantajı vardır:

• Kullanımı kolay, modülleri hızlı bir şekilde oluşturabilirsiniz.
• Hem CPU hem de GPU üzerinde çalışabilir
• CNN, RNN oluşturmayı destekler ve her ikisini de birleştirebilir.
• Kolay genişletilebilirlik ve Python ile çalışma.

3. TİYANO

Theano , Derin Öğrenme modelleri oluşturmak ve geliştirmek için kullanılan, CPU veya GPU üzerinde çalışabilen aritmetik işlemleri destekleyen açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Theano, verimlilik için CPU'ya ek olarak GPU mimarisinde çalışabilen, hesaplama için Numpy kütüphane fonksiyonlarının üstünde kullanılan çok kullanışlı yapılar ve model ayarlama yöntemleri sağlar. Theano ayrıca C kodunu dinamik olarak oluşturur, kapsamlı birim testine ve kendi kendini doğrulamaya sahiptir ve hızı ve kararlılığı optimize eder. Bu kütüphane, 2007'den bu yana derin öğrenme tekniklerini kullanarak bir yapay sinir ağı öğrenme modeli oluşturup geliştiren ilk kütüphanedir ve araştırma ve geliştirme topluluğunda Derin Öğrenme teknolojisi için bir teknoloji standardı olarak kabul edilmektedir.

Bu LuckyTemplates'ın listesi. Bu listede önemli bir aracın gözden kaçırıldığını düşünüyorsanız lütfen aşağıya yorum yapın ki LuckyTemplates bunu eklesin.