Najboljše knjižnice Python za podatkovne vede in strojno učenje

Python knjižnice za podatkovne vede in strojno učenje:

Podatkovna znanost in so najbolj zahtevne tehnologije te dobe. To povpraševanje je spodbudilo vse, da se naučijo različnih knjižnic in paketov za izvajanje podatkovne znanosti in strojnega učenja. Ta objava v blogu se bo osredotočila na knjižnice Python za podatkovne vede in strojno učenje. To so knjižnice, ki bi jih morali poznati, da bi obvladali dve najbolj hipetirani veščini na trgu.

Če želite poglobljeno znanje o umetni inteligenci in strojnem učenju, se lahko vpišete v živo avtor Edureka s 24-urno podporo in življenjskim dostopom.

Tu je seznam tem, ki bodo obravnavane v tem blogu:

1. Uvod v podatkovno znanost in strojno učenje
2. Zakaj uporabljati Python za podatkovne vede in strojno učenje?
3. Python knjižnice za podatkovne vede in strojno učenje
   1. Python knjižnice za statistiko
   2. Python knjižnice za vizualizacijo
   3. Python knjižnice za strojno učenje
   4. Python knjižnice za globoko učenje
   5. Pythonove knjižnice za obdelavo naravnega jezika

Uvod v podatkovno znanost in strojno učenje

Ko sem začel z raziskovanjem znanosti o podatkih in strojnega učenja, me je vedno to vprašanje najbolj motilo! Kaj je privedlo do glasnosti o strojnem učenju in znanosti o podatkih?

Ta buzz ima veliko opraviti s količino podatkov, ki jih ustvarjamo. Podatki so gorivo, ki je potrebno za poganjanje modelov strojnega učenja in ker smo v dobi velikih podatkov, je jasno, zakaj Data Science velja za najbolj obetavno delovno vlogo v tej dobi!

Rekel bi, da sta podatkovna znanost in strojno učenje spretnosti in ne samo tehnologije. So spretnosti, potrebne za pridobivanje koristnih vpogledov iz podatkov in reševanje problemov z gradnjo napovednih modelov.

Formalno gledano je tako opredeljeno Data Science in Machine Learning:

Data Science je postopek pridobivanja koristnih informacij iz podatkov za reševanje resničnih problemov.

Strojno učenje je postopek, s katerim se stroj nauči reševati probleme tako, da mu da veliko podatkov.

Ti dve domeni sta močno povezani. Strojno učenje je del Data Science, ki uporablja algoritme strojnega učenja in druge statistične tehnike za razumevanje vpliva podatkov na rast podjetja.

Če želite izvedeti več o znanosti o podatkih in strojnem učenju, si oglejte naslednje bloge:

1. Vadnica za Data Science - Naučite se Science Science iz nič!

Zdaj pa razumimo kjer knjižnice Python ustrezajo znanosti o podatkih in strojnem učenju.

java string razdeli več ločil

Zakaj uporabljati Python za podatkovne vede in strojno učenje?

je uvrščen na 1. mesto najbolj priljubljenega programskega jezika, ki se uporablja za izvajanje strojnega učenja in znanosti o podatkih. Razumejmo, zakaj toliko podatkovnih znanstvenikov in inženirjev strojnega učenja daje prednost Pythonu kot kateremu koli drugemu programskemu jeziku.

• Enostavnost učenja: Python uporablja zelo preprosto sintakso, ki jo lahko uporabimo za izvajanje preprostih izračunov, kot je dodajanje dveh nizov zapletenim procesom, kot je gradnja kompleksnih modelov strojnega učenja.
• Manj koda: Izvajanje podatkovne znanosti in strojnega učenja vključuje veliko ton algoritmov. Zahvaljujoč podpori Pythons za vnaprej določene pakete, nam ni treba kodirati algoritmov. Da bi stvari olajšal, Python ponuja metodologijo »preveri, ko kodiraš«, ki zmanjšuje breme testiranja kode.
• Vnaprej zgrajene knjižnice: Python ima 100 vnaprej izdelanih knjižnic za izvajanje različnih algoritmov strojnega učenja in globokega učenja. Torej, vsakič, ko želite zagnati algoritem v naboru podatkov, morate le namestiti in naložiti potrebne pakete z enim samim ukazom. Primeri vnaprej izdelanih knjižnic so NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch itd.
• Neodvisno od platforme: Python lahko deluje na več platformah, vključno z Windows, macOS, Linux, Unix itd. Med prenosom kode z ene platforme na drugo lahko uporabite pakete, kot je PyInstaller, ki bodo poskrbeli za kakršne koli težave z odvisnostjo.
• Množična podpora skupnosti: Poleg številnih oboževalcev ima Python več skupnosti, skupin in forumov, kjer programerji objavljajo napake in si pomagajo.

Zdaj ko veste zakaj velja Python za enega najboljših programskih jezikov za podatkovno znanost in strojno učenje, razumimo različne knjižnice Python za podatkovno znanost in strojno učenje.

Python knjižnice za podatkovne vede in strojno učenje

Najpomembnejši razlog za priljubljenost Pythona na področju umetne inteligence in strojnega učenja je dejstvo, da Python ponuja 1000 vgrajenih knjižnic z vgrajenimi funkcijami in metodami za enostavno analizo podatkov, obdelavo, premeščanje, modeliranje itd. na. V spodnjem razdelku bomo razpravljali o knjižnicah Data Science in Machine Learning za naslednje naloge:

1. Statistična analiza
2. Vizualizacija podatkov
3. Modeliranje podatkov in strojno učenje
4. Globoko Učenje
5. Obdelava naravnega jezika (NLP)

Pythonove knjižnice za statistično analizo

Statistika je ena najbolj osnovnih področij znanosti o podatkih in strojnega učenja. Vsi algoritmi, tehnike itd. Strojnega učenja in globokega učenja temeljijo na osnovnih načelih in konceptih statistike.

Če želite izvedeti več o statistiki za podatkovno znanost, lahko obiščete te spletne dnevnike:

Python ima na voljo številne knjižnice, ki so namenjene izključno statistični analizi. V tem blogu „Knjižnice Python za podatkovne vede in strojno učenje“ se bomo osredotočili na najboljše statistične pakete, ki ponujajo vgrajene funkcije za izvajanje najbolj zapletenih statističnih izračunov.

Tu je seznam najboljših knjižnic Python za statistično analizo:

1. NumPy
2. SciPy
3. Pande
4. StatsModels

NumPy

ali Numerical Python je ena najpogosteje uporabljenih knjižnic Python. Glavna značilnost te knjižnice je podpora večdimenzionalnim nizom za matematične in logične operacije. Funkcije, ki jih nudi NumPy, se lahko uporabljajo za indeksiranje, razvrščanje, preoblikovanje in prenos slik in zvočnih valov kot niz realnih števil v več dimenzijah.

Tu je seznam funkcij NumPy:

1. Izvajajte preproste do zapletene matematične in znanstvene izračune
2. Močna podpora večdimenzionalnim objektom matrike in zbirka funkcij in metod za obdelavo elementov matrike
3. Fourierjeve transformacije in rutine za manipulacijo s podatki
4. Opravite linearne izračune algebre, ki so potrebni za algoritme strojnega učenja, kot so linearna regresija, logistična regresija, naivni Bayes in tako naprej.

SciPy

Knjižnica SciPy, zgrajena na vrhu NumPy, je skupek podpaketov, ki pomagajo pri reševanju najosnovnejših problemov, povezanih s statistično analizo. Knjižnica SciPy se uporablja za obdelavo elementov matrike, definiranih s pomočjo knjižnice NumPy, zato se pogosto uporablja za izračun matematičnih enačb, ki jih ni mogoče narediti z uporabo NumPy.

Tu je seznam funkcij SciPy:

• Deluje skupaj z nizi NumPy in zagotavlja platformo, ki ponuja številne matematične metode, kot so numerična integracija in optimizacija.
• Ima zbirko podpaketov, ki jih lahko uporabimo za vektorsko kvantizacijo, Fourierjevo transformacijo, integracijo, interpolacijo itd.
• Ponuja polnopravni sklad funkcij linearne algebre, ki se uporabljajo za naprednejše izračune, kot je združevanje z algoritmom k-pomeni in tako naprej.
• Ponuja podporo za obdelavo signalov, podatkovne strukture in numerične algoritme, ustvarjanje redkih matric itd.

Pande

Pande je še ena pomembna statistična knjižnica, ki se večinoma uporablja na najrazličnejših področjih, vključno s statistiko, financami, ekonomijo, analizo podatkov itd. Knjižnica se pri obdelavi podatkovnih objektov pand opira na matriko NumPy. NumPy, Pandas in SciPy so medsebojno močno odvisni pri izvajanju znanstvenih izračunov, manipulaciji s podatki itd.

Pogosto me prosijo, da med Pandami, NumPyjem in SciPyjem izberem najboljšega, vendar raje uporabljam vse, ker so močno odvisni drug od drugega. Pandas je ena najboljših knjižnic za obdelavo ogromnih kosov podatkov, medtem ko ima NumPy odlično podporo za večdimenzionalne nize, Scipy pa ponuja nabor podpaketov, ki izvajajo večino nalog statistične analize.

Tu je seznam funkcij Pandas:

• Ustvari hitre in učinkovite predmete DataFrame s predhodno definiranim in prilagojenim indeksiranjem.
• Uporablja se lahko za obdelavo velikih naborov podatkov in izvajanje podnastavitve, rezanje podatkov, indeksiranje itd.
• Ponuja vgrajene funkcije za ustvarjanje Excelovih grafikonov in izvajanje zapletenih nalog analize podatkov, kot so opisna statistična analiza, premeščanje podatkov, preoblikovanje, manipulacija, vizualizacija itd.
• Ponuja podporo za manipulacijo s podatki o časovnih vrstah

StatsModels

Paket StatsModels Python, izdelan na vrhu NumPy in SciPy, je najboljši za ustvarjanje statističnih modelov, obdelavo podatkov in ocenjevanje modelov. Skupaj z uporabo nizov NumPy in znanstvenih modelov iz knjižnice SciPy se integrira tudi s Pandami za učinkovito obdelavo podatkov. Ta knjižnica je znana po statističnih izračunih, statističnem testiranju in raziskovanju podatkov.

Tu je seznam funkcij StatsModels:

kako ustvariti dnevniško datoteko v javi -

• Najboljša knjižnica za izvajanje statističnih testov in preverjanja hipotez, ki jih ni mogoče najti v knjižnicah NumPy in SciPy.
• Zagotavlja izvajanje formul v slogu R za boljšo statistično analizo. Bolj je povezan z jezikom R, ki ga statistiki pogosto uporabljajo.
• Pogosto se uporablja za izvajanje generaliziranih linearnih modelov (GLM) in navadnih modelov najmanjše kvadratne linearne regresije (OLM) zaradi velike podpore za statistične izračune.
• Statistično testiranje, vključno s preverjanjem hipotez (Null Theory), se izvaja s pomočjo knjižnice StatsModels.

Teh je bilo torej največ najpogosteje uporabljene in najučinkovitejše knjižnice Python za statistično analizo. Zdaj pa pojdimo na del vizualizacije podatkov v Podatkovni znanosti in strojnem učenju.

Python knjižnice za vizualizacijo podatkov

Slika govori več kot tisoč besed. Vsi smo že slišali za ta citat v umetniškem smislu, vendar velja tudi za podatkovne vede in strojno učenje. Ugledni podatkovni znanstveniki in inženirji strojnega učenja poznajo moč vizualizacije podatkov, zato Python ponuja na tone knjižnic izključno za namen vizualizacije.

Vizualizacija podatkov je namenjena izražanju ključnih vpogledov iz podatkov, učinkovito z grafičnimi predstavitvami. Vključuje izvajanje grafov, diagramov, miselnih zemljevidov, toplotnih kart, histogramov, grafikonov gostote itd. Za proučevanje korelacije med različnimi podatkovnimi spremenljivkami.

V tem blogu se bomo osredotočili na najboljše pakete za vizualizacijo podatkov Python, ki ponujajo vgrajene funkcije za preučevanje odvisnosti med različnimi podatkovnimi funkcijami.

Tu je seznam najboljših knjižnic Python za vizualizacijo podatkov:

1. Matplotlib
2. Seaborn
3. Naklepno
4. Bokeh

Matplotlib

je najosnovnejši paket za vizualizacijo podatkov v Pythonu. Omogoča podporo številnim grafom, kot so histogrami, stolpčni grafikoni, spektri moči, diagrami napak itd. Je dvodimenzionalna grafična knjižnica, ki ustvarja jasne in jedrnate grafe, ki so bistvenega pomena za raziskovalno analizo podatkov (EDA).

Tu je seznam funkcij Matplotliba:

• Matplotlib omogoča izredno enostavno risanje grafov z zagotavljanjem funkcij za izbiro ustreznih slogov črt, slogov pisav, osi za oblikovanje itd.
• Ustvarjeni grafi omogočajo jasno razumevanje trendov, vzorcev in korelacije. Običajno so instrumenti za sklepanje o kvantitativnih informacijah.
• Vsebuje modul Pyplot, ki nudi vmesnik, ki je zelo podoben uporabniškemu vmesniku MATLAB. To je ena najboljših lastnosti paketa matplotlib.
• Ponuja objektno usmerjen modul API za integracijo grafov v aplikacije z uporabo orodij GUI, kot so Tkinter, wxPython, Qt itd.

Seaborn

Knjižnica Matplotlib je osnova za Seaborn knjižnica. V primerjavi z Matplotlibom lahko Seaborn uporabimo za ustvarjanje privlačnejših in opisnejših statističnih grafov. Skupaj z obsežno podporo za vizualizacijo podatkov ima Seaborn tudi vgrajen API, usmerjen v nabor podatkov za preučevanje odnosov med več spremenljivkami.

Tu je seznam lastnosti Seaborna:

• Ponuja možnosti za analizo in vizualizacijo eno spremenljivih in dvojnih podatkovnih točk ter za primerjavo podatkov z drugimi podmnožicami podatkov.
• Podpora za avtomatizirano statistično oceno in grafični prikaz linearnih regresijskih modelov za različne vrste ciljnih spremenljivk.
• Zgradi kompleksne vizualizacije za strukturiranje večplostnih mrež z zagotavljanjem funkcij, ki izvajajo abstrakcije na visoki ravni.
• Priložen je številnim vgrajenim temam za oblikovanje in ustvarjanje matplotlib grafov

Naklepno

Ploty je ena najbolj znanih grafičnih knjižnic Python. Ponuja interaktivne grafe za razumevanje odvisnosti med ciljnimi in napovednimi spremenljivkami. Uporablja se lahko za analizo in vizualizacijo statističnih, finančnih, trgovinskih in znanstvenih podatkov za izdelavo jasnih in jedrnatih grafov, podplosk, toplotnih kart, 3D grafikonov itd.

Tu je seznam funkcij, zaradi katerih je Ploty ena najboljših vizualizacijskih knjižnic:

• Na voljo je več kot 30 vrst grafikonov, vključno s 3D grafikoni, znanstvenimi in statističnimi grafi, SVG zemljevidi itd. Za natančno določeno vizualizacijo.
• Z API-jem Python Ploty lahko ustvarite javne / zasebne nadzorne plošče, ki so sestavljene iz ploskva, grafov, besedila in spletnih slik.
• Vizualizacije, ustvarjene z uporabo Ploty, so serializirane v obliki JSON, zaradi česar lahko do njih enostavno dostopate na različnih platformah, kot so R, MATLAB, Julia itd.
• Na voljo je z vgrajenim API-jem, imenovanim Plotly Grid, ki vam omogoča neposreden uvoz podatkov v okolje Ploty.

Bokeh

Ena najbolj interaktivnih knjižnic v Pythonu, Bokeh, se lahko uporablja za izdelavo opisnih grafičnih predstavitev za spletne brskalnike. Z lahkoto lahko obdeluje humung nabore podatkov in gradi vsestranske grafe, ki pomagajo pri izvajanju obsežne EDA. Bokeh ponuja najbolj natančno opredeljeno funkcionalnost za izdelavo interaktivnih ploskev, nadzornih plošč in podatkovnih aplikacij.

Tu je seznam lastnosti Bokeh:

• Pomaga vam hitro ustvariti zapletene statistične grafe z uporabo preprostih ukazov
• Podpira izhode v obliki HTML, prenosnega računalnika in strežnika. Podpira tudi večjezične vezave, vključno z R, Python, lua, Julia itd.
• Flask in django sta integrirana tudi z Bokeh, zato lahko izrazite vizualizacije tudi v teh aplikacijah
• Zagotavlja podporo za pretvorbo vizualizacije, napisane v drugih knjižnicah, kot so matplotlib, seaborn, ggplot itd.

Torej, to so bili najbolj uporabne knjižnice Python za vizualizacijo podatkov. Zdaj pa se pogovorimo o najboljših knjižnicah Python za izvajanje celotnega procesa strojnega učenja.

Python knjižnice za strojno učenje

Ustvarjanje modelov strojnega učenja, ki lahko natančno napovejo izid ali rešijo določeno težavo, je najpomembnejši del vsakega projekta Data Science.

Izvajanje strojnega učenja, globokega učenja itd. Vključuje kodiranje 1000 vrstic kode, kar lahko postane bolj okorno, če želite ustvariti modele, ki rešujejo zapletene probleme prek nevronskih mrež. Toda na srečo nam ni treba kodirati nobenega algoritma, ker ima Python več paketov samo za izvajanje tehnik in algoritmov strojnega učenja.

V tem blogu se bomo osredotočili na najboljše pakete strojnega učenja, ki ponujajo vgrajene funkcije za izvajanje vseh algoritmov strojnega učenja.

Tu je seznam najboljših knjižnic Python za strojno učenje:

1. Scikit-learn
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-learn

Ena najbolj uporabnih knjižnic Python, Scikit-learn je najboljša knjižnica za modeliranje podatkov in vrednotenje modelov. Na voljo je s številnimi funkcijami, katerih edini namen je izdelava modela. Vsebuje vse nadzorovane in nenadzorovane algoritme strojnega učenja, poleg tega pa ima tudi natančno določene funkcije za ensemble Learning in Boosting Machine Learning.

Tu je seznam funkcij Scikit-learn:

• Ponuja nabor standardnih naborov podatkov za lažji začetek strojnega učenja. Na primer, znameniti nabor podatkov Iris in nabor podatkov Boston House Prices sta del knjižnice Scikit-learn.
• Vgrajene metode za izvajanje nadzorovanega in nenadzorovanega strojnega učenja. To vključuje reševanje, združevanje v skupine, razvrščanje, regresijo in težave z odkrivanjem nepravilnosti.
• Prihaja z vgrajenimi funkcijami za ekstrakcijo in izbiro funkcij, ki pomagajo pri prepoznavanju pomembnih atributov v podatkih.
• Ponuja metode za izvedbo navzkrižne potrditve za oceno učinkovitosti modela, poleg tega pa ima funkcije za uravnavanje parametrov, da bi izboljšali zmogljivost modela.

XGBoost

XGBoost, ki pomeni Extreme Gradient Boosting, je eden najboljših paketov Python za izvajanje Boosting Machine Learning. Knjižnice, kot sta LightGBM in CatBoost, so prav tako opremljene z natančno določenimi funkcijami in metodami. Ta knjižnica je zgrajena predvsem za izvajanje strojev za povečanje gradienta, ki se uporabljajo za izboljšanje učinkovitosti in natančnosti modelov strojnega učenja.

Tu je nekaj njegovih ključnih lastnosti:

zakaj potrebujemo serializacijo v javi

• Knjižnica je bila prvotno napisana v jeziku C ++, velja za eno najhitrejših in najučinkovitejših knjižnic za izboljšanje zmogljivosti modelov strojnega učenja.
• Jedro algoritma XGBoost je mogoče vzporediti in lahko učinkovito uporablja moč večjedrnih računalnikov. Zaradi tega je knjižnica tudi dovolj močna za obdelavo obsežnih naborov podatkov in delo v mreži naborov podatkov.
• Ponuja notranje parametre za izvajanje navzkrižnega preverjanja veljavnosti, uravnavanje parametrov, regularizacijo, obdelavo manjkajočih vrednosti in ponuja tudi združljive API-je za scikit-learn.
• Ta knjižnica se pogosto uporablja na najboljših tekmovanjih v znanosti o podatkih in strojnem učenju, saj se je vedno izkazala za boljšo od drugih algoritmov.

ElI5

ELI5 je še ena knjižnica Python, ki se osredotoča predvsem na izboljšanje zmogljivosti modelov strojnega učenja. Ta knjižnica je razmeroma nova in se običajno uporablja skupaj z XGBoost, LightGBM, CatBoost itd. Za povečanje natančnosti modelov strojnega učenja.

Tu je nekaj njegovih ključnih lastnosti:

• Zagotavlja integracijo s paketom Scikit-learn za izražanje pomembnosti funkcij in razlago napovedi dreves odločanja in drevesnih ansamblov.
• Analizira in razloži napovedi XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor in catboost.CatBoost.
• Ponuja podporo za izvajanje več algoritmov za pregled modelov črnih skrinjic, ki vključujejo modul TextExplainer, ki vam omogoča razlago napovedi, ki jih dajejo klasifikatorji besedil.
• Pomaga pri analiziranju uteži in napovedi splošnih linearnih modelov (GLM), ki vključujejo linearne regresorje in klasifikatorje.

Pythonove knjižnice za poglobljeno učenje

Največji napredek na področju strojnega učenja in umetne inteligence je globoko učenje. Z uvedbo poglobljenega učenja je zdaj mogoče zgraditi zapletene modele in obdelati humung nabore podatkov. Na srečo Python ponuja najboljše pakete za poglobljeno učenje, ki pomagajo pri gradnji učinkovitih nevronskih mrež.

V tem blogu se bomo osredotočili na najboljše pakete za poglobljeno učenje, ki ponujajo vgrajene funkcije za izvajanje zapletenih nevronskih mrež.

Tu je seznam najboljših knjižnic Python za poglobljeno učenje:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Težko

Tensorflow

Ena najboljših knjižnic Python za globoko učenje, TensorFlow je odprtokodna knjižnica za programiranje pretoka podatkov za različne naloge. Je simbolična matematična knjižnica, ki se uporablja za izgradnjo močnih in natančnih nevronskih mrež. Ponuja intuitiven večplatformni programski vmesnik, ki je zelo razširljiv na širokem področju polj.

Tu je nekaj ključnih lastnosti TensorFlow:

• Omogoča vam gradnjo in usposabljanje več nevronskih mrež, ki pomagajo prilagoditi obsežne projekte in nabore podatkov.
• Skupaj s podporo za nevronske mreže ponuja tudi funkcije in metode za izvajanje statistične analize. Na primer, ima vgrajene funkcije za ustvarjanje verjetnostnih modelov in Bayesove mreže, kot so Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma itd.
• Knjižnica ponuja večplastne komponente, ki izvajajo večplastne operacije z utežmi in pristranskostmi, prav tako pa izboljšujejo zmogljivost modela z izvajanjem tehnik regularizacije, kot so normalizacija serij, osip itd.
• Na voljo je z vizualizatorjem, imenovanim TensorBoard, ki ustvarja interaktivne grafe in vizualne elemente za razumevanje odvisnosti podatkovnih funkcij.

Pytorch

je odprtokodni znanstveni računalniški paket na osnovi Pythona, ki se uporablja za izvajanje tehnik globokega učenja in nevronskih mrež na velikih naborih podatkov. Facebook to knjižnico aktivno uporablja za razvoj nevronskih mrež, ki pomagajo pri različnih nalogah, kot sta prepoznavanje obrazov in samodejno označevanje.

Tu je nekaj ključnih lastnosti Pytorch:

• Ponuja enostavne API-je za integracijo z drugimi okviri podatkovne znanosti in strojnega učenja.
• Tako kot NumPy tudi Pytorch ponuja večdimenzionalne nize, imenovane Tensorji, ki jih je za razliko od NumPy mogoče uporabiti celo na GPU.
• Ne samo, da ga je mogoče uporabiti za modeliranje obsežnih nevronskih mrež, ponuja tudi vmesnik z več kot 200+ matematičnimi operacijami za statistično analizo.
• Ustvarite dinamične računske grafe, ki gradijo dinamične grafe na vsaki točki izvajanja kode. Ti grafi pomagajo pri analizi časovnih vrst, medtem ko napovedujejo prodajo v realnem času.

Težko

Keras velja za eno najboljših knjižnic globokega učenja v Pythonu. Zagotavlja popolno podporo za gradnjo, analizo, vrednotenje in izboljšanje nevronskih mrež. Keras je zgrajen na vrhu knjižnic Theano in TensorFlow Python, ki ponuja dodatne funkcije za izdelavo kompleksnih in obsežnih modelov globokega učenja.

Tu je nekaj ključnih lastnosti Kerasa:

• Ponuja podporo za gradnjo vseh vrst nevronskih omrežij, tj. Popolnoma povezanih, konvolucijskih, združevalnih, ponavljajočih se, vdelanih itd. Za velike nabore podatkov in težave je mogoče te modele nadalje kombinirati in ustvariti polnopravno nevronsko mrežo
• Ima vgrajene funkcije za izvajanje izračunov nevronske mreže, kot so definiranje slojev, ciljev, aktivacijskih funkcij, optimizatorjev in množico orodij za lažje delo s slikovnimi in besedilnimi podatki.
• Na voljo je z več predhodno obdelanimi nabori podatkov in usposobljeni modeli, vključno z MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet itd.
• Je enostavno razširljiv in nudi podporo za dodajanje novih modulov, ki vključujejo funkcije in metode.

Pythonove knjižnice za obdelavo naravnega jezika

Ste se kdaj vprašali, kako Google tako natančno napoveduje, kaj iščete? Tehnologija Alexa, Siri in drugih klepetalnic je obdelava naravnega jezika. NLP je igral veliko vlogo pri oblikovanju sistemov, ki temeljijo na umetni inteligenci in pomagajo opisati interakcijo med človeškim jezikom in računalniki.

V tem blogu se bomo osredotočili na najboljše pakete za obdelavo naravnega jezika, ki ponujajo vgrajene funkcije za izvajanje sistemov na visoki ravni, ki temeljijo na AI.

Tu je seznam najboljših knjižnic Python za obdelavo naravnega jezika:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (komplet naravnih jezikov)

NLTK velja za najboljši paket Python za analizo človeškega jezika in vedenja. Knjižnica NLTK, ki jo daje prednost večini podatkovnih znanstvenikov, ponuja enostavne vmesnike, ki vsebujejo več kot 50 korpusov in leksikalne vire, ki pomagajo pri opisovanju človeških interakcij in gradnji sistemov, ki temeljijo na umetni inteligenci, kot so priporočeni mehanizmi.

Tu je nekaj ključnih značilnosti knjižnice NLTK:

• Ponuja nabor metod obdelave podatkov in besedila za klasifikacijo, tokenizacijo, zarezovanje, označevanje, razčlenjevanje in semantično obrazložitev za analizo besedila.
• Vsebuje ovojnice za knjižnice NLP na industrijski ravni za izdelavo zapletenih sistemov, ki pomagajo pri razvrščanju besedil in iskanju vedenjskih trendov in vzorcev v človeškem govoru
• Prihaja z izčrpnim vodnikom, ki opisuje izvajanje računalniške lingvistike, in popolnim vodnikom za dokumentacijo API, ki vsem novincem pomaga pri začetku uporabe NLP.
• Ima ogromno skupnost uporabnikov in strokovnjakov, ki nudijo izčrpne vadnice in hitra vodiča za učenje, kako lahko računalniško jezikoslovje izvajamo s pomočjo Pythona.

spaCy

spaCy je brezplačna odprtokodna knjižnica Python za izvajanje naprednih tehnik obdelave naravnega jezika (NLP). Ko delate z veliko besedila, je pomembno, da razumete morfološki pomen besedila in kako ga lahko razvrstimo tako, da razume človeški jezik. Te naloge je mogoče enostavno doseči s pomočjo spaCY.

Tu je nekaj ključnih lastnosti knjižnice spaCY:

• Skupaj z jezikovnimi izračuni spaCy ponuja ločene module za izdelavo, usposabljanje in preizkušanje statističnih modelov, ki vam bodo lažje razumeli pomen besede.
• Priložen je številnim vgrajenim jezikovnim opombam, ki vam pomagajo analizirati slovnično strukturo stavka. To ne pomaga le pri razumevanju testa, temveč tudi pri iskanju razmerij med različnimi besedami v stavku.
• Uporablja se lahko za tokenizacijo zapletenih, ugnezdenih žetonov, ki vsebujejo okrajšave in več ločil.
• Poleg tega, da je spaCy izjemno robusten in hiter, nudi podporo za 51+ jezikov.

Gensim

Gensim je še en odprtokodni paket Python, zasnovan za pridobivanje semantičnih tem iz velikih dokumentov in besedil za obdelavo, analizo in predvidevanje človeškega vedenja s pomočjo statističnih modelov in jezikovnih izračunov. Ima sposobnost obdelave humung podatkov, ne glede na to, ali so podatki surovi in ​​nestrukturirani.

Tu je nekaj ključnih značilnosti genizma:

• Uporablja se lahko za izdelavo modelov, ki lahko učinkovito razvrstijo dokumente z razumevanjem statistične semantike vsake besede.
• Na voljo je z algoritmi za obdelavo besedila, kot so Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis itd., Ki preučujejo statistične vzorce sočasnosti v dokumentu, da izločijo nepotrebne besede in izdelajo model s samo pomembnimi lastnostmi.
• Ponuja vhodno-izhodne ovojnike in bralnike, ki lahko uvažajo in podpirajo široko paleto formatov podatkov.
• Na voljo je s preprostimi in intuitivnimi vmesniki, ki jih začetniki zlahka uporabljajo. Tudi krivulja učenja API je precej nizka, kar pojasnjuje, zakaj je mnogim razvijalcem všeč ta knjižnica.

Zdaj, ko poznate najboljše Pythonove knjižnice za podatkovne vede in strojno učenje, sem prepričan, da vas zanima več. Tu je nekaj spletnih dnevnikov, ki vam bodo pomagali začeti:

Če se želite vpisati na celoten tečaj o umetni inteligenci in strojnem učenju, ima Edureka posebej kurirano s tem boste usposobljeni za tehnike, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in obdelava naravnega jezika. Vključuje usposabljanje o najnovejših dosežkih in tehničnih pristopih na področju umetne inteligence in strojnega učenja, kot so globoko učenje, grafični modeli in učenje okrepitve.