ProIT: медіа для профі в IT
4 хв.

Найпопулярніші бібліотеки ШІ та машинного навчання Python

author avatar ProIT NEWS

Інтернет-журнал Tech Republic поділився інформацією про найкращі бібліотеки Python для програмування штучного інтелекту, машинного навчання і глибокого навчання.

Чому варто вибрати Python для розробки ШІ?

Провідний розробник Numerical Python і Pyfort Пол Дюбуа одного разу заявив, що «Python це найпотужніша мова, яку ви ще можете читати».

Якості, які роблять Python популярним, – це його універсальність і гнучкість, що дає змогу використовувати Python разом з іншими мовами програмування, включно з потужними системами, такими як Java, C#. Крім того, Python може працювати майже на всіх ОС і платформах на ринку.

Python має величезну кількість доступних бібліотек для машинного навчання та ШІ й розробники можуть підібрати одну з них для розв’язання будь-якої проблеми. Крім того, будучи мовою об’єктно-орієнтованого програмування (ООП), Python добре підходить для ефективного використання й обробки даних.

Ось ще кілька причин, чому Python є однією з найкращих мов програмування для машинного навчання, глибокого навчання та ШІ:

  • Безкоштовність і відкритість коду робить Python дружнім до спільноти та гарантує покращення в довгостроковій перспективі.
  • Обширні бібліотеки гарантують, що для кожної проблеми знайдеться рішення.
  • Легка реалізація й інтеграція роблять його доступним для людей із різним рівнем кваліфікації.
  • Збільшує продуктивність шляхом скорочення часу на кодування та налагодження.
  • Можна також використовувати для програмного обчислення й обробки природної мови.
  • Бездоганно працює з модулями коду C і C++.

Найкращі бібліотеки Python для машинного навчання та ШІ

NumPy

Раніше відома як Numeric, сьогодні NumPy має повністю відкритий код і багато учасників. Її також вважають найкращою бібліотекою Python для машинного навчання та ШІ.

NumPy в основному використовується дослідниками даних для виконання різноманітних математичних операцій над великими багатовимірними масивами та матрицями.

Масиви NumPy потребують набагато менше місця для зберігання, ніж інші списки Python. Вони швидші та зручніші у використанні, що робить їх чудовим варіантом для підвищення продуктивності моделей машинного навчання без зайвих зусиль. Іншою привабливою особливістю є те, що NumPy має інструменти для інтеграції коду C, C++ і Fortran.

SciPy

NumPy настільки популярний, що на його основі створено декілька бібліотек, у тому числі SciPy. SciPy також є безкоштовною бібліотекою з відкритим кодом.

SciPy орієнтована на великі набори даних, а також на виконання наукових і технічних обчислень. Вона також має вбудовані модулі для оптимізації масивів та лінійної алгебри, як і NumPy, і відіграє значну роль у науковому аналізі та розробці.

Привабливість SciPy полягає у тому, що вона використовує всі функції NumPy і перетворює їх на зручні наукові інструменти. Таким чином, SciPy часто використовується для обробки зображень і надає базові функції обробки для високорівневих ненаукових математичних функцій.

TensorFlow

TensorFlow – це безкоштовна бібліотека з відкритим кодом, яка доступна для Python, JavaScript, C++ і Java. Ця гнучкість надає широкий спектр застосувань у багатьох різних секторах.

Розроблена командою Google Brain для внутрішнього використання Google у дослідженнях і виробництві, початкова версія була випущена під ліцензією Apache 2.0 у 2015 році. Google випустила оновлену версію TensorFlow під назвою TensorFlow 2.0 у вересні 2019 року.

Хоча TensorFlow можна використовувати для різних завдань, вона особливо добре справляється з навчанням глибоких нейронних мереж.

Використовуючи TensorFlow, розробники можуть створювати та навчати моделі ML не лише на комп’ютерах, але й на мобільних пристроях і серверах за допомогою TensorFlow Lite та TensorFlow Serving. Ці альтернативи пропонують ті самі переваги, але для мобільних платформ і високопродуктивних серверів.

Keras

Keras – це популярна бібліотека нейронних мереж із відкритим вихідним кодом для розробки й оцінки нейронних мереж у моделях машинного і глибокого навчання.

Спочатку розроблена інженером Google для ONEIROS, скорочення від Open-Ended Neuro Electronic Intelligent Robot Operating System, Keras невдовзі отримала підтримку в основній бібліотеці Theano та TensorFlow. Можливість працювати поверх Theano та Tensorflow означала, що Keras могла навчати нейронні мережі з невеликою кількістю коду.

Бібліотеці Keras часто віддають перевагу перед зазначеними вище бібліотеками через те, що вона модульна, розширювана і гнучка. Це також робить її зручним вибором для початківців.

Keras можна інтегрувати з цілями, шарами, оптимізаторами, функціями активації тощо. Крім того, вона пропонує один із найширших наборів типів даних. Keras може працювати в різних середовищах як на процесорах, так і на відеокартах.

PyTorch

PyTorch, розроблений Facebook, є бібліотекою Python для машинного навчання з відкритим вихідним кодом, яка базується на Torch – фреймворку мови програмування C. Таким чином, PyTorch також має інтерфейс C++ для підтримки C++. PyTorch вважається одним із головних претендентів на звання найкращого фреймворку машинного і глибокого навчання.

PyTorch має багато програм для обробки даних і може бути інтегрований з іншими бібліотеками Python, такими як NumPy. Бібліотека може створювати обчислювальні графіки, які можна змінювати під час роботи програми.

PyTorch особливо добре підходить для програм машинного навчання і глибокого навчання, таких як обробка природної мови (NLP) й комп’ютерного зору.

Одна з головних особливостей, яка відрізняє PyTorch від інших бібліотек, – це висока швидкість виконання, яка підтримується навіть під час роботи зі складними графіками. PyTorch також дуже гнучка, здатна працювати на простих процесорах або центральних і графічних процесорах.

Якщо вам необхідна додаткова функціональність, PyTorch постачається з низкою API, які дають змогу розробникам розширювати бібліотеку, а також інструментарій природної мови.

Scikit-learn

Хоча Scikit-learn тепер є окремою бібліотекою Python на Github і використовується такими великими компаніями, як Spotify, вона мала невдалий початок як стороннє розширення для бібліотеки SciPy.

Scikit-learn – це бібліотека з багатьма застосуваннями, наприклад, для класичних алгоритмів машинного навчання, таких як виявлення спаму, розпізнавання зображень, прогнозування та сегментація клієнтів.

Scikit-learn легко інтегрується з іншими бібліотеками програмування машинного навчання, такими як NumPy і Pandas. Вона підтримує різні алгоритми, включаючи класифікацію, регресію, кластеризацію та багато інших.

Проста у використанні та гнучка Scikit-learn – чудова бібліотека для моделювання даних. Однак існують і кращі бібліотеки для таких завдань, як завантаження, обробка, а також маніпулювання даними та візуалізація. Scikit-learn можна використовувати на всіх етапах – від дослідження до розгортання машинного навчання.

Pandas

Як зазначено на сайті Pandas, «Pandas це швидкий, потужний, гнучкий і простий у використанні інструмент аналізу й обробки даних з відкритим кодом, створений на основі мови програмування Python».

Бібліотека Pandas була створена AQR Capital Management у 2008 році й стала відкритою наприкінці 2009 року. Pandas добре працює як центр аналізу даних для їх оцінки й обробки. Це також допомагає програмістам машинного навчання працювати з часовими рядами та структурованими багатовимірними даними.

Раніше ми повідомляли, що DALL-E від OpenAI навчатиметься на бібліотеці Shutterstock ще 6 років.

Приєднатися до company logo
Продовжуючи, ти погоджуєшся з умовами Публічної оферти та Політикою конфіденційності.