Основные библиотеки для машинного обучения на Python

1656526094 osnovnye biblioteki dlya mashinnogo obucheniya na python

автор Шубхи Астана

pfSDP5v5bRWPwWF0vDzrIBPBLLkqighhFHez
Источник изображения: pexels.com

Python часто является языком выбора для разработчиков, которым нужно использовать статистические методы или анализ данных в своей работе. Он также используется учеными из данных, задачи которых должны быть интегрированы с веб-приложениями или производственными средами.

Python действительно сияет в области машинного обучения. Его сочетание последовательного синтаксиса, меньшего времени разработки и гибкости делает его пригодным для разработки сложных моделей и механизмов прогнозирования, которые можно подключать непосредственно к производственным системам.

Одним из самых больших преимуществ Python является его большой набор библиотек.

Библиотеки – это наборы процедур и функций, написанных на определенном языке. Надежный набор библиотек может облегчить разработчикам выполнение сложных задач без переписывания многих строк кода.

Машинное обучение в основном базируется на математике. В частности, математическая оптимизация, статистика и вероятность. Библиотеки Python помогают исследователям/математикам, меньше владеющим знаниями разработчиков, легко «выполнять машинное обучение».

Ниже приведены некоторые из наиболее часто используемых библиотек в машинном обучении:

Scikit-learn для работы с классическими алгоритмами ML

saQHUdhXbYflEmnDMhN5Qewekg0h6KPx9oIT

Scikit-learn является одной из популярнейших библиотек ML. Он поддерживает многие алгоритмы обучения с присмотром и без присмотра. Примеры включают линейные и логистические регрессии, деревья решений, кластеризацию, k-средних и т.д.

Он основан на двух базовых библиотеках Python, NumPy и SciPy. Он добавляет набор алгоритмов для обычных задач машинного обучения и анализа данных, включая кластеризацию, регрессию и классификацию. Даже такие задачи, как преобразование данных, выбор объектов и методы ансамбля, можно реализовать в несколько строк.

Для новичка в ML Scikit-learn является более чем достаточным инструментом для работы, пока вы не начнете внедрять более сложные алгоритмы.

Tensorflow для глубокого обучения

5M9fILVJO06e0zPLStKihIlOYxsLUw8f3kI9

Если вы находитесь в мире машинного обучения, вы, наверное, слышали, пробовали или реализовали какую-либо форму алгоритма глубокого обучения. Нужны ли они? Не все время. Они классны, когда все сделано правильно? Да!

Интересная вещь в Tensorflow заключается в том, что когда вы пишете приложение на Python, вы можете компилировать и запускать его на своем CPU или GPU. Вам не нужно писать на уровне C++ или CUDA, чтобы работать на графических процессорах.

Он использует систему многослойных узлов, позволяющую быстро настраивать, обучать и развертывать искусственные нейронные сети с большим набором данных. Это то, что позволяет Google идентифицировать объекты на фотографиях или понимать произнесенные слова в своем приложении для распознавания голоса.

Theano также для глубокого обучения

e-jPhWk8t0PSdEJeLtt9F32FroB1fiLfZbEo

Theano – еще одна хорошая библиотека Python для многочисленных вычислений, похожая на NumPy. Theano позволяет эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, включающие многомерные массивы.

Теано отличает, что он использует преимущества графического процессора компьютера. Это позволяет производить вычисления с интенсивным использованием данных в 100 раз быстрее, чем при выполнении только на ЦБ. Скорость Theano делает его особенно ценным для глубокой учебы и других сложных вычислительных задач.

Последний выпуск библиотеки Theano был в прошлом году – 2017, версия 1.0.0 с большим количеством новых функций, изменений интерфейса и улучшений.

Pandas для извлечения и подготовки данных

Pandas – очень популярная библиотека, которая предоставляет высокоуровневые структуры данных, которые просты в использовании и интуитивно понятны.

Он имеет много встроенных методов группировки, объединения данных и фильтрации, а также анализа временных рядов.

Pandas может легко получать данные из разных источников, таких как базы данных SQL, CSV, Excel, JSON, и манипулировать данными для выполнения операций с ними. В библиотеке есть две основные структуры:

  • «Серия» – одномерная
XOnqsPFM6zmV3Yy6Sgs5palSmfHxMJLK-JYz
  • «Кадры данных» – двумерные.
c6PpmB9g6ixbMmmYm8YfhmT7bc4Vx2IepqTe

Чтобы узнать больше о том, как использовать серии и фреймы данных, просмотрите другую мой пост в блоге.

Matplotlib для визуализации данных

NqFp4qWaItpXVSCaxGyIMQbmZRaKFn6Pcbrd
Источник изображения: https://github.com/nschloe/matplotlib2tikz

Лучший и сложный ML не имеет смысла, если вы не можете донести его до других людей.

Так как же вы действительно превратить ценность из всех этих данных, которые у вас есть? Как вы вдохновляете своих бизнес-аналитиков и рассказываете им «истории», полные «инсайтов»?

Здесь на помощь приходит Matplotlib. Это стандартная библиотека Python, которая используется каждым учёным из данных для создания 2D графиков и графиков. Он достаточно низкоуровнен, что означает, что для создания красивых графиков и фигур требуется больше команд, чем для некоторых расширенных библиотек.

Однако обратной стороной этого есть гибкость. Имея достаточное количество команд, можно создать любой тип графика с помощью Matplotlib. Вы можете строить различные диаграммы, от гистограмм и диаграмм рассеяния до недекартовых графиков координат.

Он поддерживает различные серверные интерфейсы на всех операционных системах, а также может экспортировать графику в распространенные векторные и графические форматы, такие как PDF, SVG, JPG, PNG, BMP, GIF и т.д.

Seaborn – это еще одна библиотека визуализации данных

03MXWUZOFFO2MzbzTQntDwMZcLVe79gpJuos
Источник изображения: seaborn.pydata.org/

Seaborn – популярная библиотека визуализации, базирующаяся на основе Matplotlib. Это библиотека высшего уровня, что означает, что легче создавать определенные типы графиков, включая тепловые карты, временные ряды и графики скрипки.

Вывод

Это коллекция самых важных библиотек Python для машинного обучения. Эти библиотеки следует посмотреть, а также ознакомиться с ними, если вы планируете работать с Python и наукой о данных.

Пропустил ли я какую-нибудь важную библиотеку Python ML? Если да, пожалуйста, не забудьте упомянуть это в комментариях ниже. Несмотря на то, что я пытался охватить самые полезные библиотеки, я все равно могу не охватить некоторые другие, заслуживающие внимания.

Вопросы или отзывы? Я хотел бы услышать от вас – пожалуйста, не стесняйтесь оставить комментарий или связаться со мной в Twitter/Linkedin.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.