Сегодня Python, пожалуй, является лучшим компьютерным языком для машинного обучения и науки о данных. Что делает этот язык таким любимым во всем мире, так это то, что он значительно упростил алгоритмы машинного обучения. Было время, когда люди выполняли весь процесс кодирования вручную. Сегодня вы можете делать это быстро и эффективно с помощью Python и ряда его инструментов.
Конечно, Python сам по себе способный язык, но люди восхищаются им еще и из-за его невероятных инструментов. Используя эти инструменты, мы можем с легкостью писать код. Однако сегодня существуют сотни инструментов Python. Поэтому мы перечислим наиболее полезные инструменты для машинного обучения и Data Science, которые известны пользователям.
Инструменты машинного обучения
В настоящее время мы не можем игнорировать использование искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Компании тратят миллионы и миллиарды капиталов на совершенствование современных технологий. К сожалению, время ограничено.
Поэтому будет лучше, если вы научитесь всему быстро и точно. Именно поэтому Python является одним из лучших вариантов, которые вы можете получить. Ниже приведен список некоторых инструментов Python, которые вы можете использовать для повышения своей квалификации.
1. TensorFlow
Если вы ищете библиотеку для обучения ML, которая может выполнять высококлассные статистические вычисления, то TensorFlow идеально вам подойдет. От сложного распознавания изображений в сетях до группировки письменных цифр — она может сделать все.
Одно из преимуществ этого инструмента python — построение концепций. Таким образом, если вы сможете сосредоточиться на логике, а не на использовании алгоритмов. С помощью TensorFlow можно даже создавать приложения, в которых используются как AI, так и ML.
2. Theano
Theano — это, прежде всего, вычислительная библиотека, которая обычно определяет математические выражения. В основном она работает с многомерными массивами. Можно сказать, что существует множество приложений ML и AI, которые работают на одном протоколе. С помощью Theano вы можете вычислять данные, которые в 100 раз быстрее, чем ваш процессор.
Такую же производительность вы получите и на GPU, где вы сможете разделять символы. Кроме того, с помощью Theano можно проводить тщательное тестирование кода.
3. PyTorch
Тем, кто задается вопросом, что делает PyTorch одним из лучших инструментов Python, следует знать, что это, прежде всего, инструмент, готовый к производству. PyTorch имеет обширную библиотечную поддержку, подкрепленную сильными онлайн-альянсами. Таким образом, вы можете рассчитывать на сильное ускорение GPU при использовании таких приложений, как NLP.
Более того, вы можете использовать его для вычислений на GPU и CPU, поскольку он обеспечивает высокую производительность как в обучении, так и в производстве. Как и большинство популярных инструментов, PyTorch можно использовать и с другими инструментами Python.
4. NumPy
Числовой Python, или популярный как NumPy, является разновидностью линейной алгебры. Его уникальность заключается в том, что он легко сочетается с другими инструментами и библиотеками Python. Фактически, этот инструмент понадобится вам почти в каждом проекте, который вы делаете на Python.
Он может работать со сложными выражениями, такими как линейная алгебра и преобразование Фурье. С помощью NumPy вы также можете выполнять научные расчеты на основе звуковых волн и изображений. Вы также можете попробовать двоичные функции.
5. Pandas
Pandas — это известный инструмент Python, как правило, известный своими программами, ориентированными на работу с данными. Если вы готовите проект, в котором вам нужно управлять тоннами данных с надлежащей оценкой, Pandas — ваш лучший союзник. Это программа с открытым исходным кодом, которая имеет массивную библиотеку инструментов для работы с данными.
Pandas может читать данные из популярных источников, таких как CSV, базы данных SQL, файлы JSON и даже Excel. Команды просты в освоении и использовании. Он также поставляется с несколькими опциями фильтрации, что делает его надежным инструментом в целом.
6. Seaborn
Seaborn — это популярный инструмент, который известен своей библиотекой визуализации. Если у вас есть желание сделать проект, основанный на истории, лучше всего использовать Seaborn. Он идеально подходит для ML-кодов и оснащен функциями визуализации данных. С помощью этого инструмента можно подготовить фантастическую статистическую графику.
Мало того, с помощью Seaborn можно создавать такие графики, как временные ряды, тепловые карты и скрипки. С помощью этого инструмента вы также можете выполнять статистические оценки.
7. Scikit-learn
Scikit-learn — это в первую очередь библиотека ML с открытым исходным кодом, которая также имеет библиотеку искусственного интеллекта. Она поставляется с широким спектром кластеризации и регрессии, которые вы также можете использовать для алгоритмов классификации. Теперь вы также можете использовать Scikit-learn вместе с NumPy и SciPy, которые являются другими известными инструментами Python.
Этот инструмент также поможет вам работать с контролируемыми и неконтролируемыми ML-кодами. Кроме того, он обладает множеством функций, которые ставят его в ряд лучших инструментов Python на сегодняшний день.
8. Keras
Прежде всего, Keras — это инструмент Python с открытым исходным кодом, с помощью которого вы можете писать коды для сложных ML-проектов. Вы можете использовать этот инструмент на Deeplearning4j, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Интересно, что вы можете работать и с другими инструментами Python, такими как Theano или TensorFlow.
Вы можете работать практически с каждым отдельным модулем, например, с оптимизаторами и нейронными слоями. Кроме того, вы можете работать с функциями активации и функциями стоимости.
Инструменты Data Science
В настоящее время проекты Data Science в значительной степени зависят от Python. Поскольку Python использует множество инструментов и библиотек для обеспечения необходимой поддержки, вы должны знать об этих инструментах в деталях. Итак, ниже приведены некоторые из инструментов, которые используют большинство разработчиков Python.
1. NumPy
Первым в этом списке идет NumPy, который также необходим для проектов Data Science. Этот инструмент прост в освоении и одинаково важен для каждого проекта, связанного с данными.
NumPy хорош тем, что он бесплатен в использовании и имеет множество онлайн-сообществ, где вы можете получить помощь. Что делает этот инструмент таким любимым, так это то, что он может быстро решать сложные математические задачи.
2. Pandas
Pandas также находится в этом списке, главным образом потому, что вы можете выполнять пользовательские операции, связанные с Data Science. Вы можете легко организовать данные с помощью Pandas.
Мало того, вы можете использовать этот инструмент, так как он гибко настраивается и на другие инструменты Python. Если вы заинтересованы в использовании метода применения, Pandas — идеальный выбор, на который вы можете положиться.
3. Matplotlib
Matplotlib — это, прежде всего, библиотека двумерного черчения, которую вы можете использовать в большинстве проектов Data Science. С помощью Matplotlib можно выполнять кроссплатформенные проекты.
Этот инструмент также является разновидностью Jupyter Notebook. Поэтому с его помощью можно создавать приложения для веб-серверов. Он также поставляется с рядом наборов инструментов графического интерфейса, таких как GTK+, Tkinter, Qt и даже wxPython.
4. SciPy
SciPy — это мощный инструмент, с помощью которого вы можете решать математические задачи, который поставляется с большим количеством модулей. С помощью SciPy вы можете легко управлять числовыми процедурами.
Это еще не все, он также поддерживает обработку сигналов. Кроме того, вы можете использовать массивы NumPy для создания простых структур данных. SciPy — это инструмент, который идеально подходит для проектов Data Science в основном благодаря своим возможностям по управлению данными.
5. Scikit-Learn
Scikit-Learn — это еще один инструмент, о котором мы уже упоминали. Однако мы должны знать, что он также является одним из лучших инструментов Python для проекта Data Science. Вы можете извлекать характеристики, связанные с изображениями и текстом.
В то же время мы можем повторно использовать несколько контекстов с помощью Scikit-Learn. Этот инструмент также можно использовать в широком спектре алгоритмов, таких как кластеризация, факторный анализ и многие другие.
6. NLTK
Natural Language Toolkit (NLTK) — это инструмент на языке Python, который известен благодаря встроенному тегеру частей речи. Функция n-грамм и коллокаций делает этот инструмент любимым во всем мире.
Кроме того, в NLTK есть функция распознавания именованных сущностей. Лексический анализ — еще одна функция, которой вы будете восхищаться. В целом, все эти функции говорят о том, что вы можете использовать этот инструмент для большинства проектов Data Science.
Заключение
Итак, это самые используемые инструменты Python, которые вы должны знать. Возможно, вы зададитесь вопросом, почему существуют аналогичные инструменты Python, которые мы упомянули как для машинного обучения, так и для Data Science. Причина в том, что какой бы язык мы ни упомянули в обоих сегментах, вы можете эффективно использовать эти специфические инструменты в обоих разделах.