Python считается одним из лучших компьютерных языков, если вы думаете строить карьеру в области машинного обучения. Он прост в изучении и совместим, что делает его широко популярным среди разработчиков. Есть несколько причин, по которым вам стоит использовать Python. Одна из причин его популярности — это обширная коллекция библиотек Python.
Синтаксис, используемый в Python, очень прост для изучения, и вы даже можете сравнить его с такими надежными компьютерными языками, как C++ или Java. Кроме того, Python актуален для будущих потребностей, и, конечно, большинство пользователей считают его идеальным для проектов, основанных на искусственном интеллекте.
10 лучших библиотек Python, которые вы должны знать
В этом разделе мы рассмотрим 10 самых полезных библиотек, которые вы должны знать. Мы также подробно остановимся на причинах, по которым мы считаем их достойными. Кроме того, мы обсудим, где именно вы можете их использовать.
1. TensorFlow
Первая библиотека в нашем списке — TensorFlow. Для тех, кто не знает, TensorFlow — это одна из библиотек первого выбора, если вы занимаетесь проектами машинного обучения. Разработанная компанией Google, эта библиотека Python используется в большинстве приложений Google. Вы также можете использовать TensorFlow в качестве вычислительной библиотеки, которая позволит вам писать новые алгоритмы.
С помощью TensorFlow вы можете легко создавать отзывчивые конструкции и обучать CPU или GPU для совместных вычислений. Эта библиотека Python является гибкой в большинстве операций, и вы можете заварить несколько нейронных сетей и различные GPU. Кроме того, TensorFlow имеет открытый исходный код и обслуживает большое сообщество. Таким образом, вам стоит попробовать.
2. Scikit-Learn
Если вы работаете над проектом, который содержит большое количество сложных данных, то Scikit-Learn, вероятно, лучший выбор для вас. За годы своего существования эта библиотека Python претерпела множество изменений. Одним из таких заметных изменений является добавление перекрестной валидации. Теперь вы можете использовать более одной метрики.
Другие полезные функции включают алгоритмы обучения без надзора, такие как кластеризация, факторный анализ и анализ главных компонент. Вы также можете воспользоваться преимуществами извлечения признаков, таких как изображения и тексты. В целом, Scikit-Learn — это полезная библиотека Python, с помощью которой вы можете выполнять ряд задач. Кроме того, Scikit-Learn можно использовать и для проектов по анализу данных.
3. NumPy
Третьей в нашем списке является NumPy, которую многие считают самой известной библиотекой Python, когда речь идет о машинном обучении. Она наиболее известна благодаря своей способности работать с TensorFlow. NumPy проста в использовании и довольно интерактивна. Вы также можете с легкостью решать сложные математические задачи.
Одна из самых привлекательных особенностей NumPy — интерфейс массивов. Вы можете использовать эту библиотеку для выражения изображений и звуковых волн в виде массива вещественных чисел в N-мерном пространстве. Кроме того, если вы являетесь полнофункциональным разработчиком, NumPy — идеальная библиотека Python для вас.
4. Keras
Keras — одна из самых умных библиотек Python на сегодняшний день, которая является идеальным выбором, если вы увлекаетесь машинным обучением. Она может с легкостью отображать нейронные сети, а когда дело доходит до компиляции моделей, обработки наборов данных или просмотра графиков, Keras может стать вашим лучшим другом. Более того, он также может работать с другими библиотеками, такими как Theano или TensorFlow, что дает вам преимущество в работе с бэкендом.
Вы будете удивлены, узнав, что Keras используется почти каждый день. Такие популярные программы, как Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square и многие другие используют Keras. Однако наиболее эффективное использование Keras — это нейросети. Это еще не все, с помощью этой библиотеки вы также можете проводить глубокие исследования в области обучения.
5. PyTorch
Если вы разработчик, желающий выполнять тензорные вычисления, мы считаем, что библиотека PyTorch — ваш лучший выбор. Она предлагает множество API для решения вопросов, связанных с нейронными сетями. PyTorch — это библиотека машинного обучения на основе Torch, которая не только имеет открытый исходный код, но и использует язык C, обернутый в Lua.
Если опустить техническую часть, то эту библиотеку можно использовать для обработки естественного языка. PyTorch лучше многих других библиотек. Именно поэтому она привлекает к себе много внимания. Одними из наиболее важных областей ее применения являются гибридная фронтенд-разработка и распределенное обучение. Поэтому PyTorch оправдывает созданный нами список.
6. LightGBM
Следующий в нашем списке — LightGBM, который известен как Gradient Boosting. Идеально подходит для машинного обучения с новыми алгоритмами, с помощью которых можно переопределить элементарные модели. LightGBM обеспечивает качество в производстве, и в то же время он удобен в использовании. С помощью Gradient Boosting вы быстрее обучаетесь и реже допускаете ошибки.
Вы можете использовать LightGBM для типичного машинного обучения. Он обладает высокой масштабируемостью по сравнению с другими библиотеками, и вы можете рассчитывать на более быстрый Gradient Boosting. LightGBM часто является первым выбором для пользователей Python, поэтому вам стоит попробовать.
7. Eli5
Если вам нужны точные прогнозы в машинном обучении, то мы рекомендуем вам Eli5. Это надежная библиотека Python, которая предлагает идеальное сочетание визуализации и отладки. Таким образом, вы можете отслеживать все рабочие шаги алгоритма. Это еще не все, с Eli5 вы можете работать с другими библиотеками, такими как XGBoost, Lightning, Scikit-learn и даже Sklearn-Crfsuite.
Теперь, если мы хотим обсудить применение Eli5, вы можете использовать его для решения математических уравнений с легкостью. Вы можете полагаться на Eli5 при работе с другими пакетами Python. Более того, вы можете запускать приложения Legacy и находить новые пути. Таким образом, это стоит вашего времени.
8. SciPy
Если вы разработчик приложений или инженер, вам стоит обратить внимание на эту фантастическую библиотеку Python — SciPy. С помощью SciPy вы можете оптимизировать модули и выполнять кучу других действий. Вы можете работать с SciPy вместе с NumPy, чтобы получить максимальную отдачу от функции массивов. Кроме того, с помощью этой библиотеки вы можете выполнять числовые операции, не напрягаясь.
Одно из самых важных применений SciPy — это когда он работает вместе с Numpy для решения математических функций. Кроме того, он использует NumPy для построения базовых структур данных. Кроме того, вы можете заниматься линейной алгеброй, интегрированием и целым рядом уравнений. Таким образом, все это доказывает, что на SciPy можно положиться, и его стоит попробовать.
9. Theano
Если вы ищете вычислительную платформу, обратите внимание на Theano. Это в первую очередь библиотека Python, которая предлагает многомерные вычислительные массивы. Она идеально подходит для производства и может работать с другими библиотеками. С Theano вы можете рассчитывать на высокую скорость работы, на которую вы можете положиться.
Если вы новичок в разработке программного обеспечения, Theano может стать вашим союзником, который может справиться со сложными вычислениями. Вы можете использовать его в исследованиях Deep Learning, а также при создании новых вычислений. С его помощью вы можете выполнять проекты, связанные с нейронными сетями, поэтому, по мнению многих экспертов, он является единственным в своем роде.
10. Pandas
Последний в нашем списке — Pandas, который известен высокоуровневым структурированием данных. С помощью Pandas вы можете выполнять сложные программы и без особых усилий переводить данные. С помощью этой библиотеки вы можете обрабатывать данные целого проекта, и самое приятное — это скорость ее работы. То, чего не могут обеспечить многие ее конкуренты.
Вы можете использовать Pandas для исправления ошибок, а также для улучшения общего состояния проекта. Он поддерживает широкий спектр API, которые лучше всего подходят для поиска и сортировки данных. Таким образом, можно сказать, что основное назначение Pandas — это использование его в анализе данных.
Заключение
Итак, это список библиотек, которые следует рассмотреть, если вы используете Python. Обратите внимание, что существуют сотни библиотек для Python, которые вы также можете использовать. Мы составили список из тех библиотек, которые в некотором роде уникальны друг для друга.