Машинното обучение (ML), подполе на изкуствения интелект (AI), позволява на компютрите да изпълняват задачи без специфични инструкции, като се учат от опита. Python има отлична поддръжка за ML със своя обширен набор от функции и широк набор от библиотеки на трети страни.
ML библиотеките, налични за Python, включват инструменти и функции за решаване на математически и научни изчисления. Използвайки тези библиотеки, можете да създавате модели за машинно обучение по-бързо, без да се налага да овладявате всички специфики на техните основни техники.
Екипът на Google Brain разработи TensorFlow като рамка за машинно обучение с отворен код това ви позволява изграждане и обучение на различни видове невронни мрежи. TensorFlow играе решаваща роля в широк спектър от приложения с изкуствен интелект, включително разпознаване на изображения, обработка на естествен език и обучение с подсилване.
TensorFlow представя данните като многомерни масиви, наречени тензори. Тази функция ви позволява да работите с данни по изключително гъвкав и ефективен начин, което улеснява проектирането и оптимизирането на модели за машинно обучение.
Съвместимостта на TensorFlow с езици за програмиране като Python, C++ и JavaScript го прави достъпен за широка аудитория. Тази гъвкавост е допринесла за неговата популярност както в академичните среди, така и в индустрията.
Изследователският екип на Meta за AI разработи PyTorch като безплатна библиотека с отворен код за приложения в компютърното зрение и обработката на естествен език. Няколко фирми, включително Uber, Walmart и Microsoft, възприеха тази библиотека.
Например Uber придоби Pyro, програма за дълбоко обучение, която използва PyTorch за вероятностно моделиране. Това демонстрира популярността и полезността на PyTorch сред компаниите, търсещи усъвършенствани AI решения.
Компании като Uber, Netflix, Square и Yelp избират Keras пред други библиотеки, когато става въпрос за обработка на техните текстови и графични данни. Keras е самостоятелна библиотека на Python с отворен код, специално създадена за задачи с машинно обучение и невронни мрежи.
Неговият модулен дизайн, четливост и разширяемост позволяват на разработчиците да експериментират и итерират по-бързо, когато създават модели на невронни мрежи. Освен това Keras предоставя стабилен набор от инструменти, който значително повишава ефективността на манипулирането на текст и изображения.
NumPy, библиотека на Python с отворен код, улеснява научни и математически изчисления. Тази библиотека предлага широк набор от математически функции, включително операции като math.fsum и math.frexp. Освен това, той ви дава възможност да извършвате сложни изчисления, включващи матрици и многомерни масиви.
SciPy се основава на възможностите на NumPy, предоставяйки широк набор от функции, които са от съществено значение за различни научни и инженерни задачи. Тази библиотека включва модули за оптимизация, интеграция, интерполация, линейна алгебра, статистика и др.
В резултат на това той служи като ценен инструмент за тези, които работят върху дейности като анализ на данни, числена симулация и научно моделиране. Обикновено ще го комбинирате с други научни библиотеки, за да създадете цялостни изчислителни работни процеси.
Scikit-Learn, безплатната библиотека за машинно обучение, е известна със своята скорост и удобен за потребителя API. Изграден върху SciPy, той обхваща широк набор от възможности, включително регресионни методи, групиране на данни и инструменти за категоризиране.
Тази библиотека може да се похвали с поддръжка за водещи техники за машинно обучение, като поддържащи векторни машини, произволна гора, K-средни стойности и градиентно усилване. Освен това неговата активна общност от разработчици може да предложи ценна помощ, ако срещнете проблеми.
Scikit-Learn се радва на широко разпространение в различни индустрии, със забележителни примери като booking.com за хотелски резервации и Spotify за онлайн стрийминг на музика, което го прави популярен избор на GitHub.
Orange3 е софтуерно приложение с отворен код, предназначено за извличане на данни, машинно обучение и визуализация на данни. Произходът му датира от 1996 г., когато за първи път е замислен от академични експерти от университета в Любляна в Словения, които го изграждат с помощта на C++.
С течение на времето, тъй като търсенето на по-усъвършенствана и сложна функционалност нарастваше, професионалистите започнаха да включват модули на Python в тази рамка, разширявайки и подобрявайки възможностите на софтуера.
Pandas е библиотека за машинно обучение в Python, която предоставя структури от данни на високо ниво и голямо разнообразие от инструменти за анализ. Една от страхотните характеристики на тази библиотека е способността й да извършва сложни операции с данни, като използва само една или две команди.
Pandas има много вградени методи за групиране, комбиниране и филтриране на данни, както и функционалност за времеви серии.
Pandas гарантира, че целият процес на манипулиране на данни е лесен. Един от акцентите на Pandas е неговата поддръжка за операции като повторно индексиране, итерация, сортиране, агрегиране, конкатенации и визуализация.
Matplotlib е библиотека за Python, която има всичко необходимо за създаване на статични, анимирани и интерактивни визуализации.
NumPy, научната изчислителна библиотека на Python, служи като основа, върху която е изграден Matplotlib. Можете да използвате Matplotlib за бързо и лесно начертаване на данни, след като сте ги обработили предварително с NumPy.
Библиотеката Theano, създадена от Института за обучение на алгоритми в Монреал през 2007 г., служи като платформа за проектиране и изпълнение на математически изявления.
Позволява ви да манипулирате, оценявате и оптимизирате ефективно математическите модели. Тази библиотека работи, като обработва тези математически изрази с помощта на многомерни масиви.
PyBrain — съкратено от Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence и Neural Network Library — е многофункционален набор от модули с отворен код за използване при различни задачи за машинно обучение.
Създаден със силен акцент върху достъпността, основните силни страни на PyBrain се крият в невронните мрежи и методологиите за обучение с подсилване.
Доминирането на Python в AI: революция, водена от библиотеките
Обширната гама от библиотеки за машинно обучение на Python помогна за напредъка в областта на изкуствения интелект. Тези библиотеки предлагат предварително написани решения, които ускоряват разработката, насърчават сътрудничеството и ви дават възможност да създавате ефективно сложни приложения.
Тези библиотеки подчертават влиянието на Python върху машинното обучение, всяка от които обслужва специфични аспекти на математически изчисления, анализ на данни, визуализация и др.
Тези инструменти заедно подчертават ролята на Python като движеща сила в пейзажа на AI.
