Mašininis mokymasis (ML), dirbtinio intelekto (AI) poskyris, leidžia kompiuteriams atlikti užduotis be specialių nurodymų, mokantis iš patirties. „Python“ puikiai palaiko ML, nes turi platų funkcijų rinkinį ir platų trečiųjų šalių bibliotekų asortimentą.
Python turimose ML bibliotekose yra įrankių ir funkcijų matematiniams ir moksliniams skaičiavimams spręsti. Naudodami šias bibliotekas galite greičiau kurti mašininio mokymosi modelius, neįvaldydami visų jų pagrindinių metodų specifikos.
Sukūrė „Google Brain“ komanda TensorFlow kaip atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema tai leidžia jums kurti ir mokyti įvairių tipų neuroninius tinklus. „TensorFlow“ atlieka lemiamą vaidmenį įvairiose dirbtinio intelekto programose, įskaitant vaizdo atpažinimą, natūralios kalbos apdorojimą ir mokymąsi.
TensorFlow vaizduoja duomenis kaip daugiamačius masyvus, vadinamus tenzoriais. Ši funkcija leidžia dirbti su duomenimis labai lanksčiai ir efektyviai, todėl lengviau kurti ir optimizuoti mašininio mokymosi modelius.
„TensorFlow“ suderinamumas su programavimo kalbomis, tokiomis kaip Python, C++ ir JavaScript, leidžia jį pasiekti plačiajai auditorijai. Šis universalumas prisidėjo prie jo populiarumo tiek akademinėje, tiek pramonėje.
„Meta“ AI tyrimų komanda sukūrė „PyTorch“ kaip nemokamą atvirojo kodo biblioteką, skirtą kompiuterinės vizijos ir natūralios kalbos apdorojimo programoms. Kelios įmonės, įskaitant „Uber“, „Walmart“ ir „Microsoft“, priėmė šią biblioteką.
Pavyzdžiui, Uber įsigijo Pyro – giluminio mokymosi programą, kuri naudoja PyTorch tikimybiniam modeliavimui. Tai rodo PyTorch populiarumą ir naudingumą tarp įmonių, ieškančių pažangių AI sprendimų.
Tokios įmonės kaip „Uber“, „Netflix“, „Square“ ir „Yelp“ renkasi Keras, o ne kitas bibliotekas, kai reikia tvarkyti savo teksto ir vaizdo duomenis. „Keras“ yra atskira atvirojo kodo „Python“ biblioteka, specialiai sukurta mašininiam mokymuisi ir neuroninio tinklo užduotims.
Jo modulinis dizainas, skaitomumas ir išplečiamumas leidžia kūrėjams eksperimentuoti ir greičiau kartoti kuriant neuroninių tinklų modelius. Be to, „Keras“ yra patikimas įrankių rinkinys, kuris žymiai padidina teksto ir vaizdo apdorojimo efektyvumą.
NumPy, atvirojo kodo Python biblioteka, palengvina mokslinius ir matematinius skaičiavimus. Ši biblioteka siūlo daugybę matematinių funkcijų, įskaitant tokias operacijas kaip math.fsum ir math.frexp. Be to, jis suteikia galimybę atlikti sudėtingus skaičiavimus naudojant matricas ir daugiamačius masyvus.
„SciPy“ remiasi „NumPy“ galimybėmis, suteikdama platų funkcijų, būtinų įvairioms mokslinėms ir inžinerinėms užduotims, spektrą. Ši biblioteka apima optimizavimo, integravimo, interpoliacijos, tiesinės algebros, statistikos ir kt. modulius.
Todėl jis yra vertingas įrankis tiems, kurie atlieka tokias veiklas kaip duomenų analizė, skaitmeninis modeliavimas ir mokslinis modeliavimas. Paprastai jį derinsite su kitomis mokslinėmis bibliotekomis, kad sukurtumėte išsamias skaičiavimo darbo eigas.
Scikit-Learn, nemokama mašininio mokymosi biblioteka, žinoma dėl savo greičio ir patogios API. Sukurta remiantis SciPy, ji apima daugybę galimybių, įskaitant regresijos metodus, duomenų grupavimą ir skirstymo į kategorijas įrankius.
Ši biblioteka gali pasigirti pirmaujančių mašininio mokymosi metodų, tokių kaip „Support Vector Machines“, „Random Forest“, „K-Means“ ir „Gradient Boosting“, palaikymu. Be to, jo aktyvi kūrėjų bendruomenė gali pasiūlyti vertingos pagalbos, jei iškiltų kokių nors problemų.
„Scikit-Learn“ yra plačiai naudojamas įvairiose pramonės šakose, o tokie pavyzdžiai kaip booking.com viešbučių rezervavimui ir „Spotify“ muzikos transliacijai internetu, todėl tai yra populiarus pasirinkimas „GitHub“.
Orange3 yra atvirojo kodo programinė įranga, skirta duomenų gavybai, mašininiam mokymuisi ir duomenų vizualizavimui. Jo ištakos siekia 1996 m., kai ją pirmą kartą sugalvojo Liublianos universiteto Slovėnijoje akademiniai ekspertai, sukūrę jį naudodami C++.
Laikui bėgant, augant pažangesnių ir sudėtingesnių funkcijų poreikiams, specialistai į šią sistemą pradėjo įtraukti Python modulius, išplėtę ir tobulindami programinės įrangos galimybes.
Pandas yra mašininio mokymosi biblioteka Python, teikianti aukšto lygio duomenų struktūras ir daugybę analizės įrankių. Viena iš puikių šios bibliotekos savybių yra galimybė atlikti sudėtingas operacijas su duomenimis naudojant tik vieną ar dvi komandas.
Pandos turi daug integruotų metodų duomenų grupavimui, derinimui ir filtravimui, taip pat laiko eilučių funkcijai.
Pandos užtikrina, kad visas manipuliavimo duomenimis procesas būtų lengvas. Vienas iš „Pandas“ akcentų yra palaikymas tokioms operacijoms kaip pakartotinis indeksavimas, iteracija, rūšiavimas, agregavimas, sujungimas ir vizualizacija.
„Matplotlib“ yra „Python“ biblioteka, kurioje yra viskas, ko reikia statinėms, animacinėms ir interaktyvioms vizualizacijoms kurti.
NumPy, Python mokslinė skaičiavimo biblioteka, yra pagrindas, ant kurio buvo sukurtas Matplotlib. Galite naudoti „Matplotlib“, kad greitai ir lengvai nubrėžtumėte duomenis, kai juos iš anksto apdorosite naudodami „NumPy“.
Theano biblioteka, kurią 2007 m. sukūrė Monrealio mokymosi algoritmų institutas, yra platforma matematiniams teiginiams kurti ir vykdyti.
Tai leidžia efektyviai manipuliuoti, vertinti ir optimizuoti matematinius modelius. Ši biblioteka veikia tvarkydama šias matematines išraiškas naudodama daugiamačius masyvus.
PyBrain – Python pagrindu pagrįsto mokymosi, dirbtinio intelekto ir neuroninio tinklo bibliotekos trumpinys – yra universalus atvirojo kodo modulių rinkinys, skirtas įvairioms mašininio mokymosi užduotims atlikti.
Sukurtas daug dėmesio skiriant prieinamumui, „PyBrain“ pagrindinės stiprybės slypi neuroniniuose tinkluose ir mokymosi metodikose.
Python dominavimas dirbtinio intelekto srityje: biblioteka skatinama revoliucija
Platus Python mašininio mokymosi bibliotekų asortimentas padėjo tobulinti dirbtinio intelekto sritį. Šios bibliotekos siūlo iš anksto parengtus sprendimus, kurie pagreitina kūrimą, skatina bendradarbiavimą ir suteikia galimybę efektyviai kurti sudėtingas programas.
Šios bibliotekos pabrėžia Python įtaką mašininiam mokymuisi, kiekviena iš jų atitinka tam tikrus matematinių skaičiavimų, duomenų analizės, vizualizavimo ir kt. aspektus.
Šios priemonės kartu pabrėžia Python, kaip varomosios jėgos, vaidmenį AI kraštovaizdyje.
