5 najboljih Pyhton biblioteka za mašinsko učenje
Sa povećanjem tržišta za pametne proizvode, automobile sa auto-pilotom i druge pametne proizvode, industrija ML je u usponu. Mašinsko učenje je takođe jedan od najistaknutijih alata za smanjenje troškova u skoro svakom sektoru industrije danas. ML biblioteke su dostupne na mnogim programskim jezicima, ali pithon kao jezik koji je najlakši korisniku i koji je jednostavan za upravljanje i koji ima veliku razvojnu zajednicu, najpogodniji je za svrhe mašinskog učenja i zato se mnoge MLbiblioteke pišu na Pithon-u. Takođe, pithon radi besprekorno sa C i C++, tako da se već napisane biblioteke u C/C++ mogu lako proširiti na Pithon.
TensorFlov je biblioteka koju je razvio tim Google Brain za primarnu namenu dubokog učenja i neuronskih mreža. Omogućava laku distribuciju rada na više CPU jezgara ili GPU jezgara, a može čak i da distribuira rad na više GPU-ova. TensorFlov koristi Tenzore za ovu svrhu. Tenzori se mogu definisati kao kontejner koji može da skladišti N-dimenzionalne podatke zajedno sa svojim linearnim operacijama. Iako je spreman za proizvodnju i podržava učenje pojačanja zajedno sa neuronskim mrežama, nije komercijalno podržan, što znači da se bilo koji nedostatak greške može rešiti samo uz pomoć zajednice.
Napravljen na vrhu starije biblioteke Numeric, Numpi se koristi za rukovanje višedimenzionalnim podacima i složenim matematičkim funkcijama. Numpi je brz
računarska biblioteka koja može da rukuje zadacima i funkcijama u rasponu od osnovnih gebra do Furijeovih transformacija, nasumičnih simulacija i manipulacija oblikom. Ova biblioteka je napisana u jeziku C, što joj daje prednost u odnosu na standardno pithon-built-insekuencing. Numpi nizovi su bolji od serije panda u termof indeksiranju, a Numpi radi bolje ako je broj zapisa manji od 50k. NumPiarrai-i su učitani u jedan CPU što može da izazove sporost u obradi u odnosu na nove alternative kao što su Tensorflov, Dask ili JAKS, ali ipak učenje Numpiisverieasi-a i to je jedna od najpopularnijih biblioteka za ulazak u svet MachineLearningvorld.
NLTK je široko korišćena biblioteka za klasifikaciju teksta i obradu prirodnog jezika. Izvodi osnovnu reč, lematizaciju, tokenizaciju i pretraživanje ključnih reči u dokumentima. Biblioteka se dalje može koristiti za analizu raspoloženja, razumevanje filmskih kritika, pregleda hrane, klasifikatora teksta, proveru i cenzuru vulgarizovanih reči iz komentara, rudarenje teksta i mnoge druge operacije vezane za ljudski jezik. Širi obim njegove upotrebe uključuje čet-botove sa veštačkom inteligencijom, kojima je potrebna obrada teksta da bi obučili svoje modele da identifikuju i takođe kreiraju rečenice važne za interakciju mašina i ljudi u predstojećoj budućnosti.
Biblioteka je napisana u Pithon Veb okviru i koristi se za manipulaciju podacima za numeričke podatke i vremenske serije. Koristi okvire podataka i serije za definisanje trodimenzionalnih i dvodimenzionalnih podataka. Takođe pruža opcije za indeksiranje velikih podataka za brzu pretragu u velikim skupovima podataka. Dobro je poznat po mogućnostima preoblikovanja podataka, okretanja na osi koju definiše korisnik, rukovanju nedostajućim podacima, spajanju i spajanju skupova podataka i opcijama za filtriranje podataka. Pandasis je veoma koristan i veoma brz sa velikim skupovima podataka. Njegova brzina premašuje brzinu Numpi-a kada su zapisi više od 50k. To je najbolja biblioteka kada je u pitanju čišćenje podataka jer pruža interaktivnost kao što je Ekcel i brzinu kao Numpi. To je takođe jedna od retkih ML biblioteka koje mogu da se bave DateTime-om bez ikakve pomoći spoljnih biblioteka i takođe sa minimalnim kodom sa standardnim kvalitetom pithoncode-a. Kao što svi znamo, najznačajniji deo analize podataka i ML je čišćenje, obrada i analiza podataka gde Pandas pomaže veoma efikasno.
Scikit-learn je uglavnom fokusiran na različite koncepte modeliranja podataka kao što su regresija, klasifikacija, grupisanje, izbor modela, itd. Biblioteka je napisana na vrhuNumpi, Scipi i matplotlib. To je biblioteka otvorenog koda i komercijalno upotrebljiva biblioteka koju je takođe vrlo lako razumeti. Ima laku integraciju koju druge MLbiblioteke kao što su Numpi i Pandas za analizu i Plotli za crtanje grafičkih podataka format za potrebe vizuelizacije. Ova biblioteka pomaže kako u učenju pod nadzorom tako iu učenju bez nadzora.
1. TENSORFLOW
Website: https://www.tensorflow.org/ GitHubTensorFlov je biblioteka koju je razvio tim Google Brain za primarnu namenu dubokog učenja i neuronskih mreža. Omogućava laku distribuciju rada na više CPU jezgara ili GPU jezgara, a može čak i da distribuira rad na više GPU-ova. TensorFlov koristi Tenzore za ovu svrhu. Tenzori se mogu definisati kao kontejner koji može da skladišti N-dimenzionalne podatke zajedno sa svojim linearnim operacijama. Iako je spreman za proizvodnju i podržava učenje pojačanja zajedno sa neuronskim mrežama, nije komercijalno podržan, što znači da se bilo koji nedostatak greške može rešiti samo uz pomoć zajednice.
2. NUMPY
Website: https://numpy.org/ Github
Napravljen na vrhu starije biblioteke Numeric, Numpi se koristi za rukovanje višedimenzionalnim podacima i složenim matematičkim funkcijama. Numpi je brz
računarska biblioteka koja može da rukuje zadacima i funkcijama u rasponu od osnovnih gebra do Furijeovih transformacija, nasumičnih simulacija i manipulacija oblikom. Ova biblioteka je napisana u jeziku C, što joj daje prednost u odnosu na standardno pithon-built-insekuencing. Numpi nizovi su bolji od serije panda u termof indeksiranju, a Numpi radi bolje ako je broj zapisa manji od 50k. NumPiarrai-i su učitani u jedan CPU što može da izazove sporost u obradi u odnosu na nove alternative kao što su Tensorflov, Dask ili JAKS, ali ipak učenje Numpiisverieasi-a i to je jedna od najpopularnijih biblioteka za ulazak u svet MachineLearningvorld.
3. NATURAL LANGUAGE TOOLKIT (NLTK)
Website: https://www.nltk.org/ Github
NLTK je široko korišćena biblioteka za klasifikaciju teksta i obradu prirodnog jezika. Izvodi osnovnu reč, lematizaciju, tokenizaciju i pretraživanje ključnih reči u dokumentima. Biblioteka se dalje može koristiti za analizu raspoloženja, razumevanje filmskih kritika, pregleda hrane, klasifikatora teksta, proveru i cenzuru vulgarizovanih reči iz komentara, rudarenje teksta i mnoge druge operacije vezane za ljudski jezik. Širi obim njegove upotrebe uključuje čet-botove sa veštačkom inteligencijom, kojima je potrebna obrada teksta da bi obučili svoje modele da identifikuju i takođe kreiraju rečenice važne za interakciju mašina i ljudi u predstojećoj budućnosti.
4. PANDAS
Website: https://pandas.pydata.org/
Biblioteka je napisana u Pithon Veb okviru i koristi se za manipulaciju podacima za numeričke podatke i vremenske serije. Koristi okvire podataka i serije za definisanje trodimenzionalnih i dvodimenzionalnih podataka. Takođe pruža opcije za indeksiranje velikih podataka za brzu pretragu u velikim skupovima podataka. Dobro je poznat po mogućnostima preoblikovanja podataka, okretanja na osi koju definiše korisnik, rukovanju nedostajućim podacima, spajanju i spajanju skupova podataka i opcijama za filtriranje podataka. Pandasis je veoma koristan i veoma brz sa velikim skupovima podataka. Njegova brzina premašuje brzinu Numpi-a kada su zapisi više od 50k. To je najbolja biblioteka kada je u pitanju čišćenje podataka jer pruža interaktivnost kao što je Ekcel i brzinu kao Numpi. To je takođe jedna od retkih ML biblioteka koje mogu da se bave DateTime-om bez ikakve pomoći spoljnih biblioteka i takođe sa minimalnim kodom sa standardnim kvalitetom pithoncode-a. Kao što svi znamo, najznačajniji deo analize podataka i ML je čišćenje, obrada i analiza podataka gde Pandas pomaže veoma efikasno.
5. SCIKIT-LEARN
Website: https://scikit-learn.org/ Github
Scikit-learn je uglavnom fokusiran na različite koncepte modeliranja podataka kao što su regresija, klasifikacija, grupisanje, izbor modela, itd. Biblioteka je napisana na vrhuNumpi, Scipi i matplotlib. To je biblioteka otvorenog koda i komercijalno upotrebljiva biblioteka koju je takođe vrlo lako razumeti. Ima laku integraciju koju druge MLbiblioteke kao što su Numpi i Pandas za analizu i Plotli za crtanje grafičkih podataka format za potrebe vizuelizacije. Ova biblioteka pomaže kako u učenju pod nadzorom tako iu učenju bez nadzora.