Лучшие фреймворки / библиотеки для Python и искусственного интеллекта

By in
172
Лучшие фреймворки / библиотеки для Python и искусственного интеллекта

Добрый день коллеги!

Сегодня я приведу рейтинг наиболее известных библиотек для работы с Python при решении задач работы с большими данными, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Numpy – это библиотека Python, представленная в 2006 году для поддержки многомерных массивов и матриц. Библиотека также позволяет программистам выполнять высокоуровневые математические вычисления с массивами и матрицами. Можно сказать, что это объединение своих предшественников – The Numeric и Numarray. NumPy является неотъемлемой частью Python и по существу предоставляет программе математические функции типа MATLAB. По сравнению с обычными списками Python, он занимает меньше памяти, удобен в использовании и имеет более быструю обработку. При интеграции с другими библиотеками, такими как SciPy и / или Matplotlib, его можно эффективно использовать для целей анализа данных и анализа данных.

Keras – это библиотека Python, используемая для глубокого обучения и создания искусственных нейронных сетей. Выпущенный в 2015 году, Keras предназначен для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями. Keras предлагает несколько инструментов, которые упрощают работу с изображениями и текстовыми данными. Помимо стандартных нейронных сетей, Keras также поддерживает сверточные и рекуррентные нейронные сети. В качестве бэкэнда Keras обычно использует TensorFlow, Microsoft Cognitive toolkit или Theano. Он удобен для пользователя и требует минимального кода для выполнения функций и команд. Keras имеет модульную структуру и имеет несколько методов предварительной обработки данных. Keras также предлагает методы .evluate () и .predict_classes () для тестирования и оценки моделей. Github и Slack организуют форумы сообщества для Keras.

Pytorch & Torch – это библиотека машинного обучения, которая в основном используется для приложений обработки естественного языка и компьютерного зрения. Разработанная исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook и выпущенная в сентябре 2016 года, это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Torch для научных вычислений и машинного обучения. PyTorch предоставляет операции с объектом n-мерного массива, аналогичные NumPy, однако, кроме того, он предлагает более быстрые вычисления за счет интеграции с графическим процессором. PyTorch автоматически различает построение и обучение нейронных сетей. PyTorch – это внесла свой вклад в разработку нескольких программ глубокого обучения – Tesla Autopilot, Uber’s Pyro, PyTorch Lighten и т. д.

LightGBM – это аббревиатура от Light Gradient Boosting Machine. Разработанная Microsoft и выпущенная в 2016 году, это платформа с открытым исходным кодом, которая используется для разработки моделей прогнозирования для программ машинного обучения. Фреймворк создает модели принятия решений в виде деревьев решений. LightGBM использует алгоритм на основе гистограммы, который ускоряет обучение и в то же время сокращает использование памяти. Дерево решений растёт по листам, что увеличивает точность результатов, достигаемых моделями. В дополнение к этому, LightGBM также предоставляет несколько алгоритмов параллельного обучения и простое построение гистограмм для разреженных функций.

Eli5 – это среда Python, которая используется для отладки и визуализации моделей машинного обучения. По умолчанию он поддерживает несколько фреймворков машинного обучения – Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, lightning, Keras и так далее. Eli5 также предоставляет модели LIME и Permutation Importance для проверки конвейеров машинного обучения как черных ящиков.

SciPy – это библиотека Python с открытым исходным кодом для выполнения научных и технических вычислений на Python. Она была разработана открытым сообществом разработчиков, которое также поддерживает его поддержку и спонсирует разработки. SciPy предлагает несколько пакетов алгоритмов и функций, которые поддерживают научные вычисления: константы, кластер, fft, fftpack, интегрировать и т. д. SciPy по сути является частью стека NumPy и использует многомерные массивы в качестве структур данных, предоставляемых модулем NumPy. Первоначально выпущенный в 2001 году, она распространялась по лицензии BSD с репозиторием на GitHub.

Scikit-learn – это простая в освоении библиотека Python с открытым исходным кодом для машинного обучения, построенная на NumPy, SciPy и matplotlib. Его можно использовать для классификации данных, регрессии, кластеризации, уменьшения размерности, выбора модели и предварительной обработки.

Matplotlib – это комплексная, популярная библиотека Python с открытым исходным кодом для создания визуализаций «качества публикации». Визуализации могут быть статическими, анимированными или интерактивными. Он был эмулирован из MATLAB и, таким образом, содержит глобальные стили, очень похожие на MATLAB, включая иерархию объектов.

TensorFlow – это «сквозная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом», которая помогает науке о данных разрабатывать и обучать модели машинного обучения (ML). Это особенно полезно для эффективного создания быстрых прототипов. Специалисты по обработке данных могут писать на любом языке, который им уже знаком, для обучения и развертывания моделей в облаке или локально.

Theano – это библиотека Python, используемая для компиляции, определения, оптимизации и оценки математических выражений, содержащих многомерные массивы. Она была разработана Монреальским институтом алгоритмов обучения (MILA) при Монреальском университете и выпущена в 2007 году. Это библиотека с открытым исходным кодом под лицензией BSD. Библиотека построена поверх NumPy и имеет аналогичный интерфейс. Наряду с процессором он позволяет использовать графический процессор для ускорения вычислений. Theano вносит значительный вклад в крупномасштабные научные вычисления и связанные с ними исследования и поддерживается специальной группой из 13 разработчиков.

Pandas (сокращение от «panel-data-s») — это инструмент машинного обучения, используемый для исследования, очистки, преобразования и визуализации данных, поэтому его можно использовать в моделях машинного обучения и обучении. Это библиотека Python с открытым исходным кодом, построенная на основе NumPy. Pandas может обрабатывать три типа структур данных: серии, DataFrame и панель.

Seaborn – это библиотека визуализации данных Python для построения «привлекательных и информативных» статистических графиков. Seaborn основан на Matplotlib. Он включает в себя множество визуализаций на выбор, включая временные ряды и совместные графики.

Ссылки:

  1. Top 10 Python Libraries of All Time (datawider.com)
  2. Atlansys EUS (Eelectronic Universal System) фрейворк для анализа данных и машинного обучения
  3. 31 Data Science Programming Frameworks and Interfaces – Aptude IT Consulting & Support Services