ספריות הפיתון הטובות ביותר למדע נתונים ולמידת מכונה

ספריות פיתון למדע נתונים ולמידת מכונה:

מדע נתונים ו הן הטכנולוגיות המבוקשות ביותר בעידן. דרישה זו דחפה את כולם ללמוד את הספריות והחבילות השונות ליישום מדע הנתונים ולמידת מכונה. פוסט בבלוג זה יתמקד בספריות הפיתון למדע נתונים ולמידת מכונה. אלה הספריות שכדאי שתכירו בכדי לשלוט בשתי המיומנויות הכי משוכללות בשוק.

כדי לקבל ידע מעמיק בנושא בינה מלאכותית ולמידת מכונה, אתה יכול להירשם לשידור חי מאת אדוריקה עם תמיכה 24/7 וגישה לכל החיים.

הנה רשימה של נושאים שיוסקרו בבלוג זה:

1. מבוא למדע נתונים ולמידת מכונה
2. מדוע להשתמש בפייתון למדע נתונים ולמידת מכונה?
3. ספריות פיתון למדע נתונים ולמידת מכונה
   1. ספריות פיתון לסטטיסטיקה
   2. ספריות פיתון להדמיה
   3. ספריות פיתון ללימוד מכונה
   4. ספריות פיתון ללמידה עמוקה
   5. ספריות פיתון לעיבוד שפות טבעיות

מבוא למדע נתונים ולמידת מכונה

כשהתחלתי את המחקר שלי בנושא מדע נתונים ולמידת מכונה, תמיד הייתה השאלה הזו שהכי הטרידה אותי! מה הביא לזמזום סביב למידת מכונות ומדעי נתונים?

באז זה יש הרבה קשר לכמות הנתונים שאנחנו מייצרים. נתונים הם הדלק הדרוש להנעת מודלים של למידת מכונה ומכיוון שאנו בעידן הביג דאטה ברור מדוע מדע הנתונים נחשב לתפקיד העבודה המבטיח ביותר בעידן!

הייתי אומר שמדעי נתונים ולמידת מכונה הם מיומנויות, ולא רק טכנולוגיות. הם המיומנויות הדרושות להפקת תובנות מועילות מנתונים ולפתרון בעיות על ידי בניית מודלים חזויים.

באופן פורמלי, כך מגדירים מדע נתונים ולמידת מכונה:

להמיר כפול למספר שלם

מדע הנתונים הוא תהליך של חילוץ מידע שימושי מנתונים במטרה לפתור בעיות בעולם האמיתי.

למידה ממוחשבת היא התהליך של יצירת מכונה ללמוד כיצד לפתור בעיות על ידי הזנת נתונים רבים.

שני התחומים הללו קשורים זה בזה בכבדות. למידה ממוחשבת היא חלק ממדעי הנתונים שעושה שימוש באלגוריתמים של מכונת למידה וטכניקות סטטיסטיות אחרות כדי להבין כיצד נתונים משפיעים על עסק ומצמיחים אותו.

למידע נוסף על מדע נתונים ולמידת מכונה תוכלו לעבור על הבלוגים הבאים:

1. מדריך למדעי נתונים - למד מדעי נתונים מ- Scratch!

עכשיו בואו נבין שם ספריות פיתון משתלבות במדעי הנתונים ולמידת מכונה.

מדוע להשתמש בפייתון למדע נתונים ולמידת מכונה?

מדורגת במקום הראשון עבור שפת התכנות הפופולרית ביותר המשמשת ליישום מכונת למידה ומדעי נתונים. בואו להבין מדוע כל כך הרבה מדעני נתונים ומהנדסי למידת מכונות מעדיפים את פייתון על פני כל שפת תכנות אחרת.

• קלות למידה: פייתון משתמש בתחביר פשוט מאוד שניתן להשתמש בו ליישום חישובים פשוטים כמו הוספת שני מחרוזות לתהליכים מורכבים כמו בניית מודלים מורכבים של למידת מכונה.
• פחות קוד: יישום מדע הנתונים ולמידת מכונה כולל טונות וטונות של אלגוריתמים. הודות לתמיכת Pythons בחבילות שהוגדרו מראש, אנחנו לא צריכים לקודד אלגוריתמים. וכדי להקל על העניינים, Python מספק מתודולוגיית 'בדוק כשאתה מקודד' המפחיתה את הנטל של בדיקת הקוד.
• ספריות בנויות מראש: ל- Python 100 ספריות שנבנו מראש ליישום אלגוריתמים שונים של Machine Learning ו- Deep Learning. כך שבכל פעם שתרצו להריץ אלגוריתם על מערך נתונים, כל שעליכם לעשות הוא להתקין ולהעלות את החבילות הדרושות בפקודה אחת. דוגמאות לספריות שנבנו מראש כוללות את NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch וכן הלאה.
• פלטפורמה עצמאית: Python יכול לפעול במספר פלטפורמות כולל Windows, macOS, Linux, Unix, וכן הלאה. בזמן העברת קוד מפלטפורמה אחת לאחרת תוכלו להשתמש בחבילות כגון PyInstaller שיטפלו בכל נושא התלות.
• תמיכה מסיבית בקהילה: מלבד מעריצים עוקבים, לפיתון יש מספר קהילות, קבוצות ופורומים שבהם מתכנתים מפרסמים את השגיאות שלהם ועוזרים זה לזה.

עכשיו שאתה יודע מדוע פיתון נחשב לאחת משפות התכנות הטובות ביותר למדע נתונים ולמידת מכונה, בואו נבין את ספריות הפיתון השונות למדעי נתונים ולמידת מכונה.

ספריות פיתון למדע נתונים ולמידת מכונה

הסיבה החשובה ביותר לפופולריות של פיתון בתחום ה- AI ולמידת המכונה היא העובדה שפייתון מספקת אלפי ספריות מובנות שיש להן פונקציות ושיטות מובנות לבצע ניתוח נתונים, עיבוד, התגוששות, דוגמנות וכן הלאה. עַל. בחלק שלהלן נדון בספריות מדעי הנתונים ולמידת מכונה למשימות הבאות:

1. ניתוח סטטיסטי
2. נתונים להדמיה
3. מידול נתונים ולמידת מכונה
4. עָמוֹק לְמִידָה
5. עיבוד שפה טבעית (NLP)

ספריות פיתון לניתוח סטטיסטי

סטטיסטיקה היא אחד היסודות הבסיסיים ביותר של מדע הנתונים ולמידת מכונה. כל האלגוריתמים, הטכניקות וכו 'של למידת מכונה ולמידה עמוקה בנויים על עקרונות ומושגים בסיסיים של סטטיסטיקה.

למידע נוסף על סטטיסטיקה למדעי הנתונים, תוכל לעבור על הבלוגים הבאים:

Python מגיע עם טונות של ספריות למטרת הניתוח הסטטיסטי היחיד. בבלוג זה 'ספריות פייתון למדעי נתונים ולמידת מכונה', נתמקד בחבילות הסטטיסטיות המובילות המספקות פונקציות מובנות לביצוע החישובים הסטטיסטיים המורכבים ביותר.

הנה רשימה של ספריות הפייתון המובילות לניתוח סטטיסטי:

1. NumPy
2. SciPy
3. פנדות
4. סטטיסטיקהמודלים

NumPy

או פייתון מספרי הוא אחת מספריות הפיתון הנפוצות ביותר. המאפיין העיקרי של ספרייה זו הוא תמיכתה במערכים רב מימדיים לפעולות מתמטיות ולוגיות. פונקציות המסופקות על ידי NumPy יכולות לשמש לאינדקס, מיון, עיצוב מחדש והעברת תמונות וגלי קול כמערך של מספרים אמיתיים ברב מימד.

הנה רשימת התכונות של NumPy:

1. בצע חישובים מתמטיים ומדעיים פשוטים עד מורכבים
2. תמיכה חזקה באובייקטים של מערך רב מימדי ואוסף של פונקציות ושיטות לעיבוד אלמנטי המערך
3. שינויי פורייה ושגרות למניפולציה בנתונים
4. בצע חישובי אלגברה לינארית, הנחוצים לאלגוריתמים של Machine Machine כגון רגרסיה לינארית, רגרסיה לוגיסטית, Naive Bayes וכן הלאה.

SciPy

ספריית SciPy, שנבנתה על גבי NumPy, היא קולקטיב של חבילות משנה המסייעות בפתרון הבעיות הבסיסיות ביותר הקשורות לניתוח סטטיסטי. ספריית SciPy משמשת לעיבוד רכיבי המערך שהוגדרו באמצעות ספריית NumPy, ולכן היא משמשת לעיתים קרובות לחישוב משוואות מתמטיות שלא ניתן לבצע באמצעות NumPy.

להלן רשימת התכונות של SciPy:

• זה עובד לצד מערכי NumPy כדי לספק פלטפורמה המספקת שיטות מתמטיות רבות כמו שילוב מספרי ואופטימיזציה.
• יש בו אוסף של חבילות משנה בהן ניתן להשתמש בכימות קווקטורי, טרנספורמציה פורייה, אינטגרציה, אינטרפולציה וכן הלאה.
• מספק ערימה מלאה של פונקציות אלגברה לינארית המשמשות לחישובים מתקדמים יותר כגון אשכולות באמצעות אלגוריתם k-means וכן הלאה.
• מספק תמיכה בעיבוד אותות, מבני נתונים ואלגוריתמים מספריים, יצירת מטריצות דלילות וכו '.

פנדות

פנדות היא ספרייה סטטיסטית חשובה נוספת המשמשת בעיקר במגוון רחב של תחומים כולל, סטטיסטיקה, פיננסים, כלכלה, ניתוח נתונים וכן הלאה. הספרייה מסתמכת על מערך NumPy לצורך עיבוד אובייקטים של נתוני פנדה. NumPy, Pandas ו- SciPy תלויים זה בזה במידה רבה לביצוע חישובים מדעיים, מניפולציה בנתונים וכן הלאה.

לעתים קרובות אני מתבקש לבחור את הטובים ביותר בקרב פנדות, NumPy ו- ​​SciPy, אולם אני מעדיף להשתמש בכולם מכיוון שהם תלויים זה בזה במידה רבה. Pandas היא אחת הספריות הטובות ביותר לעיבוד נתחי נתונים ענקיים, ואילו ל- NumPy יש תמיכה מצוינת במערכים רב-ממדיים ו- Scipy, לעומת זאת, מספקת קבוצה של חבילות משנה שמבצעות את רוב משימות הניתוח הסטטיסטי.

להלן רשימת התכונות של פנדות:

• יוצר אובייקטים DataFrame מהירים ויעילים עם אינדקס מוגדר מראש ומותאם אישית.
• ניתן להשתמש בו כדי לתפעל קבוצות נתונים גדולות ולבצע הגדרת משנה, חיתוך נתונים, אינדקס וכן הלאה.
• מספק תכונות מובנות ליצירת תרשימי Excel וביצוע משימות מורכבות לניתוח נתונים, כגון ניתוח סטטיסטי תיאורי, התגוששות נתונים, טרנספורמציה, מניפולציה, הדמיה וכן הלאה.
• מספק תמיכה במניפולציה על נתוני סדרות זמן

סטטיסטיקהמודלים

נבנה על גבי NumPy ו- ​​SciPy, חבילת Python של StatsModels היא הטובה ביותר ליצירת מודלים סטטיסטיים, טיפול בנתונים והערכת מודלים. יחד עם השימוש במערכי NumPy ובמודלים מדעיים מספריית SciPy, הוא משתלב גם עם Pandas לטיפול יעיל בנתונים. ספרייה זו ידועה בזכות חישובים סטטיסטיים, בדיקות סטטיסטיות וחקר נתונים.

להלן רשימת התכונות של StatsModels:

• הספרייה הטובה ביותר לביצוע מבחנים סטטיסטיים ובדיקות השערה שאינן נמצאות בספריות NumPy ו- ​​SciPy.
• מספק יישום נוסחאות בסגנון R לניתוח סטטיסטי טוב יותר. היא קשורה יותר לשפת R המשמשת לעתים קרובות על ידי סטטיסטיקאים.
• הוא משמש לעתים קרובות ליישום מודלים ליניאריים כלליים (GLM) ומודלים רגרסיה לינארית רגילים (OLM) רגילים, משום שהוא תומך עצום בחישובים סטטיסטיים.
• בדיקות סטטיסטיות כולל בדיקת השערה (Null Theory) נעשות באמצעות ספריית StatsModels.

אז אלה היו הכי הרבה נפוץ וספריות הפיתון היעילות ביותר לניתוח סטטיסטי. עכשיו בואו נגיע לחלק להדמיית נתונים במדעי נתונים ולמידת מכונה.

ספריות פייתון להדמיה של נתונים

תמונה מדברת יותר מאלף מילים. כולנו שמענו על הציטוט הזה במונחים של אמנות, עם זאת, זה נכון גם לגבי מדע הנתונים ולמידת מכונה. מדעני נתונים נחשבים ומהנדסי למידת מכונה יודעים את כוחה של הדמיית נתונים, ולכן פייתון מספק טונות של ספריות למטרת ההדמיה היחידה.

ויזואליזציה של נתונים עוסקת בביטוי תובנות המפתח מנתונים, באופן יעיל באמצעות ייצוגים גרפיים. הוא כולל יישום של גרפים, תרשימים, מפות חשיבה, מפות חום, היסטוגרמות, עלילות צפיפות וכו ', כדי לחקור את המתאמים בין משתני נתונים שונים.

בבלוג זה נתמקד בחבילות ההדמיה הטובות ביותר של פייתון המספקות פונקציות מובנות לחקר התלות בין מאפייני נתונים שונים.

הנה רשימה של ספריות הפייתון המובילות להדמיית נתונים:

1. מטפלוטליב
2. ים ים
3. בעליל
4. בוקה

מטפלוטליב

היא חבילת הדמיית הנתונים הבסיסית ביותר בפייתון. הוא מספק תמיכה במגוון רחב של גרפים כגון היסטוגרמות, תרשימי עמודות, ספקטרום כוח, תרשימי שגיאות וכן הלאה. זוהי ספרייה גרפית דו ממדית המייצרת גרפים ברורים ותמציתיים החיוניים לניתוח נתוני חקר (EDA).

להלן רשימת התכונות של Matplotlib:

• Matplotlib מקל מאוד על רישום גרפים על ידי מתן פונקציות לבחירת סגנונות קו מתאימים, סגנונות גופן, צירי עיצוב וכן הלאה.
• הגרפים שנוצרו עוזרים לך להבין היטב את המגמות, הדפוסים וביצוע התאמות. הם בדרך כלל מכשירים להנמקה לגבי מידע כמותי.
• הוא מכיל את מודול ה- Pyplot המספק ממשק הדומה מאוד לממשק המשתמש של MATLAB. זו אחת התכונות הטובות ביותר של חבילת matplotlib.
• מספק מודול API מונחה עצמים לשילוב גרפים ביישומים באמצעות כלי GUI כמו Tkinter, wxPython, Qt וכו '.

ים ים

ספריית מטפלוטליב מהווה את הבסיס של ים ים סִפְרִיָה. בהשוואה ל- Matplotlib, ניתן להשתמש ב- Seaborn ליצירת גרפים סטטיסטיים מושכים ותיאוריים יותר. לצד תומכים נרחבים להדמיה של נתונים, Seaborn מגיעה גם עם ממשק API מובנה המכיל מערך נתונים ללימוד הקשרים בין מספר משתנים.

להלן רשימת התכונות של Seaborn:

• מספק אפשרויות לניתוח והדמיה של נקודות נתונים חד-משתנות ודו-משתנות ולהשוואת הנתונים עם קבוצות משנה אחרות של נתונים.
• תמיכה בהערכה סטטיסטית אוטומטית ובייצוג גרפי של מודלי רגרסיה לינארית לסוגים שונים של משתני יעד.
• בונה הדמיות מורכבות לבניית רשתות מרובות עלילות על ידי מתן פונקציות המבצעות הפשטות ברמה גבוהה.
• מגיע עם נושאים מובנים רבים לעיצוב וליצירת גרפים של מטפלוטליב

בעליל

Ploty היא אחת מספריות הפיתון הגרפיות הידועות ביותר. הוא מספק גרפים אינטראקטיביים להבנת התלות בין משתני היעד למנבא. בעזרתו ניתן לנתח ולהמחיש נתונים סטטיסטיים, פיננסיים, מסחריים ומדעיים כדי לייצר גרפים ברורים ותמציתיים, עלילות משנה, מפות חום, תרשימי תלת מימד וכן הלאה.

הנה רשימה של תכונות שהופכות את Ploty לאחת מספריות ההדמיה הטובות ביותר:

• זה מגיע עם יותר מ -30 סוגי תרשימים, כולל תרשימי תלת מימד, גרפים מדעיים וסטטיסטיים, מפות SVG, וכן הלאה להדמיה מוגדרת היטב.
• בעזרת ה- Python API של Ploty תוכלו ליצור לוחות מחוונים ציבוריים / פרטיים המורכבים מעלילות, גרפים, טקסט ותמונות רשת.
• ויזואליזציות שנוצרו באמצעות Ploty מסודרות בפורמט JSON, ובגללן ניתן לגשת אליהם בקלות בפלטפורמות שונות כמו R, MATLAB, ג'וליה וכו '.
• הוא מגיע עם ממשק API מובנה בשם Plotly Grid המאפשר לייבא נתונים ישירות לסביבת Ploty.

בוקה

אחת הספריות האינטראקטיביות ביותר בפייתון, בוקה יכולה לשמש לבניית ייצוגים גרפיים תיאוריים לדפדפני האינטרנט. הוא יכול לעבד בקלות מערכי נתונים ענקיים ולבנות גרפים רב-תכליתיים המסייעים בביצוע EDA נרחב. בוקה מספק את הפונקציונליות המוגדרת ביותר לבניית עלילות אינטראקטיביות, לוחות מחוונים ויישומי נתונים.

להלן רשימת התכונות של בוקה:

• עוזר לך ליצור גרפים סטטיסטיים מורכבים במהירות בעזרת פקודות פשוטות
• תומך בפלטים בצורת HTML, מחברת ושרת. הוא תומך גם בכריכות שפות מרובות כולל, R, Python, lua, Julia וכו '.
• Flask ו- django משולבים גם עם Bokeh, ולכן אתה יכול להביע ויזואליות גם באפליקציות אלה
• זה מספק תמיכה לשינוי הדמיה שנכתבה בספריות אחרות כמו matplotlib, seaborn, ggplot וכו '.

אז אלה היו ה ספריות הפייתון השימושיות ביותר להדמיית נתונים. עכשיו בואו נדון בספריות הפייתון המובילות ליישום כל תהליך למידת המכונה.

ספריות פיתון ללימוד מכונה

יצירת מודלים של למידת מכונה שיכולים לחזות במדויק את התוצאה או לפתור בעיה מסוימת היא החלק החשוב ביותר בכל פרויקט מדע נתונים.

יישום למידת מכונה, למידה עמוקה וכו 'כולל קידוד של אלפי שורות קוד וזה יכול להיות מסורבל יותר כאשר רוצים ליצור מודלים הפותרים בעיות מורכבות באמצעות רשתות עצביות. אך למרבה המזל אנחנו לא צריכים לקודד אלגוריתמים כלשהם מכיוון שפייתון מגיע עם מספר חבילות רק לצורך הטמעת טכניקות ואלגוריתמים של Machine Learning.

בבלוג זה נתמקד בחבילות Machine Learning הטובות ביותר המספקות פונקציות מובנות ליישום כל האלגוריתמים של Machine Learning.

הנה רשימה של ספריות הפייתון המובילות ללמידת מכונה:

1. סקיקיט-למד
2. XGBoost
3. אלי 5

סקיקיט-למד

אחת מספריות הפיתון השימושיות ביותר, סקיקיט-למד היא הספרייה הטובה ביותר למידול נתונים והערכת מודלים. זה מגיע עם טונות וטונות של פונקציות למטרה היחידה של יצירת מודל. הוא מכיל את כל האלגוריתמים של למידת מכונה בפיקוח ולא מפוקח והוא מגיע גם עם פונקציות מוגדרות היטב ללמידת אנסמבל ולחיזוק למידת מכונות.

איך לעשות תוספת בג'אווה - -

להלן רשימת התכונות של Scikit-learning:

• מספק קבוצה של מערכי נתונים סטנדרטיים שיעזרו לך להתחיל לעבוד עם Machine Learning. לדוגמה, מערך הנתונים איריס המפורסם ומערך המחירים של בוסטון הם חלק מספריית Scikit-learning.
• שיטות מובנות לביצוע למידת מכונה מפוקחת ובלתי מפוקחת. זה כולל פתרונות, אשכולות, סיווג, רגרסיה וגילוי חריגות.
• מגיע עם פונקציות מובנות לחילוץ תכונות ובחירת תכונות המסייעות בזיהוי התכונות המשמעותיות בנתונים.
• הוא מספק שיטות לביצוע אימות צולב לאמידת ביצועי המודל ומגיע עם פונקציות לכוונון פרמטרים על מנת לשפר את ביצועי המודל.

XGBoost

XGBoost שמייצג Extreme Gradient Boosting הוא אחת מחבילות הפיתון הטובות ביותר לביצוע למידת מכונות Boosting. ספריות כמו LightGBM ו- CatBoost מצוידות באותה מידה בפונקציות ושיטות מוגדרות היטב. ספרייה זו בנויה בעיקר לצורך יישום מכונות להגברת שיפועים המשמשות לשיפור הביצועים והדיוק של מודלים של למידת מכונה.

להלן כמה מהתכונות העיקריות שלו:

• הספריה נכתבה במקור ב- C ++, והיא נחשבת לאחת הספריות המהירות והיעילות לשיפור הביצועים של מודלים של Machine Learning.
• אלגוריתם הליבה של XGBoost מקביל והוא יכול להשתמש ביעילות בכוחם של מחשבים מרובי ליבות. זה גם הופך את הספרייה לחזקה מספיק כדי לעבד ערכות נתונים מסיביות ולעבוד ברשת מערכי נתונים.
• מספק פרמטרים פנימיים לביצוע אימות צולב, כוונון פרמטרים, רגולציה, טיפול בערכים חסרים, וכן מספק ממשקי API תואמים ל scikit-learning.
• ספרייה זו משמשת לעיתים קרובות בתחרויות המובילות בתחום מדעי הנתונים ולמידת מכונות מכיוון שהיא הוכיחה בעקביות שהיא טובה יותר מאלגוריתמים אחרים.

ElI5

ELI5 היא ספריית פיתון נוספת שמתמקדת בעיקר בשיפור הביצועים של מודלים של Machine Learning. ספרייה זו חדשה יחסית ומשמשת בדרך כלל לצד XGBoost, LightGBM, CatBoost וכן הלאה כדי להגביר את הדיוק של מודלי Machine Learning.

להלן כמה מהתכונות העיקריות שלו:

• מספק שילוב עם חבילת Scikit-learning לביטוי חשוב של תכונות ולהסבר תחזיות של עצי החלטות והרכבים מבוססי עצים.
• הוא מנתח ומסביר את התחזיות שנעשו על ידי XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor ו- catboost.CatBoost.
• הוא מספק תמיכה ביישום מספר אלגוריתמים על מנת לבדוק מודלים של קופסאות שחורות הכוללים את מודול TextExplainer המאפשר לך להסביר חיזויים שנעשו על ידי מסווגי טקסט.
• זה עוזר בניתוח משקולות ותחזיות של מודלים ליניאריים כלליים (GLM) הכוללים את הרגרסורים והסיווגים הליניאריים.

ספריות פיתון ללימוד עמוק

ההתקדמות הגדולה ביותר בלימוד מכונה ובינה מלאכותית הייתה באמצעות למידה עמוקה. עם המבוא ללימוד עמוק, ניתן כעת לבנות מודלים מורכבים ולעבד ערכות נתונים ענקיות. למרבה המזל, פייתון מספק את מיטב חבילות Deep Learning המסייעות בבניית רשתות עצביות יעילות.

בבלוג זה נתמקד בחבילות ה- Deep Learning המובילות המספקות פונקציות מובנות ליישום רשתות עצביות מפותלות.

הנה רשימה של ספריות הפייתון המובילות ללמידה עמוקה:

1. TensorFlow
2. פיטורץ '
3. קָשֶׁה

זרימת טנסור

אחת מספריות הפיתון הטובות ביותר עבור למידה עמוקה, TensorFlow היא ספריית קוד פתוח לתכנות זרימת נתונים במגוון משימות. זוהי ספריית מתמטיקה סמלית המשמשת לבניית רשתות עצביות חזקות ומדויקות. הוא מספק ממשק תכנות רב-תכליתי אינטואיטיבי שניתן להרחבה מאוד על פני תחום עצום של שדות.

להלן מספר תכונות עיקריות של TensorFlow:

• זה מאפשר לך לבנות ולהכשיר מספר רב של רשתות עצביות המסייעות להתאים פרויקטים וערכות נתונים בקנה מידה גדול.
• לצד תמיכה ברשתות עצביות, הוא מספק פונקציות ושיטות לניתוח סטטיסטי. לדוגמא, הוא מגיע עם פונקציות מובנות ליצירת מודלים הסתברותיים ורשתות בייסיאניות כגון ברנולי, Chi2, Uniform, Gamma וכו '.
• הספרייה מספקת רכיבים מרובדים המבצעים פעולות שכבות על משקולות והטיות ומשפרים גם את ביצועי המודל על ידי הטמעת טכניקות רגולציה כגון נורמליזציה של אצווה, נשירה וכו '.
• זה מגיע עם Visualizer בשם TensorBoard שיוצר גרפים וויזואלים אינטראקטיביים כדי להבין את התלות של תכונות הנתונים.

פיטורץ '

היא חבילת מחשוב מדעית מבוססת קוד פתוח, המשמשת ליישום טכניקות למידה עמוקה ורשתות עצביות על מערכי נתונים גדולים. ספרייה זו משמשת באופן פעיל את פייסבוק לפיתוח רשתות עצביות המסייעות במשימות שונות כגון זיהוי פנים ותיוג אוטומטי.

להלן מספר תכונות עיקריות של Pytorch:

• מספק ממשקי API קל לשימוש לשילוב עם מדעי נתונים אחרים ומסגרות למידת מכונה.
• כמו NumPy, Pytorch מספק מערכים רב מימדיים הנקראים Tensors, שבניגוד ל- NumPy, ניתן להשתמש בהם אפילו ב- GPU.
• לא רק שניתן להשתמש בו כדי לדגמן רשתות עצביות בקנה מידה גדול, הוא גם מספק ממשק עם יותר מ- 200 פעולות מתמטיות לניתוח סטטיסטי.
• צור גרפי חישוב דינמיים הבונים גרפים דינמיים בכל נקודת ביצוע קוד. גרפים אלה עוזרים בניתוח סדרות זמן תוך חיזוי מכירות בזמן אמת.

קָשֶׁה

קרס נחשב לאחת הספריות הטובות ביותר של למידה עמוקה בפייתון. הוא מספק תמיכה מלאה בבנייה, ניתוח, הערכה ושיפור רשתות עצביות. Keras בנויה על גבי ספריות ה- Python של Theano ו- TensorFlow המספקות תכונות נוספות לבניית מודלים מורכבים וגדולים של למידה עמוקה.

להלן מספר תכונות עיקריות של Keras:

• מספק תמיכה לבניית כל סוגי הרשתות העצביות, כלומר, מחוברות לחלוטין, קונבולוציה, איגום, חוזר, הטבעה וכו '. עבור ערכות נתונים גדולות ובעיות, ניתן לשלב מודלים אלה כדי ליצור רשת עצבית מלאה.
• יש לו פונקציות מובנות לביצוע חישובי רשת עצביים כגון הגדרת שכבות, יעדים, פונקציות הפעלה, אופטימיזציה ושלל כלים כדי להקל על העבודה עם נתוני תמונה וטקסט.
• זה מגיע עם כמה מעובדים מראש מערכי נתונים ומודלים מאומנים כולל, MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet וכו '.
• ניתן להרחבה בקלות ומספק תמיכה בהוספת מודולים חדשים הכוללים פונקציות ושיטות.

ספריות פיתון לעיבוד שפות טבעיות

האם תהית אי פעם כיצד גוגל מנבא בצורה כה נכונה את מה שאתה מחפש? הטכנולוגיה שעומדת מאחורי Alexa, Siri, וצ'טבוטים אחרים היא עיבוד שפה טבעית. NLP מילאה תפקיד עצום בתכנון מערכות מבוססות AI המסייעות בתיאור האינטראקציה בין שפה אנושית למחשבים.

בבלוג זה אנו נתמקד בחבילות עיבוד השפה הטבעיות המובילות המספקות פונקציות מובנות ליישום מערכות מבוססות AI ברמה גבוהה.

הנה רשימה של ספריות הפיתון המובילות לעיבוד שפות טבעיות:

1. NLTK
2. SpaCy
3. גנסים

NLTK (ערכת כלים טבעית לשפה)

NLTK נחשב לחבילת הפיתון הטובה ביותר לניתוח שפה והתנהגות אנושית. ספריית NLTK המועדפת על ידי מרבית מדעני הנתונים, מספקת ממשקים נוחים לשימוש המכילים למעלה מ -50 קורפורות ומשאבים לקסיקלים המסייעים בתיאור אינטראקציות אנושיות ובניית מערכות מבוססות AI כגון מנועי המלצה.

להלן מספר תכונות עיקריות בספריית NLTK:

• מספק חבילת נתונים ושיטות עיבוד טקסט לסיווג, טוקניזציה, נביעה, תיוג, ניתוח ונימוק סמנטי לניתוח טקסט.
• מכיל עטיפות לספריות NLP ברמה התעשייתית לבניית מערכות מפותלות המסייעות בסיווג טקסטים ובמציאת מגמות ודפוסי התנהגות בדיבור אנושי
• הוא מגיע עם מדריך מקיף המתאר את יישום הבלשנות החישובית ומדריך תיעוד API מלא המסייע לכל המתחילים להתחיל לעבוד עם NLP.
• יש בו קהילה ענקית של משתמשים ואנשי מקצוע המספקים הדרכות מקיפות ומדריכים מהירים כדי ללמוד כיצד ניתן לבצע בלשנות חישובית באמצעות Python.

ספא

spaCy היא ספריית פיתון עם קוד פתוח בחינם ליישום טכניקות מתקדמות לעיבוד שפות טבעיות (NLP). כשאתה עובד עם הרבה טקסט חשוב שתבין את המשמעות המורפולוגית של הטקסט וכיצד ניתן לסווג אותו כדי להבין את השפה האנושית. ניתן להשיג משימות אלה בקלות באמצעות spaCY.

להלן מספר מאפיינים עיקריים בספריית spaCY:

• לצד חישובים לשוניים, spaCy מספק מודולים נפרדים לבניית, הכשרה ובדיקה של מודלים סטטיסטיים שיעזרו לך להבין טוב יותר את משמעות המילה.
• מגיע עם מגוון הערות לשוניות מובנות שיעזרו לך לנתח את המבנה הדקדוקי של משפט. זה לא רק עוזר בהבנת המבחן, אלא גם מסייע במציאת היחסים בין מילים שונות במשפט.
• ניתן להשתמש בה כדי להחיל טוקניזציה על אסימונים מורכבים ומקוננים המכילים קיצורים וסימני פיסוק מרובים.
• לצד היותו חזק במיוחד ומהיר, spaCy מספק תמיכה ב -51+ שפות.

גנסים

גנסים היא חבילת פיתון קוד פתוח נוספת שנועדה לחלץ נושאים סמנטיים ממסמכים וטקסטים גדולים לעיבוד, ניתוח וחיזוי התנהגות אנושית באמצעות מודלים סטטיסטיים וחישובים לשוניים. יש לו את היכולת לעבד נתונים אנושיים, ללא קשר אם הנתונים גולמיים ולא מובנים.

להלן מספר מאפיינים עיקריים בגניזם:

• בעזרתו ניתן לבנות מודלים שיכולים לסווג מסמכים ביעילות על ידי הבנת הסמנטיקה הסטטיסטית של כל מילה.
• זה מגיע עם אלגוריתמים לעיבוד טקסטים כגון Word2Vec, FastText, סמנטי סמוי ניתוח וכו 'החוקרים את דפוסי ההתרחשות הסטטיסטית במסמך כדי לסנן מילים מיותרות ולבנות מודל עם התכונות המשמעותיות בלבד.
• מספק עטיפות קלט / פלט וקוראים שיכולים לייבא ולתמוך במגוון עצום של פורמטים של נתונים.
• זה מגיע עם ממשקים פשוטים ואינטואיטיביים שיכולים לשמש בקלות למתחילים. עקומת הלמידה של API גם היא נמוכה למדי, מה שמסביר מדוע הרבה מפתחים אוהבים את הספרייה הזו.

עכשיו שאתה מכיר את ספריות הפייתון המובילות למדע נתונים ולמידת מכונה, אני בטוח שאתה סקרן ללמוד עוד. להלן מספר בלוגים שיעזרו לך להתחיל:

אם ברצונך להירשם לקורס שלם בנושא בינה מלאכותית ולמידת מכונה, אדוריקה אוצרת במיוחד שיגרום לך להיות בקיאים בטכניקות כמו למידה מפוקחת, למידה ללא פיקוח ועיבוד שפה טבעית. הוא כולל הדרכה בנושא ההתקדמות האחרונה והגישות הטכניות בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה כגון למידה עמוקה, מודלים גרפיים ולמידת חיזוק.