Իմացեք, թե ինչպես մեքենայական ուսուցման այս Python գրադարանները կարող են օգտակար լինել ձեր ML նախագծերի համար

Python-ը 21-րդ դարի ամենահայտնի ծրագրավորման լեզուն է։ Շատ ընկերություններ օգտագործում են Python հավելվածներ մշակելու համար, քանի որ այն առաջարկում է գրադարանների լայն տեսականի: Այսօր Python-ը մեքենայական ուսուցման համար ամենանախընտրելին է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ ստեղծելու համար:

Մեքենայական ուսուցումը համակարգիչներին հնարավորություն է տալիս սովորել տվյալների տարբեր տեսակներից՝ առանց հստակ ծրագրավորման. այն օգտագործում է մաթեմատիկական և վիճակագրական տեխնիկա ML մոդելներ կառուցելու համար:

Ավելի վաղ ալգորիթմների ձեռքով կոդավորումը հոգնեցուցիչ և ժամանակատար խնդիր էր: Այսօր Python գրադարանների մեքենայական ուսուցման համար և շրջանակների շնորհիվ մեքենայական ուսուցման առաջադրանքները համեմատաբար ավելի մատչելի են դարձել:

Python գրադարաններն առաջարկում են մոդուլների լայնածավալ հավաքածու, այս մոդուլները բաղկացած են արժեքավոր գործառույթներից և կոդերից: Սա օգնում է նվազեցնել կրկնվող կոդավորումը: Python գրադարանները օգտակար են մեքենայական ուսուցման մշակողների, տվյալների գիտնականների և շատ ավելին:

Այս հոդվածում կքննարկվեն Python գրադարանները մեքենայական ուսուցման համար և դրանց օգտագործումը:

Ահա մեքենայական ուսուցման լավագույն 5 Python գրադարանները

  1. TensorFlow

TensorFlow-ը մշակվել է Google Brain թիմի կողմից: Այն բաց կոդով գրադարան է, որը հիմնականում օգտագործվում է բարձր մակարդակի թվային հաշվարկներ կատարելու համար: TensorFlow-ի ճկուն ճարտարապետությունը թույլ է տալիս մշակել և ուսումնասիրել մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման մոդելներ:

AI-ի շատ հավելվածներ ստեղծվել են TensorFlow-ի միջոցով՝ խորը նեյրոնային ցանցեր վարժեցնելու համար:

Այս գրադարանը հետևողականորեն թարմացվում է մի շարք օգտակար գործառույթներով: Մեքենայի ուսուցման մոդելների պատկերացումն ավելի հեշտ է TensorBoard-ի հետ:

TensorFlow-ն աջակցում է մի շարք գործիքների հավաքածուների, ինչը շատ օգտակար է AI և ML նախագծերը ինտեգրելու համար:

  • Scikit-learn

Սա սովորական ML ալգորիթմների լավագույն գրադարաններից մեկն է: Այն կառուցված է NumPy և SciPy հիմնական գրադարանների վրա: Այն առաջարկում է պարզ ճարտարապետություն, որտեղ մեքենայական ուսուցման մոդելները կարող են արագ սովորել տվյալներից և ճշգրիտ կանխատեսել:

Այն ապահովում է մեքենայական ուսուցման վերահսկվող և չվերահսկվող ալգորիթմների հավաքածու: Բացի այդ, այն գալիս է արժեքավոր գործառույթներով, որոնք հնարավորություն են տալիս շենքերի դասակարգման և ռեգրեսիայի մոդելները:

Scikit-learn գրադարանն օգտակար է մեքենայական ուսուցման բարդ խնդիրների լուծման համար և կարող է օգտագործվել նաև տվյալների վերլուծության և տվյալների արդյունահանման մեջ:

  • PyTorch

PyTorch-ը Python-ի մեքենայական ուսուցման հայտնի գրադարաններից մեկն է: Այն հիմնված է C ծրագրավորման լեզվի՝ Torch-ի շրջանակի վրա։ Այն գալիս է տարբեր գործիքներով, որոնք աջակցում են համակարգչային տեսլականին, ML ծրագրերին և բնական լեզվի մշակմանը:

Այն առաջարկում է տարբեր առանձնահատկություններ, որոնք օգնում են արդյունավետ ծրագրեր մշակել: Ամենաշատ օգտագործվող առանձնահատկություններից են հիբրիդային ճակատային և բաշխված ուսուցումը:

PyTorch-ը հայտնի է արդյունավետ հաշվողական գրաֆիկներ ստեղծելով և գործարկման ընթացքում անհրաժեշտ փոփոխություններ կատարելով: Այն աջակցում է խորը նյարդային ցանցերի զարգացմանը:

  • NumPy

Այն Python-ի մեքենայական ուսուցման ամենատարածված գրադարաններից մեկն է: Այն հայտնի է տարբեր մաթեմատիկական և հիմնարար գիտական ​​հաշվարկներ կատարելու համար: Այն առաջարկում է գործառույթներ, որոնք մշակում են բազմաչափ զանգվածների և մատրիցների ձևավորումը:

Այն կարող է մշակել բազմաչափ տվյալներ և բարձրացնել մեքենայական ուսուցման մոդելների արդյունավետությունը:

NumPy-ն թույլ է տալիս մանիպուլյացիայի ենթարկել մատրիցային տվյալները, ինչը լավագույնս հարմար է դարձնում մեքենայական ուսուցման և արհեստական ​​ինտելեկտի նախագծերին:

  • SciPy

SciPy-ն Python-ի ամենանախընտրելի գրադարանն է մեքենայական ուսուցման մշակողների կողմից: Այն տրամադրում է տարբեր մոդուլներ, որոնք կատարում են մաթեմատիկական ինժեներական կիրառություններ, ինչպիսիք են ինտեգրումը, Ֆուրիեի փոխակերպման շարքը, ինտերպոլացիան, սովորական դիֆերենցիալ հավասարումները և այլն:

Այն հայտնի է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների ավելի արագ կատարմամբ: Այն նաև օգտակար է վիճակագրական վերլուծության և ազդանշանի մշակման մեջ:

Փաթաթում

Մեքենայի ուսուցման համար վերը քննարկված Python գրադարանները մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության մասնագետների կողմից առավել հաճախ օգտագործվող գրադարաններն են:

Python սովորելը կարևոր է մեքենայական ուսուցման և արհեստական ​​ինտելեկտի սիրահարների համար: Մեքենայի ուսուցումը կարելի է արագ սովորել ծրագրավորման և վիճակագրության համարժեք իմացությամբ:

Արհեստական ​​ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման դասընթացներին գրանցվելը, անկասկած, կարագացնի ձեր ուսումը: Բացի այդ, ձեռք կբերի նաև գործնական փորձ՝ աշխատելով գագաթնակետային նախագծերի վրա: