Uczenie maszynowe (ML), poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), umożliwia komputerom wykonywanie zadań bez specjalnych instrukcji, poprzez uczenie się na podstawie doświadczenia. Python doskonale obsługuje ML dzięki rozbudowanemu zestawowi funkcji i szerokiej gamie bibliotek innych firm.
Biblioteki ML dostępne dla Pythona obejmują narzędzia i funkcje do rozwiązywania obliczeń matematycznych i naukowych. Korzystając z tych bibliotek, możesz szybciej budować modele uczenia maszynowego, bez konieczności opanowania wszystkich szczegółów leżących u ich podstaw technik.
Opracowano zespół Google Brain TensorFlow jako platforma uczenia maszynowego typu open source to ci pozwala budować i trenować różne typy sieci neuronowych. TensorFlow odgrywa kluczową rolę w szerokiej gamie zastosowań sztucznej inteligencji, w tym w rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego i uczeniu się przez wzmacnianie.
TensorFlow reprezentuje dane jako wielowymiarowe tablice zwane tensorami. Ta funkcja pozwala pracować z danymi w bardzo elastyczny i wydajny sposób, ułatwiając projektowanie i optymalizację modeli uczenia maszynowego.
Zgodność TensorFlow z językami programowania, takimi jak Python, C++ i JavaScript, sprawia, że jest on dostępny dla szerokiego grona odbiorców. Ta wszechstronność przyczyniła się do jego popularności zarówno w środowisku akademickim, jak i przemysłowym.
Zespół badawczy Meta zajmujący się sztuczną inteligencją opracował PyTorch jako bezpłatną bibliotekę o otwartym kodzie źródłowym do zastosowań w przetwarzaniu obrazu komputerowego i języku naturalnym. Kilka firm, w tym Uber, Walmart i Microsoft, przyjęło tę bibliotekę.
Na przykład Uber nabył Pyro, program do głębokiego uczenia się, który wykorzystuje PyTorch do modelowania probabilistycznego. Świadczy to o popularności i użyteczności PyTorch wśród firm poszukujących zaawansowanych rozwiązań AI.
Firmy takie jak Uber, Netflix, Square i Yelp wybierają Keras zamiast innych bibliotek, jeśli chodzi o obsługę danych tekstowych i graficznych. Keras to samodzielna biblioteka Pythona typu open source, stworzona specjalnie do zadań uczenia maszynowego i sieci neuronowych.
Jego modułowa konstrukcja, czytelność i rozszerzalność pozwalają programistom eksperymentować i szybciej wykonywać iteracje podczas tworzenia modeli sieci neuronowych. Ponadto Keras zapewnia solidny zestaw narzędzi, który znacznie zwiększa efektywność manipulacji tekstem i obrazami.
NumPy, biblioteka Pythona typu open source, ułatwia obliczenia naukowe i matematyczne. Biblioteka ta oferuje szeroką gamę funkcji matematycznych, w tym operacje takie jak math.fsum i math.frexp. Co więcej, umożliwia wykonywanie skomplikowanych obliczeń z udziałem macierzy i tablic wielowymiarowych.
SciPy opiera się na możliwościach NumPy, zapewniając szeroki zakres funkcjonalności niezbędnych do różnych zadań naukowych i inżynieryjnych. Biblioteka ta zawiera moduły optymalizacji, integracji, interpolacji, algebry liniowej, statystyki i nie tylko.
W rezultacie służy jako cenne narzędzie dla osób pracujących nad takimi działaniami, jak analiza danych, symulacje numeryczne i modelowanie naukowe. Zwykle łączy się ją z innymi bibliotekami naukowymi, aby stworzyć kompleksowe procesy obliczeniowe.
Scikit-Learn, bezpłatna biblioteka uczenia maszynowego, znana jest z szybkości i przyjaznego dla użytkownika interfejsu API. Zbudowany na bazie SciPy, obejmuje szeroki wachlarz możliwości, w tym metody regresji, grupowanie danych i narzędzia kategoryzacji.
Ta biblioteka obsługuje wiodące techniki uczenia maszynowego, takie jak maszyny wektorów nośnych, losowy las, K-średnie i wzmacnianie gradientu. Co więcej, aktywna społeczność programistów może zaoferować cenną pomoc, jeśli napotkasz jakiekolwiek problemy.
Scikit-Learn cieszy się powszechnym przyjęciem w różnych branżach, czego godnymi uwagi przykładami są np booking.com do rezerwacji hoteli i Spotify do strumieniowego przesyłania muzyki online, co czyni go popularnym wyborem na GitHubie.
Orange3 to aplikacja typu open source przeznaczona do eksploracji danych, uczenia maszynowego i wizualizacji danych. Jego początki sięgają 1996 roku, kiedy to został opracowany przez ekspertów akademickich z Uniwersytetu w Lublanie w Słowenii, którzy zbudowali go przy użyciu języka C++.
Z biegiem czasu, w miarę wzrostu zapotrzebowania na bardziej zaawansowaną i skomplikowaną funkcjonalność, profesjonaliści zaczęli włączać moduły Pythona do tego frameworka, rozszerzając i ulepszając możliwości oprogramowania.
Pandas to biblioteka uczenia maszynowego w języku Python, która zapewnia struktury danych wysokiego poziomu i szeroką gamę narzędzi analitycznych. Jedną ze wspaniałych cech tej biblioteki jest możliwość wykonywania złożonych operacji na danych za pomocą jednego lub dwóch poleceń.
Pandy mają wiele wbudowanych metod do grupowania, łączenia i filtrowania danych, a także szeregów czasowych.
Pandas dba o to, aby cały proces manipulowania danymi był łatwy. Jedną z najważniejszych cech Pandy jest obsługa takich operacji, jak ponowne indeksowanie, iteracja, sortowanie, agregacja, łączenie i wizualizacja.
Matplotlib to biblioteka dla Pythona, która ma wszystko, czego potrzebujesz do tworzenia statycznych, animowanych i interaktywnych wizualizacji.
NumPy, naukowa biblioteka obliczeniowa Pythona, służy jako podstawa, na której zbudowano Matplotlib. Możesz użyć Matplotlib, aby szybko i łatwo wykreślić dane po ich wstępnym przetworzeniu za pomocą NumPy.
Biblioteka Theano, utworzona przez Montrealski Instytut Algorytmów Uczenia się w 2007 roku, służy jako platforma do projektowania i wykonywania instrukcji matematycznych.
Pozwala skutecznie manipulować, oceniać i optymalizować modele matematyczne. Ta biblioteka obsługuje te wyrażenia matematyczne przy użyciu tablic wielowymiarowych.
PyBrain — skrót od Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence i Neural Network Library — to wszechstronny zestaw modułów typu open source do stosowania w różnych zadaniach związanych z uczeniem maszynowym.
Stworzony z dużym naciskiem na dostępność, podstawowe mocne strony PyBrain leżą w sieciach neuronowych i metodologiach uczenia się przez wzmacnianie.
Dominacja Pythona w sztucznej inteligencji: rewolucja oparta na bibliotekach
Szeroka gama bibliotek uczenia maszynowego Pythona pomogła w rozwoju sztucznej inteligencji. Biblioteki te oferują wstępnie napisane rozwiązania, które przyspieszają programowanie, promują współpracę i umożliwiają wydajne tworzenie złożonych aplikacji.
Biblioteki te podkreślają wpływ Pythona na uczenie maszynowe, a każda z nich obejmuje określone aspekty obliczeń matematycznych, analizy danych, wizualizacji i nie tylko.
Narzędzia te wspólnie podkreślają rolę Pythona jako siły napędowej w krajobrazie sztucznej inteligencji.
