10 ספריות פייתון הטובות ביותר ללמידת מכונה ובינה מלאכותית

פייתון גדלה בפופולריות עם השנים והפכה לאחת משפות התכנות הפופולריות ביותר עבורן למידת מכונה משימות (ML) ובינה מלאכותית (AI). הוא החליף רבות מהשפות הקיימות בתעשייה, והוא יעיל יותר בהשוואה לשפות התכנות המיינסטרים הללו. נוסף על כל זה, הפקודות שלו דמויות אנגלית הופכות אותו לנגיש למתחילים ולמומחים כאחד. 

תכונה בסיסית נוספת של Python שמושכת רבים ממשתמשיה היא האוסף העצום של ספריות קוד פתוח. ספריות אלו יכולות לשמש מתכנתים מכל רמות הניסיון למשימות הכוללות ML ו-AI, מדעי נתונים, מניפולציה של תמונות ונתונים ועוד ועוד. 

למה Python עבור למידת מכונה ובינה מלאכותית?

ספריות הקוד הפתוח של Python אינן התכונה היחידה שהופכת אותה למועדפת למשימות למידת מכונה ומשימות AI. Python הוא גם רב תכליתי וגמיש, כלומר ניתן להשתמש בו גם לצד שפות תכנות אחרות בעת הצורך. יתר על כן, הוא יכול לפעול כמעט בכל מערכת ההפעלה והפלטפורמות בשוק. 

הטמעת רשתות עצביות עמוקות ואלגוריתמים של למידת מכונה יכולה להיות גוזלת זמן רב, אבל Python מציעה חבילות רבות שמצמצמות את זה. זוהי גם שפת תכנות מונחה עצמים (OOP), מה שהופך אותה לשימושית ביותר לשימוש יעיל וסיווג נתונים. 

גורם נוסף שהופך את Python למועדפת, במיוחד למתחילים, הוא קהילת המשתמשים הגדלה שלה. מכיוון שמדובר באחת משפות התכנות הצומחות ביותר בעולם, מספר המפתחים ושירותי הפיתוח של Python התפוצץ. קהילת Python צומחת לצד השפה, כאשר חברים פעילים תמיד מחפשים להשתמש בה כדי להתמודד עם בעיות חדשות בעסקים.

עכשיו כשאתה יודע למה Python היא אחת משפות התכנות המובילות, הנה 10 ספריות הפיתון הטובות ביותר ללמידת מכונה ובינה מלאכותית: 

1. רדום

NumPy נחשבת כספריית Python הטובה ביותר ללמידת מכונה ובינה מלאכותית. זוהי ספרייה מספרית בקוד פתוח שניתן להשתמש בה כדי לבצע פעולות מתמטיות שונות על מטריצות שונות. NumPy נחשבת לאחת מהספריות המדעיות הנפוצות ביותר, וזו הסיבה שמדעני נתונים רבים מסתמכים עליה כדי לנתח נתונים. 

מערכי NumPy דורשים הרבה פחות שטח אחסון מרשימות Python אחרות, והם מהירים ונוחים יותר לשימוש. אתה יכול לתפעל את הנתונים במטריצה, לשנות אותם ולעצב אותם מחדש עם NumPy. בסך הכל, NumPy היא אופציה מצוינת להגביר את הביצועים של מודלים של למידת מכונה ללא צורך יותר מדי בעבודה מורכבת. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של NumPy: 

• אובייקט מערך N-ממדי בעל ביצועים גבוהים.
• מניפולציה של צורה.
• ניקוי/מניפולציה של נתונים.
• פעולות סטטיסטיות ואלגברה לינארית.

2. SciPy

SciPy היא ספריית קוד פתוח בחינם המבוססת על NumPy. זה שימושי במיוחד עבור קבוצות גדולות של נתונים, להיות מסוגל לבצע מחשוב מדעי וטכני. SciPy מגיע גם עם מודולים משובצים לאופטימיזציה של מערכים ואלגברה לינארית, בדיוק כמו NumPy. 

שפת התכנות כוללת את כל הפונקציות של NumPy, אך היא הופכת אותן לכלים מדעיים ידידותיים למשתמש. הוא משמש לעתים קרובות למניפולציה של תמונה ומספק תכונות עיבוד בסיסיות עבור פונקציות מתמטיות ברמה גבוהה, לא מדעיות. 

SciPy היא אחת מספריות הבסיס של Python הודות לתפקידה בניתוח והנדסה מדעיים. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של SciPy:

• ידידותי למשתמש.
• הדמיית נתונים ומניפולציה.
• ניתוח מדעי וטכני. 
• מחשב מערכי נתונים גדולים. 

3. תיאנו

ספריית פייתון חישוב מספרי, Theano פותחה במיוחד עבור למידת מכונה. הוא מאפשר אופטימיזציה, הגדרה והערכה של ביטויים מתמטיים וחישובי מטריצות. זה מאפשר להפעיל מערכים ממדיים לבניית מודלים של למידה עמוקה. 

Theano היא ספרייה מאוד ספציפית, והיא משמשת בעיקר מפתחים ומתכנתים של למידת מכונה ולמידה עמוקה. הוא תומך באינטגרציה עם NumPy וניתן להשתמש בו עם יחידת עיבוד גרפית (GPU) במקום יחידת עיבוד מרכזית (CPU), מה שמביא לחישובים עתירי נתונים מהירים פי 140. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של Theano:

• כלי אימות ובדיקת יחידות מובנים.
• הערכות מהירות ויציבות.
• חישובים עתירי נתונים.
• חישובים מתמטיים בעלי ביצועים גבוהים.

4. פנדות

ספריית Python מובילה נוספת בשוק היא Pandas, המשמשת לעתים קרובות ללמידת מכונה. היא פועלת כספריית ניתוח נתונים שמנתחת ומבצעת מניפולציות בנתונים, והיא מאפשרת למפתחים לעבוד בקלות עם נתונים רב-ממדיים מובנים ומושגים של סדרות זמן. 

ספריית Pandas מציעה דרך מהירה ויעילה לנהל ולחקור נתונים על ידי אספקת Series ו-DataFrames, המייצגים נתונים ביעילות תוך מניפולציה שלהם בדרכים שונות. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של פנדות:

• אינדקס של נתונים.
• יישור נתונים
• מיזוג/הצטרפות של מערכי נתונים.
• מניפולציה וניתוח נתונים. 

5. TensorFlow

עוד ספריית Python חינמית וקוד פתוח, TensorFlow מתמחה בתכנות ניתן להבדיל. הספרייה מורכבת מאוסף כלים ומשאבים המאפשרים למתחילים ולמקצוענים לבנות מודלים של DL ו-ML, כמו גם רשתות עצביות.

TensorFlow מורכב מארכיטקטורה ומסגרת גמישות, המאפשרות לה לפעול על פלטפורמות חישוביות שונות כמו CPU ו-GPU. עם זאת, הוא מתפקד בצורה הטובה ביותר כאשר הוא מופעל על יחידת עיבוד טנזור (TPU). ספריית Python משמשת לעתים קרובות ליישום למידת חיזוק במודלים של ML ו-DL, ואתה יכול לדמיין ישירות את מודלים של למידת מכונה. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של TensorFlow: 

• ארכיטקטורה ומסגרת גמישה.
• פועל על מגוון פלטפורמות חישוביות. 
• יכולות הפשטה
• מנהל רשתות עצביות עמוקות. 

6. קרס

Keras היא ספריית Python בקוד פתוח שמטרתה פיתוח והערכה של רשתות עצביות בתוך מודלים של למידת מכונה ולמידה עמוקה. הוא מסוגל לפעול על גבי Theano ו- Tensorflow, מה שאומר שהוא יכול לאמן רשתות עצביות עם מעט קוד. 

ספריית Keras מועדפת לרוב בשל היותה מודולרית, ניתנת להרחבה וגמישה. זה הופך אותו לאפשרות ידידותית למשתמש למתחילים. זה יכול גם להשתלב עם יעדים, שכבות, מיטובים ופונקציות הפעלה. Keras פועלת בסביבות שונות ויכולה לרוץ על CPUs ו-GPUs. הוא גם מציע את אחד הטווחים הרחבים ביותר עבור סוגי נתונים.

להלן כמה מהתכונות העיקריות של Keras: 

• איגום נתונים.
• פיתוח שכבות עצביות.
• בונה מודלים של למידה עמוקה ולמידת מכונה.
• פונקציות הפעלה ועלות. 

7. PyTorch

אפשרות נוספת לספריית Python למידת מכונה בקוד פתוח היא PyTorch, המבוססת על Torch, מסגרת שפת תכנות C. PyTorch היא ספריית מדעי נתונים שניתן לשלב עם ספריות Python אחרות, כגון NumPy. הספרייה יכולה ליצור גרפים חישוביים שניתן לשנות בזמן שהתוכנית פועלת. זה שימושי במיוחד עבור יישומי ML ו-DL כמו עיבוד שפה טבעית (NLP) ו- ראיית מחשב.

כמה מנקודות המכירה העיקריות של PyTorch כוללות את מהירות הביצוע הגבוהה שלה, שהיא יכולה להשיג גם בעת טיפול בגרפים כבדים. זוהי גם ספרייה גמישה, המסוגלת לפעול על מעבדים פשוטים או CPUs ו-GPUs. ל- PyTorch יש ממשקי API רבי עוצמה המאפשרים לך להרחיב את הספרייה, כמו גם ערכת כלים לשפה טבעית. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של PyTorch:

• התפלגות סטטיסטית ופעולות.
• שליטה על מערכי נתונים.
• פיתוח דגמי DL.
• גמיש מאוד. 

8. סקיקיט-למד

במקור הרחבה של צד שלישי לספריית SciPy, Scikit-learn היא כעת ספריית Python עצמאית ב-Github. זה מנוצל על ידי חברות גדולות כמו Spotify, ויש הרבה יתרונות לשימוש בו. ראשית, הוא שימושי מאוד עבור אלגוריתמים קלאסיים של למידת מכונה, כגון אלו לזיהוי דואר זבל, זיהוי תמונות, יצירת חיזוי ופילוח לקוחות. 

עוד אחת מנקודות המכירה העיקריות של Scikit-learn היא שהיא ניתנת להפעלה הדדית בקלות עם כלי ערימה אחרים של SciPy. ל-Skikit-learn יש אינטראקציה ידידותית ועקבית שמקלה עליך לשתף ולהשתמש בנתונים. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של Scikit-learn:

• סיווג נתונים ומידול.
• אלגוריתמים של למידת מכונה מקצה לקצה.
• עיבוד מוקדם של נתונים.
• בחירת דגם. 

9. מטפלוטליב

Matplotlib הוא אחדות של NumPy ו- ​​SciPy, והיא תוכננה להחליף את הצורך בשימוש בשפה סטטיסטית קניינית MATLAB. הספרייה המקיפה, החינמית וקוד פתוח משמשת ליצירת הדמיות סטטיות, מונפשות ואינטראקטיביות ב- Python. 

ספריית Python עוזרת לך להבין את הנתונים לפני העברתם לעיבוד נתונים והדרכה למשימות למידת מכונה. הוא מסתמך על ערכות כלים של Python GUI כדי לייצר עלילות וגרפים עם ממשקי API מונחה עצמים. זה גם מספק ממשק דומה ל- MATLAB כך שמשתמש יכול לבצע משימות דומות כמו MATLAB. 

להלן כמה מהתכונות העיקריות של Matplotlib:

• יצירת עלילות באיכות פרסום.
• התאם אישית את הסגנון והפריסה החזותית.
• ייצוא לפורמטים שונים של קבצים.
• דמויות אינטראקטיביות שיכולות להתקרב, להזיז ולעדכן. 

10. בעלילה

סוגרת את רשימת 10 ספריות Python הטובות ביותר ללמידת מכונה ובינה מלאכותית היא Plotly, שהיא עוד ספריית הדמיה חינמית וקוד פתוח. הוא פופולרי מאוד בקרב מפתחים הודות לתרשימים האיכותיים, הסוחפים והמוכנים לפרסום. חלק מהתרשימים הנגישים דרך Plotly כוללים תרשימי קופסה, מפות חום ותרשימי בועות. 

Plotly הוא אחד מכלי ההדמיה הטובים ביותר בשוק, והוא בנוי על ערכת הכלים להדמיה של D3.js, HTML ו-CSS. כתוב ב-Python, הוא משתמש במסגרת Django ויכול לעזור ביצירת גרפים אינטראקטיביים. זה עובד על כלים שונים לניתוח נתונים והדמיה ומאפשר לך לייבא נתונים בקלות לתרשים. אתה יכול גם להשתמש ב-Plotly כדי ליצור חפיסות שקופיות ולוחות מחוונים. 

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של Plotly: 

• תרשימים ולוחות מחוונים.
• מנוע סנאפצ'ט.
• נתונים גדולים עבור Python.
• ייבא נתונים בקלות לתרשימים.