Гүнзгий суралцахад зориулсан 10 шилдэг Python номын сан

Python нь програмчлалын шилдэг хэл болохын тулд тасралтгүй хөгжиж байна. Бусад нийтлэг хэлтэй харьцуулахад маш өндөр үр ашигтай байх зэрэг олон шалтгаан бий. Энэ нь англи хэлтэй төстэй командууд болон синтаксуудыг агуулдаг бөгөөд энэ нь эхлэгч кодлогчдод хамгийн сайн сонголт болгодог. 

Магадгүй Python-ийн хамгийн том борлуулалтын цэг бол өгөгдлийн шинжлэх ухаанаас эхлээд өгөгдөл боловсруулах хүртэл хэлийг ашиглах боломжийг олгодог асар их хэмжээний нээлттэй эхийн номын сан юм. 

Python ба гүнзгий суралцах

Гүнзгий суралцах нь дэд салбар юм машин суралцах татан оролцуулах хиймэл мэдрэлийн сүлжээ, эдгээр нь хүний ​​тархины бүтцээс санаа авсан алгоритмууд юм. Гүнзгий сургалт нь олон төрлийн хэрэглээтэй бөгөөд өөрийгөө жолооддог машин, мэдээ нэгтгэх хэрэгсэл, байгалийн хэл боловсруулах (NLP), виртуал туслахууд, харааны танилт гэх мэт. 

Сүүлийн жилүүдэд Python нь гүнзгий суралцах гайхалтай хэрэгсэл болох нь батлагдсан. Код нь товч бөгөөд уншигдахуйц учраас гүнзгий суралцах програмуудад төгс тохирно. Түүний энгийн синтакс нь бусад програмчлалын хэлтэй харьцуулахад програмуудыг илүү хурдан хөгжүүлэх боломжийг олгодог. Python-ийг гүн гүнзгий суралцахад ашиглах бас нэг гол шалтгаан нь уг хэлийг өөр өөр програмчлалын хэлээр кодлогдсон бусад системүүдтэй нэгтгэх боломжтой байдаг. Энэ нь бусад хэл дээр бичигдсэн хиймэл оюун ухааны төслүүдтэй холиход хялбар болгодог. 

Гүнзгий суралцахад зориулсан шилдэг 10 Python сангуудыг харцгаая. 

1. TensorFlow

TensorFlow нь гүнзгий суралцах програмуудад зориулсан Python-ийн шилдэг номын сангийн нэг гэж тооцогддог. Google Brain Team-ийн боловсруулсан бөгөөд энэ нь уян хатан хэрэгсэл, номын сан, олон нийтийн нөөцөөр хангадаг. Эхлэн суралцагчид болон мэргэжлийн хүмүүс TensorFlow-ийг ашиглан гүнзгий суралцах загвар болон мэдрэлийн сүлжээг бий болгох боломжтой.

TensorFlow нь уян хатан бүтэц, бүтэцтэй бөгөөд CPU, GPU зэрэг янз бүрийн тооцооллын платформ дээр ажиллах боломжийг олгодог. Энэ нь тензор боловсруулах нэгж (TPU) дээр ажиллахад хамгийн сайн ажилладаг. Python номын санг гүнзгий сургалтын загварт бататгах сургалтыг хэрэгжүүлэхэд ихэвчлэн ашигладаг бөгөөд та машин сургалтын загваруудыг шууд дүрслэн харуулах боломжтой. 

TensorFlow-ийн зарим үндсэн шинж чанарууд энд байна.

• Уян хатан архитектур ба хүрээ.
• Төрөл бүрийн тооцооллын платформ дээр ажилладаг. 
• Хийсвэрлэх чадвар
• Гүн мэдрэлийн сүлжээг удирддаг. 

2. Питорч

Гүнзгий суралцахад зориулагдсан өөр нэг Python номын сан бол Pytorch бөгөөд 2016 онд Facebook-ийн хиймэл оюун ухааны судалгааны багийн бүтээсэн нээлттэй эхийн номын сан юм. Номын сангийн нэр нь Луа хэл дээр бичигдсэн гүн гүнзгий сургалтын систем болох Torch-оос гаралтай. програмчлалын хэл. 

PyTorch нь танд олон даалгаврыг гүйцэтгэх боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь ялангуяа NLP, зэрэг гүнзгий суралцах програмуудад ашигтай байдаг. компьютерийн алсын хараа. 

PyTorch-ийн хамгийн сайн талуудын зарим нь түүний гүйцэтгэлийн өндөр хурдыг агуулдаг бөгөөд энэ нь хүнд графиктай ажиллах үед ч хүрч чаддаг. Энэ нь хялбаршуулсан процессор эсвэл CPU болон GPU дээр ажиллах чадвартай уян хатан номын сан юм. PyTorch нь танд номын санг өргөжүүлэх боломжийг олгодог хүчирхэг API-тай, мөн байгалийн хэлний хэрэгсэлтэй. 

PyTorch-ийн зарим үндсэн шинж чанарууд энд байна.

• Статистикийн тархалт ба үйл ажиллагаа
• Өгөгдлийн багцыг хянах
• Гүнзгий суралцах загваруудыг хөгжүүлэх
• Өндөр уян хатан

3. Тоон

Бусад алдартай Python номын сангуудын нэг болох NumPy-г олон хэмжээст массив болон матриц боловсруулахад саадгүй ашиглах боломжтой. Энэ нь өндөр түвшний математикийн томоохон багц функцууд дээр тулгуурладаг бөгөөд энэ нь гүн гүнзгий суралцах явцад шинжлэх ухааны үндсэн тооцооллыг үр дүнтэй хийхэд онцгой ач холбогдолтой болгодог. 

NumPy массив нь бусад Python жагсаалтаас хамаагүй бага хадгалах талбай шаарддаг бөгөөд ашиглахад илүү хурдан бөгөөд илүү тохиромжтой. Мэдээллийг матрицад шилжүүлж, номын сангийн тусламжтайгаар дахин хэлбэржүүлж болно. NumPy бол хэт нарийн төвөгтэй ажил хийхгүйгээр гүнзгий суралцах загваруудын гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэх гайхалтай сонголт юм. 

NumPy-ийн зарим үндсэн шинж чанарууд энд байна: 

• Хэлбэрийн манипуляци
• Өндөр гүйцэтгэлтэй N хэмжээст массив объект
• Өгөгдөл цэвэрлэх/засварлах
• Статистикийн үйлдлүүд ба шугаман алгебр

4. Scikit-сурах

Scikit-Learn нь SciPy номын сангийн гуравдагч талын өргөтгөл байсан боловч одоо Github дээрх бие даасан Python номын сан болжээ. Scikit-Learn нь DBSCAN, градиент нэмэгдүүлэх, вектор машинуудыг дэмжих, ангилал, регресс, бөөгнөрөлийн аргуудын хүрээнд санамсаргүй ой.  

Scikit-Learn-ийн хамгийн сайн талуудын нэг нь бусад SciPy стекүүдтэй хялбархан ажиллах боломжтой байдаг. Энэ нь мөн хэрэглэгчдэд ээлтэй, тууштай тул өгөгдлийг хуваалцах, ашиглахад хялбар болгодог. 

Scikit-learn-ийн зарим гол онцлогууд энд байна:

• Өгөгдлийн ангилал ба загварчлал
• Төгсгөл хүртэлх машин сургалтын алгоритмууд
• Өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах
• Загвар сонгох

5. SciPy

Энэ нь биднийг Numpy дээр суурилсан үнэгүй, нээлттэй эхийн номын сан болох Scipy-д хүргэдэг. SciPy бол том өгөгдлийн багц дээр шинжлэх ухаан, техникийн тооцоолол хийх чадварынхаа ачаар Python-ийн шилдэг номын сангуудын нэг юм. Энэ нь массивын оновчлол болон шугаман алгебрийн суулгагдсан модулиудаар дагалддаг. 

Програмчлалын хэл нь NumPy-ийн бүх функцийг агуулдаг боловч тэдгээрийг хэрэглэгчдэд ээлтэй, шинжлэх ухааны хэрэгсэл болгон хувиргадаг. Энэ нь ихэвчлэн зураг боловсруулахад ашиглагддаг бөгөөд өндөр түвшний, шинжлэх ухааны бус математикийн функцүүдэд үндсэн боловсруулалтын боломжуудыг өгдөг. 

SciPy-ийн зарим гол онцлогууд энд байна:

• Хэрэглэхэд хялбар
• Өгөгдлийн дүрслэл, боловсруулалт
• Шинжлэх ухаан, техникийн шинжилгээ
• Том өгөгдлийн багцыг тооцоолно

6. Пандас

Мэдээллийн шинжлэх ухаан, гүнзгий суралцах сэдвүүдэд голчлон ашигладаг нээлттэй эхийн Python номын сангийн нэг бол Pandas юм. Номын сан нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд ашигладаг өгөгдөл боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх хэрэгслүүдээр хангадаг. Номын сан нь тоон хүснэгт болон цагийн цувралын шинжилгээг удирдах хүчирхэг өгөгдлийн бүтцэд тулгуурладаг. 

Pandas номын сан нь өгөгдлийг үр ашигтай илэрхийлэхийн зэрэгцээ өөр өөр аргаар удирдах Цуврал болон DataFrames-ээр хангаснаар өгөгдлийг удирдах, судлах хурдан бөгөөд үр дүнтэй аргыг санал болгодог. 

Pandas-ийн зарим гол шинж чанарууд энд байна.

• Өгөгдлийг индексжүүлэх
• Өгөгдлийн тохируулга
• Өгөгдлийн багцыг нэгтгэх/нэвтүүлэх
• Мэдээлэл боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх

7. Microsoft CNTK

Гүнзгий суралцах програмуудад зориулсан өөр нэг Python номын сан нь Microsoft CNTK (Танин мэдэхүйн хэрэгсэл) бөгөөд үүнийг урьд нь Computational Network ToolKit гэж нэрлэдэг байсан. Нээлттэй эхийн гүнзгий сургалтын номын сан нь тархсан гүнзгий суралцах болон машин сургалтын даалгавруудыг хэрэгжүүлэхэд ашиглагддаг. 

CNTK нь эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), урагш дамжуулах гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) гэх мэт урьдчилан таамаглах загваруудыг нэгтгэх боломжийг танд олгоно. давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNNs), CNTK хүрээтэй. Энэ нь төгсгөл хүртэл гүнзгий суралцах даалгавруудыг үр дүнтэй хэрэгжүүлэх боломжийг олгодог. 

CNTK-ийн зарим үндсэн шинж чанарууд энд байна. 

• Нээлттэй эх
• Тархсан гүнзгий суралцах даалгавруудыг хэрэгжүүл
• Урьдчилан таамаглах загваруудыг CNTK хүрээтэй хослуулах
• Төгсгөлд нь гүнзгий суралцах даалгаврууд

8. Керас

Kears бол гүн гүнзгий сургалтын даалгавруудад ашиглагддаг өөр нэг алдартай нээлттэй эхийн Python номын сан бөгөөд мэдрэлийн сүлжээний гүн гүнзгий туршилтыг хурдан хийх боломжийг олгодог. Керас танд загвар бүтээх, график дүрслэх, өгөгдлийн багцад дүн шинжилгээ хийхэд шаардлагатай хэрэгслүүдээр хангадаг. Дээрээс нь шууд импортлох, ачаалах боломжтой урьдчилан тэмдэглэсэн өгөгдлийн багцуудыг багтаасан болно. 

Керасын номын сан нь модульчлагдсан, өргөтгөх боломжтой, уян хатан байдаг тул ихэвчлэн илүүд үздэг. Энэ нь эхлэгчдэд зориулсан хэрэглэгчдэд ээлтэй сонголт болгодог. Энэ нь мөн зорилго, давхарга, оновчтой болгох, идэвхжүүлэх функцуудтай нэгтгэх боломжтой. Keras нь янз бүрийн орчинд ажилладаг бөгөөд CPU болон GPU дээр ажиллах боломжтой. Энэ нь мөн өгөгдлийн төрлүүдийн хамгийн өргөн хүрээний нэгийг санал болгодог.

Керасын гол онцлогуудын зарим нь энд байна: 

• Мэдрэлийн давхаргыг хөгжүүлэх
• Өгөгдлийг нэгтгэх
• Гүнзгий суралцах болон машин сургалтын загваруудыг бий болгодог
• Идэвхжүүлэх ба зардлын функцууд

9. Теано

Бидний жагсаалтын төгсгөлд машин сурах болон гүн номын сангуудад зориулан тусгайлан боловсруулсан тоон тооцооллын Python номын сан болох Theano байна. Энэ хэрэгслийн тусламжтайгаар та математикийн илэрхийлэл, матрицын тооцооллыг үр дүнтэй тодорхойлох, оновчтой болгох, үнэлэх боломжтой болно. Энэ бүхэн нь Theano-г гүнзгий суралцах загвар бүтээхэд хэмжээст массив ашиглахад ашиглах боломжийг олгодог. 

Theano нь маш нарийн номын сангийн ачаар гүн гүнзгий суралцагч хөгжүүлэгчид болон программистуудад ашиглагддаг. Үүнийг төв процессорын (CPU) оронд график боловсруулах нэгжтэй (GPU) ашиглаж болно.

Theano-ийн зарим гол шинж чанарууд энд байна.

• Баталгаажуулалт болон нэгжийн туршилтын хэрэгслүүд
• Өндөр гүйцэтгэлтэй математик тооцоолол
• Хурдан бөгөөд тогтвортой үнэлгээ
• Өгөгдөл их шаарддаг тооцоолол

10. MX Net

Гүнзгий суралцахад зориулсан шилдэг 10 Python номын сангийн жагсаалтыг хааж байгаа бол MXNet нь өргөжүүлэх боломжтой нээлттэй эхийн гүн гүнзгий сургалтын тогтолцоо юм. MXNet нь гүн мэдрэлийн сүлжээг сургах, байрлуулахад зориулагдсан бөгөөд загваруудыг маш хурдан сургаж чаддаг. 

MXNet нь Python, Julia, C, C++ гэх мэт олон програмчлалын хэлийг дэмждэг. MXNet-ийн хамгийн сайн талуудын нэг нь GPU дээр тооцооллын гайхалтай хурд, нөөцийн ашиглалтыг санал болгодог. 

MXNet-ийн зарим гол онцлогууд энд байна:

• Өндөр масштабтай
• Нээлттэй эх
• Гүн сургалтын мэдрэлийн сүлжээг сургаж, байрлуул
• Загвар өмсөгчдийг хурдан сургадаг
• Тооцооллын хурд