Библиотеки Python
10 лучших библиотек Python для глубокого обучения
Оглавление
Python неуклонно растет, чтобы стать ведущим языком программирования. Этому есть много причин, в том числе его чрезвычайно высокая эффективность по сравнению с другими основными языками. Он также имеет команды и синтаксис, похожие на английский, что делает его лучшим выбором для начинающих программистов.
Возможно, самым большим преимуществом Python является его огромное количество библиотек с открытым исходным кодом, которые позволяют использовать язык для всего, от науки о данных до обработки данных.
Python и глубокое обучение
Глубокое обучение является подполем обучение с помощью машины с участием искусственные нейронные сети, которые представляют собой алгоритмы, вдохновленные структурой человеческого мозга. Глубокое обучение имеет множество применений и используется во многих современных технологиях искусственного интеллекта, таких как беспилотные автомобили, инструменты агрегирования новостей, обработки естественного языка (NLP), виртуальные помощники, визуальное распознавание и многое другое.
В последние годы Python зарекомендовал себя как невероятный инструмент для глубокого обучения. Поскольку код лаконичен и удобочитаем, он идеально подходит для приложений глубокого обучения. Его простой синтаксис также позволяет разрабатывать приложения быстрее по сравнению с другими языками программирования. Еще одна важная причина использования Python для глубокого обучения заключается в том, что этот язык можно интегрировать с другими системами, написанными на разных языках программирования. Это упрощает его смешивание с проектами ИИ, написанными на других языках.
Давайте взглянем на 10 лучших библиотек Python для глубокого обучения:
1. TensorFlow
TensorFlow считается одной из лучших библиотек Python для приложений глубокого обучения. Разработанный командой Google Brain Team, он предоставляет широкий спектр гибких инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. Как новички, так и профессионалы могут использовать TensorFlow для создания моделей глубокого обучения, а также нейронных сетей.
TensorFlow имеет гибкую архитектуру и структуру, что позволяет ему работать на различных вычислительных платформах, таких как ЦП и ГП. При этом лучше всего он работает с тензорным процессором (TPU). Библиотека Python часто используется для реализации обучения с подкреплением в моделях глубокого обучения, и вы можете напрямую визуализировать модели машинного обучения.
Вот некоторые из основных особенностей TensorFlow:
- Гибкая архитектура и фреймворк.
- Работает на различных вычислительных платформах.
- Возможности абстракции
- Управляет глубокими нейронными сетями.
2. Питорч
Еще одна из самых популярных библиотек Python для глубокого обучения — Pytorch. Это библиотека с открытым исходным кодом, созданная исследовательской группой Facebook в области искусственного интеллекта в 2016 году. Название библиотеки происходит от Torch, фреймворка для глубокого обучения, написанного на Lua. язык программирования.
PyTorch позволяет выполнять множество задач и особенно полезен для приложений глубокого обучения, таких как НЛП и компьютерное зрение.
Некоторые из лучших аспектов PyTorch включают высокую скорость выполнения, которой можно достичь даже при работе с тяжелыми графами. Это также гибкая библиотека, способная работать на упрощенных процессорах или процессорах и графических процессорах. PyTorch имеет мощные API-интерфейсы, которые позволяют расширять библиотеку, а также набор инструментов для естественного языка.
Вот некоторые из основных особенностей PyTorch:
- Статистическое распределение и операции
- Контроль над наборами данных
- Разработка моделей глубокого обучения
- Высокая гибкость
3. NumPy
NumPy, одна из других известных библиотек Python, может быть легко использована для обработки больших многомерных массивов и матриц. Он основан на большом наборе высокоуровневых математических функций, что делает его особенно полезным для эффективных фундаментальных научных вычислений в области глубокого обучения.
Массивы NumPy требуют намного меньше места для хранения, чем другие списки Python, и они быстрее и удобнее в использовании. С данными можно манипулировать в матрице, транспонировать и изменять форму с помощью библиотеки. NumPy — отличный вариант для повышения производительности моделей глубокого обучения, не требующий слишком сложной работы.
Вот некоторые из основных особенностей NumPy:
- Манипуляции с фигурами
- Высокопроизводительный объект N-мерного массива
- Очистка/манипулирование данными
- Статистические операции и линейная алгебра
Scikit-Learn изначально был сторонним расширением библиотеки SciPy, но теперь это отдельная библиотека Python на Github. Scikit-Learn включает DBSCAN, повышение градиента, опорные векторные машиныи случайных лесов в рамках методов классификации, регрессии и кластеризации.
Одним из замечательных аспектов Scikit-Learn является то, что он легко совместим с другими стеками SciPy. Он также удобен и последователен, что упрощает обмен данными и их использование.
Вот некоторые из основных особенностей Scikit-learn:
- Классификация данных и моделирование
- Сквозные алгоритмы машинного обучения
- Предварительная обработка данных
- Выбор модели
5. SciPy
Это подводит нас к Scipy, бесплатной библиотеке с открытым исходным кодом, основанной на Numpy. SciPy — одна из лучших библиотек Python благодаря своей способности выполнять научные и технические вычисления на больших наборах данных. Он сопровождается встроенными модулями для оптимизации массивов и линейной алгебры.
Язык программирования включает в себя все функции NumPy, но превращает их в удобные для пользователя научные инструменты. Он часто используется для обработки изображений и предоставляет базовые функции обработки высокоуровневых ненаучных математических функций.
Вот некоторые из основных особенностей SciPy:
- Удобный в использовании
- Визуализация данных и манипулирование ими
- Научно-технический анализ
- Вычисляет большие наборы данных
6. Панды
Pandas — одна из библиотек Python с открытым исходным кодом, в основном используемая в науке о данных и предметах глубокого обучения. Библиотека предоставляет инструменты для обработки и анализа данных, которые используются для анализа данных. Библиотека опирается на свои мощные структуры данных для работы с числовыми таблицами и анализа временных рядов.
Библиотека Pandas предлагает быстрый и эффективный способ управления и исследования данных, предоставляя ряды и кадры данных, которые эффективно представляют данные, а также манипулируют ими по-разному.
Вот некоторые из основных особенностей Pandas:
- Индексация данных
- Согласование данных
- Слияние/объединение наборов данных
- Обработка и анализ данных
Еще одна библиотека Python для приложений глубокого обучения — Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), ранее известная как Computational Network ToolKit. Библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом используется для реализации распределенных задач глубокого обучения и машинного обучения.
CNTK позволяет комбинировать прогностические модели, такие как сверточные нейронные сети (CNN), глубокие нейронные сети с прямой связью (DNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) со структурой CNTK. Это позволяет эффективно выполнять сквозные задачи глубокого обучения.
Вот некоторые из основных особенностей CNTK:
- С открытым исходным кодом
- Реализация распределенных задач глубокого обучения
- Объедините прогностические модели с CNTK framework
- Сквозные задачи глубокого обучения
8. Keras
Kears — еще одна известная библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для задач глубокого обучения, позволяющая быстро проводить глубокое тестирование нейронных сетей. Keras предоставляет вам инструменты, необходимые для построения моделей, визуализации графиков и анализа наборов данных. Кроме того, он также включает в себя предварительно помеченные наборы данных, которые можно напрямую импортировать и загружать.
Библиотека Keras часто предпочтительнее из-за ее модульности, расширяемости и гибкости. Это делает его удобным вариантом для начинающих. Он также может интегрироваться с целями, слоями, оптимизаторами и функциями активации. Keras работает в различных средах и может работать на процессорах и графических процессорах. Он также предлагает один из самых широких диапазонов типов данных.
Вот некоторые из основных особенностей Keras:
- Разработка нейронных слоев
- Объединение данных
- Создает модели глубокого обучения и машинного обучения
- Функции активации и стоимости
9. Theano
Ближе к концу нашего списка находится Theano, библиотека Python для числовых вычислений, специально разработанная для машинного обучения и глубоких библиотек. С помощью этого инструмента вы добьетесь эффективного определения, оптимизации и вычисления математических выражений и матричных вычислений. Все это позволяет использовать Theano для использования размерных массивов для построения моделей глубокого обучения.
Theano используется многими разработчиками и программистами глубокого обучения, поскольку это очень специфичная библиотека. Его можно использовать с графическим процессором (GPU) вместо центрального процессора (CPU).
Вот некоторые из основных особенностей Theano:
- Встроенные инструменты проверки и модульного тестирования
- Высокопроизводительные математические вычисления
- Быстрые и стабильные оценки
- Расчеты, требующие больших объемов данных
10 MXNet
Завершает наш список 10 лучших библиотек Python для глубокого обучения MXNet, которая представляет собой хорошо масштабируемую среду глубокого обучения с открытым исходным кодом. MXNet был разработан для обучения и развертывания глубоких нейронных сетей, и он может очень быстро обучать модели.
MXNet поддерживает множество языков программирования, таких как Python, Julia, C, C++ и другие. Одним из лучших аспектов MXNet является то, что он предлагает невероятно высокую скорость вычислений и использование ресурсов на графическом процессоре.
Вот некоторые из основных особенностей MXNet:
- Масштабируемость
- С открытым исходным кодом
- Обучение и развертывание нейронных сетей глубокого обучения
- Быстро обучает модели
- Высокая скорость расчета
Алекс МакФарланд — бразильский писатель, освещающий последние разработки в области искусственного интеллекта. Он работал с ведущими ИИ-компаниями и изданиями по всему миру.
Вам может понравиться
10 лучших библиотек обработки изображений на Python
10 лучших библиотек Python для глубокого обучения
10 лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта
10 лучших генераторов ИИ-арта (ноябрь 2023 г.)
10 лучших инструментов для очистки данных
10 «лучших» антивирусных программ для ПК (ноябрь 2023 г.)