Mašīnmācība (ML), mākslīgā intelekta (AI) apakšnozare, ļauj datoriem veikt uzdevumus bez īpašas instrukcijas, mācoties no pieredzes. Python ir lielisks ML atbalsts ar tā plašo funkciju kopumu un plašu trešo pušu bibliotēku klāstu.

Python pieejamās ML bibliotēkas ietver rīkus un funkcijas matemātisko un zinātnisko aprēķinu risināšanai. Izmantojot šīs bibliotēkas, varat ātrāk izveidot mašīnmācīšanās modeļus, neapgūstot visas to pamatā esošo metožu specifikas.

Google Brain komanda izstrādāja TensorFlow kā atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās ietvars kas ļauj jums veidot un apmācīt dažāda veida neironu tīklus. TensorFlow ir izšķiroša loma plašā mākslīgā intelekta lietojumprogrammu klāstā, tostarp attēlu atpazīšanā, dabiskās valodas apstrādē un pastiprināšanas apmācībā.

TensorFlow attēlo datus kā daudzdimensiju masīvus, ko sauc par tenzoriem. Šī funkcija ļauj strādāt ar datiem ļoti elastīgi un efektīvi, atvieglojot mašīnmācīšanās modeļu izstrādi un optimizēšanu.

TensorFlow saderība ar programmēšanas valodām, piemēram, Python, C++ un JavaScript, padara to pieejamu plašai auditorijai. Šī daudzpusība ir veicinājusi tās popularitāti gan akadēmiskajā vidē, gan nozarē.

instagram viewer

Meta AI pētniecības komanda izstrādāja PyTorch kā bezmaksas un atvērtā koda bibliotēku datorredzes un dabiskās valodas apstrādes lietojumprogrammām. Vairāki uzņēmumi, tostarp Uber, Walmart un Microsoft, ir izmantojuši šo bibliotēku.

Piemēram, Uber iegādājās Pyro — dziļu mācību programmu, kas varbūtības modelēšanai izmanto PyTorch. Tas parāda PyTorch popularitāti un lietderību starp uzņēmumiem, kas meklē progresīvus AI risinājumus.

Tādi uzņēmumi kā Uber, Netflix, Square un Yelp izvēlas Keras, nevis citas bibliotēkas, apstrādājot savus teksta un attēlu datus. Keras ir atsevišķa atvērtā koda Python bibliotēka, kas īpaši izstrādāta mašīnmācībai un neironu tīkla uzdevumiem.

Tā modulārais dizains, lasāmība un paplašināmība ļauj izstrādātājiem ātrāk eksperimentēt un iterēt, veidojot neironu tīklu modeļus. Turklāt Keras nodrošina spēcīgu rīku komplektu, kas ievērojami palielina teksta un attēlu apstrādes efektivitāti.

NumPy, atvērtā koda Python bibliotēka, atvieglo zinātniskus un matemātiskos aprēķinus. Šī bibliotēka piedāvā plašu matemātisko funkciju klāstu, tostarp tādas darbības kā math.fsum un math.frexp. Turklāt tas ļauj veikt sarežģītus aprēķinus, izmantojot matricas un daudzdimensiju masīvus.

SciPy balstās uz NumPy iespējām, nodrošinot plašu funkcionalitāti, kas ir būtiska dažādiem zinātniskiem un inženiertehniskiem uzdevumiem. Šajā bibliotēkā ir moduļi optimizācijai, integrācijai, interpolācijai, lineārajai algebrai, statistikai un citiem.

Rezultātā tas kalpo kā vērtīgs rīks tiem, kas strādā ar tādām darbībām kā datu analīze, skaitliskā simulācija un zinātniskā modelēšana. Parasti jūs to apvienojat ar citām zinātniskajām bibliotēkām, lai izveidotu visaptverošas skaitļošanas darbplūsmas.

Scikit-Learn, bezmaksas mašīnmācīšanās bibliotēka, ir pazīstama ar savu ātrumu un lietotājam draudzīgo API. Uz SciPy balstīta tā ietver plašu iespēju klāstu, tostarp regresijas metodes, datu klasterizāciju un kategorizēšanas rīkus.

Šī bibliotēka lepojas ar atbalstu vadošajām mašīnmācīšanās metodēm, piemēram, atbalsta vektora mašīnām, Random Forest, K-Means un Gradient Boosting. Turklāt tā aktīvā izstrādātāju kopiena var piedāvāt vērtīgu palīdzību, ja rodas kādas problēmas.

Scikit-Learn ir plaši izplatīta dažādās nozarēs ar tādiem ievērojamiem piemēriem kā booking.com viesnīcu rezervēšanai un Spotify tiešsaistes mūzikas straumēšanai, padarot to par populāru izvēli vietnē GitHub.

Orange3 ir atvērtā pirmkoda programmatūras lietojumprogramma, kas paredzēta datu ieguvei, mašīnmācībai un datu vizualizācijai. Tās pirmsākumi meklējami 1996. gadā, kad to pirmo reizi izstrādāja Ļubļanas universitātes Slovēnijā akadēmiskie eksperti, kas to izveidoja, izmantojot C++.

Laika gaitā, pieaugot prasībām pēc modernākām un sarežģītākām funkcionalitātēm, profesionāļi šajā sistēmā sāka iekļaut Python moduļus, paplašinot un uzlabojot programmatūras iespējas.

Pandas ir Python mašīnmācīšanās bibliotēka, kas nodrošina augsta līmeņa datu struktūras un plašu analīzes rīku klāstu. Viena no šīs bibliotēkas lieliskajām iezīmēm ir tās spēja veikt sarežģītas darbības ar datiem, izmantojot tikai vienu vai divas komandas.

Pandām ir daudz iebūvētu metožu datu grupēšanai, apvienošanai un filtrēšanai, kā arī laikrindu funkcionalitātei.

Pandas rūpējas, lai viss datu apstrādes process būtu vienkāršs. Viens no Pandas svarīgākajiem aspektiem ir atbalsts tādām darbībām kā atkārtota indeksēšana, iterācija, šķirošana, apkopošana, savienošana un vizualizācija.

Matplotlib ir Python bibliotēka, kurā ir viss nepieciešamais, lai izveidotu statiskas, animētas un interaktīvas vizualizācijas.

NumPy, Python zinātniskā skaitļošanas bibliotēka, kalpo par pamatu, uz kura tika izveidots Matplotlib. Varat izmantot Matplotlib, lai ātri un viegli attēlotu datus, kad esat tos iepriekš apstrādājis ar NumPy.

Theano bibliotēka, ko 2007. gadā izveidoja Monreālas Mācību algoritmu institūts, kalpo kā platforma matemātisko paziņojumu izstrādei un izpildei.

Tas ļauj efektīvi manipulēt, novērtēt un optimizēt matemātiskos modeļus. Šī bibliotēka darbojas, apstrādājot šīs matemātiskās izteiksmes, izmantojot daudzdimensiju masīvus.

PyBrain — saīsinājums no Python balstītas pastiprināšanas mācīšanās, mākslīgā intelekta un neironu tīkla bibliotēkas — ir daudzpusīgs, atvērtā koda moduļu komplekts, kas paredzēts lietošanai dažādos mašīnmācīšanās uzdevumos.

PyBrain, kas ir izveidots ar lielu uzsvaru uz pieejamību, galvenās stiprās puses slēpjas neironu tīklos un pastiprinošās mācību metodoloģijās.

Python dominēšana AI: bibliotēku vadīta revolūcija

Python plašais mašīnmācīšanās bibliotēku klāsts ir palīdzējis attīstīt mākslīgā intelekta jomu. Šīs bibliotēkas piedāvā iepriekš rakstītus risinājumus, kas paātrina izstrādi, veicina sadarbību un ļauj efektīvi izveidot sarežģītas lietojumprogrammas.

Šīs bibliotēkas izceļ Python ietekmi uz mašīnmācīšanos, un katra no tām nodrošina konkrētus matemātisko aprēķinu, datu analīzes, vizualizācijas un citu aspektus.

Šie rīki kopumā uzsver Python kā AI ainavas virzītāja lomu.