Разработка приложений на Python позволяет разработчикам наиболее эффективно работать как со структурированными, так и с неструктурированными данными.
Но Python недостаточно — нужна среда машинного обучения, в которой инженеры могут работать с данными. Платформы включают в себя инструменты, библиотеки и интерфейсы, которые помогают разрабатывать приложения Python для проектов на основе машинного обучения и решений для глубокого обучения.
Но что это за фреймворки и библиотеки машинного обучения? В этой статье будут освещены некоторые из лучших библиотек машинного обучения Python и сред глубокого обучения, которые разработчики используют для создания передовых решений на основе ИИ, которые помогают в обнаружении изображений, обработке языка, обнаружении шаблонов и многом другом.
TensorFlow
Самая популярная библиотека для машинного обучения, TensorFlow — лучший инструмент разработки приложений Python для продвинутых решений. Это упрощает создание моделей машинного обучения для начинающих и профессионалов. Он имеет встроенные модули для визуализации, проверки и сериализации моделей. Команда Google Brain регулярно обновляет TensorFlow. Это полезно для обработки естественного языка, глубокой нейронной сети, распознавания изображений и речи и других функций глубокого обучения.
Keras
Keras — один из самых быстрорастущих пакетов фреймворков для глубокого обучения. Keras поддерживает высокоуровневую сетевую точку доступа с чистым пользовательским интерфейсом. Keras используются для построения нейронных слоев, решений с функциями активации и стоимости, пакетной нормализации и многого другого. Он работает поверх TensorFlow, что повышает его эффективность для проектов на основе машинного обучения.
PyTorch
Основная цель PyTorch — ускорить весь процесс разработки приложений Python для решений машинного обучения. Он имеет интерфейс C++ с интерфейсом Python. PyTorch позволяет быстро устанавливать производственные установки, предоставляя компаниям быстрые решения. PyTorch предлагает простое обучение, сборку и небольшой прототип.
Scikit-Learn
Scikit-learn, одна из ведущих библиотек Python для машинного обучения, быстро интегрируется с NumPy и Pandas. Он способен создавать модели машинного обучения для классификации, регрессии, кластеризации, уменьшения размерности и других типов алгоритмов. Основная цель SkitLearn — сосредоточиться только на моделировании данных. Это базовая библиотека, которую инженеры используют для создания комплексных приложений машинного обучения. В библиотеке также есть несколько отличных инструментов для предварительной обработки данных.
Pandas
Pandas — еще одна известная библиотека машинного обучения Python. Инженеры используют библиотеку pandas для обработки и анализа данных. Он удивительно хорошо работает со структурированными данными для алгоритмов машинного обучения. Это отлично подходит для развертывания приложений на основе ML и DL. Pandas помогает изменять форму данных, объединять наборы данных, фильтровать данные, выравнивать и легко управлять отсутствующими данными. Он также обеспечивает двумерное представление данных, чтобы упростить работу разработчиков Python.
NumPy
Одна из самых полезных сред для инженеров по машинному обучению. Разработчики NumPy могут обрабатывать многомерные массивы. Это полезно для преобразований Фурье, линейной алгебры и других математических функций. NumPy дает разработчикам возможность быстро добавлять вычисления в решение. Сложные функции можно легко выполнять благодаря мощности NumPy для научных и числовых вычислений.
В этой статье я попытался дать общее представление о некоторых наиболее популярных библиотеках и фреймворках Python, используемых в машинном обучении.
#python #pythonснуля #python3 #программированиенаpython #урокиpython #программированиенаpython #mrpython #программированиеснуля #искуственныйинтелект #разработка