Οι καλύτερες βιβλιοθήκες Python για την επιστήμη δεδομένων και τη μηχανική μάθηση

Βιβλιοθήκες Python για Επιστήμη Δεδομένων και Μηχανική Εκμάθηση:

Επιστημονικά δεδομένα και είναι οι πιο απαιτούμενες τεχνολογίες της εποχής. Αυτή η απαίτηση ώθησε όλους να μάθουν τις διαφορετικές βιβλιοθήκες και πακέτα για να εφαρμόσουν την Επιστήμη Δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση. Αυτή η ανάρτηση ιστολογίου θα επικεντρωθεί στις βιβλιοθήκες Python για την Επιστήμη των Δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση. Αυτές είναι οι βιβλιοθήκες που πρέπει να γνωρίζετε για να αποκτήσετε τις δύο πιο υποθετικές δεξιότητες στην αγορά.

Για να αποκτήσετε σε βάθος γνώση της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής Μάθησης, μπορείτε να εγγραφείτε ζωντανά από την Edureka με 24ωρη υποστήριξη και πρόσβαση σε όλη τη διάρκεια ζωής.

Ακολουθεί μια λίστα θεμάτων που θα καλυφθούν σε αυτό το ιστολόγιο:

1. Εισαγωγή στην Επιστήμη Δεδομένων και στη Μηχανική Μάθηση
2. Γιατί να χρησιμοποιήσετε το Python για την Επιστήμη Δεδομένων και τη Μηχανική Εκμάθηση;
3. Βιβλιοθήκες Python για Επιστήμη Δεδομένων και Μηχανική Μάθηση
   1. Βιβλιοθήκες Python για Στατιστική
   2. Βιβλιοθήκες Python για Οπτικοποίηση
   3. Βιβλιοθήκες Python για μηχανική εκμάθηση
   4. Βιβλιοθήκες Python για βαθιά μάθηση
   5. Βιβλιοθήκες Python για επεξεργασία φυσικής γλώσσας

Εισαγωγή στην Επιστήμη Δεδομένων και στη Μηχανική Μάθηση

Όταν ξεκίνησα την έρευνά μου για την Επιστήμη των Δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση, υπήρχε πάντα αυτή η ερώτηση που με ενοχλούσε περισσότερο! Τι οδήγησε στο θόρυβο της Μηχανικής Μάθησης και της Επιστήμης Δεδομένων;

Αυτό το buzz έχει μεγάλη σχέση με τον όγκο των δεδομένων που δημιουργούμε. Τα δεδομένα είναι το καύσιμο που απαιτείται για να οδηγήσουμε τα μοντέλα Machine Learning και δεδομένου ότι βρισκόμαστε στην εποχή των Big Data, είναι σαφές γιατί η Data Science θεωρείται ο πιο πολλά υποσχόμενος ρόλος εργασίας της εποχής!

Θα έλεγα ότι η Επιστήμη των Δεδομένων και η Μηχανική Μάθηση είναι δεξιότητες και όχι μόνο τεχνολογίες. Είναι οι δεξιότητες που απαιτούνται για την εξαγωγή χρήσιμων πληροφοριών από τα δεδομένα και την επίλυση προβλημάτων με τη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων.

Επισήμως, ο τρόπος με τον οποίο ορίζεται η Επιστήμη των Δεδομένων και η Μηχανική Μάθηση:

Η Επιστήμη Δεδομένων είναι η διαδικασία εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών από δεδομένα για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων.

Η Μηχανική Εκμάθηση είναι η διαδικασία που κάνει μια μηχανή να μάθει πώς να επιλύει προβλήματα τροφοδοτώντας την με πολλά δεδομένα.

Αυτοί οι δύο τομείς αλληλοσυνδέονται σε μεγάλο βαθμό. Η Μηχανική Μάθηση είναι ένα μέρος της Επιστήμης Δεδομένων που χρησιμοποιεί αλγόριθμους Μηχανικής Μάθησης και άλλες στατιστικές τεχνικές για να κατανοήσει πώς τα δεδομένα επηρεάζουν και αναπτύσσουν μια επιχείρηση.

Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με την Επιστήμη των Δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση, μπορείτε να διαβάσετε τα ακόλουθα ιστολόγια:

1. Εκμάθηση Επιστήμης Δεδομένων - Μάθετε Επιστήμη Δεδομένων από το μηδέν!

Τώρα ας καταλάβουμε όπου οι βιβλιοθήκες Python εντάσσονται στην Επιστήμη των Δεδομένων και στη Μηχανική Μάθηση.

Γιατί να χρησιμοποιήσετε το Python για Επιστήμη Δεδομένων & Μηχανική Εκμάθηση;

κατατάσσεται στον αριθμό 1 για τη δημοφιλέστερη γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται για την εφαρμογή Μηχανικής Μάθησης και Επιστήμης Δεδομένων. Ας καταλάβουμε γιατί τόσοι επιστήμονες δεδομένων και μηχανικοί μηχανικής μάθησης προτιμούν την Python από οποιαδήποτε άλλη γλώσσα προγραμματισμού.

διαφορά μεταξύ υπερφόρτωσης μεθόδου και παράκαμψης

• Ευκολία μάθησης: Η Python χρησιμοποιεί μια πολύ απλή σύνταξη που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εφαρμογή απλών υπολογισμών, όπως η προσθήκη δύο χορδών σε σύνθετες διαδικασίες, όπως η κατασκευή σύνθετων μοντέλων Machine Learning.
• Λιγότερος κωδικός: Η εφαρμογή της Επιστήμης Δεδομένων και της Μηχανικής Μάθησης περιλαμβάνει τόνους και τόνους αλγορίθμων. Χάρη στην υποστήριξη των Pythons για προκαθορισμένα πακέτα, δεν χρειάζεται να κωδικοποιήσουμε αλγόριθμους. Και για να διευκολύνει τα πράγματα, η Python παρέχει τη μεθοδολογία 'check as you code' που μειώνει το βάρος της δοκιμής του κώδικα.
• Προκατασκευασμένες βιβλιοθήκες: Η Python διαθέτει 100s προ-χτισμένες βιβλιοθήκες για την εφαρμογή διαφόρων αλγορίθμων Machine Learning και Deep Learning. Έτσι, κάθε φορά που θέλετε να εκτελέσετε έναν αλγόριθμο σε ένα σύνολο δεδομένων, το μόνο που έχετε να κάνετε είναι να εγκαταστήσετε και να φορτώσετε τα απαραίτητα πακέτα με μία μόνο εντολή. Παραδείγματα προκατασκευασμένων βιβλιοθηκών περιλαμβάνουν NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch και ούτω καθεξής.
• Ανεξάρτητη πλατφόρμα: Το Python μπορεί να εκτελεστεί σε πολλές πλατφόρμες, συμπεριλαμβανομένων των Windows, macOS, Linux, Unix και ούτω καθεξής. Κατά τη μεταφορά κώδικα από τη μία πλατφόρμα στην άλλη, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε πακέτα όπως το PyInstaller που θα φροντίσουν για τυχόν προβλήματα εξάρτησης.
• Μαζική υποστήριξη κοινότητας: Εκτός από έναν μεγάλο ανεμιστήρα, ο Python έχει πολλές κοινότητες, ομάδες και φόρουμ όπου οι προγραμματιστές δημοσιεύουν τα λάθη τους και αλληλοβοηθούνται.

Τώρα που ξέρετε Γιατί το Python θεωρείται μία από τις καλύτερες γλώσσες προγραμματισμού για την Επιστήμη των Δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση, ας καταλάβουμε τις διαφορετικές βιβλιοθήκες Python για την Επιστήμη των Δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση.

Βιβλιοθήκες Python για Επιστήμη Δεδομένων και Μηχανική Εκμάθηση

Ο πιο σημαντικός λόγος για τη δημοτικότητα της Python στον τομέα της AI και της μηχανικής μάθησης είναι το γεγονός ότι η Python παρέχει 1000s ενσωματωμένων βιβλιοθηκών που έχουν ενσωματωμένες λειτουργίες και μεθόδους για την εύκολη εκτέλεση ανάλυσης δεδομένων, επεξεργασίας, διαλογής, μοντελοποίησης και ούτω καθεξής. επί. Στην παρακάτω ενότητα θα συζητήσουμε τις βιβλιοθήκες Επιστήμης δεδομένων και μηχανικής μάθησης για τις ακόλουθες εργασίες:

1. Στατιστική ανάλυση
2. Οπτικοποίηση δεδομένων
3. Μοντελοποίηση δεδομένων και μηχανική μάθηση
4. Βαθύς Μάθηση
5. Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)

Βιβλιοθήκες Python για στατιστική ανάλυση

Η Στατιστική είναι μια από τις πιο βασικές αρχές της Επιστήμης Δεδομένων και της Μηχανικής Μάθησης. Όλοι οι αλγόριθμοι, οι τεχνικές κ.λπ. της μηχανικής μάθησης βασίζονται στις βασικές αρχές και έννοιες της Στατιστικής.

Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τη Στατιστική για την Επιστήμη των Δεδομένων, μπορείτε να διαβάσετε τα ακόλουθα ιστολόγια:

Η Python διαθέτει τόνους βιβλιοθηκών με μοναδικό σκοπό τη στατιστική ανάλυση. Σε αυτό το ιστολόγιο «Python library for Data Science and Machine Learning», θα επικεντρωθούμε στα κορυφαία στατιστικά πακέτα που παρέχουν ενσωματωμένες λειτουργίες για την εκτέλεση των πιο σύνθετων στατιστικών υπολογισμών.

Ακολουθεί μια λίστα με τις κορυφαίες βιβλιοθήκες Python για στατιστική ανάλυση:

1. NumPy
2. SciPy
3. Πάντες
4. StatsModels

NumPy

ή Numerical Python είναι μια από τις πιο συχνά χρησιμοποιούμενες βιβλιοθήκες Python. Το κύριο χαρακτηριστικό αυτής της βιβλιοθήκης είναι η υποστήριξή της για πολυδιάστατες συστοιχίες για μαθηματικές και λογικές λειτουργίες. Οι λειτουργίες που παρέχονται από το NumPy μπορούν να χρησιμοποιηθούν για ευρετηρίαση, ταξινόμηση, αναδιαμόρφωση και μεταφορά εικόνων και ηχητικών κυμάτων ως μια σειρά πραγματικών αριθμών σε πολλές διαστάσεις.

Ακολουθεί μια λίστα χαρακτηριστικών του NumPy:

1. Εκτελέστε απλούς έως πολύπλοκους μαθηματικούς και επιστημονικούς υπολογισμούς
2. Ισχυρή υποστήριξη για πολυδιάστατα αντικείμενα συστοιχίας και μια συλλογή λειτουργιών και μεθόδων για την επεξεργασία των στοιχείων του πίνακα
3. Μετασχηματισμοί Fourier και ρουτίνες για χειρισμό δεδομένων
4. Εκτελέστε γραμμικούς υπολογισμούς άλγεβρας, οι οποίοι είναι απαραίτητοι για αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης, όπως γραμμική παλινδρόμηση, λογική παλινδρόμηση, Naive Bayes και ούτω καθεξής.

SciPy

Χτισμένη πάνω από το NumPy, η βιβλιοθήκη SciPy είναι μια ομάδα υπο-πακέτων που βοηθούν στην επίλυση των πιο βασικών προβλημάτων που σχετίζονται με τη στατιστική ανάλυση. Η βιβλιοθήκη SciPy χρησιμοποιείται για την επεξεργασία των στοιχείων του πίνακα που ορίζονται χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη NumPy, επομένως χρησιμοποιείται συχνά για τον υπολογισμό μαθηματικών εξισώσεων που δεν μπορούν να γίνουν χρησιμοποιώντας το NumPy.

Ακολουθεί μια λίστα με τα χαρακτηριστικά του SciPy:

• Λειτουργεί παράλληλα με πίνακες NumPy για να παρέχει μια πλατφόρμα που παρέχει πολλές μαθηματικές μεθόδους όπως, αριθμητική ολοκλήρωση και βελτιστοποίηση.
• Έχει μια συλλογή από υπο-πακέτα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για κβαντοποίηση φορέα, μετασχηματισμό Fourier, ολοκλήρωση, παρεμβολή και ούτω καθεξής.
• Παρέχει μια ολοκληρωμένη στοίβα λειτουργιών γραμμικής άλγεβρας που χρησιμοποιούνται για πιο προηγμένους υπολογισμούς, όπως ομαδοποίηση χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο k-means και ούτω καθεξής.
• Παρέχει υποστήριξη για επεξεργασία σήματος, δομές δεδομένων και αριθμητικούς αλγόριθμους, δημιουργώντας αραιές μήτρες και ούτω καθεξής.

Πάντες

Πάντες είναι μια άλλη σημαντική στατιστική βιβλιοθήκη που χρησιμοποιείται κυρίως σε ένα ευρύ φάσμα τομέων, συμπεριλαμβανομένων, στατιστικών, οικονομικών, οικονομικών, ανάλυσης δεδομένων και ούτω καθεξής. Η βιβλιοθήκη βασίζεται στον πίνακα NumPy με σκοπό την επεξεργασία αντικειμένων δεδομένων pandas. Τα NumPy, Pandas και SciPy εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό το ένα από το άλλο για την εκτέλεση επιστημονικών υπολογισμών, χειρισμού δεδομένων και ούτω καθεξής.

Συχνά μου ζητείται να επιλέξω το καλύτερο μεταξύ των Pandas, NumPy και SciPy, ωστόσο, προτιμώ να τα χρησιμοποιώ όλα αυτά επειδή εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό το ένα από το άλλο. Το Pandas είναι μια από τις καλύτερες βιβλιοθήκες για την επεξεργασία τεράστιων κομματιών δεδομένων, ενώ το NumPy έχει εξαιρετική υποστήριξη για πολυδιάστατες συστοιχίες και η Scipy, από την άλλη πλευρά, παρέχει ένα σύνολο υπο-πακέτων που εκτελούν την πλειονότητα των εργασιών στατιστικής ανάλυσης.

Ακολουθεί μια λίστα χαρακτηριστικών των Pandas:

• Δημιουργεί γρήγορα και αποτελεσματικά αντικείμενα DataFrame με προκαθορισμένα και προσαρμοσμένα ευρετήρια.
• Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για χειρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων και εκτέλεση υποσύνολο, τεμαχισμός δεδομένων, ευρετηρίαση και ούτω καθεξής.
• Παρέχει ενσωματωμένες δυνατότητες για τη δημιουργία διαγραμμάτων Excel και την εκτέλεση σύνθετων εργασιών ανάλυσης δεδομένων, όπως περιγραφική στατιστική ανάλυση, διαμάχη δεδομένων, μετασχηματισμός, χειρισμός, οπτικοποίηση και ούτω καθεξής.
• Παρέχει υποστήριξη για χειρισμό δεδομένων χρονοσειρών

StatsModels

Χτισμένο πάνω από τα NumPy και SciPy, το πακέτο StatsModels Python είναι το καλύτερο για τη δημιουργία στατιστικών μοντέλων, χειρισμού δεδομένων και αξιολόγησης μοντέλων. Μαζί με τη χρήση συστοιχιών NumPy και επιστημονικών μοντέλων από τη βιβλιοθήκη SciPy, ενσωματώνεται επίσης με Pandas για αποτελεσματικό χειρισμό δεδομένων. Αυτή η βιβλιοθήκη είναι γνωστή για στατιστικούς υπολογισμούς, στατιστικές δοκιμές και εξερεύνηση δεδομένων.

Ακολουθεί μια λίστα με τις δυνατότητες του StatsModels:

• Η καλύτερη βιβλιοθήκη για τη διεξαγωγή στατιστικών δοκιμών και δοκιμών υποθέσεων που δεν βρίσκονται στις βιβλιοθήκες NumPy και SciPy.
• Παρέχει την εφαρμογή τύπων τύπου R για καλύτερη στατιστική ανάλυση. Συνδέεται περισσότερο με τη γλώσσα R που χρησιμοποιείται συχνά από στατιστικολόγους.
• Συχνά χρησιμοποιείται για την εφαρμογή μοντέλων Generalized Linear Models (GLM) και Ordinary Linear Regression (OLM), λόγω της τεράστιας υποστήριξής του για στατιστικούς υπολογισμούς.
• Οι στατιστικές δοκιμές, συμπεριλαμβανομένων των δοκιμών υπόθεσης (Null Theory), πραγματοποιούνται χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη StatsModels.

Αυτά ήταν τα περισσότερα χρησιμοποιούνται συνήθως και οι πιο αποτελεσματικές βιβλιοθήκες Python για στατιστική ανάλυση. Τώρα ας δούμε το τμήμα οπτικοποίησης δεδομένων στην Επιστήμη δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση.

Βιβλιοθήκες Python για οπτικοποίηση δεδομένων

Μια εικόνα μιλάει πάνω από χίλιες λέξεις. Όλοι έχουμε ακούσει αυτό το απόσπασμα από την άποψη της τέχνης, ωστόσο ισχύει και για την Επιστήμη των Δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση. Οι αξιόπιστοι επιστήμονες δεδομένων και οι μηχανικοί μηχανικής μάθησης γνωρίζουν τη δύναμη της οπτικοποίησης δεδομένων, γι 'αυτό η Python παρέχει τόνους βιβλιοθηκών για τον μοναδικό σκοπό της οπτικοποίησης.

Η οπτικοποίηση δεδομένων έχει να κάνει με την έκφραση των βασικών πληροφοριών από τα δεδομένα, αποτελεσματικά μέσω γραφικών παραστάσεων. Περιλαμβάνει την εφαρμογή γραφημάτων, διαγραμμάτων, χάρτες μυαλού, θερμικούς χάρτες, ιστογράμματα, γραφικές παραστάσεις πυκνότητας κ.λπ., για τη μελέτη των συσχετίσεων μεταξύ διαφόρων μεταβλητών δεδομένων.

Σε αυτό το ιστολόγιο, θα επικεντρωθούμε στα καλύτερα πακέτα οπτικοποίησης δεδομένων Python που παρέχουν ενσωματωμένες λειτουργίες για τη μελέτη των εξαρτήσεων μεταξύ διαφόρων δυνατοτήτων δεδομένων.

Ακολουθεί μια λίστα με τις κορυφαίες βιβλιοθήκες Python για οπτικοποίηση δεδομένων:

1. Matplotlib
2. Θαλασσοπόρος
3. Σχετικά
4. Μπόχεχ

Matplotlib

είναι το πιο βασικό πακέτο οπτικοποίησης δεδομένων στην Python. Παρέχει υποστήριξη για μια μεγάλη ποικιλία γραφημάτων όπως ιστογράμματα, γραφήματα ράβδων, φάσματα ισχύος, γραφήματα σφάλματος και ούτω καθεξής. Πρόκειται για μια δισδιάστατη γραφική βιβλιοθήκη που παράγει σαφή και συνοπτικά γραφήματα που είναι απαραίτητα για την Εξερευνητική Ανάλυση Δεδομένων (EDA).

Ακολουθεί μια λίστα με τις δυνατότητες του Matplotlib:

πώς να χρησιμοποιήσετε σύνολα στο java

• Το Matplotlib καθιστά εξαιρετικά εύκολο να σχεδιάσετε γραφήματα παρέχοντας συναρτήσεις για την επιλογή κατάλληλων στυλ γραμμής, στυλ γραμματοσειράς, άξονες μορφοποίησης και ούτω καθεξής.
• Τα γραφήματα που δημιουργήθηκαν σάς βοηθούν να κατανοήσετε ξεκάθαρα τις τάσεις, τα μοτίβα και να κάνετε συσχετίσεις. Συνήθως αποτελούν όργανα συλλογισμού σχετικά με τις ποσοτικές πληροφορίες.
• Περιέχει τη μονάδα Pyplot που παρέχει μια διεπαφή πολύ παρόμοια με τη διεπαφή χρήστη MATLAB. Αυτό είναι ένα από τα καλύτερα χαρακτηριστικά του πακέτου matplotlib.
• Παρέχει μια αντικειμενοστραφή μονάδα API για την ενσωμάτωση γραφημάτων σε εφαρμογές χρησιμοποιώντας εργαλεία GUI όπως Tkinter, wxPython, Qt κ.λπ.

Θαλασσοπόρος

Η βιβλιοθήκη Matplotlib αποτελεί τη βάση του Θαλασσοπόρος βιβλιοθήκη. Σε σύγκριση με το Matplotlib, το Seaborn μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία πιο ελκυστικών και περιγραφικών στατιστικών γραφημάτων. Μαζί με εκτεταμένες υποστηρίξεις για οπτικοποίηση δεδομένων, το Seaborn έρχεται επίσης με ένα ενσωματωμένο API προσανατολισμένο σε σύνολο δεδομένων για τη μελέτη των σχέσεων μεταξύ πολλαπλών μεταβλητών.

Ακολουθεί μια λίστα με τα χαρακτηριστικά του Seaborn:

• Παρέχει επιλογές για ανάλυση και οπτικοποίηση σημείων δεδομένων univariate και bivariate και για σύγκριση δεδομένων με άλλα υποσύνολα δεδομένων.
• Υποστήριξη για αυτοματοποιημένη στατιστική εκτίμηση και γραφική αναπαράσταση μοντέλων γραμμικής παλινδρόμησης για διάφορα είδη μεταβλητών στόχων.
• Δημιουργεί πολύπλοκες απεικονίσεις για τη δομή πλεγμάτων πολλαπλών επιπέδων παρέχοντας λειτουργίες που εκτελούν αφαιρέσεις υψηλού επιπέδου.
• Έρχεται με πολλά ενσωματωμένα θέματα για το στυλ και τη δημιουργία γραφημάτων matplotlib

Σχετικά

Το Ploty είναι μια από τις πιο γνωστές γραφικές βιβλιοθήκες Python. Παρέχει διαδραστικά γραφήματα για την κατανόηση των εξαρτήσεων μεταξύ των μεταβλητών στόχου και προβλέψεων. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση και οπτικοποίηση στατιστικών, χρηματοοικονομικών, εμπορικών και επιστημονικών δεδομένων για την παραγωγή σαφών και συνοπτικών γραφημάτων, υποπεριοχών, χαρτών θερμότητας, τρισδιάστατων διαγραμμάτων και ούτω καθεξής.

Ακολουθεί μια λίστα χαρακτηριστικών που καθιστούν το Ploty μία από τις καλύτερες βιβλιοθήκες οπτικοποίησης:

• Έρχεται με περισσότερους από 30 τύπους γραφημάτων, συμπεριλαμβανομένων τρισδιάστατων διαγραμμάτων, επιστημονικών και στατιστικών γραφημάτων, χαρτών SVG και ούτω καθεξής για μια καλά καθορισμένη απεικόνιση.
• Με το Ploty's Python API, μπορείτε να δημιουργήσετε δημόσιους / ιδιωτικούς πίνακες ελέγχου που αποτελούνται από γραφικές παραστάσεις, γραφήματα, κείμενο και εικόνες ιστού.
• Οι οπτικοποιήσεις που δημιουργούνται χρησιμοποιώντας το Ploty είναι σειριακές σε μορφή JSON, λόγω της οποίας μπορείτε εύκολα να έχετε πρόσβαση σε αυτές σε διαφορετικές πλατφόρμες όπως R, MATLAB, Julia κ.λπ.
• Έρχεται με ένα ενσωματωμένο API που ονομάζεται Plotly Grid που σας επιτρέπει να εισάγετε απευθείας δεδομένα στο περιβάλλον Ploty.

Μπόχεχ

Μία από τις πιο διαδραστικές βιβλιοθήκες στο Python, το Bokeh μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία περιγραφικών γραφικών αναπαραστάσεων για προγράμματα περιήγησης στο Web. Μπορεί εύκολα να επεξεργαστεί humungous σύνολα δεδομένων και να δημιουργήσει ευέλικτα γραφήματα που βοηθούν στην εκτέλεση εκτεταμένου EDA. Το Bokeh παρέχει την πιο καλά καθορισμένη λειτουργικότητα για τη δημιουργία διαδραστικών οικόπεδων, ταμπλό και εφαρμογών δεδομένων.

Ακολουθεί μια λίστα με τα χαρακτηριστικά του Bokeh:

• Σας βοηθά να δημιουργήσετε σύνθετα στατιστικά γραφήματα γρήγορα με τη χρήση απλών εντολών
• Υποστηρίζει εξόδους με τη μορφή HTML, φορητού υπολογιστή και διακομιστή. Υποστηρίζει επίσης πολλαπλές συνδέσεις γλώσσας, όπως, R, Python, lua, Julia κ.λπ.
• Η φιάλη και το django είναι επίσης ενσωματωμένα στο Bokeh, επομένως μπορείτε επίσης να εκφράσετε απεικονίσεις σε αυτές τις εφαρμογές
• Παρέχει υποστήριξη για τη μετατροπή της οπτικοποίησης που είναι γραμμένη σε άλλες βιβλιοθήκες όπως matplotlib, seaborn, ggplot κ.λπ.

Αυτά ήταν λοιπόν πιο χρήσιμες βιβλιοθήκες Python για οπτικοποίηση δεδομένων. Τώρα ας συζητήσουμε τις κορυφαίες βιβλιοθήκες Python για την εφαρμογή ολόκληρης της διαδικασίας Μηχανικής Μάθησης.

Βιβλιοθήκες Python για μηχανική εκμάθηση

Η δημιουργία μοντέλων μηχανικής εκμάθησης που μπορούν να προβλέψουν με ακρίβεια το αποτέλεσμα ή να λύσουν ένα συγκεκριμένο πρόβλημα είναι το πιο σημαντικό μέρος κάθε έργου Επιστήμης Δεδομένων.

Η εφαρμογή Machine Learning, Deep Learning κ.λπ. περιλαμβάνει κωδικοποίηση 1000s γραμμών κώδικα και αυτό μπορεί να γίνει πιο δυσκίνητο όταν θέλετε να δημιουργήσετε μοντέλα που θα επιλύουν πολύπλοκα προβλήματα μέσω των Neural Networks. Αλλά ευτυχώς δεν χρειάζεται να κωδικοποιήσουμε αλγόριθμους, επειδή η Python συνοδεύεται από διάφορα πακέτα μόνο για την εφαρμογή τεχνικών και αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης.

Σε αυτό το ιστολόγιο, θα επικεντρωθούμε στα κορυφαία πακέτα Machine Learning που παρέχουν ενσωματωμένες λειτουργίες για την εφαρμογή όλων των αλγορίθμων Machine Learning.

Ακολουθεί μια λίστα με τις κορυφαίες βιβλιοθήκες Python για μηχανική εκμάθηση:

1. Scikit-μάθετε
2. XGBoost
3. Ελι5

Scikit-μάθετε

Μία από τις πιο χρήσιμες βιβλιοθήκες Python, Scikit-μάθετε είναι η καλύτερη βιβλιοθήκη για μοντελοποίηση δεδομένων και αξιολόγηση μοντέλου. Έρχεται με τόνους και τόνους λειτουργιών με μοναδικό σκοπό τη δημιουργία ενός μοντέλου. Περιέχει όλους τους αλγόριθμους εποπτευόμενης και μη εποπτευόμενης μηχανικής εκμάθησης και έρχεται επίσης με καλά καθορισμένες λειτουργίες για την εκμάθηση ensemble και την ενίσχυση της εκμάθησης μηχανών.

Ακολουθεί μια λίστα με τα χαρακτηριστικά του Scikit-learn:

• Παρέχει ένα σύνολο τυπικών συνόλων δεδομένων για να σας βοηθήσει να ξεκινήσετε τη Μηχανική εκμάθηση. Για παράδειγμα, το διάσημο σύνολο δεδομένων Iris και το σύνολο δεδομένων των τιμών σπιτιών της Βοστώνης αποτελούν μέρος της βιβλιοθήκης Scikit-Learn.
• Ενσωματωμένες μέθοδοι για τη διεξαγωγή τόσο της εποπτευόμενης όσο και της μη εποπτευόμενης μηχανικής μάθησης. Αυτό περιλαμβάνει επίλυση, ομαδοποίηση, ταξινόμηση, παλινδρόμηση και προβλήματα ανίχνευσης ανωμαλιών.
• Έρχεται με ενσωματωμένες λειτουργίες για εξαγωγή χαρακτηριστικών και επιλογή χαρακτηριστικών που βοηθούν στον εντοπισμό των σημαντικών χαρακτηριστικών στα δεδομένα.
• Παρέχει μεθόδους για την πραγματοποίηση διασταυρούμενης επικύρωσης για την εκτίμηση της απόδοσης του μοντέλου και επίσης συνοδεύεται από συναρτήσεις για τον συντονισμό παραμέτρων για τη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου.

XGBoost

Το XGBoost που σημαίνει Extreme Gradient Boosting είναι ένα από τα καλύτερα πακέτα Python για εκτέλεση Boosting Machine Learning. Βιβλιοθήκες όπως το LightGBM και το CatBoost είναι εξίσου εξοπλισμένα με καλά καθορισμένες λειτουργίες και μεθόδους. Αυτή η βιβλιοθήκη έχει κατασκευαστεί κυρίως με σκοπό την εφαρμογή μηχανών ενίσχυσης της κλίσης που χρησιμοποιούνται για τη βελτίωση της απόδοσης και της ακρίβειας των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.

Εδώ είναι μερικά από τα βασικά χαρακτηριστικά του:

πώς να εκτυπώσετε πίνακα σε php

• Η βιβλιοθήκη γράφτηκε αρχικά σε C ++, θεωρείται μια από τις ταχύτερες και αποτελεσματικότερες βιβλιοθήκες για τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων Machine Learning.
• Ο αλγόριθμος πυρήνα XGBoost είναι παραλληλισμός και μπορεί να χρησιμοποιήσει αποτελεσματικά τη δύναμη υπολογιστών πολλαπλών πυρήνων. Αυτό καθιστά επίσης τη βιβλιοθήκη αρκετά ισχυρή για να επεξεργάζεται τεράστια σύνολα δεδομένων και να λειτουργεί σε ένα δίκτυο συνόλων δεδομένων.
• Παρέχει εσωτερικές παραμέτρους για την πραγματοποίηση διασταυρούμενης επικύρωσης, συντονισμού παραμέτρων, κανονικοποίησης, χειρισμού λείπουν τιμών και παρέχει επίσης συμβατά API scikit-learning.
• Αυτή η βιβλιοθήκη χρησιμοποιείται συχνά στους κορυφαίους διαγωνισμούς Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης, καθώς έχει αποδειχθεί με συνέπεια ότι ξεπερνά άλλους αλγόριθμους.

ΕΙΙ5

Το ELI5 είναι μια άλλη βιβλιοθήκη Python που επικεντρώνεται κυρίως στη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων Machine Learning. Αυτή η βιβλιοθήκη είναι σχετικά νέα και συνήθως χρησιμοποιείται παράλληλα με τα XGBoost, LightGBM, CatBoost και ούτω καθεξής για την ενίσχυση της ακρίβειας των μοντέλων Machine Learning.

Εδώ είναι μερικά από τα βασικά χαρακτηριστικά του:

• Παρέχει ενοποίηση με το πακέτο Scikit-learning για να εκφράσει τις σημαντικές δυνατότητες και να εξηγήσει τις προβλέψεις για τα δέντρα αποφάσεων και τα σύνολα που βασίζονται σε δέντρα.
• Αναλύει και εξηγεί τις προβλέψεις των XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor και catboost.CatBoost.
• Παρέχει υποστήριξη για την εφαρμογή διαφόρων αλγορίθμων για την επιθεώρηση μοντέλων μαύρου κουτιού που περιλαμβάνουν τη λειτουργική μονάδα TextExplainer που σας επιτρέπει να εξηγήσετε τις προβλέψεις που έγιναν από ταξινομητές κειμένου.
• Βοηθά στην ανάλυση βάρη και προβλέψεις των scikit-learn General Linear Models (GLM) που περιλαμβάνουν τους γραμμικούς παλινδρομικούς και ταξινομητές.

Βιβλιοθήκες Python για βαθιά μάθηση

Οι μεγαλύτερες εξελίξεις στη Μηχανική Μάθηση και την Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μέσω της Βαθιάς Μάθησης. Με την εισαγωγή στο Deep Learning, είναι πλέον δυνατή η κατασκευή σύνθετων μοντέλων και η επεξεργασία συνωμοτικών συνόλων δεδομένων. Ευτυχώς, η Python παρέχει τα καλύτερα πακέτα Deep Learning που βοηθούν στη δημιουργία αποτελεσματικών Neural Networks.

Σε αυτό το ιστολόγιο, θα επικεντρωθούμε στα κορυφαία πακέτα Deep Learning που παρέχουν ενσωματωμένες λειτουργίες για την εφαρμογή περίπλοκων νευρωνικών δικτύων.

Ακολουθεί μια λίστα με τις κορυφαίες βιβλιοθήκες Python για Deep Learning:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Σκληρός

Τάση ροής

Μία από τις καλύτερες βιβλιοθήκες Python για Deep Learning, το TensorFlow είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα για προγραμματισμό ροής δεδομένων σε μια σειρά από εργασίες. Είναι μια συμβολική βιβλιοθήκη μαθηματικών που χρησιμοποιείται για τη δημιουργία ισχυρών και ακριβών νευρωνικών δικτύων. Παρέχει μια διαισθητική διεπαφή προγραμματισμού πολλαπλών μορφών, η οποία είναι εξαιρετικά επεκτάσιμη σε ένα τεράστιο πεδίο πεδίων.

Ακολουθούν ορισμένα βασικά χαρακτηριστικά του TensorFlow:

• Σας επιτρέπει να δημιουργήσετε και να εκπαιδεύσετε πολλά νευρωνικά δίκτυα που βοηθούν στην προσαρμογή μεγάλων έργων και συνόλων δεδομένων.
• Μαζί με την υποστήριξη για Neural Networks, παρέχει επίσης λειτουργίες και μεθόδους για την εκτέλεση στατιστικής ανάλυσης. Για παράδειγμα, συνοδεύεται από ενσωματωμένες λειτουργίες για τη δημιουργία πιθανοτικών μοντέλων και Bayesian Networks όπως Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma κ.λπ.
• Η βιβλιοθήκη παρέχει πολυεπίπεδη στοιχεία που εκτελούν πολυεπίπεδες λειτουργίες σε βάρη και μεροληψίες και επίσης βελτιώνουν την απόδοση του μοντέλου εφαρμόζοντας τεχνικές κανονικοποίησης όπως ομαλοποίηση παρτίδας, εγκατάλειψη κ.λπ.
• Έρχεται με ένα Visualizer που ονομάζεται TensorBoard που δημιουργεί διαδραστικά γραφήματα και γραφικά για την κατανόηση των εξαρτήσεων των δυνατοτήτων δεδομένων.

Pytorch

είναι ένα πακέτο επιστημονικού υπολογιστή ανοιχτού κώδικα, βασισμένο σε Python που χρησιμοποιείται για την εφαρμογή τεχνικών Deep Learning και Neural Networks σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτή η βιβλιοθήκη χρησιμοποιείται ενεργά από το Facebook για την ανάπτυξη νευρωνικών δικτύων που βοηθούν σε διάφορες εργασίες, όπως αναγνώριση προσώπου και αυτόματη προσθήκη ετικετών.

Ακολουθούν ορισμένα βασικά χαρακτηριστικά του Pytorch:

• Παρέχει εύχρηστα API για ενσωμάτωση σε άλλα πλαίσια επιστήμης δεδομένων και μηχανικής μάθησης.
• Όπως το NumPy, το Pytorch παρέχει πολυδιάστατες συστοιχίες που ονομάζονται Tensors, οι οποίες σε αντίθεση με το NumPy, μπορούν ακόμη και να χρησιμοποιηθούν σε GPU.
• Όχι μόνο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη μοντελοποίηση νευρωνικών δικτύων μεγάλης κλίμακας, αλλά παρέχει επίσης μια διεπαφή, με περισσότερες από 200+ μαθηματικές λειτουργίες για στατιστική ανάλυση.
• Δημιουργήστε δυναμικά γραφήματα υπολογισμού που δημιουργούν δυναμικά γραφήματα σε κάθε σημείο εκτέλεσης κώδικα. Αυτά τα γραφήματα βοηθούν στην ανάλυση χρονοσειρών ενώ προβλέπουν πωλήσεις σε πραγματικό χρόνο.

Σκληρός

Το Keras θεωρείται μία από τις καλύτερες βιβλιοθήκες Deep Learning στο Python. Παρέχει πλήρη υποστήριξη για την κατασκευή, ανάλυση, αξιολόγηση και βελτίωση των Νευρωνικών Δικτύων. Το Keras είναι χτισμένο πάνω από τις βιβλιοθήκες Theano και TensorFlow Python, η οποία παρέχει πρόσθετα χαρακτηριστικά για την κατασκευή πολύπλοκων και μεγάλης κλίμακας μοντέλων Deep Learning.

Ακολουθούν ορισμένα βασικά χαρακτηριστικά του Keras:

• Παρέχει υποστήριξη για τη δημιουργία όλων των τύπων νευρωνικών δικτύων, δηλαδή, πλήρως συνδεδεμένα, συνελικτικά, ομαδοποιημένα, επαναλαμβανόμενα, ενσωματώνοντας κ.λπ. Για μεγάλα σύνολα δεδομένων και προβλήματα, αυτά τα μοντέλα μπορούν περαιτέρω να συνδυαστούν για να δημιουργήσουν ένα πλήρες νευρωνικό δίκτυο
• Έχει ενσωματωμένες λειτουργίες για την εκτέλεση υπολογισμών νευρωνικών δικτύων, όπως ο καθορισμός επιπέδων, στόχων, λειτουργιών ενεργοποίησης, βελτιστοποιητών και πολλών εργαλείων για να διευκολύνει την εργασία με δεδομένα εικόνας και κειμένου.
• Έρχεται με πολλά προ-επεξεργασμένα σύνολα δεδομένων και εκπαιδευμένα μοντέλα όπως, MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet κ.λπ.
• Είναι εύκολα επεκτάσιμο και παρέχει υποστήριξη για την προσθήκη νέων ενοτήτων που περιλαμβάνουν λειτουργίες και μεθόδους.

Βιβλιοθήκες Python για επεξεργασία φυσικής γλώσσας

Αναρωτηθήκατε ποτέ πώς η Google προβλέπει τόσο σωστά τι ψάχνετε; Η τεχνολογία πίσω από τα Alexa, Siri και άλλα Chatbots είναι η επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Το NLP έχει διαδραματίσει τεράστιο ρόλο στο σχεδιασμό συστημάτων που βασίζονται σε AI που βοηθούν στην περιγραφή της αλληλεπίδρασης μεταξύ ανθρώπινης γλώσσας και υπολογιστών.

Σε αυτό το ιστολόγιο, θα επικεντρωθούμε στα κορυφαία πακέτα επεξεργασίας φυσικών γλωσσών που παρέχουν ενσωματωμένες λειτουργίες για την εφαρμογή συστημάτων υψηλού επιπέδου AI.

Ακολουθεί μια λίστα με τις κορυφαίες βιβλιοθήκες Python για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Τζένσιμ

NLTK (Κιτ εργαλείων φυσικής γλώσσας)

Το NLTK θεωρείται το καλύτερο πακέτο Python για την ανάλυση της ανθρώπινης γλώσσας και συμπεριφοράς. Προτιμώμενη από τους περισσότερους από τους Επιστήμονες δεδομένων, η βιβλιοθήκη NLTK παρέχει εύχρηστες διεπαφές που περιέχουν πάνω από 50 εταιρείες και λεξικούς πόρους που βοηθούν στην περιγραφή ανθρώπινων αλληλεπιδράσεων και στη δημιουργία συστημάτων που βασίζονται σε AI, όπως μηχανές πρότασης.

Ακολουθούν ορισμένα βασικά χαρακτηριστικά της βιβλιοθήκης NLTK:

• Παρέχει μια σειρά από μεθόδους επεξεργασίας δεδομένων και κειμένου για ταξινόμηση, διακριτικοποίηση, βλαστοποίηση, προσθήκη ετικετών, ανάλυση και σημασιολογική συλλογιστική για την ανάλυση κειμένου.
• Περιέχει περιτυλίγματα για βιβλιοθήκες NLP βιομηχανικού επιπέδου για τη δημιουργία περίπλοκων συστημάτων που βοηθούν στην ταξινόμηση κειμένου και στην εύρεση τάσεων και μοτίβων συμπεριφοράς στην ανθρώπινη ομιλία
• Έρχεται με έναν ολοκληρωμένο οδηγό που περιγράφει την εφαρμογή της υπολογιστικής γλωσσολογίας και έναν πλήρη οδηγό τεκμηρίωσης API που βοηθά όλους τους αρχάριους να ξεκινήσουν με το NLP.
• Έχει μια τεράστια κοινότητα χρηστών και επαγγελματιών που παρέχουν ολοκληρωμένα σεμινάρια και γρήγορους οδηγούς για να μάθουν πώς μπορεί να πραγματοποιηθεί η υπολογιστική γλωσσολογία χρησιμοποιώντας το Python.

spaCy

Το spaCy είναι μια δωρεάν βιβλιοθήκη Python ανοιχτού κώδικα για την εφαρμογή προηγμένων τεχνικών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP). Όταν εργάζεστε με πολύ κείμενο, είναι σημαντικό να κατανοήσετε τη μορφολογική σημασία του κειμένου και πώς μπορεί να ταξινομηθεί για να κατανοήσει την ανθρώπινη γλώσσα. Αυτές οι εργασίες μπορούν να επιτευχθούν εύκολα μέσω του spaCY.

Ακολουθούν ορισμένα βασικά χαρακτηριστικά της βιβλιοθήκης spaCY:

• Μαζί με τους γλωσσικούς υπολογισμούς, το spaCy παρέχει ξεχωριστές ενότητες για την κατασκευή, εκπαίδευση και δοκιμή στατιστικών μοντέλων που θα σας βοηθήσουν να κατανοήσετε καλύτερα την έννοια μιας λέξης.
• Έρχεται με μια ποικιλία ενσωματωμένων γλωσσικών σχολιασμών για να σας βοηθήσει να αναλύσετε τη γραμματική δομή μιας πρότασης. Αυτό όχι μόνο βοηθά στην κατανόηση του τεστ, αλλά βοηθά επίσης στην εύρεση των σχέσεων μεταξύ διαφορετικών λέξεων σε μια πρόταση.
• Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εφαρμογή διακριτικών σε σύνθετα, ένθετα διακριτικά που περιέχουν συντομογραφίες και πολλαπλά σημεία στίξης.
• Μαζί με το ότι είναι εξαιρετικά στιβαρό και γρήγορο, το spaCy παρέχει υποστήριξη για 51+ γλώσσες.

Τζένσιμ

Το Gensim είναι ένα άλλο πακέτο Python ανοιχτού κώδικα που έχει σχεδιαστεί για να εξάγει σημασιολογικά θέματα από μεγάλα έγγραφα και κείμενα για επεξεργασία, ανάλυση και πρόβλεψη της ανθρώπινης συμπεριφοράς μέσω στατιστικών μοντέλων και γλωσσικών υπολογισμών. Έχει τη δυνατότητα επεξεργασίας humungous δεδομένων, ανεξάρτητα από το εάν τα δεδομένα είναι ακατέργαστα και μη δομημένα.

Ακολουθούν ορισμένα βασικά χαρακτηριστικά του Genism:

• Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία μοντέλων που μπορούν να ταξινομήσουν αποτελεσματικά τα έγγραφα κατανοώντας το στατιστικό σημασιολογικό κάθε λέξης.
• Έρχεται με αλγόριθμους επεξεργασίας κειμένου όπως Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis κ.λπ. που μελετούν τα στατιστικά μοτίβα συνύπαρξης στο έγγραφο για να φιλτράρουν περιττές λέξεις και να χτίζουν ένα μοντέλο με μόνο τα σημαντικά χαρακτηριστικά.
• Παρέχει περιτυλίγματα I / O και αναγνώστες που μπορούν να εισαγάγουν και να υποστηρίξουν ένα ευρύ φάσμα μορφών δεδομένων.
• Έρχεται με απλές και διαισθητικές διεπαφές που μπορούν εύκολα να χρησιμοποιηθούν από αρχάριους. Η καμπύλη εκμάθησης API είναι επίσης αρκετά χαμηλή, γεγονός που εξηγεί γιατί πολλοί προγραμματιστές αρέσουν σε αυτήν τη βιβλιοθήκη.

Τώρα που γνωρίζετε τις κορυφαίες βιβλιοθήκες Python για την Επιστήμη των Δεδομένων και τη Μηχανική Μάθηση, είμαι βέβαιος ότι θέλετε να μάθετε περισσότερα. Ακολουθούν μερικά ιστολόγια που θα σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε:

Εάν επιθυμείτε να εγγραφείτε για ένα πλήρες μάθημα Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης, η Edureka διαθέτει μια ειδικά επιμελημένη που θα σας κάνει ικανό σε τεχνικές όπως η εποπτευόμενη μάθηση, η μη εποπτευόμενη εκμάθηση και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Περιλαμβάνει εκπαίδευση σχετικά με τις τελευταίες εξελίξεις και τεχνικές προσεγγίσεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη & Μηχανική Μάθηση όπως η Βαθιά Μάθηση, τα Γραφικά Μοντέλα και η Ενίσχυση Μάθησης.