Thư viện Python nào phổ biến hơn?

Thư viện máy học Python đã phát triển để trở thành ngôn ngữ ưa thích nhất để triển khai thuật toán máy học. Học Python là điều cần thiết để thành thạo khoa học dữ liệu và học máy. Hãy xem các thư viện Python chính được sử dụng cho máy học.

Mục lục

Thư viện máy học Python hàng đầu

1) NumPy

NumPy là gói xử lý mảng đa năng nổi tiếng. Một bộ sưu tập phong phú các hàm toán học có độ phức tạp cao giúp NumPy trở nên mạnh mẽ để xử lý các mảng và ma trận lớn đa chiều. NumPy rất hữu ích để xử lý đại số tuyến tính, biến đổi Fourier và số ngẫu nhiên. Các thư viện khác như TensorFlow sử dụng NumPy ở phần phụ trợ để thao tác với các thang đo

Với NumPy, bạn có thể định nghĩa các kiểu dữ liệu tùy ý và dễ dàng tích hợp với hầu hết các cơ sở dữ liệu. NumPy cũng có thể đóng vai trò là vùng chứa đa chiều hiệu quả cho bất kỳ dữ liệu chung nào ở bất kỳ kiểu dữ liệu nào. Các tính năng chính của NumPy bao gồm đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ, chức năng phát sóng và các công cụ vượt trội để tích hợp mã C/C++ và Fortran

Các tính năng chính của nó như dưới đây

• Hỗ trợ các mảng n chiều để kích hoạt các hoạt động vector hóa, lập chỉ mục và phát sóng
• Hỗ trợ các hàm toán học biến đổi Fourier, phương pháp đại số tuyến tính và trình tạo số ngẫu nhiên
• Có thể triển khai trên các nền tảng điện toán khác nhau, bao gồm điện toán phân tán và GPU
• Cú pháp cấp cao dễ sử dụng với mã Python được tối ưu hóa để cung cấp tốc độ cao và tính linh hoạt
• Ngoài ra, NumPy cho phép thực hiện các hoạt động số của nhiều thư viện liên quan đến khoa học dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, xử lý hình ảnh, điện toán lượng tử, xử lý tín hiệu, xử lý địa lý, tin sinh học, v.v. Vì vậy, đây là một trong thư viện máy học đa năng .

2) Khoa học viễn tưởng

Với việc máy học phát triển với tốc độ siêu thanh, nhiều nhà phát triển Python đã tạo thư viện python cho máy học , đặc biệt là cho điện toán khoa học và phân tích. Travis Oliphant, Eric Jones và Pearu Peterson vào năm 2001 đã quyết định hợp nhất hầu hết các mã bit và mảnh này và chuẩn hóa nó. Thư viện kết quả sau đó được đặt tên là thư viện SciPy.

Sự phát triển hiện tại của thư viện SciPy được hỗ trợ và tài trợ bởi một cộng đồng mở gồm các nhà phát triển và được phân phối theo giấy phép BSD miễn phí

Thư viện SciPy cung cấp các mô-đun cho đại số tuyến tính, tối ưu hóa hình ảnh, nội suy tích hợp, các hàm đặc biệt, biến đổi Fourier nhanh, xử lý tín hiệu và hình ảnh, giải phương trình vi phân thông thường (ODE) và các nhiệm vụ tính toán khác trong khoa học và phân tích

Cấu trúc dữ liệu cơ bản được sử dụng bởi SciPy là một mảng đa chiều được cung cấp bởi mô-đun NumPy. SciPy phụ thuộc vào NumPy cho các chương trình con thao tác mảng. Thư viện SciPy được xây dựng để hoạt động với các mảng NumPy cùng với việc cung cấp các hàm số hiệu quả và thân thiện với người dùng

TÌM HIỂU. Khóa học nlp miễn phí.

Một trong những tính năng độc đáo của SciPy là các chức năng của nó rất hữu ích trong toán học và các ngành khoa học khác. Một số chức năng được sử dụng rộng rãi của nó là chức năng tối ưu hóa, chức năng thống kê và xử lý tín hiệu. Nó hỗ trợ các hàm tìm số tan cho tích phân. Vì vậy, bạn có thể giải phương trình vi phân và tối ưu hóa

Các lĩnh vực ứng dụng sau của SciPy khiến nó trở thành một trong thư viện máy học phổ biến .

• Xử lý ảnh đa chiều
• Giải biến đổi Fourier và phương trình vi phân
• Các thuật toán được tối ưu hóa của nó giúp bạn thực hiện các phép tính đại số tuyến tính một cách hiệu quả và đáng tin cậy

3) Scikit-học

Năm 2007, David Cournapeau đã phát triển thư viện Scikit-learning như một phần của dự án Google Summer of Code. Năm 2010 INRIA tham gia và phát hành ra công chúng vào tháng 1 năm 2010. Scikit-learning được xây dựng dựa trên hai thư viện Python – NumPy và SciPy và đã trở thành thư viện machine learning Python phổ biến nhất để phát triển các thuật toán machine learning.   

Scikit-learning có nhiều loại thuật toán học có giám sát và không giám sát hoạt động trên một giao diện nhất quán trong Python. Thư viện cũng có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu. Các chức năng học máy chính mà thư viện Scikit-learning có thể xử lý là phân loại, hồi quy, phân cụm, giảm kích thước, lựa chọn mô hình và tiền xử lý

Nhiều người đam mê ML và nhà khoa học dữ liệu sử dụng scikit-learning trong hành trình AI của họ. Về cơ bản, nó là một khuôn khổ học máy bao gồm tất cả. Đôi khi, nhiều người bỏ qua nó vì sự phổ biến của các thư viện và framework Python tiên tiến hơn. Tuy nhiên, nó vẫn là một thư viện mạnh mẽ và giải quyết hiệu quả các tác vụ Machine Learning phức tạp

Các tính năng sau của scikit-learning làm cho nó trở thành một trong những thư viện máy học tốt nhất trong Python.

• Dễ sử dụng để phân tích dữ liệu dự đoán chính xác
• Đơn giản hóa việc giải quyết các vấn đề ML phức tạp như phân loại, tiền xử lý, phân cụm, hồi quy, lựa chọn mô hình và giảm kích thước
• Rất nhiều thuật toán học máy sẵn có
• Giúp xây dựng mô hình ML cấp độ cơ bản đến nâng cao
• Được phát triển trên các thư viện phổ biến như SciPy, NumPy và Matplotlib

Học viên của chúng tôi cũng đã đọc – khóa học trực tuyến về python miễn phí

4) Theano

Theano là thư viện máy học python có thể hoạt động như một trình biên dịch tối ưu hóa để đánh giá và thao tác các biểu thức toán học và phép tính ma trận. Được xây dựng trên NumPy, Theano thể hiện sự tích hợp chặt chẽ với NumPy và có giao diện rất giống nhau. Theano có thể hoạt động trên Bộ xử lý đồ họa (GPU) và CPU.

Làm việc trên kiến ​​trúc GPU mang lại kết quả nhanh hơn. Theano có thể thực hiện các tính toán cần nhiều dữ liệu trên GPU nhanh hơn tới 140 lần so với trên CPU. Theano có thể tự động tránh lỗi và lỗi khi xử lý các hàm logarit và hàm mũ. Theano có các công cụ tích hợp để kiểm tra và xác thực đơn vị, do đó tránh được các lỗi và sự cố.  

Tốc độ nhanh của Theano mang lại lợi thế cạnh tranh cho các dự án C cho các nhiệm vụ giải quyết vấn đề liên quan đến lượng dữ liệu khổng lồ. Nó làm cho hầu hết các GPU hoạt động tốt hơn ngôn ngữ C trên CPU

Nó chấp nhận các cấu trúc một cách hiệu quả và chuyển đổi chúng thành mã cực kỳ hiệu quả sử dụng NumPy và một số thư viện gốc. Về cơ bản, nó được thiết kế để xử lý các tính toán khác nhau được yêu cầu bởi các thuật toán mạng thần kinh khổng lồ được sử dụng trong Deep Learning. Do đó, nó là một trong thư viện máy học phổ biến trong Python, cũng như học sâu.

Dưới đây là một số lợi ích nổi bật của việc sử dụng Theano

1. Tối ưu hóa ổn định

Nó có thể xác định một số biểu thức không ổn định và có thể sử dụng các biểu thức ổn định hơn để giải quyết chúng

2. Tối ưu hóa tốc độ thực hiện

Nó sử dụng GPU mới nhất và triển khai các phần của biểu thức trong GPU hoặc CPU của bạn. Vì vậy, nó nhanh hơn Python

3. Khác biệt tượng trưng

Nó tự động tạo các biểu đồ tượng trưng để tính toán độ dốc

5) TenorFlow

TensorFlow được nhóm Google Brain phát triển cho mục đích sử dụng nội bộ của Google. Bản phát hành đầu tiên của nó được phát hành vào tháng 11 năm 2015 theo Giấy phép Apache 2. 0. TensorFlow là một khung tính toán phổ biến để tạo các mô hình học máy. TensorFlow hỗ trợ nhiều bộ công cụ khác nhau để xây dựng các mô hình ở các mức độ trừu tượng khác nhau

TensorFlow hiển thị API Python và C++ rất ổn định. Nó cũng có thể hiển thị các API tương thích ngược cho các ngôn ngữ khác, nhưng chúng có thể không ổn định. TensorFlow có kiến ​​trúc linh hoạt để có thể chạy trên nhiều nền tảng tính toán CPU, GPU và TPU. TPU là viết tắt của đơn vị xử lý Tensor, một chip phần cứng được xây dựng xung quanh TensorFlow dành cho máy học và trí tuệ nhân tạo

TensorFlow trao quyền cho một số mô hình AI đương đại lớn nhất trên toàn cầu. Ngoài ra, nó được công nhận là thư viện Deep Learning và Machine Learning toàn diện để giải quyết các thách thức thực tế

Các tính năng chính sau đây của TensorFlow khiến nó trở thành một trong những thư viện máy học Python tốt nhất.

• Kiểm soát toàn diện việc phát triển mô hình học máy và mạng lưới thần kinh mạnh mẽ
• Triển khai các mô hình trên đám mây, web, thiết bị di động hoặc thiết bị cạnh thông qua TFX, TensorFlow. js và TensorFlow Lite
• Hỗ trợ các tiện ích mở rộng và thư viện phong phú để giải quyết các vấn đề phức tạp
• Hỗ trợ các công cụ khác nhau để tích hợp các giải pháp ML và AI có trách nhiệm

6) Máy ảnh

Keras có hơn 200.000 người dùng tính đến tháng 11 năm 2017. Keras là một thư viện mã nguồn mở được sử dụng cho mạng thần kinh và máy học. Máy ảnh có thể chạy trên TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R hoặc PlaidML. Máy ảnh cũng có thể chạy hiệu quả trên CPU và GPU.  

Máy ảnh hoạt động với các khối xây dựng mạng thần kinh như lớp, mục tiêu, chức năng kích hoạt và trình tối ưu hóa. Máy ảnh cũng có một loạt các tính năng để hoạt động trên hình ảnh và hình ảnh văn bản rất hữu ích khi viết mã Mạng thần kinh sâu

Ngoài mạng nơ-ron tiêu chuẩn, Keras hỗ trợ mạng nơ-ron tích chập và tái phát.  

Nó được phát hành vào năm 2015 và cho đến nay, nó là API và khung học sâu Python mã nguồn mở tiên tiến. Nó giống hệt với Tensorflow ở một số khía cạnh. Nhưng nó được thiết kế với cách tiếp cận dựa trên con người để làm cho DL và ML có thể truy cập và dễ dàng cho mọi người

Bạn có thể kết luận rằng Keras là một trong những thư viện máy học Python linh hoạt vì nó bao gồm.

• Mọi thứ mà TensorFlow cung cấp nhưng được trình bày ở định dạng dễ hiểu
• Nhanh chóng chạy các lần lặp DL khác nhau với khả năng triển khai đầy đủ
• Hỗ trợ các cụm GPU và TPU lớn tạo điều kiện thuận lợi cho việc học máy Python thương mại
• Nó được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, học tăng cường và học sâu tổng quát. Vì vậy, nó rất hữu ích cho dữ liệu biểu đồ, có cấu trúc, âm thanh và chuỗi thời gian

Khóa học máy học tốt nhất & Khóa học AI trực tuyến

Thạc sĩ Khoa học về Machine Learning & AI từ LJMUChương trình sau đại học cao cấp về Machine Learning & AI từ IIITBChương trình chứng chỉ nâng cao về Machine Learning & NLP từ IIITBChương trình chứng chỉ nâng cao về Machine Learning & Deep Learning từ IIITBChương trình sau đại học cao cấp về Khoa học dữ liệu & Machine Learning từ trường đại học . Khóa học máy học

7) PyTorch

PyTorch có nhiều công cụ và thư viện hỗ trợ thị giác máy tính, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thư viện PyTorch là mã nguồn mở và dựa trên thư viện Torch. Ưu điểm đáng kể nhất của thư viện PyTorch là dễ học và dễ sử dụng

PyTorch có thể tích hợp trơn tru với ngăn xếp khoa học dữ liệu python, bao gồm cả NumPy. Bạn sẽ khó nhận ra sự khác biệt giữa NumPy và PyTorch. PyTorch cũng cho phép các nhà phát triển thực hiện tính toán trên Tensors. PyTorch có một khung mạnh mẽ để xây dựng các biểu đồ tính toán khi đang di chuyển và thậm chí thay đổi chúng trong thời gian chạy. Các ưu điểm khác của PyTorch bao gồm hỗ trợ nhiều GPU, bộ tiền xử lý được đơn giản hóa và trình tải dữ liệu tùy chỉnh.  

Facebook đã phát hành PyTorch với tư cách là đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ của TensorFlow vào năm 2016. Nó hiện đã đạt được sự phổ biến rộng rãi trong giới nghiên cứu học sâu và học máy. Các khía cạnh khác nhau của PyTorch cho thấy rằng đây là một trong những thư viện Python nổi bật dành cho máy học. Dưới đây là một số khả năng chính của nó.

• Hỗ trợ đầy đủ sự phát triển của các mạng lưới thần kinh sâu tùy chỉnh
• Sẵn sàng sản xuất với TorchServe
• Hỗ trợ tính toán phân tán thông qua ngọn đuốc. phụ trợ phân phối
• Hỗ trợ các phần mở rộng và công cụ khác nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp
• Tương thích trên tất cả các nền tảng đám mây hàng đầu để triển khai mở rộng
• Cũng được hỗ trợ trên GitHub dưới dạng khung Python nguồn mở

8) Gấu trúc

Pandas đang trở thành thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng để phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ cho các cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt và biểu cảm được thiết kế để hoạt động trên cả dữ liệu “quan hệ” hoặc “được gắn nhãn”. Pandas ngày nay là một thư viện không thể thiếu để giải quyết phân tích dữ liệu trong thế giới thực, thực tế bằng Python. Pandas rất ổn định, cung cấp hiệu suất được tối ưu hóa cao. Mã phụ trợ hoàn toàn được viết bằng C hoặc Python.  

Hai loại cấu trúc dữ liệu chính được sử dụng bởi gấu trúc là

• Sê-ri (1 chiều)
• Khung dữ liệu (2 chiều)

Hai thứ này kết hợp với nhau có thể xử lý phần lớn các yêu cầu dữ liệu và các trường hợp sử dụng từ hầu hết các lĩnh vực như khoa học, thống kê, xã hội, tài chính và tất nhiên là phân tích và các lĩnh vực kỹ thuật khác.  

Pandas hỗ trợ và hoạt động tốt với các loại dữ liệu khác nhau bao gồm bên dưới

• Dữ liệu dạng bảng với các cột dữ liệu không đồng nhất. Chẳng hạn, hãy xem xét dữ liệu đến từ bảng SQL hoặc bảng tính Excel
• Dữ liệu chuỗi thời gian có thứ tự và không có thứ tự. Không cần cố định tần suất của chuỗi thời gian, không giống như các thư viện và công cụ khác. Pandas đặc biệt mạnh mẽ trong việc xử lý dữ liệu chuỗi thời gian không đồng đều
• Dữ liệu ma trận tùy ý với loại dữ liệu đồng nhất hoặc không đồng nhất trong các hàng và cột
• Bất kỳ dạng tập hợp dữ liệu thống kê hoặc quan sát nào khác. Dữ liệu không cần phải được dán nhãn. Cấu trúc dữ liệu của gấu trúc có thể xử lý nó ngay cả khi không có nhãn.  

Nó được khởi chạy dưới dạng thư viện Python mã nguồn mở vào năm 2009. Hiện tại, nó đã trở thành một trong những thư viện Python dành cho máy học yêu thích của nhiều người đam mê ML. Lý do là nó cung cấp một số kỹ thuật mạnh mẽ để phân tích dữ liệu và thao tác dữ liệu. Thư viện này được sử dụng rộng rãi trong học viện. Hơn nữa, nó hỗ trợ các lĩnh vực thương mại khác nhau như kinh doanh và phân tích trang web, kinh tế, thống kê, khoa học thần kinh, tài chính, quảng cáo, v.v. Nó cũng hoạt động như một thư viện nền tảng cho nhiều thư viện Python nâng cao.

Dưới đây là một số tính năng chính của nó

• Xử lý dữ liệu bị thiếu
• Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian
• Hỗ trợ lập chỉ mục, cắt, định hình lại, đặt con, nối và hợp nhất các bộ dữ liệu lớn
• Cung cấp mã được tối ưu hóa cho Python bằng C và Cython
• Đối tượng DataFrame mạnh mẽ để hỗ trợ thao tác dữ liệu rộng rãi

Kỹ năng học máy theo yêu cầu

Các khóa học về Trí tuệ nhân tạo Các khóa học Tableau Các khóa học NLP Các khóa học Deep Learning

9) Matplotlib

Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để vẽ sơ đồ 2D nhằm tạo ra các sơ đồ và hình ảnh chất lượng xuất bản ở nhiều định dạng khác nhau. Thư viện giúp tạo biểu đồ, biểu đồ, biểu đồ lỗi, biểu đồ phân tán, biểu đồ thanh chỉ với một vài dòng mã

Nó cung cấp giao diện giống như MATLAB và đặc biệt thân thiện với người dùng. Nó hoạt động bằng cách sử dụng bộ công cụ GUI tiêu chuẩn như GTK+, wxPython, Tkinter hoặc Qt để cung cấp API hướng đối tượng giúp lập trình viên nhúng biểu đồ và sơ đồ vào ứng dụng của họ.  

Đây là thư viện máy học Python lâu đời nhất. Tuy nhiên nó vẫn chưa lỗi thời. Đây là một trong những thư viện trực quan hóa dữ liệu sáng tạo nhất dành cho Python. Vì vậy, cộng đồng ML ngưỡng mộ nó.

Các tính năng sau của thư viện Matplotlib khiến thư viện này trở nên nổi tiếng Máy học Python trong cộng đồng ML.

• Biểu đồ và sơ đồ tương tác của nó cho phép kể chuyện dữ liệu hấp dẫn
• Cung cấp một danh sách đầy đủ các lô thích hợp cho một trường hợp sử dụng cụ thể
• Biểu đồ và sơ đồ có thể tùy chỉnh và có thể xuất sang các định dạng tệp khác nhau
• Cung cấp trực quan hóa có thể nhúng với các ứng dụng GUI khác nhau
• Các khung và thư viện Python khác nhau mở rộng Matplotlib

Tham gia Khóa học máy học trực tuyến từ các trường đại học hàng đầu thế giới – Thạc sĩ, Chương trình sau đại học cấp cao và Chương trình chứng chỉ nâng cao về ML & AI .

Các blog phổ biến về học máy và trí tuệ nhân tạo

vạn vật. Hướng dẫn học máy về lịch sử, hiện tại và tương lai. Tìm hiểu MLThuật toán là gì? . Tất cả các vai trò Một ngày trong cuộc đời của kỹ sư máy học. Họ làm gì? IoT (Internet vạn vật)Hoán vị vs Kết hợp là gì. Sự khác biệt giữa Hoán vị và Tổ hợpTop 7 xu hướng trong Trí tuệ nhân tạo & Học máyMachine Learning với R. Mọi thư bạn cân biêt

Phần kết luận

Python là ngôn ngữ phù hợp khi nói đến khoa học dữ liệu và học máy và có nhiều lý do để chọn python cho khoa học dữ liệu.  

Bạn có thể xem Chương trình Chứng chỉ Nâng cao về Máy học của IIT Delhi kết hợp với upGrad. IIT Delhi là một trong những học viện uy tín nhất ở Ấn Độ. Với hơn 500 giảng viên nội bộ là những người giỏi nhất trong các vấn đề.

Python có một cộng đồng tích cực mà hầu hết các nhà phát triển tạo thư viện cho mục đích riêng của họ và sau đó phát hành nó ra công chúng vì lợi ích của họ. Dưới đây là một số thư viện máy học phổ biến được các nhà phát triển Python sử dụng. Nếu bạn muốn cập nhật các kỹ năng khoa học dữ liệu của mình, hãy xem Chương trình PG điều hành của IIIT-B trong chương trình Khoa học dữ liệu.