Koneoppiminen (ML), tekoälyn (AI) alakenttä, antaa tietokoneille mahdollisuuden suorittaa tehtäviä ilman erityisiä ohjeita kokemuksesta oppimalla. Pythonilla on erinomainen tuki ML: lle laajalla ominaisuusvalikoimallaan ja laajalla valikoimalla kolmansien osapuolien kirjastoja.
Pythonille saatavilla olevat ML-kirjastot sisältävät työkaluja ja toimintoja matemaattisten ja tieteellisten laskelmien ratkaisemiseen. Käyttämällä näitä kirjastoja voit rakentaa koneoppimismalleja nopeammin ilman, että sinun tarvitsee hallita kaikkia niiden taustalla olevia tekniikoita.
Google Brain -tiimi kehitti TensorFlow avoimen lähdekoodin koneoppimiskehyksenä jonka avulla voit rakentaa ja kouluttaa erilaisia hermoverkkoja. TensorFlowilla on ratkaiseva rooli monissa tekoälysovelluksissa, mukaan lukien kuvantunnistus, luonnollisen kielen käsittely ja vahvistusoppiminen.
TensorFlow edustaa dataa moniulotteisina taulukoina, joita kutsutaan tensoreiksi. Tämän ominaisuuden avulla voit työskennellä tietojen kanssa erittäin joustavasti ja tehokkaasti, mikä helpottaa koneoppimismallien suunnittelua ja optimointia.
TensorFlow'n yhteensopivuus ohjelmointikielten, kuten Python, C++ ja JavaScript, kanssa tekee siitä laajan yleisön saatavilla. Tämä monipuolisuus on lisännyt sen suosiota sekä korkeakouluissa että teollisuudessa.
Metan tekoälytutkimusryhmä kehitti PyTorchin ilmaisena ja avoimen lähdekoodin kirjastona tietokonenäön ja luonnollisen kielen käsittelyn sovelluksille. Useat yritykset, kuten Uber, Walmart ja Microsoft, ovat ottaneet tämän kirjaston käyttöön.
Esimerkiksi Uber osti Pyron, syväoppimisohjelman, joka käyttää PyTorchia todennäköisyyspohjaiseen mallinnukseen. Tämä osoittaa PyTorchin suosion ja hyödyllisyyden kehittyneitä tekoälyratkaisuja etsivien yritysten keskuudessa.
Yritykset, kuten Uber, Netflix, Square ja Yelp, valitsevat Kerasin muiden kirjastojen sijaan teksti- ja kuvatietojensa käsittelyssä. Keras on itsenäinen, avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, joka on erityisesti suunniteltu koneoppimiseen ja hermoverkkotehtäviin.
Sen modulaarinen rakenne, luettavuus ja laajennettavuus antavat kehittäjille mahdollisuuden kokeilla ja iteroida nopeammin luodessaan hermoverkkomalleja. Lisäksi Keras tarjoaa vankan työkalupakin, joka tehostaa merkittävästi tekstin ja kuvien käsittelyä.
NumPy, avoimen lähdekoodin Python-kirjasto, helpottaa tieteellisiä ja matemaattisia laskelmia. Tämä kirjasto tarjoaa laajan valikoiman matemaattisia toimintoja, mukaan lukien toiminnot, kuten math.fsum ja math.frexp. Lisäksi se antaa sinulle mahdollisuuden suorittaa monimutkaisia laskutoimituksia, jotka sisältävät matriiseja ja moniulotteisia taulukoita.
SciPy perustuu NumPyn ominaisuuksiin ja tarjoaa laajan valikoiman toimintoja, jotka ovat välttämättömiä erilaisiin tieteellisiin ja teknisiin tehtäviin. Tämä kirjasto sisältää moduuleja optimointia, integrointia, interpolointia, lineaarista algebraa, tilastoja ja paljon muuta varten.
Tämän seurauksena se toimii arvokkaana työkaluna niille, jotka työskentelevät esimerkiksi data-analyysin, numeerisen simuloinnin ja tieteellisen mallintamisen parissa. Yleensä yhdistät sen muihin tieteellisiin kirjastoihin luodaksesi kattavia laskennallisia työnkulkuja.
Scikit-Learn, ilmainen koneoppimiskirjasto, tunnetaan nopeudestaan ja käyttäjäystävällisestä sovellusliittymästään. SciPylle rakennettu se sisältää laajan valikoiman ominaisuuksia, mukaan lukien regressiomenetelmät, dataklusterointi ja luokittelutyökalut.
Tämä kirjasto tukee johtavia koneoppimistekniikoita, kuten Support Vector Machines, Random Forest, K-Means ja Gradient Boosting. Lisäksi sen aktiivinen kehittäjäyhteisö voi tarjota arvokasta apua, jos kohtaat ongelmia.
Scikit-Learn on laajalti otettu käyttöön eri toimialoilla, joista mainittakoon esim booking.com hotellivarauksiin ja Spotify online-musiikin suoratoistoon, joten se on suosittu valinta GitHubissa.
Orange3 on avoimen lähdekoodin ohjelmistosovellus, joka on suunniteltu tiedon louhintaan, koneoppimiseen ja tietojen visualisointiin. Sen alkuperä juontaa juurensa vuoteen 1996, jolloin Ljubljanan yliopiston akateemiset asiantuntijat Sloveniassa rakensivat sen ensimmäisen kerran C++:lla.
Ajan myötä, kun vaatimukset kehittyneemmille ja monimutkaisemmille toiminnallisuuksille kasvoivat, ammattilaiset alkoivat sisällyttää Python-moduuleja tähän kehykseen laajentaen ja parantaen ohjelmiston ominaisuuksia.
Pandas on Pythonin koneoppimiskirjasto, joka tarjoaa korkean tason tietorakenteita ja laajan valikoiman analyysityökaluja. Yksi tämän kirjaston hienoista ominaisuuksista on sen kyky suorittaa monimutkaisia toimintoja datalla käyttämällä vain yhtä tai kahta komentoa.
Pandassa on monia sisäänrakennettuja menetelmiä tietojen ryhmittelyyn, yhdistämiseen ja suodattamiseen sekä aikasarjatoimintoihin.
Pandas varmistaa, että koko tietojen käsittelyprosessi on helppoa. Yksi Pandan kohokohdista on sen tuki toimintoille, kuten uudelleenindeksointiin, iterointiin, lajitteluun, yhdistämiseen, yhdistämiseen ja visualisointiin.
Matplotlib on Python-kirjasto, jossa on kaikki mitä tarvitset staattisten, animoitujen ja interaktiivisten visualisointien tekemiseen.
NumPy, Pythonin tieteellinen laskentakirjasto, toimii perustana, jolle Matplotlib rakennettiin. Voit käyttää Matplotlibiä datan piirtämiseen nopeasti ja helposti, kun olet esikäsitellyt ne NumPyllä.
Theano-kirjasto, jonka Montreal Institute for Learning Algorithms perusti vuonna 2007, toimii alustana matemaattisten lauseiden suunnittelulle ja suorittamiselle.
Sen avulla voit käsitellä, arvioida ja optimoida matemaattisia malleja tehokkaasti. Tämä kirjasto toimii käsittelemällä näitä matemaattisia lausekkeita käyttämällä moniulotteisia taulukoita.
PyBrain – lyhenne sanoista Python-pohjainen vahvistusoppiminen, tekoäly ja hermoverkkokirjasto – on monipuolinen avoimen lähdekoodin moduulisarja käytettäväksi erilaisissa koneoppimistehtävissä.
PyBrainin ydinvahvuudet ovat hermoverkoissa ja oppimismenetelmissä.
Pythonin dominanssi tekoälyssä: kirjastovetoinen vallankumous
Pythonin laaja valikoima koneoppimiskirjastoja on auttanut edistämään tekoälyn alaa. Nämä kirjastot tarjoavat valmiiksi kirjoitettuja ratkaisuja, jotka nopeuttavat kehitystä, edistävät yhteistyötä ja antavat sinulle mahdollisuuden luoda monimutkaisia sovelluksia tehokkaasti.
Nämä kirjastot korostavat Pythonin vaikutusta koneoppimiseen, ja jokainen palvelee tiettyjä matemaattisten laskelmien, data-analyysin, visualisoinnin ja muiden näkökohtia.
Nämä työkalut korostavat yhdessä Pythonin roolia tekoälyn liikkeellepanevana voimana.
