Python je postepeno postao jedan od vodećih programskih jezika. Postoji mnogo razloga za to, uključujući njegovu izuzetnu efikasnost u poređenju s drugim glavnim jezicima. Takođe ima engleske komande i sintakse, što ga čini odličnim izborom za početnike u kodiranju.
Možda je najveća prednost Python-a njegova ogromna količina open-source biblioteka koje omogućavaju upotrebu jezika u svemu, od analize podataka do manipulacije podacima.
Python i duboko učenje Deep Learning
Deep Learning je oblast mašinskog učenja koje uključuje veštačke neuronske mreže, algoritme inspirisane strukturom ljudskog mozga. Deep Learning ima mnoge primene i koristi se u mnogim AI tehnologijama današnjice, poput autonomnih vozila, alata za agregaciju vesti, neurolingvinističko programiranje (NLP), virtuelnih asistenata, vizuelnog prepoznavanja i još mnogo toga.
U poslednjih nekoliko godina, Python se pokazao kao neverovatno koristan alat za duboko učenje. Zbog toga što je kod koncizan i čitljiv, savršeno se uklapa u primene dubokog učenja. Njegova jednostavna sintaksa takođe omogućava brže razvijanje aplikacija u poređenju s drugim programskim jezicima. Još jedan važan razlog za korišćenje Pythona za duboko učenje je mogućnost integracije jezika s drugim sistemima napisanim u različitim programskim jezicima. To olakšava kombinovanje s AI projektima napisanim u drugim jezicima.
TensorFlow
TensorFlow se široko smatra jednom od najboljih Python biblioteka za Deep Learning. Razvijen od strane Google Brain tima, pruža širok asortiman fleksibilnih alata, biblioteka i resursa. Početnici i profesionalci mogu koristiti TensorFlow za konstrukciju modela dubokog učenja, kao i neuronskih mreža.
TensorFlow ima arhitekturu i okvir koji su fleksibilni, omogućavajući mu da se izvodi na različitim računarskim platformama poput CPU-a i GPU-a. Međutim, najbolje performanse postiže kada se koristi tensor processing unit (TPU). Ova Python biblioteka se često koristi za implementaciju pojačanog učenja u modelima dubokog učenja, a takođe omogućava direktnu vizualizaciju modela mašinskog učenja.
Evo nekih glavnih karakteristika TensorFlow-a:
- Fleksibilna arhitektura i okvir.
- Izvodi se na različitim računarskim platformama.
- Mogućnosti apstrakcije.
- Upravlja dubokim neuronskim mrežama.
PyTorch
Još jedna od najpopularnijih Python biblioteka za Deep Learning je PyTorch, otvorena biblioteka koju je 2016. godine kreirao AI istraživački tim kompanije Facebook. Ime biblioteke potiče od Torch-a, dubokog učenja napisanog u programskom jeziku Lua.
PyTorch vam omogućava obavljanje mnogih zadataka, a posebno je korisna za primene dubokog učenja kao što su obrada prirodnog jezika (NLP) i računarski vid.
Neki od najboljih aspekata PyTorch-a uključuju visoku brzinu izvršavanja, koju može postići čak i prilikom rukovanja teškim grafikonima. Takođe je fleksibilna biblioteka koja može raditi na pojednostavljenim procesorima ili CPU i GPU uređajima. PyTorch ima moćne API-je koji vam omogućavaju da proširite biblioteku, kao i alate za obradu prirodnog jezika.
Evo nekih glavnih karakteristika PyTorch-a:
- Statistička distribucija i operacije.
- Kontrola nad skupovima podataka.
- Razvoj modela dubokog učenja.
- Izuzetna fleksibilnost.
NumPy
Jedna od poznatih Python biblioteka, NumPy, se može besprekorno koristiti za obradu velikih višedimenzionalnih nizova i matrica. Ova biblioteka se oslanja na veliki skup matematičkih funkcija, što je čini posebno korisnom za efikasne osnovne naučne proračune u dubokom učenju.
NumPy nizovi zahtevaju mnogo manje prostora za skladištenje u odnosu na druge Python liste, a takođe su brži i praktičniji za korišćenje. Podaci mogu biti manipulisani u matrici, transponovani i oblikovani pomoću ove biblioteke. NumPy je odlična opcija za povećanje performansi modela Deep Learning bez potrebe za previše složenim radom.
Evo nekih glavnih karakteristika NumPy-a:
- Manipulacija oblikom (shape) nizova.
- Objekat za visokoperformantne N-dimenzionalne nizove.
- Čišćenje/manipulacija podacima.
- Statističke operacije i linearna algebra.
Scikit-Learn
Scikit-Learn je prvobitno bio dodatak treće strane za SciPy biblioteku, ali sada je samostalna Python biblioteka na Githubu. Scikit-Learn uključuje DBSCAN, metode pojačavanja gradijenta, metode potpornih vektora i slučajne šume u okviru klasifikacije, regresije i klasterovanja.
Jedan od najvećih aspekata Scikit-Learn-a je da se lako koristi u kombinaciji sa drugim SciPy alatima. Takođe je korisniku prijateljska i dosledna, što olakšava deljenje i korišćenje podataka.
Evo nekih glavnih karakteristika Scikit-Learn-a:
- Klasifikacija i modeliranje podataka.
- Algoritmi mašinskog učenja od početka do kraja.
- Predobrada podataka.
- Selekcija modela.
SciPy
To nas dovodi do SciPy biblioteke, koja je besplatna i otvorenog koda, zasnovana na NumPy-u. SciPy je jedna od najboljih Python biblioteka zahvaljujući svojoj sposobnosti za izvođenje naučnih i tehničkih proračuna na velikim skupovima podataka. Prati ga ugrađeni moduli za optimizaciju nizova i linearnu algebru.
Programski jezik sadrži sve funkcije NumPy-a, ali ih pretvara u korisnički prijateljske, naučne alate. Često se koristi za manipulaciju slikama i pruža osnovne funkcionalnosti na visokom nivou za ne-naučne matematičke funkcije.
Evo nekih glavnih karakteristika SciPy-a:
- Korisnički prijateljska (User-friendly).
- Vizualizacija i manipulacija podacima.
- Naučna i tehnička analiza.
- Računanje velikih skupova podataka.
Pandas
Jedna od open-source Python biblioteka koja se uglavnom koristi u oblastima Data Science i Deep Learning je Pandas. Ova biblioteka pruža alate za manipulaciju i analizu podataka koji se koriste za analizu podataka. Oslanja se na svoje moćne strukture podataka za manipulaciju numeričkim tabelama i analizu vremenskih serija.
Biblioteka Pandas nudi brz i efikasan način upravljanja i istraživanja podataka pružajući Series i DataFrames, koji efikasno predstavljaju podatke i omogućavaju manipulaciju na različite načine.
Evo nekih glavnih karakteristika Pandas:
- Indeksiranje podataka.
- Poravnanje podataka.
- Spajanje/povezivanje skupova podataka.
- Manipulacija i analiza podataka.
Microsoft CNTK
Još jedna Python biblioteka za primene Deep Learning-a je Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), koja je prethodno bila poznata kao Computational Network ToolKit. Ova open-source biblioteka za duboko učenje se koristi za implementaciju distribuiranog Deep Learning-a i Machine Learning-a.
CNTK vam omogućava da kombinujete prediktivne modele poput konvolutivnih neuronskih mreža (CNN), feed-forward dubokih neuronskih mreža (DNN) i rekurentnih neuronskih mreža (RNN) sa CNTK okvirom. Ovo omogućava efikasnu implementaciju zadataka dubokog učenja od početka do kraja.
Evo nekih glavnih karakteristika CNTK-a:
- Open-source.
- Implementacija distribuiranih zadataka dubokog učenja.
- Kombinovanje prediktivnih modela sa CNTK okvirom.
- Zadaci dubokog učenja od početka do kraja.
Keras
Keras je još jedna open-source Python biblioteka koja se koristi za zadatke Deep Learning-a, omogućavajući brzo testiranje dubokih neuronskih mreža. Keras vam pruža alate potrebne za konstrukciju modela, vizualizaciju grafova i analizu skupova podataka. Osim toga, takođe uključuje unapred označene skupove podataka koji se mogu direktno uvesti i učitati.
Keras biblioteka se često preferira zbog svoje modularnosti, proširivosti i fleksibilnosti. To je korisnički prijateljska opcija za početnike. Takođe se može integrisati sa ciljevima, slojevima, optimizatorima i funkcijama aktivacije. Keras funkcioniše u različitim okruženjima i može se pokretati na CPU i GPU uređajima. Takođe nudi jedan od najširih spektara tipova podataka.
Evo nekih glavnih karakteristika Keras-a:
- Razvijanje neuronskih slojeva.
- Grupisanje podataka.
- Izgradnja modela dubokog učenja i mašinskog učenja.
- Funkcije aktivacije i funkcije troška.
Theano
Približavajući se kraju naše liste je Theano, Python biblioteka za numeričke proračune specifično razvijena za mašinsko učenje i duboko učenje. Sa ovim alatom, postiže se efikasna definicija, optimizacija i evaluacija matematičkih izraza i matrica. Sve to omogućava korišćenje Theano-a za konstrukciju modela dubokog učenja sa višedimenzionalnim nizovima.
Theano se koristi od strane mnogih programera dubokog učenja zahvaljujući svojoj visokoj specifičnosti. Može se koristiti sa grafičkom procesorskom jedinicom (GPU) umesto centralnom procesorskom jedinicom (CPU).
Evo nekih glavnih karakteristika Theano-a:
- Ugrađeni alati za validaciju i testiranje jedinica.
- Izuzetno brzi matematički proračuni.
- Brze i stabilne evaluacije.
- Računanja sa velikim količinama podataka.
MXNet
Zatvaramo našu listu 10 najboljih Python biblioteka za Deep Learning sa MXNet-om, koji je visoko skalabilan open-source okvir za duboko učenje. MXNet je dizajniran za obuku i implementaciju dubokih neuronskih mreža, a može izuzetno brzo obučavati modele.
MXNet podržava mnoge programske jezike kao što su Python, Julia, C, C++ i drugi. Jedan od najboljih aspekata MXNet-a je da nudi neverovatno brze proračune i efikasno iskorišćavanje resursa na GPU.
Evo nekih glavnih karakteristika MXNet-a:
- Visoko skalabilan.
- Open-source.
- Obučava i implementira duboke neuronske mreže.
- Brzo obučavanje modela.
- Brzi proračuni.