Python je tokom godina doživeo porast popularnosti i postao jedan od najtraženijih programskih jezika za mašinsko učenje (ML) i veštačku inteligenciju (AI). Zamenio je mnoge postojeće jezike u industriji i efikasniji je u poređenju sa tim glavnim programskim jezicima. Pored svega toga, njegove komande koje su slične engleskom jeziku čine ga pristupačnim kako za početnike, tako i za stručnjake.
Još jedna osnovna karakteristika Pythona koja privlači mnoge korisnike jeste njegova velika kolekcija otvorenih biblioteka. Ove biblioteke mogu se koristiti od strane programera svih nivoa iskustva za zadatke koji uključuju ML i AI, Data Science, manipulaciju slikama i podacima, i mnogo više.
Zašto Python za mašinsko učenje i veštačku inteligenciju?
Otvorene biblioteke Python-a nisu jedina karakteristika koja ga čini pogodnim za zadatke mašinskog učenja i veštačke inteligencije. Python je takođe izuzetno svestran i fleksibilan, što znači da se može koristiti zajedno s drugim programskim jezicima kada je to potrebno. Takođe, može raditi na gotovo svim operativnim sistemima i platformama na tržištu.
Implementacija dubokih neuronskih mreža i algoritama mašinskog učenja može biti izuzetno vremenski zahtevna, ali Python nudi mnogo paketa koji skraćuju ovaj proces. Takođe je jezik objektno orijentisanog programiranja (OOP), što ga čini izuzetno korisnim za efikasno korišćenje i kategorizaciju podataka.
Još jedan faktor koji čini Python povoljnim, posebno za početnike, jeste njegova rastuća zajednica korisnika. Budući da je jedan od najbrže rastućih programskih jezika na svetu, broj Python programera i usluga za razvoj je eksplodirao. Python zajednica raste zajedno s jezikom, s aktivnim članovima koji uvek traže nove načine za rešavanje problema u poslovanju.
Sada kada znate zašto je Python jedan od najboljih programskih jezika, evo 10 najboljih Python biblioteka za mašinsko učenje i veštačku inteligenciju.
NumPy
NumPy se smatra najboljom Python bibliotekom za mašinsko učenje i veštačku inteligenciju. To je otvorena numerička biblioteka koja se može koristiti za izvođenje različitih matematičkih operacija nad različitim matricama. NumPy se smatra jednom od najčešće korišćenih naučnih biblioteka, zbog čega se mnogi data scientisti oslanjaju na nju za analizu podataka.
NumPy nizovi zahtevaju znatno manje prostora za skladištenje u odnosu na druge Python liste, a brži su i praktičniji za upotrebu. Možete manipulisati podacima u matrici, transponovati je i oblikovati uz pomoć NumPy-a. Ukratko, NumPy je odlična opcija za poboljšanje performansi modela mašinskog učenja bez previše kompleksnog rada.
Evo nekih od glavnih karakteristika NumPy-a:
- Objekat N-dimenzionalnog niza visokih performansi.
- Manipulacija oblikom.
- Čišćenje/manipulacija podacima.
- Statističke operacije i linearna algebra.
SciPy
SciPy je besplatna otvorena biblioteka koja se bazira na NumPy-u. Posebno je korisna za velike skupove podataka, jer može obavljati naučno i tehničko računanje. SciPy takođe dolazi sa ugrađenim modulima za optimizaciju nizova i linearnu algebru, baš kao i NumPy.
Ovaj programski jezik uključuje sve funkcije NumPy-a, ali ih pretvara u korisnički prijateljske, naučne alate. Često se koristi za manipulaciju slikama i pruža osnovne funkcije obrade visokog nivoa za nenaučne matematičke funkcije.
SciPy je jedna od temeljnih Python biblioteka zahvaljujući svojoj ulozi u naučnoj analizi i inženjeringu.
Evo nekih od glavnih karakteristika SciPy-a:
- Korisnički prijateljski.
- Vizualizacija i manipulacija podacima.
- Naučna i tehnička analiza.
- Računanje velikih skupova podataka.
TensorFlow
Još jedna besplatna i otvorena Python biblioteka, TensorFlow se specijalizuje za diferencijabilno programiranje. Biblioteka se sastoji od kolekcije alata i resursa koji omogućavaju početnicima i profesionalcima da konstruišu DL i ML modele, kao i neuronske mreže.
TensorFlow se sastoji od arhitekture i okvira koji su fleksibilni, što mu omogućava da radi na različitim računarskim platformama poput CPU-a i GPU-a. Međutim, najbolje performanse postiže kada se koristi na tensor processing unit (TPU). Python biblioteka se često koristi za implementaciju reinforcement learninga u ML i DL modelima, a možete direktno vizualizovati modele mašinskog učenja.
Evo nekih od glavnih karakteristika TensorFlow-a:
- Fleksibilna arhitektura i okvir.
- Radi na različitim računarskim platformama.
- Mogućnosti apstrakcije.
- Upravlja dubokim neuronskim mrežama.
Keras
Keras je otvorena Python biblioteka namenjena razvoju i evaluaciji neuronskih mreža unutar modela mašinskog učenja i dubokog učenja. Ona može da se izvršava preko Theano-a i TensorFlow-a, što znači da može trenirati neuronske mreže sa malo koda.
Biblioteka Keras se često preferira zbog modularnosti, proširivosti i fleksibilnosti. To je korisnički prijateljska opcija za početnike. Takođe se može integrisati sa ciljevima, slojevima, optimizatorima i aktivacionim funkcijama. Keras funkcioniše u različitim okruženjima i može se izvršavati na CPU i GPU. Takođe nudi jedan od najširih opsega podataka.
Evo nekih od glavnih karakteristika Keras-a:
- Data pooling.
- Razvoj neuronskih slojeva.
- Konstrukcija modela dubokog učenja i mašinskog učenja.
- Aktivacione i funkcije troška.
PyTorch
Još jedna opcija za Python biblioteku otvorenog koda za mašinsko učenje je PyTorch, koja se bazira na Torch-u, C programskom okviru. PyTorch je biblioteka za nauku o podacima koja se može integrisati sa drugim Python bibliotekama, poput NumPy-ja. Biblioteka može kreirati računske grafove koji se mogu menjati tokom izvršavanja programa. Posebno je korisna za primene mašinskog učenja i dubokog učenja kao što su obrada prirodnog jezika (NLP) i kompjuterski vid.
Neke od glavnih prednosti PyTorch-a uključuju visoku brzinu izvršavanja, koju može postići čak i pri radu sa teškim grafovima. Takođe je fleksibilna biblioteka, sposobna za rad na pojednostavljenim procesorima ili CPU i GPU. PyTorch ima moćne API-je koji vam omogućavaju da proširite biblioteku, kao i prirodni jezički toolkit.
Evo nekih od glavnih karakteristika PyTorch-a:
- Statistička distribucija i operacije.
- Kontrola nad skupovima podataka.
- Razvoj DL modela.
- Izuzetno fleksibilna.
Scikit-Learn
Iako je prvobitno bio spoljno proširenje za SciPy biblioteku, Scikit-Learn je sada samostalna Python biblioteka na Github-u. Koristi je veliki broj kompanija poput Spotify-a, a ima mnoge prednosti. Prvo, izuzetno je korisna za klasične algoritme mašinskog učenja, kao što su algoritmi za detekciju spama, prepoznavanje slika, pravljenje predikcija i segmentaciju korisnika.
Još jedna od glavnih prednosti Scikit-Learn-a je da se lako interoperabilan sa drugim alatima iz SciPy stack-a. Scikit-Learn ima korisnički prijateljsko i dosledno interakciju koja olakšava deljenje i upotrebu podataka.
Evo nekih od glavnih karakteristika Scikit-Learn-a:
- Klasifikacija i modeliranje podataka.
- Algoritmi mašinskog učenja od početka do kraja.
- Predobrada podataka.
- Izbor modela.
Matplotlib
Matplotlib je kombinacija NumPy-ja i SciPy-ja, a dizajniran je kao zamena za potrebu korišćenja vlasničkog statističkog jezika MATLAB. Ova sveobuhvatna, besplatna i otvorenog koda biblioteka se koristi za kreiranje statičkih, animiranih i interaktivnih vizualizacija u Pythonu.
Ova Python biblioteka vam pomaže da razumete podatke pre nego što ih obradite i koristite za obuku u zadacima mašinskog učenja. Koristi Python GUI alate za kreiranje grafikona i dijagrama koristeći objektno orijentisane API-je. Takođe pruža interfejs sličan MATLAB-u tako da korisnik može obavljati slične zadatke kao u MATLAB-u.
Evo nekih od glavnih karakteristika Matplotlib-a:
- Kreiranje grafikona visokog kvaliteta za publikaciju.
- Prilagođavanje vizuelnog stila i rasporeda.
- Izvoz u različite formate datoteka.
- Interaktivni grafikoni koji se mogu zumirati, pomerati i ažurirati.
Plotly
Kao zaključak naše liste 10 najboljih Python biblioteka za mašinsko učenje i veštačku inteligenciju, tu je Plotly, još jedna besplatna biblioteka za vizualizaciju otvorenog koda. Ona je izuzetno popularna među programerima zahvaljujući svojim kvalitetnim, atraktivnim i spremnim za publikovanje grafikonima. Plotly omogućava kreiranje raznih vrsta grafikona kao što su boxplotovi, heatmapovi i grafikoni sa mehurićima.
Plotly je jedan od najboljih alata za vizualizaciju podataka na tržištu, a izgrađen je na D3.js, HTML i CSS vizualizacionom alatu. Napisan u Pythonu, koristi Django okvir i pomaže u kreiranju interaktivnih grafikona. Radi sa raznim alatima za analizu i vizualizaciju podataka i omogućava jednostavno uvoženje podataka u grafikon. Takođe možete koristiti Plotly za kreiranje prezentacija i kontrolnih tabli.
Evo nekih od glavnih karakteristika Plotly-a:
- Grafikoni i kontrolne table.
- Snapshot engine.
- Veliki podaci za Python.
- Jednostavno uvoženje podataka u grafikone.