Strojno učenje (ML), podpolje umetne inteligence (AI), omogoča računalnikom, da z učenjem iz izkušenj izvajajo naloge brez posebnih navodil. Python ima odlično podporo za ML s svojim obsežnim naborom funkcij in široko paleto knjižnic tretjih oseb.
Knjižnice ML, ki so na voljo za Python, vključujejo orodja in funkcije za reševanje matematičnih in znanstvenih izračunov. Z uporabo teh knjižnic lahko hitreje zgradite modele strojnega učenja, ne da bi morali obvladati vse posebnosti njihovih osnovnih tehnik.
Razvila je ekipa Google Brain TensorFlow kot odprtokodno ogrodje strojnega učenja ki vam omogoča gradijo in učijo različne vrste nevronskih mrež. TensorFlow igra ključno vlogo v širokem naboru aplikacij umetne inteligence, vključno s prepoznavanjem slik, obdelavo naravnega jezika in okrepitvenim učenjem.
TensorFlow predstavlja podatke kot večdimenzionalne nize, imenovane tenzorji. Ta funkcija vam omogoča delo s podatki na zelo prilagodljiv in učinkovit način, kar olajša načrtovanje in optimizacijo modelov strojnega učenja.
Zaradi združljivosti TensorFlow s programskimi jeziki, kot so Python, C++ in JavaScript, je dostopen širokemu občinstvu. Ta vsestranskost je prispevala k njegovi priljubljenosti tako v akademskih krogih kot v industriji.
Metina raziskovalna skupina AI je razvila PyTorch kot brezplačno in odprtokodno knjižnico za aplikacije v računalniškem vidu in obdelavi naravnega jezika. Več podjetij, vključno z Uberjem, Walmartom in Microsoftom, je sprejelo to knjižnico.
Uber je na primer kupil Pyro, program za globoko učenje, ki uporablja PyTorch za verjetnostno modeliranje. To dokazuje priljubljenost in uporabnost PyTorcha med podjetji, ki iščejo napredne rešitve AI.
Podjetja, kot so Uber, Netflix, Square in Yelp, se pri ravnanju s svojimi besedilnimi in slikovnimi podatki odločijo za Keras pred drugimi knjižnicami. Keras je samostojna, odprtokodna knjižnica Python, izdelana posebej za strojno učenje in naloge nevronske mreže.
Njegova modularna zasnova, berljivost in razširljivost razvijalcem omogočajo hitrejše eksperimentiranje in ponavljanje pri ustvarjanju modelov nevronske mreže. Poleg tega Keras ponuja robusten nabor orodij, ki bistveno poveča učinkovitost obdelave besedila in slik.
NumPy, odprtokodna knjižnica Python, olajša znanstvene in matematične izračune. Ta knjižnica ponuja široko paleto matematičnih funkcij, vključno z operacijami, kot sta math.fsum in math.frexp. Poleg tega vam omogoča izvajanje kompleksnih izračunov, ki vključujejo matrike in večdimenzionalne nize.
SciPy gradi na zmožnostih NumPy in zagotavlja široko paleto funkcij, ki so bistvenega pomena za različne znanstvene in inženirske naloge. Ta knjižnica vključuje module za optimizacijo, integracijo, interpolacijo, linearno algebro, statistiko in drugo.
Posledično služi kot dragoceno orodje za tiste, ki se ukvarjajo z dejavnostmi, kot so analiza podatkov, numerična simulacija in znanstveno modeliranje. Običajno ga boste združili z drugimi znanstvenimi knjižnicami, da ustvarite celovite računalniške poteke dela.
Scikit-Learn, brezplačna knjižnica za strojno učenje, je znana po svoji hitrosti in uporabniku prijaznem API-ju. Zgrajen na podlagi SciPy, zajema široko paleto zmogljivosti, vključno z regresijskimi metodami, združevanjem podatkov v gruče in orodji za kategorizacijo.
Ta knjižnica se ponaša s podporo za vodilne tehnike strojnega učenja, kot so Support Vector Machines, Random Forest, K-Means in Gradient Boosting. Poleg tega vam lahko njegova aktivna skupnost razvijalcev ponudi dragoceno pomoč, če naletite na težave.
Scikit-Learn uživa široko uporabo v različnih panogah, z opaznimi primeri, kot je booking.com za hotelske rezervacije in Spotify za spletno pretakanje glasbe, zaradi česar je priljubljena izbira na GitHubu.
Orange3 je odprtokodna programska aplikacija, zasnovana za podatkovno rudarjenje, strojno učenje in vizualizacijo podatkov. Njegovi začetki segajo v leto 1996, ko so si ga najprej zamislili akademski strokovnjaki Univerze v Ljubljani v Sloveniji, ki so ga zgradili z uporabo C++.
Sčasoma, ko so rasle zahteve po naprednejši in zapleteni funkcionalnosti, so strokovnjaki začeli vključevati module Python v to ogrodje, s čimer so razširili in izboljšali zmogljivosti programske opreme.
Pandas je knjižnica za strojno učenje v Pythonu, ki zagotavlja podatkovne strukture na visoki ravni in široko paleto orodij za analizo. Ena od odličnih lastnosti te knjižnice je njena zmožnost izvajanja kompleksnih operacij s podatki z uporabo samo enega ali dveh ukazov.
Panda ima veliko vgrajenih metod za združevanje, združevanje in filtriranje podatkov ter funkcijo časovnih vrst.
Pandas poskrbi, da je celoten proces manipulacije podatkov enostaven. Eden od vrhuncev Pandas je njegova podpora za operacije, kot so ponovno indeksiranje, ponavljanje, razvrščanje, združevanje, veriženje in vizualizacija.
Matplotlib je knjižnica za Python, ki ima vse, kar potrebujete za izdelavo statičnih, animiranih in interaktivnih vizualizacij.
NumPy, Pythonova znanstvena računalniška knjižnica, služi kot osnova, na kateri je bil zgrajen Matplotlib. Matplotlib lahko uporabite za hitro in preprosto risanje podatkov, ko jih predhodno obdelate z NumPy.
Knjižnica Theano, ki jo je leta 2007 ustvaril Montrealski inštitut za učenje algoritmov, služi kot platforma za načrtovanje in izvajanje matematičnih stavkov.
Omogoča vam učinkovito manipulacijo, vrednotenje in optimizacijo matematičnih modelov. Ta knjižnica deluje tako, da obravnava te matematične izraze z uporabo večdimenzionalnih nizov.
PyBrain – okrajšava za Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library – je vsestranski odprtokodni nabor modulov za uporabo pri različnih nalogah strojnega učenja.
Glavna prednost PyBraina, ustvarjenega z močnim poudarkom na dostopnosti, je v nevronskih mrežah in metodologijah učenja s krepitvijo.
Prevlada Pythona v AI: revolucija, ki jo poganjajo knjižnice
Pythonov obsežen nabor knjižnic za strojno učenje je pripomogel k napredku na področju umetne inteligence. Te knjižnice ponujajo vnaprej napisane rešitve, ki pospešijo razvoj, spodbujajo sodelovanje in vam omogočajo učinkovito ustvarjanje kompleksnih aplikacij.
Te knjižnice poudarjajo vpliv Pythona na strojno učenje, pri čemer vsaka skrbi za posebne vidike matematičnih izračunov, analize podatkov, vizualizacije in drugega.
Ta orodja skupaj poudarjajo vlogo Pythona kot gonilne sile v okolju umetne inteligence.
