A gépi tanulás (ML), a mesterséges intelligencia (AI) egyik részterülete, lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy konkrét utasítások nélkül, tapasztalatból tanulva végezzenek el feladatokat. A Python kiválóan támogatja az ML-t kiterjedt szolgáltatáskészletével és a harmadik féltől származó könyvtárak széles választékával.
A Python számára elérhető ML-könyvtárak matematikai és tudományos számítások megoldására szolgáló eszközöket és függvényeket tartalmaznak. Ezen könyvtárak használatával gyorsabban készíthet gépi tanulási modelleket anélkül, hogy el kellene sajátítania a mögöttes technikák minden sajátosságát.
A Google Brain csapata fejlesztette ki A TensorFlow nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer ez lehetővé teszi különféle típusú neurális hálózatokat építeni és betanítani. A TensorFlow kulcsfontosságú szerepet játszik a mesterséges intelligencia alkalmazások széles körében, beleértve a képfelismerést, a természetes nyelvi feldolgozást és a megerősítő tanulást.
A TensorFlow többdimenziós tömbként jeleníti meg az adatokat, amelyeket tenzoroknak nevezünk. Ezzel a funkcióval rendkívül rugalmasan és hatékonyan dolgozhat az adatokkal, ami megkönnyíti a gépi tanulási modellek tervezését és optimalizálását.
A TensorFlow kompatibilitása olyan programozási nyelvekkel, mint a Python, C++ és JavaScript, széles közönség számára teszi elérhetővé. Ez a sokoldalúság hozzájárult népszerűségéhez mind az akadémiai, mind az iparban.
A Meta mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatócsoportja a PyTorch-ot ingyenes és nyílt forráskódú könyvtárként fejlesztette ki a számítógépes látás és a természetes nyelvi feldolgozás területén. Számos vállalkozás, köztük az Uber, a Walmart és a Microsoft felkarolta ezt a könyvtárat.
Az Uber például megvásárolta a Pyro-t, egy mély tanulási programot, amely a PyTorch-ot használja valószínűségi modellezéshez. Ez jól mutatja a PyTorch népszerűségét és hasznosságát a fejlett AI-megoldásokat kereső vállalatok körében.
Az olyan cégek, mint az Uber, a Netflix, a Square és a Yelp a Keras-t választják más könyvtárakkal szemben, amikor szöveg- és képadataik kezeléséről van szó. A Keras egy önálló, nyílt forráskódú Python-könyvtár, amelyet kifejezetten gépi tanuláshoz és neurális hálózati feladatokhoz fejlesztettek ki.
Moduláris felépítésének, olvashatóságának és bővíthetőségének köszönhetően a fejlesztők gyorsabban kísérletezhetnek és iterálhatnak neurális hálózati modellek létrehozásakor. Ezenkívül a Keras robusztus eszközkészletet biztosít, amely jelentősen növeli a szöveg- és képkezelés hatékonyságát.
NumPy, egy nyílt forráskódú Python könyvtár, megkönnyíti a tudományos és matematikai számításokat. Ez a könyvtár matematikai függvények széles skáláját kínálja, beleértve a math.fsum és a math.frexp műveleteket. Ezenkívül lehetővé teszi mátrixok és többdimenziós tömbök bevonásával összetett számítások elvégzését.
A SciPy a NumPy képességeire épít, és a különféle tudományos és mérnöki feladatokhoz elengedhetetlen funkciók széles skáláját kínálja. Ez a könyvtár optimalizálási, integrációs, interpolációs, lineáris algebra, statisztikai és egyéb modulokat tartalmaz.
Ennek eredményeként értékes eszközként szolgál azok számára, akik olyan tevékenységeken dolgoznak, mint az adatelemzés, a numerikus szimuláció és a tudományos modellezés. Általában más tudományos könyvtárakkal kombinálva átfogó számítási munkafolyamatokat hozhat létre.
A Scikit-Learn, az ingyenes gépi tanulási könyvtár gyorsaságáról és felhasználóbarát API-járól ismert. A SciPy-re épülő képességek széles skáláját öleli fel, beleértve a regressziós módszereket, az adatfürtözést és a kategorizáló eszközöket.
Ez a könyvtár a vezető gépi tanulási technikák támogatásával büszkélkedhet, mint például a Support Vector Machines, a Random Forest, a K-Means és a Gradient Boosting. Ezenkívül az aktív fejlesztői közösség értékes segítséget nyújthat, ha bármilyen problémába ütközik.
A Scikit-Learn széles körben elterjedt a különböző iparágakban, olyan figyelemre méltó példákkal, mint pl A booking.com a szállodafoglaláshoz, a Spotify pedig az online zenei streaminghez, így népszerű választás a GitHubon.
Az Orange3 egy nyílt forráskódú szoftveralkalmazás, amelyet adatbányászathoz, gépi tanuláshoz és adatvizualizációhoz terveztek. Eredete 1996-ig nyúlik vissza, amikor először a szlovéniai Ljubljanai Egyetem akadémiai szakértői alkották meg, akik C++ segítségével építették meg.
Idővel, ahogy a fejlettebb és bonyolultabb funkciók iránti igény nőtt, a szakemberek Python modulokat kezdtek beépíteni ebbe a keretrendszerbe, bővítve és javítva a szoftver képességeit.
A Pandas egy gépi tanulási könyvtár a Pythonban, amely magas szintű adatstruktúrákat és elemzési eszközök széles választékát kínálja. Ennek a könyvtárnak az egyik nagyszerű tulajdonsága, hogy képes összetett műveleteket végrehajtani adatokon mindössze egy vagy két paranccsal.
A pandák számos beépített módszerrel rendelkeznek adatok csoportosítására, kombinálására és szűrésére, valamint idősoros funkcionalitásra.
A Pandas gondoskodik arról, hogy az adatok kezelésének teljes folyamata egyszerű legyen. A Pandas egyik legfontosabb eleme az olyan műveletek támogatása, mint az újraindexelés, az iteráció, a rendezés, az összesítés, az összefűzések és a vizualizáció.
A Matplotlib egy Python könyvtár, amely mindent tartalmaz, ami statikus, animált és interaktív vizualizációk készítéséhez szükséges.
A NumPy, a Python tudományos számítástechnikai könyvtára szolgál az alapjául, amelyre a Matplotlib épült. A Matplotlib segítségével gyorsan és egyszerűen ábrázolhatja az adatokat, miután előfeldolgozta azokat a NumPy-val.
A Theano könyvtár, amelyet a Montreal Institute for Learning Algorithms hozott létre 2007-ben, platformként szolgál matematikai kimutatások tervezéséhez és végrehajtásához.
Lehetővé teszi a matematikai modellek hatékony kezelését, értékelését és optimalizálását. Ez a könyvtár úgy működik, hogy ezeket a matematikai kifejezéseket többdimenziós tömbök segítségével kezeli.
A PyBrain – a Python-alapú megerősítési tanulás, a mesterséges intelligencia és a neurális hálózati könyvtár rövidítése – egy sokoldalú, nyílt forráskódú modulkészlet, amely különféle gépi tanulási feladatokhoz használható.
A hozzáférhetőségre nagy hangsúlyt fektetett PyBrain fő erősségei a neurális hálózatokban és a megerősítő tanulási módszerekben rejlenek.
A Python dominanciája az AI-ban: A könyvtár által vezérelt forradalom
A Python gépi tanulási könyvtárainak széles skálája hozzájárult a mesterséges intelligencia területének fejlődéséhez. Ezek a könyvtárak előre megírt megoldásokat kínálnak, amelyek felgyorsítják a fejlesztést, elősegítik az együttműködést, és lehetővé teszik összetett alkalmazások hatékony létrehozását.
Ezek a könyvtárak kiemelik a Python befolyását a gépi tanulásra, és mindegyik a matematikai számítások, az adatelemzés, a vizualizáció és egyebek meghatározott szempontjaira vonatkozik.
Ezek az eszközök együttesen hangsúlyozzák a Python hajtóerőként betöltött szerepét az AI-környezetben.