Masinõpe (ML), tehisintellekti (AI) alamvaldkond, võimaldab arvutitel kogemustest õppides täita ülesandeid ilma konkreetse juhendamiseta. Pythonil on oma ulatusliku funktsioonide komplekti ja paljude kolmandate osapoolte teekide abil suurepärane tugi ML-ile.
Pythoni jaoks saadaolevad ML-teegid sisaldavad tööriistu ja funktsioone matemaatiliste ja teaduslike arvutuste lahendamiseks. Neid teeke kasutades saate masinõppemudeleid kiiremini luua, ilma et peaksite valdama kõiki nende aluseks olevate tehnikate spetsiifikat.
Google Braini meeskond töötas välja TensorFlow avatud lähtekoodiga masinõppe raamistikuna see võimaldab teil ehitada ja treenida erinevat tüüpi närvivõrke. TensorFlow mängib olulist rolli paljudes tehisintellekti rakendustes, sealhulgas pildituvastuses, loomuliku keele töötlemises ja tugevdamises.
TensorFlow esindab andmeid mitmemõõtmeliste massiividena, mida nimetatakse tenoriteks. See funktsioon võimaldab teil andmetega töötada väga paindlikul ja tõhusal viisil, muutes masinõppemudelite kujundamise ja optimeerimise lihtsamaks.
TensorFlow ühilduvus programmeerimiskeeltega, nagu Python, C++ ja JavaScript, muudab selle kättesaadavaks laiale publikule. See mitmekülgsus on aidanud kaasa selle populaarsusele nii akadeemilistes ringkondades kui ka tööstuses.
Meta AI uurimisrühm töötas PyTorchi välja tasuta ja avatud lähtekoodiga raamatukoguna arvutinägemise ja loomuliku keele töötlemise rakenduste jaoks. Mitmed ettevõtted, sealhulgas Uber, Walmart ja Microsoft, on selle raamatukogu omaks võtnud.
Näiteks omandas Uber süvaõppeprogrammi Pyro, mis kasutab tõenäosuslikuks modelleerimiseks PyTorchi. See näitab PyTorchi populaarsust ja kasulikkust ettevõtete seas, kes otsivad täiustatud AI-lahendusi.
Sellised ettevõtted nagu Uber, Netflix, Square ja Yelp valivad oma teksti- ja pildiandmete haldamisel Kerase teiste raamatukogude asemel. Keras on eraldiseisev avatud lähtekoodiga Pythoni teek, mis on spetsiaalselt loodud masinõppe ja närvivõrgu ülesannete jaoks.
Selle modulaarne disain, loetavus ja laiendatavus võimaldavad arendajatel närvivõrgu mudelite loomisel kiiremini katsetada ja itereerida. Lisaks pakub Keras tugevat tööriistakomplekti, mis suurendab oluliselt teksti- ja pilditöötluse tõhusust.
NumPy, avatud lähtekoodiga Pythoni teek, hõlbustab teaduslikke ja matemaatilisi arvutusi. See teek pakub laia valikut matemaatilisi funktsioone, sealhulgas selliseid tehteid nagu math.fsum ja math.frexp. Lisaks annab see teile võimaluse teha keerukaid arvutusi, mis hõlmavad maatrikseid ja mitmemõõtmelisi massiive.
SciPy tugineb NumPy võimalustele, pakkudes laia valikut funktsioone, mis on erinevate teaduslike ja inseneriülesannete jaoks hädavajalikud. See teek sisaldab optimeerimise, integreerimise, interpoleerimise, lineaaralgebra, statistika ja muu mooduleid.
Selle tulemusena on see väärtuslik tööriist neile, kes tegelevad selliste tegevustega nagu andmete analüüs, numbriline simulatsioon ja teaduslik modelleerimine. Tavaliselt kombineerite selle teiste teaduslike raamatukogudega, et luua kõikehõlmavaid arvutuslikke töövooge.
Scikit-Learn, tasuta masinõppe raamatukogu, on tuntud oma kiiruse ja kasutajasõbraliku API poolest. SciPyle ehitatud see hõlmab laia valikut võimalusi, sealhulgas regressioonimeetodeid, andmete rühmitamist ja kategoriseerimise tööriistu.
See raamatukogu toetab juhtivaid masinõppetehnikaid, nagu tugivektorite masinad, Random Forest, K-Means ja Gradient Boosting. Lisaks võib selle aktiivne arendajate kogukond probleemide korral väärtuslikku abi pakkuda.
Scikit-Learn naudib laialdast kasutuselevõttu erinevates tööstusharudes, näiteks on sellised märkimisväärsed näited booking.com hotellide broneerimiseks ja Spotify veebis muusika voogesitamiseks, muutes selle populaarseks valikuks GitHubis.
Orange3 on avatud lähtekoodiga tarkvararakendus, mis on loodud andmete kaevandamiseks, masinõppeks ja andmete visualiseerimiseks. Selle algupära ulatub aastasse 1996, mil selle esimest korda mõtlesid välja Sloveenia Ljubljana ülikooli akadeemilised eksperdid, kes ehitasid selle C++ abil.
Aja jooksul, kui nõudmised arenenumate ja keerukamate funktsionaalsuste järele kasvasid, hakkasid spetsialistid sellesse raamistikku lisama Pythoni mooduleid, laiendades ja täiustades tarkvara võimalusi.
Pandas on Pythoni masinõppeteek, mis pakub kõrgetasemelisi andmestruktuure ja laia valikut analüüsitööriistu. Selle teegi üks suurepäraseid omadusi on võime teostada andmetega keerulisi toiminguid, kasutades vaid ühte või kahte käsku.
Pandadel on palju sisseehitatud meetodeid andmete rühmitamiseks, kombineerimiseks ja filtreerimiseks, samuti aegridade funktsionaalsuseks.
Pandas hoolitseb selle eest, et kogu andmetega manipuleerimise protsess oleks lihtne. Üks Pandade tipphetki on toetus sellistele toimingutele nagu uuesti indekseerimine, iteratsioon, sortimine, liitmine, konkatenatsioonid ja visualiseerimine.
Matplotlib on Pythoni teek, mis sisaldab kõike, mida vajate staatiliste, animeeritud ja interaktiivsete visualiseerimiste tegemiseks.
NumPy, Pythoni teaduslik arvutusteek, on aluseks, millele Matplotlib ehitati. Saate kasutada Matplotlibi andmete kiireks ja hõlpsaks joonistamiseks, kui olete need NumPy abil eeltöötlenud.
Theano raamatukogu, mille Montreali Õppimisalgoritmide Instituut lõi 2007. aastal, toimib platvormina matemaatiliste avalduste koostamiseks ja täitmiseks.
See võimaldab teil matemaatilisi mudeleid tõhusalt manipuleerida, hinnata ja optimeerida. See teek käsitleb neid matemaatilisi avaldisi mitmemõõtmeliste massiivide abil.
PyBrain – lühend sõnadest Python-Based Inforcement Learning, Artificial Intelligence ja Neural Network Library – on mitmekülgne avatud lähtekoodiga moodulite komplekt, mida saab kasutada mitmesuguste masinõppeülesannete jaoks.
PyBraini tugevad küljed, mis on loodud suure rõhuasetusega juurdepääsetavusele, seisnevad närvivõrkudes ja tugevdavates õppemetoodikates.
Pythoni domineerimine AI-s: raamatukogupõhine revolutsioon
Pythoni lai valik masinõppe teeke on aidanud tehisintellekti valdkonda edendada. Need teegid pakuvad eelnevalt kirjutatud lahendusi, mis kiirendavad arengut, soodustavad koostööd ja võimaldavad teil tõhusalt luua keerukaid rakendusi.
Need raamatukogud tõstavad esile Pythoni mõju masinõppele, millest igaüks vastab matemaatiliste arvutuste, andmeanalüüsi, visualiseerimise ja muu spetsiifilistele aspektidele.
Need tööriistad rõhutavad ühiselt Pythoni rolli AI maastikul liikumapaneva jõuna.