Maschinelles Lernen ist eine sehr schnelle und effiziente Technologie, die sich in der heutigen Welt entwickelt. In unserer Gesellschaft gelten Menschen als die intelligentesten Gehirne aller Lebewesen und können jede Aufgabe intelligent ausführen. Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI (künstliche Intelligenz), die zur Entwicklung von Algorithmen verwendet wird, die in Computern verwendet werden können, um aus früheren Daten und Verlauf zu lernen und einige sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Die Popularität des maschinellen Lernens nimmt im Laufe der Zeit immer weiter zu, da es für den Menschen komplexe Aufgaben ausführen kann.
Vor einigen Jahren wurden Modelle für maschinelles Lernen mithilfe verschiedener Algorithmen und statistischer Konzepte manuell trainiert und codiert. Dieser Prozess ist sehr zeitaufwändig und ineffizient. In den letzten Tagen ist das Training von Modellen für maschinelles Lernen einfacher, effizienter und produktiver geworden. Der Grund dafür ist die Verfügbarkeit vieler Open-Source-Python-Module, Frameworks und Bibliotheken. Aufgrund seiner leicht verständlichen Syntax und der großen Auswahl an verfügbaren Bibliotheken ist Python unter Entwicklern die beliebteste Programmiersprache. Es gibt viele Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Tensorflow usw. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die besten Open-Source-Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen.
Numpy ist einfach „Numerisches Python“. Es ist eine sehr wichtige Python-Bibliothek für die maschinelle Lernforschung. Es handelt sich um ein Allzweckpaket, mit dem Sie große Arrays und mehrdimensionale Arrays verarbeiten können. Zu den verschiedenen von Numpy bereitgestellten Tools gehören mathematische Funktionen, lineare Algebra-Routinen und mehr. Der Vorteil von Numpy besteht darin, dass es die Flexibilität von Python bietet und durch optimierten kompilierten C-Code an Geschwindigkeit gewinnt. Die Syntax von Numpy ist so einfach, dass jeder Programmierer sie übernehmen kann, unabhängig von seinem Hintergrund.
Scipy steht für „Scientific Python“. Es enthält verschiedene Module zur Datenoptimierung, Integration und Computerstatistik. Scipy basiert auf NumPy. Wenn Sie die Scipy-Bibliothek installiert haben, wird die Numpy-Erweiterung automatisch auf Ihrem System installiert. Scipy ist MATLAB für die Verarbeitung großer Datenmengen sehr ähnlich. Wie wir wissen, ist Scipy eine Open-Source-Bibliothek und es gibt weltweit eine aktive und reaktionsfähige Community, die von Zeit zu Zeit damit beauftragt ist, zusätzliche Module zu entwickeln.
Scikit Learn ist eine sehr beliebte Python-Bibliothek, die sich klassischen Algorithmen für maschinelles Lernen widmet. Diese Bibliothek basiert auf Numpy und Scipy, zwei Grundbibliotheken von Python. Um die Scikit Learn-Bibliothek zu installieren, müssen die Numpy- und Scipy-Bibliotheken bereits auf Ihrem System installiert sein. Scikit Learn wird für fast alle Lernalgorithmen unterstützt, egal ob überwacht oder unbeaufsichtigt. Die Scikit-Lernbibliothek in Python wird für Data Mining und Datenanalyse verwendet. Durch diese Funktion sticht diese Bibliothek unter Einsteigern in das maschinelle Lernen hervor.
Wie wir alle wissen, trainiert maschinelles Lernen Modelle mithilfe mathematischer und statistischer Methoden. Theano ist eine sehr bekannte Open-Source-Python-Bibliothek, die für verschiedene Operationen wie die Definition, Auswertung und Optimierung komplexer mathematischer Ausdrücke, einschließlich mehrdimensionaler Arrays, verwendet werden kann. Die Theano-Bibliothek erreicht diese Effizienz durch die Manipulation und Optimierung der verteilten Nutzung von CPUs und GPUs. Diese Bibliothek ist speziell für Unit-Tests und -Verifizierung konzipiert und kann zur Erkennung jeglicher Art von Fehlern verwendet werden.
Tensor ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die von Forschern bei „Google“ entwickelt wurde. Mit der TensorFlow-Bibliothek werden komplexe numerische Berechnungen durchgeführt, um eine höhere Leistungseffizienz zu erreichen. Tensorflow besteht aus der Definition und Ausführung von Berechnungen mit Tensoren. Es wird auch verwendet, um einige tiefe neuronale Netze zu betreiben, die in verschiedenen auf künstlicher Intelligenz basierenden Anwendungsentwicklungen verwendet werden. Mit Tensorflow können wir ein Datenflussdiagramm erstellen, das die Datenbewegung in diesem bestimmten Diagramm zeigt.
Keras ist eine sehr beliebte High-Level-Deep-Learning-API, die von Google entwickelt wurde. Diese Bibliothek wird für die Implementierung maschinell lernender neuronaler Netze verwendet. Der grundlegende Quellcode dieser Bibliothek ist in der Python-Sprache geschrieben und ermöglicht die einfache Implementierung neuronaler Netze. Die Keras-Bibliothek ist relativ einfach zu erlernen und zu verwenden. Dies liegt daran, dass das Front-End dieser Bibliothek die Python-Sprache ist, die eine hohe Abstraktionsgenauigkeit aufweist und verschiedene Back-End-Berechnungen unterstützt. Aus diesem Grund ist die Keras-Bibliothek etwas langsamer als andere Frameworks für maschinelles Lernen. Mit Keras können Sie zwischen verschiedenen Backends wechseln, was die Bibliothek einsteigerfreundlich macht.
PyTorch ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Diese Bibliothek unterstützt eine Vielzahl von Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision und viele andere Tools für maschinelles Lernen. Mithilfe dieser Bibliothek können Entwickler Berechnungen für verschiedene Aufgaben oder Tensoren durchführen und eine GPU-Beschleunigung durchführen. Außerdem können Entwickler ein Diagramm erstellen, um ihre Berechnungen darzustellen.
Die chinesische Übersetzung vonDie Pandas-Bibliothek wurde 2008 von Wes McKinney entwickelt. Diese Bibliothek basiert auf der Numpy-Bibliothek. Pandas ist eine Bibliothek in der Python-Programmierung, die verschiedene Datenstrukturen und Operationen unterstützt, um eine effiziente Manipulation numerischer Daten und Zeitreihen zu ermöglichen. Die Bibliothek bietet verschiedene Methoden zum Gruppieren, Zusammenführen und Filtern von Datensätzen.
Die chinesische Übersetzung vonMatplotlib ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Datenvisualisierung. Die Matplotlib-Bibliothek wird auch zum Erstellen von 2D-Diagrammen und zum Plotten von Daten in Diagrammen verwendet. Zu den Funktionen dieser Bibliothek gehören die Steuerung von Linienstilen, Formatierungen und mehr. Die Bibliothek unterstützt viele Arten von Grafiken, wie Histogramme, Histogramme usw., zur Datenvisualisierung.
Die Popularität des maschinellen Lernens hat im Laufe der Zeit zugenommen, da es für den Menschen komplexe Aufgaben ausführen kann.
Verschiedene Open-Source-Python-Bibliotheken ermöglichen es der Entwicklergemeinschaft, Modelle für maschinelles Lernen in kürzerer Zeit und effizienter zu erstellen als manuell erstellte Modelle für maschinelles Lernen.
Einige der besten Open-Source-Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen sind Numpy, Matplotlib, Scipy, Pandas, Tensorflow usw.
Numpy hat unter Entwicklern einen Vorteil, da es über die Flexibilität von Python verfügt und durch optimierten kompilierten C-Code an Geschwindigkeit gewinnt.
Pandas ist eine Paketbibliothek in der Python-Programmierung, die verschiedene Datenstrukturen und Operationen unterstützt und numerische Datenoperationen und Zeitreihenoperationen effizient abschließen kann.
TensorFlow wird verwendet, um einige tiefe neuronale Netze zu betreiben, die zur Entwicklung verschiedener Anwendungen auf Basis künstlicher Intelligenz verwendet werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie besten Open-Source-Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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