機器學習是當今世界發展非常快速且有效率的技術。在我們的社會中，人類被認為是所有生物中最聰明的大腦，可以聰明地執行任何任務。機器學習是 AI（人工智慧）的子集，用於開發可在電腦中使用的演算法，以從先前的數據和歷史中學習並做出一些有意義的決策。機器學習的受歡迎程度隨著時間的推移而不斷增加，因為機器學習可以執行對人類來說複雜的任務。
幾年前，透過使用各種演算法和統計概念手動訓練和編碼機器學習模型。這個過程非常耗時，而且效率也不高。最近幾天，訓練機器學習模型變得簡單、有效率、生產力更高。這背後的原因是許多開源 Python 模組、框架和函式庫的可用性。 Python 因其易於理解的語法和廣泛的可用程式庫而成為開發人員最喜歡的程式語言。 Python 函式庫有很多，例如 Numpy、Pandas、Tensorflow 等。在本文中，您將一一了解用於機器學習的頂級開源 Python 庫。
最佳機器學習開源函式庫
Numpy
的中文翻譯為：
Numpy
#Numpy 簡單來說就是「數值 Python」。它是機器學習研究非常重要的Python庫。它是一個通用包，您可以使用它來處理大量數組和多維數組。 Numpy 提供的各種工具包括數學函數、線性代數例程等。 Numpy 的優勢在於它具有 Python 的靈活性，並且由於優化編譯的 C 程式碼而獲得了速度。 Numpy 的語法非常簡單，任何程式設計師都可以採用，無論其背景如何。
Scipy
Scipy代表「科學Python」。其中包含了各種用於資料最佳化、積分和計算統計的模組。 Scipy是建立在NumPy之上的。如果你安裝了Scipy函式庫，Numpy擴充功能將自動安裝在你的系統中。 Scipy非常類似於用於大數據處理的MATLAB。正如我們所知，Scipy是一個開源庫，全球範圍內有一個活躍且快速響應的社區，他們的任務是不時地開發額外的模組。
Scikit-learn
的翻譯為：
Scikit-learn
Scikit learn是一個非常流行的Python函式庫，專門用於經典的機器學習演算法。該函式庫是基於Python的兩個基本函式庫Numpy和Scipy建構的。要安裝Scikit Learn函式庫，您需要在系統上已經安裝了Numpy和Scipy這兩個函式庫。幾乎所有的學習演算法，無論是有監督或無監督學習演算法，都支援Scikit Learn。 Python中的Scikit learn庫用於資料探勘和資料分析。這個特點使得這個庫在機器學習的新手中脫穎而出。
Theano
眾所周知，機器學習是透過使用數學和統計方法來訓練模型的。 Theano是一個非常著名的開源Python函式庫，可以用於各種操作，如定義、評估和最佳化複雜的數學表達式，包括多維數組。 Theano函式庫透過操作和最佳化CPU和GPU的分散式使用來實現這種效率。該庫專門用於單元測試和驗證，可用於檢測任何類型的錯誤。
TensorFlow
#Tensor 是一個開源 Python 函式庫，由「Google」的研究人員開發。 TensorFlow庫用於進行複雜的數值計算，以實現更高的效能效率。張量流由定義和運行涉及張量的計算組成。它也用於運行一些深度神經網絡，這些網絡用於各種基於人工智慧的應用程式開發。使用張量流，我們可以建立一個資料流程圖來顯示該特定圖上的資料移動。
喀拉斯
Keras 是一種非常流行的高階深度學習 API，由 Google 開發。此庫用於機器學習神經網路的實作。該函式庫的基本原始碼是用Python語言編寫的，可以輕鬆實現神經網路。 Keras 函式庫相對容易學習和使用。這是因為這個函式庫的前端是Python語言，抽象精度很高，同時支援各種後端計算。這就是 Keras 函式庫比其他機器學習框架稍慢的原因。使用 Keras，您可以切換各種後端，這使得該程式庫對初學者很友好。
PyTorch
PyTorch是一個用於機器學習的開源Python函式庫。這個庫支援各種工具，用於自然語言處理（NLP）、電腦視覺和許多其他機器學習工具。使用這個函式庫，開發人員可以進行各種任務或張量的運算，並進行GPU加速。它還允許開發人員創建一個圖形來展示他們的計算。
Pandas
的中文翻譯為：
Pandas
Pandas庫是由Wes McKinney於2008年開發的。該庫建立在Numpy庫之上。 Pandas是Python程式設計中的一個函式庫，支援各種資料結構和操作，以便能夠有效率地對數值資料和時間序列進行操作。該庫提供了各種方法，可以對資料集進行分組、合併和過濾。
Matplotlib
的中文翻譯為：
Matplotlib
Matplotlib是一個開源的Python函式庫，用於實作資料視覺化。 Matplotlib函式庫也用於建立2D圖形和在圖形上繪製資料。該程式庫的一些特點包括控制線條樣式、格式化等。該庫支援許多種圖形，如長條圖、直方圖等，用於實現資料視覺化。
結論
機器學習的受歡迎程度隨著時間的推移而增加，因為機器學習可以執行對人類來說複雜的任務。
各種開源的Python庫使開發者社群能夠在較短的時間內建立機器學習模型，而且比手動建立的機器學習模型更有效率。
一些用於機器學習的頂級開源Python庫有Numpy、Matplotlib、Scipy、Pandas、Tensorflow等。
Numpy 在開發人員中具有優勢，因為它具有 Python 的靈活性，並且由於優化編譯的 C 程式碼而獲得了速度。
Pandas是Python程式設計中的一個包庫，支援各種資料結構和操作，可以有效率地完成數值資料的操作和時間序列的操作。
TensorFlow用於運行一些用於開發各種基於人工智慧的應用程式的深度神經網路。
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