Машинско учење (МЛ), подобласт вештачке интелигенције (АИ), омогућава рачунарима да извршавају задатке без посебних инструкција, учећи из искуства. Питхон има одличну подршку за МЛ са својим широким скупом функција и широким спектром библиотека трећих страна.
МЛ библиотеке доступне за Питхон укључују алате и функције за решавање математичких и научних прорачуна. Коришћењем ових библиотека можете брже да правите моделе машинског учења, а да не морате да савладате све специфичности њихових основних техника.
Тим Гоогле Браин је развио ТенсорФлов као оквир за машинско учење отвореног кода то вам дозвољава граде и обучавају различите врсте неуронских мрежа. ТенсорФлов игра кључну улогу у широком спектру апликација вештачке интелигенције, укључујући препознавање слика, обраду природног језика и учење са појачањем.
ТенсорФлов представља податке као вишедимензионалне низове који се називају тензори. Ова функција вам омогућава да радите са подацима на веома флексибилан и ефикасан начин, што олакшава дизајнирање и оптимизацију модела машинског учења.
Компатибилност ТенсорФлов-а са програмским језицима као што су Питхон, Ц++ и ЈаваСцрипт чини га доступним широкој публици. Ова свестраност је допринела његовој популарности иу академској и у индустрији.
Метин истраживачки тим за вештачку интелигенцију развио је ПиТорцх као бесплатну библиотеку отвореног кода за апликације у компјутерском виду и обради природног језика. Неколико предузећа, укључујући Убер, Валмарт и Мицрософт, прихватило је ову библиотеку.
На пример, Убер је купио Пиро, програм дубоког учења који користи ПиТорцх за вероватноћално моделирање. Ово показује популарност и корисност ПиТорцха међу компанијама које траже напредна АИ решења.
Компаније као што су Убер, Нетфлик, Скуаре и Иелп одлучују се за Керас у односу на друге библиотеке када је у питању руковање њиховим текстуалним и сликовним подацима. Керас је самостална Питхон библиотека отвореног кода, посебно направљена за машинско учење и задатке неуронске мреже.
Његов модуларни дизајн, читљивост и проширивост омогућавају програмерима да експериментишу и брже раде при креирању модела неуронске мреже. Штавише, Керас пружа робустан алат који значајно повећава ефикасност манипулације текстом и сликама.
НумПи, Питхон библиотека отвореног кода, олакшава научна и математичка израчунавања. Ова библиотека нуди широк спектар математичких функција, укључујући операције као што су матх.фсум и матх.фрек. Штавише, он вам омогућава да изводите сложене прорачуне који укључују матрице и вишедимензионалне низове.
СциПи се надограђује на могућности НумПи-а, пружајући широк спектар функционалности неопходних за различите научне и инжењерске задатке. Ова библиотека укључује модуле за оптимизацију, интеграцију, интерполацију, линеарну алгебру, статистику и још много тога.
Као резултат тога, служи као вредан алат за оне који раде на активностима као што су анализа података, нумеричка симулација и научно моделирање. Обично ћете га комбиновати са другим научним библиотекама да бисте креирали свеобухватне рачунарске токове.
Сцикит-Леарн, бесплатна библиотека за машинско учење, позната је по својој брзини и АПИ-ју прилагођеном кориснику. Изграђен на СциПи-у, он обухвата широк спектар могућности, укључујући методе регресије, груписање података и алате за категоризацију.
Ова библиотека се може похвалити подршком за водеће технике машинског учења, као што су Суппорт Вецтор Мацхинес, Рандом Форест, К-Меанс и Градиент Боостинг. Штавише, његова активна заједница програмера може понудити драгоцену помоћ ако наиђете на било какве проблеме.
Сцикит-Леарн ужива широко усвајање у различитим индустријама, са значајним примерима као што су боокинг.цом за хотелске резервације и Спотифи за онлајн стримовање музике, што га чини популарним избором на ГитХуб-у.
Оранге3 је софтверска апликација отвореног кода дизајнирана за рударење података, машинско учење и визуелизацију података. Његово порекло сеже до 1996. године када су га први пут осмислили академски стручњаци са Универзитета у Љубљани у Словенији који су га направили користећи Ц++.
Временом, како су расли захтеви за напреднијом и сложенијом функционалношћу, професионалци су почели да уграђују Питхон модуле у овај оквир, проширујући и побољшавајући могућности софтвера.
Пандас је библиотека за машинско учење у Питхон-у која обезбеђује структуре података високог нивоа и широк спектар алата за анализу. Једна од сјајних карактеристика ове библиотеке је њена способност да изврши сложене операције над подацима користећи само једну или две команде.
Пандас има много уграђених метода за груписање, комбиновање и филтрирање података, као и за функционалност временске серије.
Пандас се стара да цео процес манипулације подацима буде лак. Један од Пандасових врхунаца је његова подршка операцијама као што су поновно индексирање, итерација, сортирање, агрегација, конкатенације и визуелизација.
Матплотлиб је библиотека за Питхон која има све што вам је потребно да направите статичне, анимиране и интерактивне визуелизације.
НумПи, Питхонова научна рачунарска библиотека, служи као основа на којој је конструисан Матплотлиб. Можете да користите Матплотлиб да брзо и лако исцртате податке након што их претходно обрадите помоћу НумПи-а.
Тхеано библиотека, коју је креирао Монтреалски институт за алгоритме учења 2007. године, служи као платформа за дизајнирање и извршавање математичких исказа.
Омогућава вам да ефикасно манипулишете, процените и оптимизујете математичке моделе. Ова библиотека ради тако што рукује овим математичким изразима користећи вишедимензионалне низове.
ПиБраин—скраћеница од Питхон-басед Реинфорцемент Леарнинг, Артифициал Интеллигенце, анд Неурал Нетворк Либрари—је свестран скуп модула отвореног кода за употребу на различитим задацима машинског учења.
Створен са јаким нагласком на приступачности, ПиБраин-ове основне снаге леже у неуронским мрежама и методологијама учења са појачањем.
Питхон-ова доминација у АИ: револуција вођена библиотекама
Питхон-ов широк спектар библиотека за машинско учење помогао је да се унапреди поље вештачке интелигенције. Ове библиотеке нуде унапред написана решења која убрзавају развој, промовишу сарадњу и омогућавају вам да ефикасно креирате сложене апликације.
Ове библиотеке истичу Питхон-ов утицај на машинско учење, а свака се бави специфичним аспектима математичких прорачуна, анализе података, визуелизације и још много тога.
Ови алати заједно наглашавају улогу Пајтона као покретачке снаге у АИ пејзажу.