Machine Learning (ML), et underfelt av kunstig intelligens (AI), gjør det mulig for datamaskiner å utføre oppgaver uten spesifikk instruksjon, ved å lære av erfaring. Python har utmerket støtte for ML med sitt omfattende funksjonssett og brede utvalg av tredjepartsbiblioteker.
ML-bibliotekene som er tilgjengelige for Python inkluderer verktøy og funksjoner for å løse matematiske og vitenskapelige beregninger. Ved å bruke disse bibliotekene kan du bygge maskinlæringsmodeller raskere, uten å måtte mestre alle detaljene i de underliggende teknikkene.
Google Brain-teamet utviklet TensorFlow som et rammeverk for maskinlæring med åpen kildekode som lar deg bygge og trene ulike typer nevrale nettverk. TensorFlow spiller en avgjørende rolle i et bredt spekter av kunstig intelligens-applikasjoner, inkludert bildegjenkjenning, naturlig språkbehandling og forsterkende læring.
TensorFlow representerer data som flerdimensjonale arrays kalt tensorer. Denne funksjonen lar deg jobbe med data på en svært fleksibel og effektiv måte, noe som gjør det enklere å designe og optimalisere maskinlæringsmodeller.
TensorFlows kompatibilitet med programmeringsspråk som Python, C++ og JavaScript gjør den tilgjengelig for et bredt publikum. Denne allsidigheten har bidratt til populariteten i både akademia og industri.
Metas AI-forskningsteam utviklet PyTorch som et gratis og åpen kildekode-bibliotek for applikasjoner innen datasyn og naturlig språkbehandling. Flere virksomheter, inkludert Uber, Walmart og Microsoft, har omfavnet dette biblioteket.
For eksempel kjøpte Uber Pyro, et dyplæringsprogram som bruker PyTorch for sannsynlighetsmodellering. Dette demonstrerer PyTorchs popularitet og nytte blant selskaper som søker avanserte AI-løsninger.
Selskaper som Uber, Netflix, Square og Yelp velger Keras fremfor andre biblioteker når det gjelder håndtering av tekst- og bildedata. Keras er et frittstående, åpen kildekode Python-bibliotek, spesielt laget for maskinlæring og nevrale nettverksoppgaver.
Dens modulære design, lesbarhet og utvidbarhet lar utviklere eksperimentere og iterere raskere når de lager nevrale nettverksmodeller. Videre gir Keras et robust verktøysett som øker effektiviteten av tekst- og bildemanipulering betydelig.
NumPy, et åpen kildekode Python-bibliotek, letter vitenskapelige og matematiske beregninger. Dette biblioteket tilbyr et bredt spekter av matematiske funksjoner, inkludert operasjoner som math.fsum og math.frexp. Dessuten gir det deg mulighet til å utføre komplekse beregninger som involverer matriser og flerdimensjonale arrays.
SciPy bygger på egenskapene til NumPy, og gir et bredt spekter av funksjonalitet som er avgjørende for ulike vitenskapelige og tekniske oppgaver. Dette biblioteket inkluderer moduler for optimalisering, integrasjon, interpolasjon, lineær algebra, statistikk og mer.
Som et resultat tjener det som et verdifullt verktøy for de som jobber med aktiviteter som dataanalyse, numerisk simulering og vitenskapelig modellering. Vanligvis vil du kombinere det med andre vitenskapelige biblioteker for å lage omfattende beregningsarbeidsflyter.
Scikit-Learn, det gratis maskinlæringsbiblioteket, er kjent for sin hastighet og brukervennlige API. Den er bygget på SciPy og omfatter et bredt spekter av funksjoner, inkludert regresjonsmetoder, dataklynger og kategoriseringsverktøy.
Dette biblioteket har støtte for ledende maskinlæringsteknikker, som Support Vector Machines, Random Forest, K-Means og Gradient Boosting. Videre kan det aktive utviklerfellesskapet tilby verdifull hjelp hvis du støter på problemer.
Scikit-Learn nyter omfattende adopsjon på tvers av ulike bransjer, med bemerkelsesverdige eksempler som booking.com for hotellreservasjoner og Spotify for nettstrømming av musikk, noe som gjør det til et populært valg på GitHub.
Orange3 er en åpen kildekode-programvare designet for datautvinning, maskinlæring og datavisualisering. Dens opprinnelse går tilbake til 1996 da den først ble unnfanget av akademiske eksperter ved universitetet i Ljubljana i Slovenia som bygde den ved hjelp av C++.
Over tid, ettersom kravene til mer avansert og intrikat funksjonalitet vokste, begynte fagfolk å inkludere Python-moduler i dette rammeverket, og utvidet og forbedret programvarens muligheter.
Pandas er et maskinlæringsbibliotek i Python som tilbyr datastrukturer på høyt nivå og et bredt utvalg av analyseverktøy. En av de flotte funksjonene til dette biblioteket er dets evne til å utføre komplekse operasjoner på data ved å bruke bare én eller to kommandoer.
Pandas har mange innebygde metoder for gruppering, kombinering og filtrering av data, samt tidsseriefunksjonalitet.
Pandas sørger for at hele prosessen med å manipulere data er enkel. Et av Pandas’ høydepunkter er støtten for operasjoner som re-indeksering, iterasjon, sortering, aggregering, sammenkoblinger og visualisering.
Matplotlib er et bibliotek for Python som har alt du trenger for å lage statiske, animerte og interaktive visualiseringer.
NumPy, Pythons vitenskapelige databibliotek, fungerer som grunnlaget som Matplotlib ble bygget på. Du kan bruke Matplotlib til å plotte data raskt og enkelt når du har forhåndsbehandlet dem med NumPy.
Theano-biblioteket, opprettet av Montreal Institute for Learning Algorithms i 2007, fungerer som en plattform for å designe og utføre matematiske utsagn.
Den lar deg manipulere, evaluere og optimalisere matematiske modeller effektivt. Dette biblioteket fungerer ved å håndtere disse matematiske uttrykkene ved hjelp av flerdimensjonale matriser.
PyBrain – forkortelse for Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence og Neural Network Library – er et allsidig, åpen kildekodesett med moduler for bruk på ulike maskinlæringsoppgaver.
Laget med sterk vekt på tilgjengelighet, ligger PyBrains kjernestyrker i nevrale nettverk og forsterkende læringsmetoder.
Pythons dominans i AI: A Library-Driven Revolution
Pythons omfattende utvalg av maskinlæringsbiblioteker har bidratt til å fremme feltet kunstig intelligens. Disse bibliotekene tilbyr forhåndsskrevne løsninger som fremskynder utviklingen, fremmer samarbeid og gir deg mulighet til å lage komplekse applikasjoner effektivt.
Disse bibliotekene fremhever Pythons innflytelse på maskinlæring, og hver av dem tar hensyn til spesifikke aspekter ved matematiske beregninger, dataanalyse, visualisering og mer.
Disse verktøyene understreker samlet Pythons rolle som en drivkraft i AI-landskapet.