کتابخانه‌های ضروری برای یادگیری ماشین در پایتون (Python)

پایتون اغلب زبان انتخابی برای توسعه دهندگان است که نیاز به استفاده از تکنیک های آماری یا تجزیه و تحلیل داده ها در کار خود دارند. این همچنین توسط دانشمندان داده ها مورد استفاده قرار می گیرند که وظایف آنها باید با برنامه های وب یا محیط های تولید یکپارچه شود.

پایتون واقعا در زمینه یادگیری ماشین می درخشد. ترکیب آن از نحو سازگار، زمان توسعه کوتاه تر و انعطاف پذیری، مناسب برای توسعه مدل های پیچیده و موتورهای پیش بینی شده که می توانند به طور مستقیم به سیستم های تولید متصل شوند.

یکی از بزرگ‌ترین دارایی‌ها پیتون مجموعه وسیعی از کتابخانه‌ها است.

کتابخانه‌ها مجموعه‌ای از روال‌های کاری و عملکردهایی هستند که در یک زبان مشخص نوشته شده‌اند. یک مجموعه قوی از کتابخانه‌ها می‌توانند کاره‌ای پیچیده را بدون بازنویسی بسیاری از خطوط کد انجام دهند.

یادگیری ماشین عمدتا مبتنی بر ریاضیات است. به طور خاص، بهینه‌سازی ریاضی، آمار و احتمالات. کتابخانه‌های پایتون به محققان و ریاضی دانان کمک می‌کنند که کم‌تر مجهز به دانش توسعه دهنده هستند تا به راحتی “یادگیری ماشین” را انجام دهند.

در زیر برخی از پرکاربردترین کتابخانه‌های مورد استفاده در یادگیری ماشین آورده شده‌است:

Scikit – یادگیری و کار با الگورتیم های ML کلاسیک

Scikit-learn یکی از محبوب ترین کتابخانه های ML است. این پشتیبانی از بسیاری از الگوریتم های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت است. نمونه هایی از جمله رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم گیری، خوشه بندی، ابزار K و غیره است.

این کتابخانه بر اساس دو کتابخانه اساسی Python، NumPy و SciPy می باشد. این مجموعه ای از الگوریتم های برای یادگیری ماشین های رایج و داده های معدن، شامل خوشه بندی، رگرسیون و طبقه بندی می افزاید. حتی وظایف مانند تبدیل داده ها، انتخاب ویژگی ها و روش های گروه بندی می تواند در چند خط اجرا شود.

برای یک تازه کار در ML، Scikit-learn یک ابزار بیش از اندازه کافی برای کار با آن است، تا زمانی که شما شروع به اجرای الگوریتم های پیچیده تر نکنید.

Tensorflow – یادگیری عمیق

اگر در دنیای یادگیری ماشین هستید، احتمالا در مورد برخی از الگوریتم های یادگیری عمیق، سعی شده یا اجرا شده اید. آیا آنها لازم هستند؟ نه تمام وقت آیا آنها هنگامی که درست انجام می شوند، سرد هستند؟ بله

چیز جالبی در مورد Tensorflow این است که وقتی شما یک برنامه در Python بنویسید، می توانید بر روی CPU یا GPU خود کامپایل کنید و اجرا کنید. بنابراین شما مجبور نیستید در سطح C ++ یا CUDA برای اجرای در GPU ها بنویسید.

این سیستم از یک گره چند لایه ای استفاده می کند که به شما امکان می دهد تا به سرعت راه اندازی، آموزش، و شبکه های عصبی مصنوعی با مجموعه های داده های بزرگ گسترش دهید. این چیزی است که به گوگل اجازه می دهد اشیا را در عکس ها شناسایی کند و یا کلمات کلیدی را در برنامه تشخیص صدا درک کنند.

Theano – دومین یادگیری عمیق

Theano یکی دیگر از کتابخانه های Python خوب برای محاسبات عددی است و مشابه NumPy است. به شما این امکان می دهد که حالت های ریاضی شامل آرایه های چند بعدی را به طور موثر تعریف ,بهینه سازی و ارزیابی کنید.

از آنجا که Theano از نظر جدا از آن است که از GPU کامپیوتر استفاده می کند. این اجازه می دهد داده ها تا 100 برابر سریع تر از زمانی که اجرا در CPU به تنهایی محاسبه کند. سرعت Theano باعث می شود آن را برای یادگیری عمیق و دیگر وظایف محاسباتی پیچیده مفید باشد.

پانداها (Pandas) برای استخراج اطلاعات و آماده سازی

پانداها (Pandas) یک کتابخانه بسیار محبوب است که ساختارهای اطلاعاتی سطح بالا را فراهم می کند که برای استفاده ساده و بصری نیز مفید است.

این روش های بسیاری را برای گروه بندی، ترکیب داده ها و فیلتر کردن و نیز انجام تجزیه و تحلیل های سری زمانی استفاده می کند.

پانداها به راحتی می توانند داده ها را از منابع مختلف مانند پایگاه داده های SQL، CSV،Excel، JSON بارگیری و داده ها برای انجام عملیات بر روی آن دستکاری کنید. در کتابخانه دو ساختار اصلی وجود دارد:

“سری” – یک بعدی

“چارچوب داده” – دو بعدی

Matplotlib برای تجسم داده ها

بهترین و پیچیده ترین ML بی معنی است اگرچه شما نمی توانید آن را به دیگران انتقال دهید.

پس چطور در کل از این داده ها استفاده می کنید؟ چگونه تحلیلگران کسب و کار شما را الهام بخشیده و به آنها «داستان ها» پر از «بینش ها» بگویید؟

این است که در آن Matplotlib به نجات می آید. این یک کتابخانه استاندارد پایتون است که توسط هر دانشمند داده برای ایجاد توابع و نمودارهای 2D استفاده می شود. این بسیار کم سطح است، به این معنی که دستورات بیشتری نیاز دارد تا نمودارها و ارقام خوبی به نمایش بگذارند تا برخی از کتابخانه های پیشرفته.

با این حال، تلنگر آن انعطاف پذیری است. با دستورات کافی، شما می توانید فقط در مورد هر نوع گراف را که می خواهید با Matplotlib بسازید. شما می توانید نمودار های متنوع، از هیستوگرام ها و صفحات پراکنده به نمودار مختصات غیرکارکردی ایجاد کنید.

این نرم افزار با پشتیبانی از تمامی سیستم عامل های مختلف رابط کاربری GUI و همچنین می تواند گرافیک را به فرمت های معمول و بردار مانند PDF، SVG، JPG، PNG، BMP، GIF و غیره صادر کند.

Seaborn یکی دیگر از کتابخانه های تجسم داده ها

Seaborn یک کتابخانه تجسم محبوب است که بر پایه Matplotlib بنا شده است. این یک کتابخانه سطح بالا است، به این معنی که ساخت انواع خاصی از قطعه ها، از جمله نقشه های حرارت، سری زمانی و قطعه های ویولون، آسان تر است.

پیوند freecodecamp

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *