ไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

ไลบรารี Python สำหรับ Data Science และ Machine Learning:

วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ เป็นเทคโนโลยีที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดแห่งยุค ความต้องการนี้ผลักดันให้ทุกคนเรียนรู้ไลบรารีและแพ็คเกจต่างๆเพื่อใช้ Data Science และ Machine Learning บล็อกโพสต์นี้จะเน้นไปที่ไลบรารี Python สำหรับ Data Science และ Machine Learning นี่คือไลบรารีที่คุณควรรู้เพื่อฝึกฝนทักษะที่ถูกกระตุ้นมากที่สุดสองอย่างในตลาด

หากต้องการรับความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องคุณสามารถลงทะเบียนเพื่อใช้งานจริงได้ โดย Edureka พร้อมการสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันและการเข้าถึงตลอดชีวิต

นี่คือรายการหัวข้อที่จะกล่าวถึง ในบล็อกนี้:

1. รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
2. เหตุใดจึงใช้ Python สำหรับ Data Science และ Machine Learning
3. Python Libraries สำหรับ Data Science และ Machine Learning
   1. ไลบรารี Python สำหรับสถิติ
   2. ไลบรารี Python สำหรับการแสดงภาพ
   3. ไลบรารี Python สำหรับ Machine Learning
   4. ไลบรารี Python สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก
   5. ไลบรารี Python สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

เมื่อฉันเริ่มค้นคว้าเกี่ยวกับ Data Science และ Machine Learning มักมีคำถามนี้ที่กวนใจฉันมากที่สุด! อะไรทำให้เกิดกระแสความนิยมใน Machine Learning และ Data Science

Buzz นี้เกี่ยวข้องกับจำนวนข้อมูลที่เราสร้างขึ้น ข้อมูลเป็นเชื้อเพลิงที่จำเป็นในการขับเคลื่อนโมเดล Machine Learning และเนื่องจากเราอยู่ในยุคของ Big Data จึงเป็นที่ชัดเจนว่าทำไม Data Science จึงถือเป็นงานที่มีแนวโน้มมากที่สุดในยุคนี้!

ฉันจะบอกว่า Data Science และ Machine Learning เป็นทักษะไม่ใช่แค่เทคโนโลยี ทักษะเหล่านี้เป็นทักษะที่จำเป็นในการได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลและแก้ปัญหาโดยการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์

พูดอย่างเป็นทางการนี่คือวิธีการกำหนด Data Science และ Machine Learning:

Data Science คือกระบวนการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นกระบวนการทำให้เครื่องเรียนรู้วิธีแก้ปัญหาโดยป้อนข้อมูลจำนวนมาก

โดเมนทั้งสองนี้มีความเชื่อมโยงกันอย่างมาก การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคทางสถิติอื่น ๆ เพื่อทำความเข้าใจว่าข้อมูลมีผลต่อการเติบโตของธุรกิจอย่างไร

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Data Science และ Machine Learning คุณสามารถอ่านบล็อกต่อไปนี้:

1. การสอน Data Science - เรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น!

ตอนนี้เรามาทำความเข้าใจกัน โดยที่ไลบรารี Python เข้ากับ Data Science และ Machine Learning

เหตุใดจึงใช้ Python สำหรับ Data Science & Machine Learning

ได้รับการจัดอันดับให้เป็นภาษาโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่ใช้ในการใช้ Machine Learning และ Data Science มาทำความเข้าใจว่าเหตุใดนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากจึงชอบ Python มากกว่าภาษาโปรแกรมอื่น ๆ

• ง่ายต่อการเรียนรู้: Python ใช้ไวยากรณ์ที่เรียบง่ายซึ่งสามารถใช้เพื่อใช้การคำนวณอย่างง่ายเช่นการเพิ่มสตริงสองสตริงให้กับกระบวนการที่ซับซ้อนเช่นการสร้างโมเดล Machine Learning ที่ซับซ้อน
• รหัสน้อย: การใช้ Data Science และ Machine Learning เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมจำนวนมาก ด้วยการสนับสนุน Pythons สำหรับแพ็กเกจที่กำหนดไว้ล่วงหน้าทำให้เราไม่ต้องเขียนโค้ดอัลกอริทึม และเพื่อให้ง่ายขึ้น Python มีวิธีการ“ check as you code” ที่ช่วยลดภาระในการทดสอบโค้ด
• ห้องสมุดที่สร้างไว้ล่วงหน้า: Python มีไลบรารีที่สร้างไว้ล่วงหน้ากว่า 100 รายการเพื่อใช้อัลกอริทึม Machine Learning และ Deep Learning ต่างๆ ดังนั้นทุกครั้งที่คุณต้องการรันอัลกอริทึมบนชุดข้อมูลสิ่งที่คุณต้องทำคือติดตั้งและโหลดแพ็กเกจที่จำเป็นด้วยคำสั่งเดียว ตัวอย่างของไลบรารีที่สร้างไว้ล่วงหน้า ได้แก่ NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch และอื่น ๆ
• แพลตฟอร์มอิสระ: Python สามารถทำงานบนหลายแพลตฟอร์มรวมถึง Windows, macOS, Linux, Unix และอื่น ๆ ในขณะที่ถ่ายโอนรหัสจากแพลตฟอร์มหนึ่งไปยังอีกแพลตฟอร์มหนึ่งคุณสามารถใช้ประโยชน์จากแพ็คเกจต่างๆเช่น PyInstaller ที่จะดูแลปัญหาการพึ่งพาใด ๆ
• การสนับสนุนชุมชนขนาดใหญ่: นอกเหนือจากแฟนตัวยงแล้ว Python ยังมีชุมชนกลุ่มและฟอรัมมากมายที่โปรแกรมเมอร์โพสต์ข้อผิดพลาดและช่วยเหลือซึ่งกันและกัน

ตอนนี้คุณรู้แล้ว เหตุใด Python จึงถือเป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับ Data Science และ Machine Learning มาทำความเข้าใจเกี่ยวกับไลบรารี Python สำหรับ Data Science และ Machine Learning กัน

Python Libraries สำหรับ Data Science และ Machine Learning

เหตุผลที่สำคัญที่สุดเพียงประการเดียวสำหรับความนิยมของ Python ในด้าน AI และ Machine Learning คือความจริงที่ว่า Python มีไลบรารีในตัวนับ 1,000 ไลบรารีที่มีฟังก์ชันและวิธีการในตัวเพื่อดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลการประมวลผลการโต้เถียงการสร้างแบบจำลองและอื่น ๆ ได้อย่างง่ายดาย บน. ในส่วนด้านล่างเราจะพูดถึงไลบรารี Data Science และ Machine Learning สำหรับงานต่อไปนี้:

1. การวิเคราะห์ทางสถิติ
2. การแสดงข้อมูล
3. การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
4. ลึก การเรียนรู้
5. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

Python Libraries สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ

สถิติเป็นหนึ่งในพื้นฐานที่สำคัญที่สุดของ Data Science และ Machine Learning อัลกอริธึมเทคนิคและอื่น ๆ ทั้งหมดของ Machine Learning และ Deep Learning สร้างขึ้นจากหลักการและแนวคิดพื้นฐานของสถิติ

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลคุณสามารถอ่านบล็อกต่อไปนี้:

Python มาพร้อมกับไลบรารีจำนวนมากเพื่อจุดประสงค์เดียวในการวิเคราะห์ทางสถิติ ในบล็อก 'Python libraries for Data Science and Machine Learning' เราจะมุ่งเน้นไปที่แพ็คเกจทางสถิติชั้นนำที่มีฟังก์ชันในตัวเพื่อทำการคำนวณทางสถิติที่ซับซ้อนที่สุด

นี่คือรายการของไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ:

1. NumPy
2. SciPy
3. หมีแพนด้า
4. StatsModels

NumPy

หรือ Numerical Python เป็นหนึ่งในไลบรารี Python ที่ใช้บ่อยที่สุด คุณสมบัติหลักของไลบรารีนี้คือการรองรับอาร์เรย์หลายมิติสำหรับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์และตรรกะ ฟังก์ชันที่ NumPy จัดเตรียมไว้ให้สามารถใช้สำหรับการจัดทำดัชนีการเรียงลำดับการสร้างรูปร่างและการถ่ายทอดภาพและคลื่นเสียงเป็นอาร์เรย์ของจำนวนจริงในหลายมิติ

นี่คือรายการคุณสมบัติของ NumPy:

1. ทำการคำนวณทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ที่ง่ายไปจนถึงซับซ้อน
2. การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับวัตถุอาร์เรย์หลายมิติและชุดของฟังก์ชันและวิธีการในการประมวลผลองค์ประกอบอาร์เรย์
3. การแปลงฟูริเยร์และกิจวัตรสำหรับการจัดการข้อมูล
4. ทำการคำนวณพีชคณิตเชิงเส้นซึ่งจำเป็นสำหรับอัลกอริทึมของ Machine Learning เช่น Linear Regression, Logistic Regression, Naive Bayes เป็นต้น

SciPy

ไลบรารี SciPy สร้างขึ้นจาก NumPy เป็นกลุ่มของแพ็คเกจย่อยที่ช่วยในการแก้ปัญหาพื้นฐานที่สุดที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ทางสถิติ ไลบรารี SciPy ใช้ในการประมวลผลองค์ประกอบอาร์เรย์ที่กำหนดโดยใช้ไลบรารี NumPy ดังนั้นจึงมักใช้ในการคำนวณสมการทางคณิตศาสตร์ที่ไม่สามารถทำได้โดยใช้ NumPy

รายการคุณสมบัติของ SciPy มีดังนี้

• ทำงานร่วมกับอาร์เรย์ NumPy เพื่อจัดหาแพลตฟอร์มที่ให้วิธีการทางคณิตศาสตร์มากมายเช่นการรวมตัวเลขและการเพิ่มประสิทธิภาพ
• มีชุดของแพ็คเกจย่อยที่สามารถใช้สำหรับการหาปริมาณเวกเตอร์การแปลงฟูริเยร์การรวมการแก้ไขและอื่น ๆ
• จัดเตรียมสแต็กของฟังก์ชัน Linear Algebra ที่เต็มเปี่ยมซึ่งใช้สำหรับการคำนวณขั้นสูงเช่นการจัดกลุ่มโดยใช้อัลกอริทึม k-mean เป็นต้น
• ให้การสนับสนุนสำหรับการประมวลผลสัญญาณโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึมเชิงตัวเลขการสร้างเมทริกซ์แบบกระจัดกระจายและอื่น ๆ

หมีแพนด้า

หมีแพนด้า เป็นอีกหนึ่งไลบรารีทางสถิติที่สำคัญซึ่งส่วนใหญ่ใช้ในหลากหลายสาขา ได้แก่ สถิติการเงินเศรษฐศาสตร์การวิเคราะห์ข้อมูลและอื่น ๆ ไลบรารีอาศัยอาร์เรย์ NumPy เพื่อวัตถุประสงค์ในการประมวลผลออบเจ็กต์ข้อมูลแพนด้า NumPy, Pandas และ SciPy ต้องพึ่งพาซึ่งกันและกันอย่างมากในการคำนวณทางวิทยาศาสตร์การจัดการข้อมูลและอื่น ๆ

ฉันมักจะถูกขอให้เลือกสิ่งที่ดีที่สุดระหว่าง Pandas, NumPy และ SciPy อย่างไรก็ตามฉันชอบใช้ทั้งหมดนี้เพราะพึ่งพาซึ่งกันและกันมาก Pandas เป็นหนึ่งในไลบรารีที่ดีที่สุดสำหรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในขณะที่ NumPy มีการสนับสนุนที่ดีเยี่ยมสำหรับอาร์เรย์หลายมิติและ Scipy ในทางกลับกันมีชุดของแพ็คเกจย่อยที่ทำหน้าที่วิเคราะห์ทางสถิติส่วนใหญ่

นี่คือรายการคุณสมบัติของ Pandas:

สแต็กและฮีพหน่วยความจำใน java

• สร้างออบเจ็กต์ DataFrame ที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพด้วยการจัดทำดัชนีที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและกำหนดเอง
• สามารถใช้เพื่อจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และดำเนินการย่อยการแบ่งส่วนข้อมูลการจัดทำดัชนีและอื่น ๆ
• มีคุณสมบัติที่สร้างขึ้นในตัวสำหรับการสร้างแผนภูมิ Excel และการดำเนินงานการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนเช่นการวิเคราะห์ทางสถิติเชิงพรรณนาการโต้แย้งข้อมูลการแปลงการจัดการการแสดงภาพและอื่น ๆ
• ให้การสนับสนุนสำหรับการจัดการข้อมูลอนุกรมเวลา

StatsModels

สร้างขึ้นจาก NumPy และ SciPy แพ็คเกจ StatsModels Python เป็นสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองทางสถิติการจัดการข้อมูลและการประเมินโมเดล นอกเหนือจากการใช้อาร์เรย์ NumPy และแบบจำลองทางวิทยาศาสตร์จากไลบรารี SciPy แล้วยังรวมเข้ากับ Pandas เพื่อการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ไลบรารีนี้มีชื่อเสียงในด้านการคำนวณทางสถิติการทดสอบทางสถิติและการสำรวจข้อมูล

นี่คือรายการคุณสมบัติของ StatsModels:

• ห้องสมุดที่ดีที่สุดในการทดสอบทางสถิติและการทดสอบสมมติฐานซึ่งไม่พบในไลบรารี NumPy และ SciPy
• นำเสนอการใช้สูตร R-style เพื่อการวิเคราะห์ทางสถิติที่ดีขึ้น มีความเกี่ยวข้องกับภาษา R ซึ่งมักใช้โดยนักสถิติ
• มักใช้ในการใช้โมเดลเชิงเส้นทั่วไป (GLM) และแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นแบบเหลี่ยมน้อยที่สุด (OLM) เนื่องจากมีการสนับสนุนอย่างมากสำหรับการคำนวณทางสถิติ
• การทดสอบทางสถิติรวมถึงการทดสอบสมมติฐาน (Null Theory) ทำได้โดยใช้ไลบรารี StatsModels

สิ่งเหล่านี้เป็นสิ่งที่มากที่สุด ไลบรารี Python ที่ใช้กันทั่วไปและมีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ ตอนนี้ไปที่ส่วนการแสดงข้อมูลใน Data Science และ Machine Learning

Python Libraries สำหรับ Data Visualization

รูปภาพพูดได้มากกว่าหนึ่งพันคำ เราทุกคนเคยได้ยินคำพูดนี้ในแง่ของศิลปะอย่างไรก็ตามคำพูดนี้เป็นจริงสำหรับ Data Science และ Machine Learning นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีชื่อเสียงและวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องรู้ดีถึงพลังของการแสดงข้อมูลด้วยเหตุนี้ Python จึงจัดหาไลบรารีจำนวนมากเพื่อจุดประสงค์ในการสร้างภาพเท่านั้น

การแสดงข้อมูลเป็นข้อมูลเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพผ่านการแสดงภาพกราฟิก ซึ่งรวมถึงการนำกราฟแผนภูมิแผนที่ความคิดแผนที่ความร้อนฮิสโตแกรมพล็อตความหนาแน่น ฯลฯ มาใช้เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรข้อมูลต่างๆ

ในบล็อกนี้เราจะเน้นไปที่แพ็คเกจการแสดงภาพข้อมูล Python ที่ดีที่สุดซึ่งมีฟังก์ชันในตัวเพื่อศึกษาการอ้างอิงระหว่างคุณลักษณะข้อมูลต่างๆ

นี่คือรายการของไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับการแสดงข้อมูล:

1. Matplotlib
2. ซีบอร์น
3. พล็อต
4. โบเก้

Matplotlib

เป็นแพ็คเกจการแสดงข้อมูลพื้นฐานที่สุดใน Python ให้การสนับสนุนสำหรับกราฟที่หลากหลายเช่นฮิสโตแกรมแผนภูมิแท่งสเปกตรัมกำลังแผนภูมิข้อผิดพลาดและอื่น ๆ เป็นไลบรารีกราฟิก 2 มิติที่สร้างกราฟที่ชัดเจนและกระชับซึ่งจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA)

นี่คือรายการคุณสมบัติของ Matplotlib:

• Matplotlib ทำให้การพล็อตกราฟเป็นเรื่องง่ายมากโดยจัดเตรียมฟังก์ชันในการเลือกรูปแบบเส้นที่เหมาะสมรูปแบบตัวอักษรแกนการจัดรูปแบบและอื่น ๆ
• กราฟที่สร้างขึ้นช่วยให้คุณเข้าใจแนวโน้มรูปแบบและความสัมพันธ์ได้อย่างชัดเจน โดยทั่วไปจะเป็นเครื่องมือในการให้เหตุผลเกี่ยวกับข้อมูลเชิงปริมาณ
• ประกอบด้วยโมดูล Pyplot ที่มีอินเทอร์เฟซคล้ายกับอินเทอร์เฟซผู้ใช้ MATLAB นี่เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุดของแพ็คเกจ matplotlib
• จัดเตรียมโมดูล API เชิงวัตถุสำหรับการรวมกราฟเข้ากับแอปพลิเคชันโดยใช้เครื่องมือ GUI เช่น Tkinter, wxPython, Qt และอื่น ๆ

ซีบอร์น

ไลบรารี Matplotlib เป็นฐานของไฟล์ ซีบอร์น ห้องสมุด. เมื่อเปรียบเทียบกับ Matplotlib แล้ว Seaborn สามารถใช้เพื่อสร้างกราฟสถิติที่น่าดึงดูดและอธิบายได้มากขึ้น นอกจากการสนับสนุนที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างภาพข้อมูลแล้ว Seaborn ยังมาพร้อมกับชุดข้อมูลแบบ inbuilt สำหรับการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหลายตัว

นี่คือรายการคุณสมบัติของ Seaborn:

• จัดเตรียมตัวเลือกสำหรับการวิเคราะห์และแสดงจุดข้อมูลที่ไม่แปรผันและสองตัวแปรและสำหรับการเปรียบเทียบข้อมูลกับชุดข้อมูลย่อยอื่น ๆ
• รองรับการประมาณค่าทางสถิติอัตโนมัติและการแสดงแบบกราฟิกของแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นสำหรับตัวแปรเป้าหมายประเภทต่างๆ
• สร้างการแสดงภาพที่ซับซ้อนสำหรับการจัดโครงสร้างกริดแบบหลายพล็อตโดยการจัดเตรียมฟังก์ชันที่ดำเนินการ abstractions ระดับสูง
• มาพร้อมกับธีมในตัวมากมายสำหรับการจัดแต่งทรงผมและการสร้างกราฟ matplotlib

พล็อต

Ploty เป็นหนึ่งในไลบรารี Python แบบกราฟิกที่รู้จักกันดีที่สุด มีกราฟเชิงโต้ตอบเพื่อทำความเข้าใจการอ้างอิงระหว่างตัวแปรเป้าหมายและตัวทำนาย สามารถใช้ในการวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลทางสถิติการเงินการพาณิชย์และวิทยาศาสตร์เพื่อสร้างกราฟที่ชัดเจนและรัดกุมแผนภาพย่อยแผนที่ความร้อนแผนภูมิ 3 มิติและอื่น ๆ

นี่คือรายการคุณสมบัติที่ทำให้ Ploty เป็นหนึ่งในไลบรารีการแสดงภาพที่ดีที่สุด:

• มันมาพร้อมกับแผนภูมิมากกว่า 30 ประเภทซึ่งรวมถึงแผนภูมิ 3 มิติกราฟวิทยาศาสตร์และสถิติแผนที่ SVG และอื่น ๆ เพื่อการแสดงภาพที่ชัดเจน
• ด้วย Ploty’s Python API คุณสามารถสร้างแดชบอร์ดสาธารณะ / ส่วนตัวที่ประกอบด้วยพล็อตกราฟข้อความและรูปภาพบนเว็บ
• การแสดงภาพที่สร้างโดยใช้ Ploty จะถูกทำให้เป็นอนุกรมในรูปแบบ JSON เนื่องจากคุณสามารถเข้าถึงได้อย่างง่ายดายบนแพลตฟอร์มต่างๆเช่น R, MATLAB, Julia และอื่น ๆ
• มาพร้อมกับ API ในตัวที่เรียกว่า Plotly Grid ที่ช่วยให้คุณนำเข้าข้อมูลไปยังสภาพแวดล้อม Ploty ได้โดยตรง

โบเก้

หนึ่งในไลบรารีแบบโต้ตอบมากที่สุดใน Python Bokeh สามารถใช้เพื่อสร้างการแสดงภาพกราฟิกที่สื่อความหมายสำหรับเว็บเบราว์เซอร์ สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสร้างกราฟอเนกประสงค์ที่ช่วยในการดำเนินการ EDA ได้อย่างครอบคลุม Bokeh มีฟังก์ชันการทำงานที่กำหนดไว้อย่างดีที่สุดในการสร้างแผนโต้ตอบแดชบอร์ดและแอปพลิเคชันข้อมูล

รายการคุณสมบัติของโบเก้มีดังนี้

• ช่วยให้คุณสร้างกราฟสถิติที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วด้วยการใช้คำสั่งง่ายๆ
• รองรับเอาต์พุตในรูปแบบ HTML โน้ตบุ๊กและเซิร์ฟเวอร์ นอกจากนี้ยังรองรับการผูกหลายภาษาเช่น R, Python, lua, Julia และอื่น ๆ
• Flask และ django ยังรวมเข้ากับ Bokeh ดังนั้นคุณจึงสามารถแสดงภาพในแอพเหล่านี้ได้เช่นกัน
• ให้การสนับสนุนในการแปลงการแสดงภาพที่เขียนในไลบรารีอื่น ๆ เช่น matplotlib, seaborn, ggplot เป็นต้น

ดังนั้นสิ่งเหล่านี้คือ ไลบรารี Python ที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับการแสดงข้อมูล ตอนนี้เรามาพูดถึงไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับการใช้กระบวนการ Machine Learning ทั้งหมด

Python Libraries สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

การสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถทำนายผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำหรือแก้ปัญหาบางอย่างเป็นส่วนสำคัญที่สุดของโครงการ Data Science

การใช้ Machine Learning, Deep Learning และอื่น ๆ เกี่ยวข้องกับการเขียนโค้ดกว่า 1,000 บรรทัดซึ่งอาจยุ่งยากมากขึ้นเมื่อคุณต้องการสร้างโมเดลที่แก้ปัญหาที่ซับซ้อนผ่าน Neural Networks แต่โชคดีที่เราไม่ต้องเขียนโค้ดอัลกอริทึมใด ๆ เนื่องจาก Python มาพร้อมกับแพ็กเกจต่างๆเพียงเพื่อจุดประสงค์ในการนำเทคนิคและอัลกอริทึมของ Machine Learning มาใช้

ในบล็อกนี้เราจะเน้นไปที่แพ็คเกจ Machine Learning ชั้นนำที่มีฟังก์ชันในตัวเพื่อใช้อัลกอริทึม Machine Learning ทั้งหมด

นี่คือรายชื่อไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับ Machine Learning:

1. วิทย์ - เรียน
2. XGBoost
3. เอลี 5

วิทย์ - เรียน

หนึ่งในไลบรารี Python ที่มีประโยชน์ที่สุด วิทย์ - เรียน เป็นไลบรารีที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลและการประเมินแบบจำลอง มันมาพร้อมกับฟังก์ชั่นมากมายเพื่อจุดประสงค์เดียวในการสร้างแบบจำลอง มันมีอัลกอริธึม Machine Learning ที่อยู่ภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแลและยังมาพร้อมกับฟังก์ชันที่กำหนดไว้อย่างดีสำหรับ Ensemble Learning และ Boosting Machine Learning

รายการคุณสมบัติของ Scikit-learn มีดังนี้

• จัดเตรียมชุดข้อมูลมาตรฐานเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งาน Machine Learning ตัวอย่างเช่นชุดข้อมูล Iris ที่มีชื่อเสียงและชุดข้อมูล Boston House Prices เป็นส่วนหนึ่งของห้องสมุด Scikit-learn
• วิธีการที่สร้างขึ้นเพื่อดำเนินการทั้ง Machine Learning ภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล ซึ่งรวมถึงการแก้ปัญหาการจัดกลุ่มการจำแนกการถดถอยและการตรวจจับความผิดปกติ
• มาพร้อมกับฟังก์ชันในตัวสำหรับการแยกคุณลักษณะและการเลือกคุณสมบัติซึ่งช่วยในการระบุคุณลักษณะที่สำคัญในข้อมูล
• มีวิธีการดำเนินการตรวจสอบความถูกต้องข้ามสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลและยังมาพร้อมกับฟังก์ชันสำหรับการปรับแต่งพารามิเตอร์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล

XGBoost

XGBoost ซึ่งย่อมาจาก Extreme Gradient Boosting เป็นหนึ่งในแพ็คเกจ Python ที่ดีที่สุดสำหรับการดำเนินการ Boosting Machine Learning ไลบรารีเช่น LightGBM และ CatBoost ยังมีฟังก์ชันและวิธีการที่กำหนดไว้อย่างดีพอ ๆ กัน ไลบรารีนี้สร้างขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์หลักในการใช้งานเครื่องเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสีซึ่งใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

• เดิมไลบรารีถูกเขียนด้วยภาษา C ++ ซึ่งถือเป็นหนึ่งในไลบรารีที่เร็วและมีประสิทธิภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning
• อัลกอริธึม XGBoost หลักสามารถขนานกันได้และสามารถใช้พลังของคอมพิวเตอร์แบบมัลติคอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังทำให้ไลบรารีมีความแข็งแกร่งเพียงพอที่จะประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทำงานผ่านเครือข่ายชุดข้อมูล
• จัดเตรียมพารามิเตอร์ภายในสำหรับการดำเนินการตรวจสอบความถูกต้องข้ามการปรับแต่งพารามิเตอร์การทำให้เป็นมาตรฐานการจัดการค่าที่ขาดหายไปและยังมี API ที่เข้ากันได้กับ scikit-learn
• ไลบรารีนี้มักใช้ในการแข่งขัน Data Science และ Machine Learning อันดับต้น ๆ เนื่องจากได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพเหนือกว่าอัลกอริทึมอื่น ๆ

ElI5

ELI5 เป็นไลบรารี Python อีกตัวที่เน้นการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning เป็นหลัก ไลบรารีนี้ค่อนข้างใหม่และมักจะใช้ร่วมกับ XGBoost, LightGBM, CatBoost และอื่น ๆ เพื่อเพิ่มความแม่นยำของโมเดล Machine Learning

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการ:

• จัดเตรียมการรวมเข้ากับแพ็คเกจ Scikit-learn เพื่อแสดงความสำคัญของคุณลักษณะและอธิบายการคาดการณ์ของต้นไม้การตัดสินใจและวงดนตรีที่อิงตามต้นไม้
• วิเคราะห์และอธิบายการคาดการณ์ที่ทำโดย XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor และ catboost.CatBoost
• ให้การสนับสนุนสำหรับการใช้อัลกอริทึมต่างๆเพื่อตรวจสอบโมเดลกล่องดำซึ่งรวมถึงโมดูล TextExplainer ที่ช่วยให้คุณสามารถอธิบายการคาดคะเนโดยตัวจำแนกข้อความ
• ช่วยในการวิเคราะห์ การชั่งน้ำหนักและการคาดคะเนของโมเดลเชิงเส้นทั่วไป (GLM) ของ scikit-learn ซึ่งรวมถึงตัวถอยหลังเชิงเส้นและตัวจำแนก

Python Libraries สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

ความก้าวหน้าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์คือการเรียนรู้เชิงลึก ด้วยการแนะนำ Deep Learning ตอนนี้คุณสามารถสร้างโมเดลที่ซับซ้อนและประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ โชคดีที่ Python มีแพ็คเกจ Deep Learning ที่ดีที่สุดที่ช่วยในการสร้าง Neural Networks ที่มีประสิทธิภาพ

ย้อนกลับตัวเลขใน java

ในบล็อกนี้เราจะมุ่งเน้นไปที่แพ็คเกจ Deep Learning ชั้นนำที่มีฟังก์ชันในตัวเพื่อใช้ Neural Networks ที่ซับซ้อน

นี่คือรายชื่อไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. ยาก

Tensorflow

หนึ่งในไลบรารี Python ที่ดีที่สุดสำหรับ Deep Learning TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพนซอร์สสำหรับการเขียนโปรแกรมกระแสข้อมูลในงานต่างๆ เป็นห้องสมุดคณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์ที่ใช้สำหรับการสร้างเครือข่ายประสาทเทียมที่แข็งแรงและแม่นยำ มีอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมหลายแพลตฟอร์มที่ใช้งานง่ายซึ่งสามารถปรับขนาดได้สูงในโดเมนที่กว้างขวาง

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของ TensorFlow:

• ช่วยให้คุณสร้างและฝึกเครือข่ายประสาทเทียมหลาย ๆ เครือข่ายซึ่งช่วยรองรับโครงการขนาดใหญ่และชุดข้อมูล
• นอกจากการรองรับ Neural Networks แล้วยังมีฟังก์ชันและวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติอีกด้วย ตัวอย่างเช่นมาพร้อมกับฟังก์ชันในตัวสำหรับการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นและ Bayesian Networks เช่น Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma เป็นต้น
• ไลบรารีจัดเตรียมองค์ประกอบแบบเลเยอร์ที่ดำเนินการกับน้ำหนักและอคติแบบเป็นชั้นและยังปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานเช่นการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์การออกกลางคันเป็นต้น
• มันมาพร้อมกับ Visualizer ที่เรียกว่า TensorBoard ที่สร้างกราฟและภาพเชิงโต้ตอบเพื่อทำความเข้าใจการอ้างอิงของคุณสมบัติข้อมูล

Pytorch

เป็นชุดข้อมูลทางวิทยาศาสตร์แบบโอเพนซอร์สที่ใช้ Python ซึ่งใช้ในการนำเทคนิค Deep Learning และ Neural Networks ไปใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ Facebook ใช้ไลบรารีนี้เพื่อพัฒนาเครือข่ายประสาทเทียมที่ช่วยในงานต่างๆเช่นการจดจำใบหน้าและการติดแท็กอัตโนมัติ

คุณสมบัติหลักบางประการของ Pytorch มีดังนี้

• จัดเตรียม API ที่ใช้งานง่ายเพื่อรวมเข้ากับ data science และกรอบการเรียนรู้ของ Machine Learning อื่น ๆ
• เช่นเดียวกับ NumPy Pytorch มีอาร์เรย์หลายมิติที่เรียกว่า Tensors ซึ่งแตกต่างจาก NumPy คือสามารถใช้กับ GPU ได้
• ไม่เพียง แต่สามารถใช้ในการสร้างแบบจำลองเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังมีอินเทอร์เฟซที่มีการดำเนินการทางคณิตศาสตร์มากกว่า 200 รายการสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ
• สร้างกราฟการคำนวณแบบไดนามิกที่สร้างกราฟไดนามิกในทุกจุดของการเรียกใช้โค้ด กราฟเหล่านี้ช่วยในการวิเคราะห์อนุกรมเวลาในขณะที่คาดการณ์ยอดขายแบบเรียลไทม์

ยาก

Keras ถือเป็นหนึ่งในไลบรารี Deep Learning ที่ดีที่สุดใน Python ให้การสนับสนุนอย่างเต็มที่สำหรับการสร้างวิเคราะห์ประเมินและปรับปรุง Neural Networks Keras สร้างขึ้นจากไลบรารี Theano และ TensorFlow Python ซึ่งมีคุณสมบัติเพิ่มเติมในการสร้างโมเดล Deep Learning ที่ซับซ้อนและมีขนาดใหญ่

คุณลักษณะสำคัญบางประการของ Keras:

• ให้การสนับสนุนในการสร้าง Neural Networks ทุกประเภทเช่นเชื่อมต่อเต็มรูปแบบ Convolutional พูลการเกิดซ้ำการฝัง ฯลฯ สำหรับชุดข้อมูลและปัญหาขนาดใหญ่โมเดลเหล่านี้สามารถรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้าง Neural Network ที่เต็มเปี่ยม
• มีฟังก์ชั่นในตัวเพื่อดำเนินการคำนวณเครือข่ายประสาทเทียมเช่นการกำหนดเลเยอร์วัตถุประสงค์ฟังก์ชันการเปิดใช้งานเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพและโฮสต์ของเครื่องมือเพื่อให้การทำงานกับข้อมูลรูปภาพและข้อความง่ายขึ้น
• มาพร้อมกับการประมวลผลล่วงหน้าหลายรายการ ชุดข้อมูลและแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรม ได้แก่ MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet เป็นต้น
• สามารถขยายได้ง่ายและให้การสนับสนุนในการเพิ่มโมดูลใหม่ซึ่งรวมถึงฟังก์ชันและวิธีการ

Python Libraries สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่า Google สามารถคาดเดาสิ่งที่คุณกำลังค้นหาได้อย่างไร เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง Alexa, Siri และ Chatbots อื่น ๆ คือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ NLP มีบทบาทอย่างมากในการออกแบบระบบที่ใช้ AI ซึ่งช่วยในการอธิบายปฏิสัมพันธ์ระหว่างภาษาของมนุษย์และคอมพิวเตอร์

ในบล็อกนี้เราจะเน้นไปที่แพ็คเกจการประมวลผลภาษาธรรมชาติชั้นนำที่มีฟังก์ชันในตัวเพื่อใช้ระบบที่ใช้ AI ระดับสูง

นี่คือรายการของไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (ชุดเครื่องมือภาษาธรรมชาติ)

NLTK ถือเป็นแพ็คเกจ Python ที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ภาษาและพฤติกรรมของมนุษย์ ไลบรารี NLTK ซึ่งเป็นที่ต้องการของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่มีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายซึ่งมีทรัพยากรมากกว่า 50 องค์กรและคำศัพท์ที่ช่วยในการอธิบายปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์และการสร้างระบบที่ใช้ AI เช่นเอ็นจินการแนะนำ

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของไลบรารี NLTK:

• จัดเตรียมชุดข้อมูลและวิธีการประมวลผลข้อความสำหรับการจัดหมวดหมู่การสร้างโทเค็นการแยกการติดแท็กการแยกวิเคราะห์และการให้เหตุผลเชิงความหมายสำหรับการวิเคราะห์ข้อความ
• มีตัวห่อสำหรับไลบรารี NLP ระดับอุตสาหกรรมเพื่อสร้างระบบที่ซับซ้อนซึ่งช่วยในการจัดประเภทข้อความและค้นหาแนวโน้มพฤติกรรมและรูปแบบในการพูดของมนุษย์
• มาพร้อมกับคำแนะนำที่ครอบคลุมซึ่งอธิบายถึงการใช้ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณและคู่มือเอกสาร API ฉบับสมบูรณ์ที่ช่วยให้มือใหม่ทุกคนเริ่มต้นใช้งาน NLP ได้
• มีชุมชนผู้ใช้และผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากที่ให้คำแนะนำที่ครอบคลุมและคำแนะนำฉบับย่อเพื่อเรียนรู้วิธีการใช้ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณโดยใช้ Python

สปา

spaCy เป็นไลบรารี Python แบบโอเพนซอร์สฟรีสำหรับการใช้เทคนิคขั้นสูง Natural Language Processing (NLP) เมื่อคุณทำงานกับข้อความจำนวนมากสิ่งสำคัญคือคุณต้องเข้าใจความหมายเชิงสัณฐานวิทยาของข้อความและวิธีจัดประเภทให้เข้าใจภาษามนุษย์ งานเหล่านี้สามารถทำได้อย่างง่ายดายผ่าน spaCY

นี่คือคุณสมบัติหลักบางประการของไลบรารี spaCY:

• นอกเหนือจากการคำนวณทางภาษาแล้ว spaCy ยังมีโมดูลแยกต่างหากเพื่อสร้างฝึกอบรมและทดสอบแบบจำลองทางสถิติซึ่งจะช่วยให้คุณเข้าใจความหมายของคำได้ดีขึ้น
• มาพร้อมกับคำอธิบายประกอบทางภาษาในตัวที่หลากหลายเพื่อช่วยคุณวิเคราะห์โครงสร้างทางไวยากรณ์ของประโยค สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ช่วยในการทำความเข้าใจข้อสอบ แต่ยังช่วยในการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆในประโยค
• สามารถใช้เพื่อใช้โทเค็นกับโทเค็นที่ซับซ้อนซ้อนกันซึ่งมีตัวย่อและเครื่องหมายวรรคตอนหลายตัว
• นอกจากจะมีประสิทธิภาพและรวดเร็วมากแล้ว spaCy ยังให้การสนับสนุนมากกว่า 51 ภาษา

Gensim

Gensim เป็นแพคเกจ Python แบบโอเพนซอร์สอีกตัวที่จำลองมาเพื่อดึงหัวข้อความหมายจากเอกสารและข้อความขนาดใหญ่เพื่อประมวลผลวิเคราะห์และทำนายพฤติกรรมมนุษย์ผ่านแบบจำลองทางสถิติและการคำนวณทางภาษา มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลมหาศาลโดยไม่คำนึงว่าข้อมูลจะเป็นข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้างหรือไม่

คุณลักษณะสำคัญบางประการของ Genism:

• สามารถใช้เพื่อสร้างแบบจำลองที่สามารถจัดประเภทเอกสารได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการทำความเข้าใจความหมายทางสถิติของแต่ละคำ
• มันมาพร้อมกับอัลกอริธึมการประมวลผลข้อความเช่น Word2Vec, FastText, การวิเคราะห์ความหมายแฝงและอื่น ๆ ที่ศึกษารูปแบบการเกิดร่วมทางสถิติในเอกสารเพื่อกรองคำที่ไม่จำเป็นออกและสร้างแบบจำลองที่มีคุณสมบัติที่สำคัญเท่านั้น
• จัดเตรียม I / O Wrapper และเครื่องอ่านที่สามารถนำเข้าและรองรับรูปแบบข้อมูลที่หลากหลาย
• มาพร้อมกับอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายซึ่งผู้เริ่มต้นใช้งานได้อย่างง่ายดาย ช่วงการเรียนรู้ API ยังค่อนข้างต่ำซึ่งอธิบายได้ว่าทำไมนักพัฒนาจำนวนมากถึงชอบไลบรารีนี้

เมื่อคุณรู้จักไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับ Data Science และ Machine Learning แล้วฉันแน่ใจว่าคุณอยากเรียนรู้เพิ่มเติม นี่คือบล็อกบางส่วนที่จะช่วยคุณในการเริ่มต้น:

หากคุณต้องการลงทะเบียนสำหรับหลักสูตรที่สมบูรณ์เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง Edureka มีการจัดการโดยเฉพาะ ที่จะทำให้คุณมีความเชี่ยวชาญในเทคนิคต่างๆเช่นการเรียนรู้ภายใต้การดูแลการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงการฝึกอบรมเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดและแนวทางทางเทคนิคในปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเช่นการเรียนรู้เชิงลึกแบบจำลองกราฟิกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง