Машинное обучение (МО), подразделение искусственного интеллекта (ИИ), позволяет компьютерам выполнять задачи без специальных инструкций, обучаясь на основе опыта. Python имеет отличную поддержку машинного обучения благодаря обширному набору функций и широкому набору сторонних библиотек.
Библиотеки машинного обучения, доступные для Python, включают инструменты и функции для выполнения математических и научных расчетов. Используя эти библиотеки, вы можете быстрее создавать модели машинного обучения без необходимости осваивать все особенности лежащих в их основе методов.
Команда Google Brain разработала TensorFlow как платформа машинного обучения с открытым исходным кодом это позволяет вам создавать и обучать различные типы нейронных сетей. TensorFlow играет решающую роль в широком спектре приложений искусственного интеллекта, включая распознавание изображений, обработку естественного языка и обучение с подкреплением.
TensorFlow представляет данные в виде многомерных массивов, называемых тензорами. Эта функция позволяет работать с данными очень гибко и эффективно, упрощая проектирование и оптимизацию моделей машинного обучения.
Совместимость TensorFlow с такими языками программирования, как Python, C++ и JavaScript, делает его доступным для широкой аудитории. Эта универсальность способствовала его популярности как в научных кругах, так и в промышленности.
Исследовательская группа Meta по искусственному интеллекту разработала PyTorch как бесплатную библиотеку с открытым исходным кодом для приложений в области компьютерного зрения и обработки естественного языка. Несколько компаний, в том числе Uber, Walmart и Microsoft, воспользовались этой библиотекой.
Например, Uber приобрела Pyro, программу глубокого обучения, использующую PyTorch для вероятностного моделирования. Это демонстрирует популярность и полезность PyTorch среди компаний, ищущих передовые решения искусственного интеллекта.
Такие компании, как Uber, Netflix, Square и Yelp, предпочитают Keras другим библиотекам, когда дело доходит до обработки текстовых и графических данных. Keras — это отдельная библиотека Python с открытым исходным кодом, специально созданная для задач машинного обучения и нейронных сетей.
Его модульная конструкция, читабельность и расширяемость позволяют разработчикам экспериментировать и быстрее выполнять итерации при создании моделей нейронных сетей. Более того, Keras предоставляет надежный набор инструментов, который значительно повышает эффективность манипулирования текстом и изображениями.
NumPy, библиотека Python с открытым исходным кодом., облегчает научные и математические вычисления. Эта библиотека предлагает широкий спектр математических функций, включая такие операции, как math.fsum и math.frexp. Более того, он позволяет выполнять сложные вычисления с использованием матриц и многомерных массивов.
SciPy опирается на возможности NumPy, предоставляя широкий спектр функций, необходимых для различных научных и инженерных задач. Эта библиотека включает модули для оптимизации, интеграции, интерполяции, линейной алгебры, статистики и многого другого.
В результате он служит ценным инструментом для тех, кто занимается такими видами деятельности, как анализ данных, численное моделирование и научное моделирование. Обычно вы комбинируете его с другими научными библиотеками для создания комплексных вычислительных рабочих процессов.
Scikit-Learn, бесплатная библиотека машинного обучения, известна своей скоростью и удобным API. Построенный на основе SciPy, он включает в себя широкий спектр возможностей, включая методы регрессии, кластеризацию данных и инструменты категоризации.
Эта библиотека может похвастаться поддержкой ведущих методов машинного обучения, таких как машины опорных векторов, случайный лес, K-средние и повышение градиента. Более того, активное сообщество разработчиков может предложить ценную помощь, если у вас возникнут какие-либо проблемы.
Scikit-Learn пользуется широким распространением в различных отраслях, например: booking.com для бронирования отелей и Spotify для онлайн-прослушивания музыки, что делает его популярным выбором. на Гитхабе.
Orange3 — это программное приложение с открытым исходным кодом, предназначенное для интеллектуального анализа данных, машинного обучения и визуализации данных. Его истоки восходят к 1996 году, когда он был впервые задуман академическими экспертами из Университета Любляны в Словении, которые создали его с использованием C++.
Со временем, по мере роста требований к более продвинутым и сложным функциям, профессионалы начали включать в эту среду модули Python, расширяя и улучшая возможности программного обеспечения.
Pandas — это библиотека машинного обучения на Python, которая предоставляет структуры данных высокого уровня и широкий спектр инструментов анализа. Одной из замечательных особенностей этой библиотеки является ее способность выполнять сложные операции с данными, используя всего одну или две команды.
Pandas имеет множество встроенных методов. для группировки, объединения и фильтрации данных, а также для работы с временными рядами.
Pandas заботится о том, чтобы весь процесс манипулирования данными был простым. Одной из особенностей Pandas является поддержка таких операций, как переиндексация, итерация, сортировка, агрегирование, конкатенация и визуализация.
Matplotlib — это библиотека для Python, в которой есть все необходимое для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций.
NumPy, библиотека научных вычислений Python, служит основой для создания Matplotlib. Вы можете использовать Matplotlib для быстрого и простого построения графиков данных после их предварительной обработки с помощью NumPy.
Библиотека Theano, созданная Монреальским институтом алгоритмов обучения в 2007 году, служит платформой для разработки и выполнения математических операторов.
Он позволяет эффективно манипулировать, оценивать и оптимизировать математические модели. Эта библиотека работает, обрабатывая эти математические выражения с помощью многомерных массивов.
PyBrain — сокращение от Python-Based Reinforcement Learning, Искусственный интеллект и библиотека нейронных сетей — представляет собой универсальный набор модулей с открытым исходным кодом для использования в различных задачах машинного обучения.
Созданный с упором на доступность, основные сильные стороны PyBrain заключаются в нейронных сетях и методологиях обучения с подкреплением.
Доминирование Python в сфере искусственного интеллекта: библиотечная революция
Обширный набор библиотек машинного обучения Python помог продвинуться в области искусственного интеллекта. Эти библиотеки предлагают готовые решения, которые ускоряют разработку, способствуют совместной работе и позволяют эффективно создавать сложные приложения.
Эти библиотеки подчеркивают влияние Python на машинное обучение, каждая из которых предназначена для определенных аспектов математических вычислений, анализа данных, визуализации и многого другого.
Эти инструменты в совокупности подчеркивают роль Python как движущей силы в сфере искусственного интеллекта.
