Pembelajaran mesin ialah teknologi yang sangat pantas dan cekap berkembang di dunia hari ini. Dalam masyarakat kita, manusia dianggap mempunyai otak yang paling cerdas dari semua makhluk hidup dan boleh melakukan apa-apa tugas dengan bijak. Pembelajaran mesin ialah subset AI (kecerdasan buatan) yang digunakan untuk membangunkan algoritma yang boleh digunakan dalam komputer untuk belajar daripada data dan sejarah terdahulu serta membuat beberapa keputusan yang bermakna. Populariti pembelajaran mesin terus berkembang dari semasa ke semasa kerana ia boleh melaksanakan tugas yang kompleks untuk manusia.
Beberapa tahun lalu, model pembelajaran mesin telah dilatih dan dikodkan secara manual dengan menggunakan pelbagai algoritma dan konsep statistik. Proses ini sangat memakan masa dan tidak cekap. Sejak kebelakangan ini, melatih model pembelajaran mesin telah menjadi lebih mudah, lebih cekap dan lebih produktif. Sebab di sebalik ini ialah ketersediaan banyak modul Python sumber terbuka, rangka kerja dan perpustakaan. Python ialah bahasa pengaturcaraan yang paling disukai dalam kalangan pembangun kerana sintaksnya yang mudah difahami dan pelbagai perpustakaan yang tersedia. Terdapat banyak perpustakaan Python, seperti Numpy, Pandas, Tensorflow, dll. Dalam artikel ini, anda akan mempelajari tentang perpustakaan Python sumber terbuka teratas untuk pembelajaran mesin.
Numpy hanyalah "Sawa Berangka". Ia adalah perpustakaan Python yang sangat penting untuk penyelidikan pembelajaran mesin. Ia adalah pakej tujuan umum yang boleh anda gunakan untuk memproses tatasusunan besar dan tatasusunan berbilang dimensi. Pelbagai alatan yang disediakan oleh Numpy termasuk fungsi matematik, rutin algebra linear dan banyak lagi. Kelebihan Numpy ialah ia mempunyai fleksibiliti Python dan memperoleh kelajuan kerana kod C tersusun yang dioptimumkan. Sintaks Numpy cukup mudah sehingga mana-mana pengaturcara boleh mengguna pakainya, tanpa mengira latar belakang mereka.
Scipy adalah singkatan dari "Scientific Python". Ia mengandungi pelbagai modul untuk pengoptimuman data, penyepaduan dan statistik pengiraan. Scipy dibina pada NumPy. Jika anda telah memasang pustaka Scipy, sambungan Numpy akan dipasang secara automatik pada sistem anda. Scipy sangat serupa dengan MATLAB untuk pemprosesan data besar. Seperti yang kita tahu Scipy ialah perpustakaan sumber terbuka dan terdapat komuniti yang aktif dan responsif di seluruh dunia yang ditugaskan untuk membangunkan modul tambahan dari semasa ke semasa.
Scikit learn ialah perpustakaan Python yang sangat popular khusus untuk algoritma pembelajaran mesin klasik. Perpustakaan ini dibina di atas Numpy dan Scipy, dua perpustakaan asas Python. Untuk memasang perpustakaan Scikit Learn, anda perlu memasang perpustakaan Numpy dan Scipy pada sistem anda. Scikit Learn disokong untuk hampir semua algoritma pembelajaran, sama ada diselia atau tidak diselia. Pustaka belajar Scikit dalam Python digunakan untuk perlombongan data dan analisis data. Ciri ini menjadikan perpustakaan ini menonjol dalam kalangan pendatang baharu dalam pembelajaran mesin.
Seperti yang kita sedia maklum, pembelajaran mesin melatih model dengan menggunakan kaedah matematik dan statistik. Theano ialah perpustakaan Python sumber terbuka yang sangat terkenal yang boleh digunakan untuk pelbagai operasi seperti mentakrif, menilai dan mengoptimumkan ungkapan matematik yang kompleks, termasuk tatasusunan berbilang dimensi. Pustaka Theano mencapai kecekapan ini dengan memanipulasi dan mengoptimumkan penggunaan teragih CPU dan GPU. Pustaka ini direka khas untuk ujian dan pengesahan unit dan boleh digunakan untuk mengesan sebarang jenis ralat.
Tensor ialah perpustakaan Python sumber terbuka yang dibangunkan oleh penyelidik di "Google". Pustaka TensorFlow digunakan untuk melakukan pengiraan berangka yang kompleks untuk mencapai kecekapan prestasi yang lebih tinggi. Tensorflow terdiri daripada menentukan dan menjalankan pengiraan yang melibatkan tensor. Ia juga digunakan untuk menjalankan beberapa rangkaian saraf dalam, yang digunakan dalam pelbagai pembangunan aplikasi berasaskan kecerdasan buatan. Menggunakan aliran tensor, kita boleh mencipta graf aliran data yang menunjukkan pergerakan data pada graf tertentu itu.
Keras ialah API pembelajaran mendalam peringkat tinggi yang sangat popular yang dibangunkan oleh Google. Pustaka ini digunakan untuk pelaksanaan rangkaian neural pembelajaran mesin. Kod sumber asas perpustakaan ini ditulis dalam bahasa Python dan membolehkan pelaksanaan mudah rangkaian saraf. Perpustakaan Keras agak mudah dipelajari dan digunakan. Ini kerana bahagian hadapan perpustakaan ini ialah bahasa Python, yang mempunyai ketepatan abstraksi yang tinggi dan menyokong pelbagai pengiraan bahagian belakang. Inilah sebabnya mengapa perpustakaan Keras lebih perlahan sedikit daripada rangka kerja pembelajaran mesin yang lain. Dengan Keras, anda boleh bertukar antara pelbagai hujung belakang, yang menjadikan perpustakaan mesra pemula.
PyTorch ialah perpustakaan Python sumber terbuka untuk pembelajaran mesin. Pustaka ini menyokong pelbagai alat untuk pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), penglihatan komputer dan banyak alatan pembelajaran mesin yang lain. Menggunakan perpustakaan ini, pembangun boleh melakukan pengiraan pada pelbagai tugas atau tensor dan melakukan pecutan GPU. Ia juga membolehkan pembangun membuat graf untuk mempamerkan pengiraan mereka.
Terjemahan bahasa Cina bagiPerpustakaan Panda telah dibangunkan oleh Wes McKinney pada tahun 2008. Perpustakaan ini dibina di atas perpustakaan Numpy. Pandas ialah perpustakaan dalam pengaturcaraan Python yang menyokong pelbagai struktur dan operasi data untuk membolehkan manipulasi data berangka dan siri masa yang cekap. Pustaka menyediakan pelbagai kaedah untuk mengumpulkan, menggabungkan dan menapis set data.
Terjemahan bahasa CinaMatplotlib ialah perpustakaan Python sumber terbuka untuk visualisasi data. Pustaka Matplotlib juga digunakan untuk membuat graf 2D dan plot data pada graf. Beberapa ciri pustaka ini termasuk mengawal gaya baris, pemformatan dan banyak lagi. Perpustakaan menyokong pelbagai jenis grafik, seperti histogram, histogram, dsb., untuk visualisasi data.
Kepopularan pembelajaran mesin telah meningkat dari semasa ke semasa kerana ia boleh melaksanakan tugas yang rumit untuk manusia.
Pelbagai perpustakaan Python sumber terbuka membolehkan komuniti pembangun membina model pembelajaran mesin dalam masa yang lebih singkat dan lebih cekap berbanding model pembelajaran mesin yang dibina secara manual.
Beberapa perpustakaan Python sumber terbuka teratas untuk pembelajaran mesin ialah Numpy, Matplotlib, Scipy, Pandas, Tensorflow, dsb.
Numpy mempunyai kelebihan di kalangan pembangun kerana ia mempunyai fleksibiliti Python dan memperoleh kelajuan kerana kod C tersusun yang dioptimumkan.
Pandas ialah perpustakaan pakej dalam pengaturcaraan Python yang menyokong pelbagai struktur dan operasi data serta boleh melengkapkan operasi data berangka dan operasi siri masa dengan cekap.
TensorFlow digunakan untuk menjalankan beberapa rangkaian saraf dalam yang digunakan untuk membangunkan pelbagai aplikasi berasaskan kecerdasan buatan.
Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan pembelajaran mesin Python sumber terbuka terbaik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
