Perpustakaan Python Terbaik Untuk Sains Data Dan Pembelajaran Mesin

Perpustakaan Python untuk Sains Data dan Pembelajaran Mesin:

Sains Data dan adalah teknologi yang paling banyak diminati pada zaman ini. Permintaan ini telah mendorong semua orang untuk mempelajari perpustakaan dan pakej yang berbeza untuk melaksanakan Sains Data dan Pembelajaran Mesin. Catatan blog ini akan memberi tumpuan kepada perpustakaan Python untuk Sains Data dan Pembelajaran Mesin. Ini adalah perpustakaan yang harus anda ketahui untuk menguasai dua kemahiran paling hiped di pasaran.

Untuk mendapatkan pengetahuan mendalam mengenai Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, anda boleh mendaftar secara langsung oleh Edureka dengan sokongan 24/7 dan akses seumur hidup.

Berikut adalah senarai topik yang akan dibahas dalam blog ini:

1. Pengenalan Sains Data Dan Pembelajaran Mesin
2. Mengapa Menggunakan Python Untuk Sains Data Dan Pembelajaran Mesin?
3. Perpustakaan Python untuk Sains Data Dan Pembelajaran Mesin
   1. Perpustakaan Python untuk Statistik
   2. Perpustakaan Python untuk Visualisasi
   3. Perpustakaan Python untuk Pembelajaran Mesin
   4. Perpustakaan Python untuk Pembelajaran Dalam
   5. Perpustakaan Python untuk Pemprosesan Bahasa Semula jadi

Pengenalan Sains Data Dan Pembelajaran Mesin

Semasa saya memulakan penyelidikan saya mengenai Sains Data dan Pembelajaran Mesin, selalu ada soalan ini yang paling mengganggu saya! Apa yang menyebabkan kegemparan di sekitar Pembelajaran Mesin dan Sains Data?

Buzz ini mempunyai banyak kaitan dengan jumlah data yang kami hasilkan. Data adalah bahan bakar yang diperlukan untuk mendorong model Pembelajaran Mesin dan sejak kita berada di era Big Data, jelas mengapa Sains Data dianggap sebagai peranan pekerjaan yang paling menjanjikan pada era itu!

Saya akan mengatakan bahawa Sains Data dan Pembelajaran Mesin adalah kemahiran, dan bukan hanya teknologi. Mereka adalah kemahiran yang diperlukan untuk mendapatkan pandangan berguna dari data dan menyelesaikan masalah dengan membina model ramalan.

Secara rasmi, ini adalah bagaimana Sains Data dan Pembelajaran Mesin ditakrifkan:

Sains Data adalah proses mengekstrak maklumat berguna dari data untuk menyelesaikan masalah di dunia nyata.

Pembelajaran Mesin adalah proses membuat mesin belajar bagaimana menyelesaikan masalah dengan memberi banyak data.

Kedua-dua domain ini saling berkaitan. Pembelajaran Mesin adalah bahagian Sains Data yang menggunakan algoritma Pembelajaran Mesin dan teknik statistik lain untuk memahami bagaimana data mempengaruhi dan mengembangkan perniagaan.

Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai Sains Data dan Pembelajaran Mesin, anda boleh melalui blog berikut:

1. Tutorial Sains Data - Belajar Sains Data dari awal!

Sekarang mari kita fahami di mana perpustakaan Python sesuai dengan Sains Data dan Pembelajaran Mesin.

Mengapa Menggunakan Python Untuk Sains Data & Pembelajaran Mesin?

berada di kedudukan nombor 1 untuk bahasa pengaturcaraan paling popular yang digunakan untuk melaksanakan Pembelajaran Mesin dan Sains Data. Mari kita fahami mengapa begitu banyak Saintis Data dan Jurutera Pembelajaran Mesin lebih memilih Python daripada bahasa pengaturcaraan lain.

• Kemudahan belajar: Python menggunakan sintaks yang sangat mudah yang dapat digunakan untuk melaksanakan pengiraan mudah seperti, penambahan dua rentetan pada proses yang kompleks seperti membina model Machine Learning yang kompleks.
• Kurang Kod: Melaksanakan Sains Data dan Pembelajaran Mesin melibatkan ton dan ton algoritma. Terima kasih kepada sokongan Pythons untuk pakej yang telah ditentukan, kami tidak perlu membuat kod algoritma. Dan untuk menjadikan semuanya lebih mudah, Python menyediakan metodologi “check as you code” yang dapat mengurangkan beban pengujian kod tersebut.
• Perpustakaan PraBinaan: Python mempunyai 100 perpustakaan pra-binaan untuk melaksanakan pelbagai algoritma Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Dalam. Oleh itu, setiap kali anda ingin menjalankan algoritma pada set data, yang perlu anda lakukan ialah memasang dan memuatkan pakej yang diperlukan dengan satu perintah. Contoh perpustakaan pra-bina termasuk NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch, dan sebagainya.
• Platform Bebas: Python boleh berjalan di pelbagai platform termasuk Windows, macOS, Linux, Unix, dan sebagainya. Semasa memindahkan kod dari satu platform ke platform lain, anda boleh menggunakan pakej seperti PyInstaller yang akan menangani masalah kebergantungan.
• Sokongan Komuniti Besar: Selain daripada peminat yang hebat, Python mempunyai banyak komuniti, kumpulan, dan forum di mana pengaturcara menyiarkan kesilapan mereka dan saling membantu.

Sekarang anda tahu mengapa Python dianggap sebagai salah satu bahasa pengaturcaraan terbaik untuk Sains Data dan Pembelajaran Mesin, mari kita fahami perpustakaan Python yang berbeza untuk Sains Data dan Pembelajaran Mesin.

Perpustakaan Python Untuk Sains Data Dan Pembelajaran Mesin

Satu-satunya sebab terpenting untuk populariti Python dalam bidang AI dan Pembelajaran Mesin adalah hakikat bahawa Python menyediakan 1000 perpustakaan terpasang yang mempunyai fungsi dan kaedah terbina dalam untuk melakukan analisis data, pemprosesan, pertengkaran, pemodelan dan sebagainya dengan mudah. pada. Di bahagian bawah, kita akan membincangkan perpustakaan Sains Data dan Pembelajaran Mesin untuk tugas-tugas berikut:

1. Analisis statistik
2. Visualisasi Data
3. Pemodelan Data dan Pembelajaran Mesin
4. Dalam Belajar
5. Pemprosesan Bahasa Asli (NLP)

Perpustakaan Python Untuk Analisis Statistik

Statistik adalah salah satu asas asas Sains Data dan Pembelajaran Mesin. Semua algoritma, teknik, dan Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Dalam dibina berdasarkan prinsip dan konsep asas Statistik.

Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai Statistik untuk Sains Data, anda boleh melalui blog berikut:

Python dilengkapi dengan banyak perpustakaan untuk tujuan analisis statistik semata-mata. Dalam blog ‘Python library for Data Science and Machine Learning’ ini, kami akan memfokuskan pada pakej statistik teratas yang menyediakan fungsi terbina dalam untuk melakukan pengiraan statistik yang paling kompleks.

Berikut adalah senarai perpustakaan Python teratas untuk analisis statistik:

1. NumPy
2. SciPy
3. Panda
4. Model Statistik

NumPy

atau Numerical Python adalah salah satu perpustakaan Python yang paling biasa digunakan. Ciri utama perpustakaan ini adalah sokongannya untuk tatasusunan pelbagai dimensi untuk operasi matematik dan logik. Fungsi yang disediakan oleh NumPy dapat digunakan untuk mengindeks, menyusun, membentuk kembali dan menyampaikan gambar dan gelombang suara sebagai susunan bilangan nyata dalam pelbagai dimensi.

Berikut adalah senarai ciri NumPy:

1. Lakukan pengiraan matematik dan saintifik yang sederhana hingga kompleks
2. Sokongan kuat untuk objek array pelbagai dimensi dan sekumpulan fungsi dan kaedah untuk memproses elemen array
3. Transformasi dan rutin Fourier untuk manipulasi data
4. Lakukan pengiraan aljabar linear, yang diperlukan untuk algoritma Pembelajaran Mesin seperti Regresi Linear, Regresi Logistik, Bayang Naive dan sebagainya.

SciPy

Dibina di atas NumPy, perpustakaan SciPy adalah kumpulan sub-pakej yang membantu menyelesaikan masalah paling asas yang berkaitan dengan analisis statistik. Perpustakaan SciPy digunakan untuk memproses elemen array yang ditentukan menggunakan perpustakaan NumPy, sehingga sering digunakan untuk menghitung persamaan matematik yang tidak dapat dilakukan menggunakan NumPy.

Berikut adalah senarai ciri SciPy:

• Ia berfungsi bersama susunan NumPy untuk menyediakan platform yang menyediakan banyak kaedah matematik seperti, penyatuan dan pengoptimuman berangka.
• Ia mempunyai koleksi sub-paket yang boleh digunakan untuk pengkuantisasi vektor, transformasi Fourier, integrasi, interpolasi dan sebagainya.
• Menyediakan tumpukan fungsi Algebra Linear sepenuhnya yang digunakan untuk pengiraan yang lebih maju seperti pengelompokan menggunakan algoritma k-means dan sebagainya.
• Memberi sokongan untuk pemprosesan isyarat, struktur data dan algoritma berangka, membuat matriks jarang, dan sebagainya.

Panda

Panda adalah satu lagi perpustakaan statistik penting yang digunakan terutamanya dalam pelbagai bidang termasuk, statistik, kewangan, ekonomi, analisis data dan sebagainya. Perpustakaan bergantung pada array NumPy untuk tujuan memproses objek data panda. NumPy, Pandas, dan SciPy sangat bergantung satu sama lain untuk melakukan pengiraan saintifik, manipulasi data dan sebagainya.

Saya sering diminta untuk memilih yang terbaik di antara Pandas, NumPy dan SciPy, namun saya lebih suka menggunakan semuanya kerana mereka sangat bergantung antara satu sama lain. Pandas adalah salah satu perpustakaan terbaik untuk memproses sebilangan besar data, sedangkan NumPy mempunyai sokongan yang sangat baik untuk tatasusunan multi-dimensi dan Scipy, sebaliknya, menyediakan sekumpulan sub-paket yang melakukan sebahagian besar tugas analisis statistik.

Berikut adalah senarai ciri Pandas:

• Membuat objek DataFrame yang pantas dan berkesan dengan pengindeksan yang telah ditentukan dan disesuaikan.
• Ia boleh digunakan untuk memanipulasi kumpulan data yang besar dan melakukan subset, pemotongan data, pengindeksan dan sebagainya.
• Menyediakan ciri bawaan untuk membuat carta Excel dan melaksanakan tugas analisis data yang kompleks, seperti analisis statistik deskriptif, pergolakan data, transformasi, manipulasi, visualisasi dan sebagainya.
• Memberi sokongan untuk memanipulasi data Siri Masa

Model Statistik

Dibangun di atas NumPy dan SciPy, pakej StatsModels Python adalah yang terbaik untuk membuat model statistik, pengendalian data dan penilaian model. Seiring dengan menggunakan tatasusunan NumPy dan model saintifik dari perpustakaan SciPy, ia juga bergabung dengan Pandas untuk pengendalian data yang berkesan. Perpustakaan ini terkenal dengan pengiraan statistik, ujian statistik, dan penerokaan data.

cara menggunakan ruang nama di c ++

Berikut adalah senarai ciri StatsModels:

• Perpustakaan terbaik untuk melakukan ujian statistik dan ujian hipotesis yang tidak terdapat di perpustakaan NumPy dan SciPy.
• Menyediakan pelaksanaan formula gaya R untuk analisis statistik yang lebih baik. Ia lebih berkaitan dengan bahasa R yang sering digunakan oleh ahli statistik.
• Ia sering digunakan untuk menerapkan model Generalized Linear Models (GLM) dan Linear Regression Linear Regression (OLM) paling kecil kerana sokongannya yang besar untuk pengiraan statistik.
• Ujian statistik termasuk pengujian hipotesis (Null Theory) dilakukan menggunakan perpustakaan StatsModels.

Jadi ini adalah yang paling banyak biasa digunakan dan perpustakaan Python yang paling berkesan untuk analisis statistik. Sekarang mari kita pergi ke bahagian visualisasi data dalam Sains Data dan Pembelajaran Mesin.

Pustaka Python Untuk Visualisasi Data

Sekeping gambar bercakap lebih daripada seribu perkataan. Kita semua telah mendengar petikan ini dari segi seni, namun demikian juga berlaku untuk Sains Data dan Pembelajaran Mesin. Saintis Data yang terkenal dan Jurutera Pembelajaran Mesin mengetahui kehebatan visualisasi data, itulah sebabnya Python menyediakan banyak perpustakaan untuk tujuan visualisasi semata-mata.

Visualisasi data adalah mengenai menyatakan wawasan utama dari data, dengan berkesan melalui gambaran grafik. Ini termasuk pelaksanaan grafik, grafik, peta minda, peta panas, histogram, plot kepadatan, dan lain-lain, untuk mengkaji korelasi antara pelbagai pemboleh ubah data.

Di blog ini, kita akan memfokuskan pada pakej visualisasi data Python terbaik yang menyediakan fungsi terbina dalam untuk mengkaji pergantungan antara pelbagai ciri data.

Berikut adalah senarai perpustakaan Python teratas untuk visualisasi data:

1. Matplotlib
2. Laut Laut
3. Plotly
4. Bokeh

Matplotlib

adalah pakej visualisasi data paling asas di Python. Ia memberikan sokongan untuk pelbagai grafik seperti histogram, carta palang, spektrum kuasa, carta ralat, dan sebagainya. Ia adalah perpustakaan grafik 2 dimensi yang menghasilkan grafik yang jelas dan ringkas yang penting untuk Analisis Data Eksploratori (EDA).

Berikut adalah senarai ciri-ciri Matplotlib:

• Matplotlib menjadikannya sangat mudah untuk memplot grafik dengan menyediakan fungsi untuk memilih gaya garis yang sesuai, gaya fon, paksi pemformatan dan sebagainya.
• Grafik yang dibuat membantu anda mendapatkan pemahaman yang jelas mengenai arah aliran, corak, dan membuat korelasi. Mereka biasanya instrumen untuk menaakul tentang maklumat kuantitatif.
• Ia mengandungi modul Pyplot yang menyediakan antara muka yang sangat mirip dengan antara muka pengguna MATLAB. Ini adalah salah satu ciri terbaik dari pakej matplotlib.
• Menyediakan modul API berorientasi objek untuk mengintegrasikan grafik ke dalam aplikasi menggunakan alat GUI seperti Tkinter, wxPython, Qt, dll.

Laut Laut

Perpustakaan Matplotlib membentuk pangkalan Laut Laut perpustakaan. Sebagai perbandingan dengan Matplotlib, Seaborn dapat digunakan untuk membuat grafik statistik yang lebih menarik dan deskriptif. Bersama dengan sokongan yang luas untuk visualisasi data, Seaborn juga dilengkapi dengan API berorientasikan set data bawaan untuk mengkaji hubungan antara beberapa pemboleh ubah.

Berikut adalah senarai ciri Seaborn:

• Menyediakan pilihan untuk menganalisis dan memvisualisasikan titik data univariate dan bivariate dan untuk membandingkan data dengan subset data yang lain.
• Sokongan untuk anggaran statistik automatik dan perwakilan grafik model regresi linear untuk pelbagai jenis pemboleh ubah sasaran.
• Membina visualisasi yang kompleks untuk menyusun grid pelbagai plot dengan menyediakan fungsi yang melakukan abstraksi tahap tinggi.
• Dilengkapi dengan banyak tema terbina dalam untuk menggayakan dan membuat grafik matplotlib

Plotly

Ploty adalah salah satu perpustakaan Python grafik yang paling terkenal. Ia menyediakan grafik interaktif untuk memahami pergantungan antara pemboleh ubah sasaran dan ramalan. Ia boleh digunakan untuk menganalisis dan memvisualisasikan data statistik, kewangan, perdagangan dan saintifik untuk menghasilkan grafik yang jelas dan ringkas, sub-plot, peta panas, carta 3D dan sebagainya.

Berikut adalah senarai ciri yang menjadikan Ploty sebagai salah satu perpustakaan visualisasi terbaik:

• Ia dilengkapi dengan lebih daripada 30 jenis carta, termasuk carta 3D, grafik saintifik dan statistik, peta SVG, dan sebagainya untuk visualisasi yang jelas.
• Dengan Ploty's Python API, anda boleh membuat papan pemuka awam / peribadi yang terdiri daripada plot, grafik, teks dan gambar web.
• Visualisasi yang dibuat menggunakan Ploty bersiri dalam format JSON, kerana anda dapat mengaksesnya dengan mudah di platform yang berbeza seperti R, MATLAB, Julia, dll.
• Ia dilengkapi dengan API bawaan yang disebut Plotly Grid yang membolehkan anda mengimport data secara langsung ke persekitaran Ploty.

Bokeh

Salah satu perpustakaan yang paling interaktif di Python, Bokeh dapat digunakan untuk membuat representasi grafik deskriptif untuk penyemak imbas web. Ia dapat memproses set data humung dengan mudah dan membina grafik serba boleh yang membantu dalam melaksanakan EDA yang luas. Bokeh menyediakan fungsi yang paling tepat untuk membina plot interaktif, papan pemuka, dan aplikasi data.

Berikut adalah senarai ciri Bokeh:

• Membantu anda membuat grafik statistik yang kompleks dengan cepat dengan penggunaan perintah mudah
• Menyokong output dalam bentuk HTML, notebook, dan pelayan. Ia juga menyokong banyak pengikatan bahasa termasuk, R, Python, lua, Julia, dll.
• Flask dan django juga disatukan dengan Bokeh, oleh itu anda dapat mengekspresikan visualisasi pada aplikasi ini juga
• Ia memberikan sokongan untuk mengubah visualisasi yang ditulis di perpustakaan lain seperti matplotlib, seaborn, ggplot, dll.

Jadi ini adalah perpustakaan Python yang paling berguna untuk visualisasi data. Sekarang mari kita bincangkan perpustakaan Python teratas untuk melaksanakan keseluruhan proses Pembelajaran Mesin.

Perpustakaan Python Untuk Pembelajaran Mesin

Membuat model Pembelajaran Mesin yang dapat meramalkan hasilnya dengan tepat atau menyelesaikan masalah tertentu adalah bahagian terpenting dari mana-mana projek Sains Data.

Melaksanakan Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam, dan lain-lain, melibatkan pengekodan 1000 baris baris kod dan ini boleh menjadi lebih membebankan apabila anda ingin membuat model yang menyelesaikan masalah kompleks melalui Neural Networks. Tetapi untungnya kita tidak perlu membuat kod algoritma kerana Python dilengkapi dengan beberapa pakej hanya untuk tujuan menerapkan teknik dan algoritma Pembelajaran Mesin.

Dalam blog ini, kita akan memfokuskan pada pakej Machine Machine teratas yang menyediakan fungsi bawaan untuk menerapkan semua algoritma Machine Learning.

Berikut adalah senarai perpustakaan Python teratas untuk Pembelajaran Mesin:

1. Scikit-belajar
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-belajar

Salah satu perpustakaan Python yang paling berguna, Scikit-belajar adalah perpustakaan terbaik untuk pemodelan data dan penilaian model. Ia dilengkapi dengan banyak fungsi untuk tujuan membuat model. Ia mengandungi semua algoritma Pembelajaran Mesin yang Diawasi dan Tidak Diawasi dan ia juga dilengkapi dengan fungsi yang ditentukan untuk Pembelajaran Ensemble dan Pembelajaran Mesin yang Meningkatkan.

Berikut adalah senarai ciri Scikit-learn:

• Menyediakan satu set set data standard untuk membantu anda memulakan Pembelajaran Mesin. Sebagai contoh, dataset Iris yang terkenal dan set data Harga Rumah Boston adalah sebahagian daripada perpustakaan Scikit-learn.
• Kaedah yang dibina untuk menjalankan Pembelajaran Mesin yang diawasi dan yang tidak diawasi. Ini termasuk penyelesaian, pengelompokan, klasifikasi, regresi, dan masalah pengesanan anomali.
• Dilengkapi dengan fungsi bawaan untuk pengekstrakan fitur dan pemilihan ciri yang membantu dalam mengenal pasti atribut penting dalam data.
• Ini menyediakan kaedah untuk melakukan validasi silang untuk memperkirakan prestasi model dan juga dilengkapi dengan fungsi untuk penalaan parameter untuk meningkatkan prestasi model.

XGBoost

XGBoost yang bermaksud Extreme Gradient Boosting adalah salah satu pakej Python terbaik untuk melaksanakan Pembelajaran Mesin Meningkatkan. Perpustakaan seperti LightGBM dan CatBoost juga dilengkapi dengan fungsi dan kaedah yang ditentukan dengan baik. Perpustakaan ini dibina terutama untuk tujuan menerapkan mesin peningkatan kecerunan yang digunakan untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan Model Pembelajaran Mesin.

Berikut adalah beberapa ciri utamanya:

• Perpustakaan awalnya ditulis dalam C ++, ia dianggap sebagai salah satu perpustakaan terpantas dan berkesan untuk meningkatkan prestasi model Pembelajaran Mesin.
• Algoritma inti XGBoost dapat dipadankan dan ia dapat menggunakan kekuatan komputer pelbagai teras dengan berkesan. Ini juga menjadikan perpustakaan cukup kuat untuk memproses kumpulan data yang besar dan bekerja di rangkaian rangkaian data.
• Menyediakan parameter dalaman untuk melakukan pengesahan silang, penyetelan parameter, pengaturan, penanganan nilai yang hilang, dan juga menyediakan API yang serasi dengan sedikit pembelajaran.
• Perpustakaan ini sering digunakan dalam pertandingan Sains Data dan Pembelajaran Mesin teratas kerana terbukti secara konsisten mengatasi algoritma lain.

ElI5

ELI5 adalah perpustakaan Python lain yang difokuskan terutamanya pada peningkatan prestasi model Pembelajaran Mesin. Perpustakaan ini agak baru dan biasanya digunakan bersama XGBoost, LightGBM, CatBoost dan sebagainya untuk meningkatkan ketepatan model Pembelajaran Mesin.

Berikut adalah beberapa ciri utamanya:

• Menyediakan integrasi dengan pakej Scikit-learning untuk menyatakan kepentingan ciri dan menjelaskan ramalan pokok keputusan dan ensembel berasaskan pokok.
• Ia menganalisis dan menerangkan ramalan yang dibuat oleh XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor dan catboost.CatBoost.
• Ini memberikan sokongan untuk menerapkan beberapa algoritma untuk memeriksa model kotak hitam yang merangkumi modul TextExplainer yang membolehkan anda menjelaskan ramalan yang dibuat oleh pengklasifikasi teks.
• Ia membantu dalam menganalisis pemberat dan ramalan Model Linear Umum (GLM) scikit-learning yang merangkumi regresor linear dan pengkelasan.

Perpustakaan Python Untuk Pembelajaran Dalam

Kemajuan terbesar dalam Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan adalah melalui Pembelajaran Dalam. Dengan pengenalan Pembelajaran Dalam, kini mungkin untuk membangun model yang kompleks dan memproses set data humungous. Syukurlah, Python menyediakan pakej Pembelajaran Dalam yang terbaik yang membantu membina Rangkaian Neural yang berkesan.

Di blog ini, kita akan memfokuskan pada pakej Deep Learning teratas yang menyediakan fungsi terpasang untuk melaksanakan Neural Networks yang berbelit-belit.

Berikut adalah senarai perpustakaan Python teratas untuk Pembelajaran Dalam:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Keras

Aliran Tensor

Salah satu perpustakaan Python terbaik untuk Pembelajaran Dalam, TensorFlow adalah perpustakaan sumber terbuka untuk pengaturcaraan aliran data dalam pelbagai tugas. Ia adalah perpustakaan matematik simbolik yang digunakan untuk membangun rangkaian saraf yang kuat dan tepat. Ia menyediakan antara muka pengaturcaraan pelbagai platform intuitif yang sangat berskala di atas bidang yang luas.

Berikut adalah beberapa ciri utama TensorFlow:

• Ini membolehkan anda membina dan melatih pelbagai rangkaian saraf yang membantu menampung projek dan set data berskala besar.
• Bersama dengan sokongan untuk Neural Networks, ia juga menyediakan fungsi dan kaedah untuk melakukan analisis statistik. Sebagai contoh, ia dilengkapi dengan fungsi bawaan untuk membuat model probabilistik dan Bayesian Networks seperti Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma, dll.
• Perpustakaan menyediakan komponen berlapis yang melakukan operasi berlapis pada berat dan bias dan juga meningkatkan prestasi model dengan menerapkan teknik regularisasi seperti normalisasi kelompok, putus sekolah, dll.
• Ia dilengkapi dengan Visualizer yang disebut TensorBoard yang membuat grafik dan visual interaktif untuk memahami pergantungan ciri data.

Pytorch

adalah pakej pengkomputeran saintifik sumber terbuka Python yang digunakan untuk melaksanakan teknik Pembelajaran Dalam dan Rangkaian Neural pada set data yang besar. Perpustakaan ini digunakan secara aktif oleh Facebook untuk mengembangkan rangkaian saraf yang membantu dalam pelbagai tugas seperti pengecaman wajah dan pemberian tag automatik.

Berikut adalah beberapa ciri utama Pytorch:

• Menyediakan API yang mudah digunakan untuk disatukan dengan kerangka sains data dan Pembelajaran Mesin yang lain.
• Seperti NumPy, Pytorch menyediakan tatasusunan multi-dimensi yang disebut Tensors, yang tidak seperti NumPy, bahkan dapat digunakan pada GPU.
• Bukan hanya dapat digunakan untuk memodelkan jaringan saraf skala besar, tetapi juga menyediakan antara muka, dengan lebih dari 200+ operasi matematik untuk analisis statistik.
• Buat Grafik Pengiraan Dinamik yang membina graf dinamik pada setiap titik pelaksanaan kod. Grafik ini membantu dalam analisis siri masa sambil meramalkan penjualan dalam masa nyata.

Keras

Keras dianggap sebagai salah satu perpustakaan Pembelajaran Dalam yang terbaik di Python. Ini memberikan sokongan penuh untuk membangun, menganalisis, menilai dan meningkatkan Jaringan Neural. Keras dibina di atas perpustakaan Theano dan TensorFlow Python yang menyediakan ciri tambahan untuk membina model Pembelajaran Dalam yang kompleks dan berskala besar.

Berikut adalah beberapa ciri utama Keras:

• Memberi sokongan untuk membangun semua jenis Rangkaian Neural, iaitu, terhubung sepenuhnya, konvolusional, penyatuan, berulang, penyematan, dan lain-lain. Untuk set data dan masalah yang besar, model-model ini selanjutnya dapat digabungkan untuk membuat Rangkaian Neural yang lengkap
• Ini memiliki fungsi internal untuk melakukan perhitungan jaringan saraf seperti menentukan lapisan, objektif, fungsi pengaktifan, pengoptimuman dan sejumlah alat untuk membuat kerja dengan data gambar dan teks lebih mudah.
• Ia dilengkapi dengan beberapa pra-proses set data dan model terlatih termasuk, MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, dll.
• Ia mudah diperluas dan memberikan sokongan untuk menambahkan modul baru yang merangkumi fungsi dan kaedah.

Perpustakaan Python Untuk Pemprosesan Bahasa Semula jadi

Pernahkah anda tertanya-tanya bagaimana Google dengan tepat meramalkan apa yang anda cari? Teknologi di sebalik Alexa, Siri, dan Chatbots lain adalah Pemprosesan Bahasa Semula jadi. NLP telah memainkan peranan besar dalam merancang sistem berasaskan AI yang membantu dalam menggambarkan interaksi antara bahasa manusia dan komputer.

Dalam blog ini, kita akan memfokuskan pada pakej Pemprosesan Bahasa Asli teratas yang menyediakan fungsi bawaan untuk menerapkan sistem berasaskan AI peringkat tinggi.

Berikut adalah senarai perpustakaan Python teratas untuk Pemprosesan Bahasa Semula jadi:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (Kit Alat Bahasa Asli)

NLTK dianggap sebagai pakej Python terbaik untuk menganalisis bahasa dan tingkah laku manusia. Disukai oleh kebanyakan Saintis Data, perpustakaan NLTK menyediakan antara muka yang mudah digunakan yang mengandungi lebih daripada 50 sumber korpora dan leksikal yang membantu dalam menggambarkan interaksi manusia dan membina sistem berasaskan AI seperti mesin cadangan.

Berikut adalah beberapa ciri utama perpustakaan NLTK:

• Menyediakan rangkaian metode pemrosesan data dan teks untuk klasifikasi, tokenisasi, penangkapan, penandaan, penguraian, dan penaakulan semantik untuk analisis teks.
• Mengandungi pembungkus untuk perpustakaan NLP peringkat industri untuk membina sistem berbelit yang membantu dalam klasifikasi teks dan mencari trend dan corak tingkah laku dalam pertuturan manusia
• Ia dilengkapi dengan panduan komprehensif yang menerangkan pelaksanaan linguistik komputasi dan panduan dokumentasi API lengkap yang membantu semua pemula untuk memulakan dengan NLP.
• Ia mempunyai komuniti pengguna dan profesional yang besar yang menyediakan tutorial komprehensif dan panduan ringkas untuk mengetahui bagaimana linguistik komputasi dapat dijalankan menggunakan Python.

spaCy

spaCy adalah perpustakaan Python sumber terbuka percuma untuk melaksanakan teknik Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) yang maju. Semasa anda menggunakan banyak teks, adalah penting anda memahami makna morfologi teks dan bagaimana ia dapat dikelaskan untuk memahami bahasa manusia. Tugas-tugas ini dapat dicapai dengan mudah melalui spaCY.

Berikut adalah beberapa ciri utama perpustakaan spaCY:

• Bersama dengan pengiraan linguistik, spaCy menyediakan modul berasingan untuk membina, melatih dan menguji model statistik yang akan lebih membantu anda memahami makna sesuatu perkataan.
• Dilengkapi dengan pelbagai anotasi linguistik terbina dalam untuk membantu anda menganalisis struktur tatabahasa ayat. Ini bukan sahaja membantu dalam memahami ujian, tetapi juga membantu dalam mencari hubungan antara perkataan yang berbeza dalam satu ayat.
• Ini dapat digunakan untuk menerapkan tokenisasi pada token kompleks dan bersarang yang berisi singkatan dan tanda baca berganda.
• Selain sangat kuat dan pantas, spaCy memberikan sokongan untuk 51+ bahasa.

Gensim

Gensim adalah satu lagi paket Python sumber terbuka yang dimodelkan untuk mengekstrak topik semantik dari dokumen dan teks besar untuk memproses, menganalisis dan meramalkan tingkah laku manusia melalui model statistik dan pengiraan linguistik. Ia memiliki kemampuan untuk memproses data humungous, tanpa mengira sama ada data tersebut mentah dan tidak terstruktur.

Berikut adalah beberapa ciri utama Genisme:

• Ia dapat digunakan untuk membina model yang dapat mengklasifikasikan dokumen dengan berkesan dengan memahami semantik statistik setiap perkataan.
• Ia dilengkapi dengan algoritma pemprosesan teks seperti Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis, dan lain-lain yang mengkaji corak kejadian statistik dalam dokumen untuk menyaring perkataan yang tidak perlu dan membina model dengan hanya ciri-ciri penting.
• Menyediakan pembungkus I / O dan pembaca yang dapat mengimport dan menyokong pelbagai format data.
• Ia dilengkapi dengan antara muka yang ringkas dan intuitif yang dapat digunakan oleh pemula dengan mudah. Keluk pembelajaran API juga agak rendah yang menjelaskan mengapa banyak pembangun menyukai perpustakaan ini.

Setelah anda mengetahui perpustakaan Python teratas untuk Sains Data dan Pembelajaran Mesin, saya pasti anda ingin tahu lebih banyak. Berikut adalah beberapa blog yang akan membantu anda memulakan:

Sekiranya anda ingin mendaftar untuk mengikuti kursus lengkap mengenai Artificial Intelligence dan Machine Learning, Edureka mempunyai pilihan khusus yang akan menjadikan anda mahir dalam teknik seperti Pembelajaran yang Diawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Pemprosesan Bahasa Asli. Ia merangkumi latihan mengenai kemajuan terkini dan pendekatan teknikal dalam Artificial Intelligence & Machine Learning seperti Pembelajaran Dalam, Model Grafik dan Pembelajaran Pengukuhan.