Die besten Python-Bibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen

Python-Bibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen:

Data Science und sind die gefragtesten Technologien der Ära. Diese Forderung hat alle dazu veranlasst, die verschiedenen Bibliotheken und Pakete zur Implementierung von Data Science und maschinellem Lernen kennenzulernen. Dieser Blog-Beitrag konzentriert sich auf die Python-Bibliotheken für Data Science und Machine Learning. Dies sind die Bibliotheken, die Sie kennen sollten, um die beiden am meisten gehypten Fähigkeiten auf dem Markt zu beherrschen.

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Hier ist eine Liste der Themen, die behandelt werden in diesem Blog:

1. Einführung in Data Science und maschinelles Lernen
2. Warum Python für Data Science und maschinelles Lernen verwenden?
3. Python-Bibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen
   1. Python-Bibliotheken für Statistiken
   2. Python-Bibliotheken für die Visualisierung
   3. Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen
   4. Python-Bibliotheken für Deep Learning
   5. Python-Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Einführung in Data Science und maschinelles Lernen

Als ich meine Forschungen zu Data Science und maschinellem Lernen begann, gab es immer diese Frage, die mich am meisten beschäftigte! Was hat zu der Begeisterung für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft geführt?

Dieses Summen hat viel mit der Datenmenge zu tun, die wir generieren. Daten sind der Treibstoff, der benötigt wird, um Modelle für maschinelles Lernen voranzutreiben. Da wir uns in der Ära von Big Data befinden, ist klar, warum Data Science als die vielversprechendste berufliche Rolle der Ära gilt!

Ich würde sagen, dass Data Science und Machine Learning Fähigkeiten sind und nicht nur Technologien. Sie sind die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um nützliche Erkenntnisse aus Daten abzuleiten und Probleme durch die Erstellung von Vorhersagemodellen zu lösen.

Formal wird Data Science und Machine Learning folgendermaßen definiert:

Data Science ist der Prozess des Extrahierens nützlicher Informationen aus Daten, um reale Probleme zu lösen.

Maschinelles Lernen ist der Prozess, bei dem eine Maschine lernt, Probleme zu lösen, indem sie viele Daten einspeist.

Diese beiden Domänen sind stark miteinander verbunden. Maschinelles Lernen ist ein Teil von Data Science, der Algorithmen für maschinelles Lernen und andere statistische Techniken verwendet, um zu verstehen, wie Daten ein Unternehmen beeinflussen und wachsen.

Weitere Informationen zu Data Science und maschinellem Lernen finden Sie in den folgenden Blogs:

1. Data Science Tutorial - Lernen Sie Data Science von Grund auf neu!

Jetzt lass uns verstehen Hier passen Python-Bibliotheken in Data Science und Machine Learning.

Warum Python für Data Science und maschinelles Lernen verwenden?

ist die Nummer 1 für die beliebteste Programmiersprache zur Implementierung von maschinellem Lernen und Data Science. Lassen Sie uns verstehen, warum so viele Data Scientists und Machine Learning Engineers Python einer anderen Programmiersprache vorziehen.

• Einfaches Lernen: Python verwendet eine sehr einfache Syntax, mit der einfache Berechnungen implementiert werden können, z. B. das Hinzufügen von zwei Zeichenfolgen zu komplexen Prozessen wie dem Erstellen komplexer Modelle für maschinelles Lernen.
• Weniger Code: Die Implementierung von Data Science und maschinellem Lernen umfasst unzählige Algorithmen. Dank der Pythons-Unterstützung für vordefinierte Pakete müssen wir keine Algorithmen codieren. Und um die Sache zu vereinfachen, bietet Python eine Methode zum Überprüfen des Codes, mit der sich das Testen des Codes verringern lässt.
• Vorgefertigte Bibliotheken: Python verfügt über Hunderte vorgefertigter Bibliotheken zur Implementierung verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen und tiefes Lernen. Jedes Mal, wenn Sie einen Algorithmus für einen Datensatz ausführen möchten, müssen Sie nur die erforderlichen Pakete mit einem einzigen Befehl installieren und laden. Beispiele für vorgefertigte Bibliotheken sind NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch usw.
• Plattformunabhängig: Python kann auf mehreren Plattformen ausgeführt werden, einschließlich Windows, MacOS, Linux, Unix usw. Während Sie Code von einer Plattform auf die andere übertragen, können Sie Pakete wie PyInstaller verwenden, die sich um Abhängigkeitsprobleme kümmern.
• Massive Community-Unterstützung: Abgesehen von einer großen Fangemeinde hat Python mehrere Communitys, Gruppen und Foren, in denen Programmierer ihre Fehler posten und sich gegenseitig helfen.

Jetzt wo du es weißt Warum Python als eine der besten Programmiersprachen für Data Science und maschinelles Lernen gilt, wollen wir die verschiedenen Python-Bibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen verstehen.

Python-Bibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen

Der wichtigste Grund für die Popularität von Python im Bereich KI und maschinelles Lernen ist die Tatsache, dass Python Tausende von eingebauten Bibliotheken bereitstellt, die über integrierte Funktionen und Methoden verfügen, um Datenanalysen, -verarbeitungen, -streitigkeiten, -modellierungen usw. einfach durchzuführen auf. Im folgenden Abschnitt werden die Bibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen für die folgenden Aufgaben erläutert:

1. Statistische Analyse
2. Datenvisualisierung
3. Datenmodellierung und maschinelles Lernen
4. Tief Lernen
5. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Python-Bibliotheken für die statistische Analyse

Statistik ist eine der grundlegendsten Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens. Alle Algorithmen, Techniken usw. für maschinelles Lernen und tiefes Lernen basieren auf den Grundprinzipien und Konzepten der Statistik.

Weitere Informationen zu Statistics for Data Science finden Sie in den folgenden Blogs:

Python wird mit Tonnen von Bibliotheken geliefert, die ausschließlich statistischen Analysen dienen. In diesem Blog 'Python-Bibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen' konzentrieren wir uns auf die wichtigsten Statistikpakete, die integrierte Funktionen für die Durchführung komplexester statistischer Berechnungen bieten.

Hier ist eine Liste der wichtigsten Python-Bibliotheken für statistische Analysen:

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

NumPy

oder Numerisches Python ist eine der am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken. Das Hauptmerkmal dieser Bibliothek ist die Unterstützung mehrdimensionaler Arrays für mathematische und logische Operationen. Die von NumPy bereitgestellten Funktionen können zum Indizieren, Sortieren, Umformen und Übertragen von Bildern und Schallwellen als Array von reellen Zahlen in mehreren Dimensionen verwendet werden.

Hier ist eine Liste der Funktionen von NumPy:

1. Führen Sie einfache bis komplexe mathematische und wissenschaftliche Berechnungen durch
2. Starke Unterstützung für mehrdimensionale Array-Objekte und eine Sammlung von Funktionen und Methoden zur Verarbeitung der Array-Elemente
3. Fourier-Transformationen und Routinen zur Datenmanipulation
4. Führen Sie lineare Algebra-Berechnungen durch, die für Algorithmen für maschinelles Lernen wie lineare Regression, logistische Regression, naive Bayes usw. erforderlich sind.

SciPy

Die SciPy-Bibliothek basiert auf NumPy und besteht aus Unterpaketen, die bei der Lösung der grundlegendsten Probleme im Zusammenhang mit statistischen Analysen helfen. Die SciPy-Bibliothek wird verwendet, um die mit der NumPy-Bibliothek definierten Array-Elemente zu verarbeiten. Daher werden häufig mathematische Gleichungen berechnet, die mit NumPy nicht erstellt werden können.

Hier ist eine Liste der Funktionen von SciPy:

Namespaces in c ++

• Es arbeitet mit NumPy-Arrays zusammen, um eine Plattform bereitzustellen, die zahlreiche mathematische Methoden wie numerische Integration und Optimierung bietet.
• Es verfügt über eine Sammlung von Unterpaketen, die zur Vektorquantisierung, Fourier-Transformation, Integration, Interpolation usw. verwendet werden können.
• Bietet einen vollwertigen Stapel linearer Algebra-Funktionen, die für erweiterte Berechnungen wie Clustering mit dem k-means-Algorithmus usw. verwendet werden.
• Bietet Unterstützung für Signalverarbeitung, Datenstrukturen und numerische Algorithmen, Erstellen spärlicher Matrizen usw.

Pandas

Pandas ist eine weitere wichtige statistische Bibliothek, die hauptsächlich in einer Vielzahl von Bereichen verwendet wird, darunter Statistik, Finanzen, Wirtschaft, Datenanalyse usw. Die Bibliothek stützt sich auf das NumPy-Array, um Pandas-Datenobjekte zu verarbeiten. NumPy, Pandas und SciPy sind stark voneinander abhängig, um wissenschaftliche Berechnungen, Datenmanipulationen usw. durchzuführen.

Ich werde oft gebeten, das Beste unter Pandas, NumPy und SciPy auszuwählen. Ich bevorzuge es jedoch, alle zu verwenden, da sie stark voneinander abhängig sind. Pandas ist eine der besten Bibliotheken für die Verarbeitung großer Datenmengen, während NumPy mehrdimensionale Arrays hervorragend unterstützt und Scipy eine Reihe von Unterpaketen bereitstellt, die einen Großteil der statistischen Analyseaufgaben ausführen.

Hier ist eine Liste der Funktionen von Pandas:

• Erstellt schnelle und effektive DataFrame-Objekte mit vordefinierter und angepasster Indizierung.
• Es kann verwendet werden, um große Datenmengen zu bearbeiten und Teilmengen, Datenaufteilung, Indizierung usw. durchzuführen.
• Bietet integrierte Funktionen zum Erstellen von Excel-Diagrammen und zum Ausführen komplexer Datenanalyseaufgaben, z. B. deskriptive statistische Analyse, Datenverwirrung, Transformation, Manipulation, Visualisierung usw.
• Bietet Unterstützung für die Bearbeitung von Zeitreihendaten

StatsModels

Das StatsModels Python-Paket basiert auf NumPy und SciPy und eignet sich am besten zum Erstellen statistischer Modelle, zur Datenverarbeitung und zur Modellbewertung. Neben der Verwendung von NumPy-Arrays und wissenschaftlichen Modellen aus der SciPy-Bibliothek lässt es sich auch in Pandas integrieren, um eine effektive Datenverarbeitung zu gewährleisten. Diese Bibliothek ist bekannt für statistische Berechnungen, statistische Tests und Datenexploration.

Hier ist eine Liste der Funktionen von StatsModels:

• Beste Bibliothek zur Durchführung statistischer Tests und Hypothesentests, die in NumPy- und SciPy-Bibliotheken nicht zu finden sind.
• Bietet die Implementierung von R-Formeln für eine bessere statistische Analyse. Es ist eher mit der R-Sprache verbunden, die häufig von Statistikern verwendet wird.
• Es wird häufig zur Implementierung von GLM-Modellen (Generalized Linear Models) und OLM-Modellen (Ordinary Least Square Linear Regression) verwendet, da statistische Berechnungen in hohem Maße unterstützt werden.
• Statistische Tests einschließlich Hypothesentests (Null-Theorie) werden mithilfe der StatsModels-Bibliothek durchgeführt.

Das waren also die meisten häufig verwendete und effektivste Python-Bibliotheken für statistische Analysen. Kommen wir nun zum Datenvisualisierungsteil in Data Science und Machine Learning.

Python-Bibliotheken für die Datenvisualisierung

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Wir alle haben von diesem Zitat in Bezug auf Kunst gehört, es gilt jedoch auch für Data Science und Machine Learning. Renommierte Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen kennen die Leistungsfähigkeit der Datenvisualisierung. Deshalb bietet Python unzählige Bibliotheken ausschließlich zum Zweck der Visualisierung.

Bei der Datenvisualisierung geht es darum, die wichtigsten Erkenntnisse aus Daten effektiv durch grafische Darstellungen auszudrücken. Es umfasst die Implementierung von Diagrammen, Diagrammen, Mind Maps, Heatmaps, Histogrammen, Dichtediagrammen usw., um die Korrelationen zwischen verschiedenen Datenvariablen zu untersuchen.

In diesem Blog konzentrieren wir uns auf die besten Python-Datenvisualisierungspakete, die integrierte Funktionen zum Untersuchen der Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Datenfunktionen bieten.

Hier ist eine Liste der wichtigsten Python-Bibliotheken für die Datenvisualisierung:

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

Matplotlib

ist das grundlegendste Datenvisualisierungspaket in Python. Es bietet Unterstützung für eine Vielzahl von Diagrammen wie Histogramme, Balkendiagramme, Leistungsspektren, Fehlerdiagramme usw. Es handelt sich um eine zweidimensionale grafische Bibliothek, die klare und präzise Diagramme erstellt, die für die explorative Datenanalyse (EDA) unerlässlich sind.

Hier ist eine Liste der Funktionen von Matplotlib:

• Matplotlib erleichtert das Zeichnen von Diagrammen erheblich, indem Funktionen zur Auswahl geeigneter Linienstile, Schriftstile, Formatierungsachsen usw. bereitgestellt werden.
• Mithilfe der erstellten Diagramme erhalten Sie ein klares Verständnis der Trends, Muster und können Korrelationen herstellen. Sie sind in der Regel Instrumente, um über quantitative Informationen nachzudenken.
• Es enthält das Pyplot-Modul, das eine Schnittstelle bereitstellt, die der MATLAB-Benutzeroberfläche sehr ähnlich ist. Dies ist eine der besten Eigenschaften des matplotlib-Pakets.
• Bietet ein objektorientiertes API-Modul zum Integrieren von Diagrammen in Anwendungen mithilfe von GUI-Tools wie Tkinter, wxPython, Qt usw.

Seaborn

Die Matplotlib-Bibliothek bildet die Basis der Seaborn Bibliothek. Im Vergleich zu Matplotlib kann Seaborn verwendet werden, um ansprechendere und aussagekräftigere statistische Diagramme zu erstellen. Neben umfangreichen Unterstützungen für die Datenvisualisierung bietet Seaborn auch eine integrierte datensatzorientierte API zur Untersuchung der Beziehungen zwischen mehreren Variablen.

Hier ist eine Liste der Funktionen von Seaborn:

• Bietet Optionen zum Analysieren und Visualisieren von univariaten und bivariaten Datenpunkten sowie zum Vergleichen der Daten mit anderen Teilmengen von Daten.
• Unterstützung für automatisierte statistische Schätzung und grafische Darstellung linearer Regressionsmodelle für verschiedene Arten von Zielvariablen.
• Erstellt komplexe Visualisierungen zur Strukturierung von Multi-Plot-Gittern, indem Funktionen bereitgestellt werden, die Abstraktionen auf hoher Ebene ausführen.
• Enthält zahlreiche integrierte Themen zum Stylen und Erstellen von Matplotlib-Diagrammen

Plotly

Ploty ist eine der bekanntesten grafischen Python-Bibliotheken. Es bietet interaktive Diagramme zum Verständnis der Abhängigkeiten zwischen Ziel- und Prädiktorvariablen. Es kann verwendet werden, um statistische, finanzielle, handelspolitische und wissenschaftliche Daten zu analysieren und zu visualisieren, um klare und präzise Grafiken, Unterzeichnungen, Heatmaps, 3D-Diagramme usw. zu erstellen.

Hier ist eine Liste von Funktionen, die Ploty zu einer der besten Visualisierungsbibliotheken machen:

• Es enthält mehr als 30 Diagrammtypen, einschließlich 3D-Diagrammen, wissenschaftlichen und statistischen Diagrammen, SVG-Karten usw. für eine genau definierte Visualisierung.
• Mit der Python-API von Ploty können Sie öffentliche / private Dashboards erstellen, die aus Plots, Grafiken, Text und Webbildern bestehen.
• Mit Ploty erstellte Visualisierungen werden im JSON-Format serialisiert, sodass Sie auf verschiedenen Plattformen wie R, MATLAB, Julia usw. problemlos darauf zugreifen können.
• Es wird mit einer integrierten API namens Plotly Grid geliefert, mit der Sie Daten direkt in die Ploty-Umgebung importieren können.

Bokeh

Bokeh, eine der interaktivsten Bibliotheken in Python, kann zum Erstellen beschreibender grafischer Darstellungen für Webbrowser verwendet werden. Es kann problemlos umfangreiche Datensätze verarbeiten und vielseitige Diagramme erstellen, die bei der Durchführung umfangreicher EDAs hilfreich sind. Bokeh bietet die am besten definierten Funktionen zum Erstellen interaktiver Diagramme, Dashboards und Datenanwendungen.

Hier ist eine Liste der Funktionen von Bokeh:

• Hilft Ihnen, komplexe statistische Diagramme mit einfachen Befehlen schnell zu erstellen
• Unterstützt Ausgaben in Form von HTML, Notebook und Server. Es unterstützt auch mehrere Sprachbindungen, einschließlich R, Python, Lua, Julia usw.
• Flask und Django sind ebenfalls in Bokeh integriert, sodass Sie auch in diesen Apps Visualisierungen ausdrücken können
• Es bietet Unterstützung bei der Transformation von Visualisierungen, die in anderen Bibliotheken wie matplotlib, seaborn, ggplot usw. Geschrieben wurden

Das waren also die nützlichste Python-Bibliotheken für die Datenvisualisierung. Lassen Sie uns nun die wichtigsten Python-Bibliotheken für die Implementierung des gesamten maschinellen Lernprozesses diskutieren.

Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen

Das Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen, mit denen das Ergebnis genau vorhergesagt oder ein bestimmtes Problem gelöst werden kann, ist der wichtigste Teil eines Data Science-Projekts.

Das Implementieren von maschinellem Lernen, Deep Learning usw. umfasst das Codieren von Tausenden von Codezeilen. Dies kann umständlicher werden, wenn Sie Modelle erstellen möchten, die komplexe Probleme über neuronale Netze lösen. Zum Glück müssen wir keine Algorithmen codieren, da Python mehrere Pakete enthält, nur um Techniken und Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren.

In diesem Blog konzentrieren wir uns auf die wichtigsten Pakete für maschinelles Lernen, die integrierte Funktionen zur Implementierung aller Algorithmen für maschinelles Lernen bieten.

Hier ist eine Liste der wichtigsten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen:

1. Scikit-lernen
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-lernen

Eine der nützlichsten Python-Bibliotheken, Scikit-lernen ist die beste Bibliothek für Datenmodellierung und Modellbewertung. Es kommt mit Tonnen und Tonnen von Funktionen für den alleinigen Zweck der Erstellung eines Modells. Es enthält alle überwachten und unbeaufsichtigten Algorithmen für maschinelles Lernen sowie klar definierte Funktionen für das Ensemble-Lernen und die Förderung des maschinellen Lernens.

Hier ist eine Liste der Funktionen von Scikit-learn:

• Bietet eine Reihe von Standarddatensätzen, die Ihnen den Einstieg in das maschinelle Lernen erleichtern. Beispielsweise sind der berühmte Iris-Datensatz und der Boston House Prices-Datensatz Teil der Scikit-Learn-Bibliothek.
• Eingebaute Methoden zur Durchführung von überwachtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen. Dies umfasst das Lösen, Clustering, Klassifizieren, Regression und Erkennen von Anomalien.
• Enthält integrierte Funktionen zur Merkmalsextraktion und Merkmalsauswahl, mit deren Hilfe die wesentlichen Attribute in den Daten identifiziert werden können.
• Es bietet Methoden zur Durchführung einer Kreuzvalidierung zur Schätzung der Leistung des Modells sowie Funktionen zur Parameteroptimierung zur Verbesserung der Modellleistung.

XGBoost

XGBoost, das für Extreme Gradient Boosting steht, ist eines der besten Python-Pakete für die Durchführung von Boosting Machine Learning. Bibliotheken wie LightGBM und CatBoost sind ebenfalls gleichermaßen mit genau definierten Funktionen und Methoden ausgestattet. Diese Bibliothek wurde hauptsächlich zum Zweck der Implementierung von Maschinen zur Erhöhung des Gradienten erstellt, mit denen die Leistung und Genauigkeit von Modellen für maschinelles Lernen verbessert werden.

Hier sind einige seiner Hauptmerkmale:

• Die Bibliothek wurde ursprünglich in C ++ geschrieben und gilt als eine der schnellsten und effektivsten Bibliotheken zur Verbesserung der Leistung von Modellen für maschinelles Lernen.
• Der Core-XGBoost-Algorithmus ist parallelisierbar und kann die Leistung von Multi-Core-Computern effektiv nutzen. Dies macht die Bibliothek auch stark genug, um massive Datensätze zu verarbeiten und über ein Netzwerk von Datensätzen zu arbeiten.
• Bietet interne Parameter für die Durchführung von Kreuzvalidierung, Parameteroptimierung, Regularisierung und Behandlung fehlender Werte sowie scikit-learn-kompatible APIs.
• Diese Bibliothek wird häufig in den Top-Wettbewerben für Data Science und maschinelles Lernen verwendet, da sie nachweislich andere Algorithmen übertrifft.

ElI5

ELI5 ist eine weitere Python-Bibliothek, die sich hauptsächlich auf die Verbesserung der Leistung von Modellen für maschinelles Lernen konzentriert. Diese Bibliothek ist relativ neu und wird normalerweise zusammen mit XGBoost, LightGBM, CatBoost usw. verwendet, um die Genauigkeit von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern.

Hier sind einige seiner Hauptmerkmale:

• Bietet die Integration in das Scikit-Lernpaket, um die Bedeutung von Features auszudrücken und Vorhersagen von Entscheidungsbäumen und baumbasierten Ensembles zu erläutern.
• Es analysiert und erklärt die Vorhersagen von XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor und catboost.CatBoost.
• Es bietet Unterstützung für die Implementierung mehrerer Algorithmen zur Überprüfung von Black-Box-Modellen, einschließlich des TextExplainer-Moduls, mit dem Sie Vorhersagen von Textklassifizierern erläutern können.
• Es hilft bei der Analyse Gewichte und Vorhersagen der Scikit-Learn General Linear Models (GLM), die die linearen Regressoren und Klassifikatoren enthalten.

Python-Bibliotheken für tiefes Lernen

Die größten Fortschritte beim maschinellen Lernen und bei der künstlichen Intelligenz wurden durch tiefes Lernen erzielt. Mit der Einführung in Deep Learning ist es nun möglich, komplexe Modelle zu erstellen und umfangreiche Datensätze zu verarbeiten. Zum Glück bietet Python die besten Deep Learning-Pakete, die beim Aufbau effektiver neuronaler Netze helfen.

In diesem Blog konzentrieren wir uns auf die wichtigsten Deep Learning-Pakete, die integrierte Funktionen zur Implementierung verschlungener neuronaler Netze bieten.

Hier ist eine Liste der besten Python-Bibliotheken für Deep Learning:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Schwer

Tensorflow

TensorFlow ist eine der besten Python-Bibliotheken für Deep Learning und eine Open-Source-Bibliothek für die Datenflussprogrammierung für eine Reihe von Aufgaben. Es ist eine symbolische Mathematikbibliothek, die zum Aufbau starker und präziser neuronaler Netze verwendet wird. Es bietet eine intuitive plattformübergreifende Programmierschnittstelle, die über einen weiten Bereich von Feldern hoch skalierbar ist.

Hier sind einige wichtige Funktionen von TensorFlow:

• Sie können damit mehrere neuronale Netze aufbauen und trainieren, um Großprojekte und Datensätze aufzunehmen.
• Neben der Unterstützung neuronaler Netze bietet es auch Funktionen und Methoden zur Durchführung statistischer Analysen. Zum Beispiel enthält es eingebaute Funktionen zum Erstellen von Wahrscheinlichkeitsmodellen und Bayes'schen Netzwerken wie Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma usw.
• Die Bibliothek bietet geschichtete Komponenten, die geschichtete Operationen für Gewichte und Verzerrungen ausführen und außerdem die Leistung des Modells verbessern, indem Regularisierungstechniken wie Batch-Normalisierung, Dropout usw. implementiert werden.
• Es wird mit einem Visualizer namens TensorBoard geliefert, der interaktive Grafiken und Grafiken erstellt, um die Abhängigkeiten von Datenfunktionen zu verstehen.

Pytorch

ist ein Open-Source-Paket für wissenschaftliches Rechnen auf Python-Basis, mit dem Deep-Learning-Techniken und neuronale Netze in großen Datenmengen implementiert werden. Diese Bibliothek wird von Facebook aktiv genutzt, um neuronale Netze zu entwickeln, die bei verschiedenen Aufgaben wie Gesichtserkennung und Auto-Tagging helfen.

Hier sind einige wichtige Funktionen von Pytorch:

• Bietet benutzerfreundliche APIs zur Integration in andere Data Science- und Machine Learning-Frameworks.
• Wie NumPy bietet Pytorch mehrdimensionale Arrays namens Tensors, die im Gegensatz zu NumPy sogar auf einer GPU verwendet werden können.
• Es kann nicht nur zur Modellierung großer neuronaler Netze verwendet werden, sondern bietet auch eine Schnittstelle mit mehr als 200 mathematischen Operationen für statistische Analysen.
• Erstellen Sie dynamische Berechnungsdiagramme, die an jedem Punkt der Codeausführung dynamische Diagramme erstellen. Diese Grafiken helfen bei der Zeitreihenanalyse und prognostizieren den Umsatz in Echtzeit.

Schwer

Keras gilt als eine der besten Deep Learning-Bibliotheken in Python. Es bietet umfassende Unterstützung beim Aufbau, der Analyse, Bewertung und Verbesserung neuronaler Netze. Keras basiert auf Theano- und TensorFlow Python-Bibliotheken, die zusätzliche Funktionen zum Erstellen komplexer und umfangreicher Deep Learning-Modelle bieten.

Hier sind einige wichtige Funktionen von Keras:

• Bietet Unterstützung beim Aufbau aller Arten von neuronalen Netzen, d. H. Vollständig verbunden, gefaltet, zusammengefasst, wiederkehrend, eingebettet usw. Bei großen Datenmengen und Problemen können diese Modelle weiter kombiniert werden, um ein vollwertiges neuronales Netz zu erstellen
• Es verfügt über integrierte Funktionen zur Durchführung neuronaler Netzwerkberechnungen wie das Definieren von Ebenen, Zielen, Aktivierungsfunktionen, Optimierern und einer Vielzahl von Tools, um die Arbeit mit Bild- und Textdaten zu vereinfachen.
• Es kommt mit mehreren vorverarbeiteten Datensätze und trainierte Modelle, einschließlich MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet usw.
• Es ist leicht erweiterbar und bietet Unterstützung beim Hinzufügen neuer Module, die Funktionen und Methoden enthalten.

Python-Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Google so treffend vorhersagt, wonach Sie suchen? Die Technologie hinter Alexa, Siri und anderen Chatbots ist die Verarbeitung natürlicher Sprache. NLP hat eine große Rolle beim Entwurf von KI-basierten Systemen gespielt, die bei der Beschreibung der Interaktion zwischen menschlicher Sprache und Computern helfen.

In diesem Blog konzentrieren wir uns auf die wichtigsten Pakete zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die integrierte Funktionen zur Implementierung von AI-basierten Systemen auf hoher Ebene bieten.

Hier ist eine Liste der wichtigsten Python-Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprachen:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

NLTK gilt als das beste Python-Paket zur Analyse der menschlichen Sprache und des menschlichen Verhaltens. Die NLTK-Bibliothek wird von den meisten Data Scientists bevorzugt und bietet benutzerfreundliche Schnittstellen mit über 50 Korpora und lexikalischen Ressourcen, die bei der Beschreibung menschlicher Interaktionen und beim Aufbau von AI-basierten Systemen wie Empfehlungs-Engines helfen.

Hier sind einige wichtige Funktionen der NLTK-Bibliothek:

• Bietet eine Reihe von Daten- und Textverarbeitungsmethoden zum Klassifizieren, Tokenisieren, Stemming, Markieren, Parsen und semantischen Denken für die Textanalyse.
• Enthält Wrapper für NLP-Bibliotheken auf industrieller Ebene zum Erstellen verschlungener Systeme, die bei der Klassifizierung von Texten und beim Auffinden von Verhaltenstrends und -mustern in der menschlichen Sprache helfen
• Es enthält einen umfassenden Leitfaden, der die Implementierung der Computerlinguistik beschreibt, und einen vollständigen Leitfaden zur API-Dokumentation, der allen Neulingen den Einstieg in NLP erleichtert.
• Es gibt eine große Community von Benutzern und Fachleuten, die umfassende Tutorials und Kurzanleitungen bereitstellen, um zu erfahren, wie Computerlinguistik mit Python ausgeführt werden kann.

spaCy

spaCy ist eine kostenlose Open-Source-Python-Bibliothek zur Implementierung fortschrittlicher NLP-Techniken (Natural Language Processing). Wenn Sie mit viel Text arbeiten, ist es wichtig, dass Sie die morphologische Bedeutung des Textes verstehen und wissen, wie er klassifiziert werden kann, um die menschliche Sprache zu verstehen. Diese Aufgaben können leicht durch spaCY erledigt werden.

Hier sind einige wichtige Funktionen der spaCY-Bibliothek:

• Neben sprachlichen Berechnungen bietet spaCy separate Module zum Erstellen, Trainieren und Testen statistischer Modelle, mit denen Sie die Bedeutung eines Wortes besser verstehen können.
• Enthält eine Vielzahl integrierter sprachlicher Anmerkungen, mit denen Sie die grammatikalische Struktur eines Satzes analysieren können. Dies hilft nicht nur beim Verständnis des Tests, sondern auch beim Finden der Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern in einem Satz.
• Es kann verwendet werden, um die Tokenisierung auf komplexe, verschachtelte Token anzuwenden, die Abkürzungen und mehrere Satzzeichen enthalten.
• SpaCy ist nicht nur extrem robust und schnell, sondern bietet auch Unterstützung für mehr als 51 Sprachen.

Gensim

Gensim ist ein weiteres Open-Source-Python-Paket, das modelliert wurde, um semantische Themen aus großen Dokumenten und Texten zu extrahieren, um menschliches Verhalten durch statistische Modelle und sprachliche Berechnungen zu verarbeiten, zu analysieren und vorherzusagen. Es kann humungöse Daten verarbeiten, unabhängig davon, ob die Daten roh und unstrukturiert sind.

Hier sind einige Schlüsselmerkmale des Genismus:

• Es kann verwendet werden, um Modelle zu erstellen, mit denen Dokumente effektiv klassifiziert werden können, indem die statistische Semantik jedes Wortes verstanden wird.
• Es enthält Textverarbeitungsalgorithmen wie Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis usw., die die statistischen Muster des gleichzeitigen Auftretens im Dokument untersuchen, um unnötige Wörter herauszufiltern und ein Modell mit nur den wesentlichen Merkmalen zu erstellen.
• Bietet E / A-Wrapper und -Leser, die eine Vielzahl von Datenformaten importieren und unterstützen können.
• Es verfügt über einfache und intuitive Benutzeroberflächen, die von Anfängern problemlos verwendet werden können. Die API-Lernkurve ist ebenfalls recht niedrig, was erklärt, warum viele Entwickler diese Bibliothek mögen.

Nachdem Sie die besten Python-Bibliotheken für Data Science und maschinelles Lernen kennen, sind Sie sicher neugierig, mehr zu erfahren. Hier sind einige Blogs, die Ihnen den Einstieg erleichtern:

Wenn Sie sich für einen vollständigen Kurs über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen anmelden möchten, hat Edureka einen speziell kuratierten Kurs Dadurch beherrschen Sie Techniken wie überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprachen. Es umfasst Schulungen zu den neuesten Fortschritten und technischen Ansätzen im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wie Deep Learning, grafische Modelle und Reinforcement Learning.