библиотеки для машинного обучения python
Топ-10 Python библиотек для Data Science
Авторизуйтесь
Топ-10 Python библиотек для Data Science
Изучающий data science сталкивается с огромным разнообразием возможностей. Я хочу поделиться с вами своим топом Python библиотек, которые широко используются в data science.
1. Pandas
Вы наверняка слышали, что от 70 до 80 процентов работы дата-сайентиста это исследование и подготовка данных.
Pandas в первую очередь применяется для анализа данных, это одна из самых популярных библиотек. Она предоставляет множество полезных инструментов для сбора, очистки и моделирования данных. С Pandas вы можете загружать, подготавливать, анализировать и манипулировать любыми индексированными данными. Библиотеки для машинного обучения также используют датафреймы из Pandas в качестве входных данных.
Где учить
2. NumPy
Главное преимущество NumPy — поддержка n-размерных массивов. Эти многомерные массивы в 50 раз надёжнее списков в Python. Благодаря им, NumPy очень любят дата-сайентисты.
NumPy часто используют другие библиотеки типа TensorFlow, для внутренних вычислений с тензорами. Библиотека предлагает быстрые универсальные функции для рутинных вычислений, которые сложно делать вручную. NumPy использует функции оптимизированные для работы с многомерными массивами, скорость работы которых сравнима с MATLAB.
Где учить
3. Scikit-learn
Scikit-learn, это возможно самая важная библиотека для машинного обучения на Python. После очистки и манипуляций с данными в Pandas или NumPy, Scikit-learn используется для создания моделей машинного обучения. Библиотека предоставляет множество инструментов для предиктивного моделирования и анализа.
Есть много причин использовать Scikit-learn. Например, для создания нескольких типов моделей машинного обучения, с подкреплением и без подкрепления, перекрестной проверки точности моделей и отбора важных признаков.
Где учить
4. Gradio
Gradio позволяет создавать и разворачивать веб-приложения для машинного обучения используя всего лишь несколько строк кода. Он служит тем же целям что и Streamlit, или Flask, но быстрее и проще позволяет разворачивать модели.
Основные плюсы Gradio:
Где учить
5. TensorFlow
TensorFlow — это одна из самых популярных Python библиотек для создания нейронных сетей. Она использует многомерные массивы, также известные как тензоры, которые позволяют производить несколько операций на одних входных данных.
Благодаря своей многопоточной природе, он может одновременно тренировать несколько нейронных сетей и создавать высокоэффективные и масштабируемые модели.
Где учить
6. Keras
Keras в основном применяют для создания моделей глубокого обучения и нейронных сетей. Он использует TensorFlow и Theano и позволяет легко создавать нейронные сети. Из-за того, что Keras генерирует вычислительный граф на сервере, он немного медленнее других библиотек.
Где учить
7. SciPy
Отличительная черта этой библиотеки — функции, которые полезны в математике и других науках. Например: статистические функции, функции оптимизации, обработки сигналов. Для решения дифференциальных уравнений и оптимизации он включает в себя функции для нахождения численного решения интегралов. Важные сферы его применения:
8. Statsmodels
Statsmodels это отличная библиотека для хардкорной статистики. Она вобрала в себя графические возможности и функции из Matplotlib, для обработки данных использует Pandas, для R подобных формул он использует Pasty, также она использует Numpy и SciPy.
Библиотека используется для создания статистических моделей типа линейной регрессии, и проведения статистических тестов.
Где учить
9. Plotly
Plotly это мощный, легкий в использовании инструмент для создания визуализаций, который позволяет с ними взаимодействовать.
Наряду с Plotly существует Dash, который позволяет создавать динамические дэшборды, используя визуализации Plotly. Dash это веб интерфейс для Python, который избавляет от необходимости использовать Js в аналитических веб приложениях, и позволяет запускать их онлайн и офлайн.
Где учить
10. Seaborn
Seaborn — это эффективная Python библиотека для создания различных визуализаций в Data Science, использующая Matplotlib.
Одна из основных её особенностей это визуализация данных, которая позволяет увидеть корреляцию там, где она была не очевидна. Это позволяет дата-сайентистам лучше понимать данные.
Благодаря кастомизируемым темам и высокоуровневым интерфейсам вы можете получать настолько качественные и репрезентативные визуализации, что их в дальнейшем можно показывать клиентам.
Обзор библиотек для машинного обучения на Python
Содержание
Scikit-learn [ править ]
Описание [ править ]
Примеры кода [ править ]
Линейная регрессия [ править ]
Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:
Построение и обучение модели:
Построение графика прямой, получившейся в результате работы линейной регрессии:
Логистическая регрессия [ править ]
Вывод первых трех тренировочных данных для визуализации:
Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:
Построение и обучение модели:
Перцептрон [ править ]
Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:
Построение и обучение модели:
Метрический классификатор и метод ближайших соседей [ править ]
Дерево решений и случайный лес [ править ]
Обработка естественного языка [ править ]
Вывод первых трех строк первого тренивочного файла и его класса:
Кросс-валилация и подбор параметров [ править ]
Возьмем предыдущий пример с обработкой естественного языка и попробуем увеличить точность алгоритма за счет кросс-валидации и подбора параметров:
Метод опорных векторов (SVM) [ править ]
Разбиение датасета на тестовый и тренировочный:
Построение и обучение модели:
EM-алгоритм [ править ]
Уменьшение размерности [ править ]
Tensorflow [ править ]
Описание [ править ]
Tensorflow [3] — библиотека, разработанная корпорацией Google для работы с тензорами, используется для построения нейронных сетей. Поддержка вычислений на видеокартах имеет поддержку языка программирования C++. На основе данной библиотеки строятся более высокоуровневые библиотеки для работы с нейронными сетями на уровне целых слоев. Так, некоторое время назад популярная библиотека Keras стала использовать Tensorflow как основной бэкенд для вычислений вместо аналогичной библиотеки Theano. Для работы на видеокартах NVIDIA используется библиотека cuDNN. Если вы работаете с картинками (со сверточными нейросетями), скорее всего, придется использовать данную библиотеку.
Примеры кода [ править ]
Сверточная нейронная сеть [ править ]
Реализация сверточной нейронной сети для классификации цифр из датасета MNIST:
Keras [ править ]
Описание [ править ]
Keras [4] — библиотека для построения нейронных сетей, поддерживающая основные виды слоев и структурные элементы. Поддерживает как рекуррентные, так и сверточные нейросети, имеет в своем составе реализацию известных архитектур нейросетей (например, VGG16). Некоторое время назад слои из данной библиотеки стали доступны внутри библиотеки Tensorflow. Существуют готовые функции для работы с изображениями и текстом. Интегрирована в Apache Spark с помощью дистрибутива dist-keras. Данная библиотека позволяет на более высоком уровне работать с нейронными сетями. В качестве библиотеки для бэкенда может использоваться как Tensorflow, так и Theano.
Примеры кода [ править ]
Сверточная нейронная сеть [ править ]
Реализация сверточной нейронной сети для классификации текста:
Топ-10 инструментов Python для машинного обучения и data-science
Python — один из наиболее популярных языков программирования. Причина — в его универсальности, ведь это мультитул с возможностью «заточки» под самые разные нужды. Сегодня мы публикуем подборку с описанием 10 полезных для data-scientist и специалиста по ИИ инструментов.
Машинное обучение, нейросети, Big-data — всё более растущий тренд, а значит, нужно все больше специалистов. Синтаксис Python математически точный, так что его понимают не только программисты, но и все, кто связан с техническими науками, — вот почему такое количество новых инструментов создается именно на этом языке.
Skillbox рекомендует: Практический курс «Python-разработчик с нуля».
Напоминаем: для всех читателей «Хабра» — скидка 10 000 рублей при записи на любой курс Skillbox по промокоду «Хабр».
Но хватит описывать достоинства Python, давайте наконец приступим к нашей подборке.
Инструменты машинного обучения
Shogun — решение с большим количеством возможностей по машинному обучению, с фокусировкой на Support Vector Machines (SVM). Написан он на С++. Shogun предлагает широкий спектр унифицированных методов machine learning, в основе которых — надежные и доступные пониманию алгоритмы.
Shogun качественно задокументирован. Из недостатков можно назвать относительную сложность работы с API. Распространяется бесплатно.
Keras — высокоуровневый API нейросетей, предоставляющий библиотеку глубокого обучения для Python. Это один из лучших инструментов для тех, кто начинает свой путь в качестве специалиста по машинному обучению. По сравнению с другими библиотеками Keras гораздо более понятен. С ним могут работать такие популярные фреймворки Python, как TensorFlow, CNTK или Theano.
4 основных принципа, лежащих в основе философии Keras, — дружественность пользователю, модульность, расширяемость и совместимость с Python. Из недостатков можно назвать относительно медленную скорость работы по сравнению с другими библиотеками.
Scikit-Learn — open-source инструмент для дата-майнинга и анализа. Его можно использовать и в data-science. API инструмента удобный и практичный, его можно использовать для создания большого количества сервисов. Одно из главных достоинств — скорость работы: Scikit-Learn просто бьет рекорды. Главные возможности инструмента — регрессия, кластеринг, выбор модели, препроцессинг, классификация.
Pattern — модуль веб-майнинга, который предоставляет возможности для сбора данных, обработки языка, машинного обучения, анализа сети и визуализаций разного рода. Он отлично задокументирован и поставляется с 50 кейсами, а также 350 юнит-тестами. И он бесплатен!
Theano назван в честь древнегреческого философа и математика, давшего миру много полезного. Основные функции Theano — интеграция с NumPy, прозрачное использование ресурсов GPU, скорость и стабильность работы, самоверификация, генерация динамического С-кода. Среди недостатков можно упомянуть относительно сложный API и более медленную скорость работы, если сравнивать с другими библиотеками.
Инструменты data-science
SciPy — базирующаяся на Python экосистема open-source программного обеспечения для математиков, специалистов по ИТ, инженеров. В SciPy используются различные пакеты вроде NumPy, IPython, Pandas, что позволяет использовать популярные библиотеки для решения математических и научных задач. Этот инструмент — отличная возможность, если вам нужно показать данные серьезных вычислений. И он бесплатен.
Dask — решение обеспечивающее возможность параллелизма данных в аналитике благодаря интеграции с такими пакетами, как NumPy, Pandas и Scikit-Learn. C Dask вы можете быстро распараллелить существующий код, изменив лишь несколько строк. Дело в том, что его DataFrame такой же, как в библиотеке Pandas, а работающий с ним NumPy имеет возможность распараллеливать задания, написанные на чистом Python.
Numba — компилятор с открытым исходным кодом, который использует инфраструктуру компилятора LLVM для компиляции синтаксиса Python в машинный код. Основным преимуществом работы с Numba в приложениях для научных исследований можно назвать его скорость при использовании кода с массивами NumPy. Как и Scikit-Learn, Numba подходит для создания приложений машинного обучения. Стоит отметить, что решения на основе Numba будут особенно быстро работать на оборудовании, созданном для приложений машинного обучения или научных исследований.
High-Performance Analytics Toolkit (HPAT) — compiler-based фреймворк для больших данных. Он автоматически масштабирует аналитические программы, равно как и программы машинного обучения, до уровня производительности облачных сервисов и может оптимизировать определенные функции с помощью декоратора jit.
Cython — лучший выбор для работы с математическим кодом. Cython — это транслятор исходного кода на основе Pyrex, который позволяет вам легко писать C-расширения для Python. Более того, с добавлением поддержки интеграции с IPython / Jupyter код, написанный с использованием Cython, можно использовать в Jupyter при помощи встроенных аннотаций, ровно так же, как и любой другой код Python.
Приведенные выше инструменты почти идеальны для ученых, программистов и всех, кто имеет отношение к машинному обучению и большим данным. И конечно, стоит помнить, что эти инструменты заточены под Python.
Топ-5 библиотек Python для машинного обучения
Введение в машинное обучение на Python
В 21 веке большинство приложений, разрабатываемых компаниями, так или иначе создаются с помощью искусственного интеллекта (AI), технологий машинного и глубокого обучения. А в этих технологиях широко используются библиотеки машинного обучения, предоставляемые в Python.
Как правило, проекты AI отличаются от обычных проектов в области разработки программного обеспечения. В них используются особые фреймворки, для работы над ними нужны особые навыки, а кроме того, эти проекты требуют проведения глубокого анализа.
При разработке приложений, основанных на AI, одним из важнейших факторов, обуславливающих успех проекта, является использование подходящего языка программирования. Выбранный язык должен быть эффективен при создании устойчивых и масштабируемых приложений.
Именно поэтому компании используют Python. Этот язык предлагает широкое разнообразие библиотек и пакетов, способных облегчить труд разработчиков. И как следствие, Python широко применяется для работы над проектами с использованием AI.
Преимущества использования Python
Вот несколько преимуществ использования Python:
1. Простота и совместимость. Python предоставляет наглядный и интерактивный код. И хотя за искусственным интеллектом и машинным обучением стоят сложные алгоритмы и адаптируемые рабочие процессы, простота библиотек и фреймворков Python позволяет разработчикам создавать надёжные системы.
2. Независимость от платформы. Одним из залогов успеха Python является тот факт, что этот язык не зависит от платформы, на которой он работает. Есть множество различных платформ, поддерживающих Python. В частности, его поддерживают Windows, masOS и Linux.
3. Большое сообщество. Согласно опросу на Stack Overflow, Python входит в топ-10 языков программирования, используемых в различных областях разработки ПО. Это один из самых популярных языков программирования. В частности, Python считается лучшим выбором для веб-разработки. За этим языком стоит многочисленное сообщество разработчиков, которое может помочь новичкам учиться и развиваться рука об руку с матерыми разработчиками.
Итак, обсудив Python и его преимущества, давайте посмотрим на топ-5 библиотек Python для машинного обучения.
Pandas
Одна из самых популярных библиотек Python для машинного обучения. Pandas, пожалуй, лучшая библиотека для проведения различных манипуляций с данными. Она содержит удобные и наглядные структуры данных, такие как DataFrames, помогающие создавать программы для реализации функций. Разработанная на основе NumPy, эта библиотека отличатся высокой скоростью работы и простотой в использовании.
Pandas предоставляет возможность чтения и записи данных с использованием различных источников, таких как Excel, HDFS и многих других. Если вы планируете создавать настоящие модели машинного обучения, то рано или поздно вам придется использовать Pandas для их реализации. Ниже можно увидеть преимущества и недостатки библиотеки.
Преимущества:
Недостатки:
Далее мы рассмотрим Matplotlib – ещё одну популярную библиотеку для машинного обучения.
Matplotlib
Matplotlib – это библиотека, используемая для визуализации данных. Это часть SciPy. Данная библиотека имеет дело со структурами NumPy и высокоуровневыми моделями, такими как Pandas. Matplotlib считается одной из неотъемлемых библиотек для визуализации данных в машинном обучении с использованием Python.
Для создания графиков и диаграмм высокого качества библиотека предоставляет среду построения графиков, сходную с MATLAB. Также представлено множество функций для создания информативной визуализации.
Давайте рассмотрим преимущества и недостатки Matplotlib.
Преимущества:
Недостатки:
Марк Лутц «Изучаем Python»
Скачивайте книгу у нас в телеграм
Scikit-Learn
Данная библиотека является в некотором роде расширением SciPy. Она широко используется для реализации алгоритмов машинного обучения. Изначально это была всего лишь часть летнего проекта Google. Со временем, благодаря открытому коду и разнообразным функциям, помогающим разрабатывать модели машинного обучения, библиотека набрала популярность.
Scikit-Learn обеспечивает простую и надежную структуру, которая помогает моделям машинного обучения учиться, трансформироваться и строить прогнозы на основе данных. В библиотеке доступны функции для создания моделей классификации, регрессии, кластеризации. Кроме того, предлагается широкий спектр приложений для предварительной обработки данных, статистического анализа, оценки моделей и многого другого.
Преимущества:
Недостатки:
Далее мы поговорим об ещё одной библиотеке для машинного обучения – NumPy.
NumPy
Данная библиотека считается одной из самых лучших и наиболее широко используемых библиотек Python для машинного обучения. Другие библиотеки, такие как TensorFlow и Keras, используют NumPy для реализации различных операций с тензорами.
Более того, библиотека NumPy очень интерактивна и интуитивно понятна. Она помогает нам легко реализовывать сложные математические операции.
Теперь давайте рассмотрим основные преимущества и недостатки данной библиотеки.
Преимущества:
Недостатки:
SciPy
Cчитается одной из важнейших библиотек Python, которая позволяет нам выполнять научные вычисления. Библиотека SciPy построена на основе NumPy и также является частью стека SciPy.
Она имеет различные модули для реализации машинного обучения. Особенность, которая делает библиотеку столь важной для машинного обучения, заключается в том, что она обеспечивает быстрое и качественное выполнение кода. Кроме того, это простая в использовании библиотека.
Преимущества:
Недостатки:
Наконец, мы подошли к концу этой статьи. Мы обсудили 5 лучших библиотек Python для машинного обучения. Надеемся, что к этому моменту у вас сложилось четкое представление о том, где вы можете использовать все представленные выше библиотеки и каковы плюсы и минусы их использования.
Топ-10 библиотек Python для машинного обучения
Data Science активно использует предиктивные возможности алгоритмов машинного обучения (ML). Python же предоставляет удобную среду для экспериментов с этими алгоритмами благодаря своей читабельности и эффективности. А обилие библиотек делают его еще более привлекательным решением.
Фреймворк — это интерфейс или инструмент, позволяющий разработчикам просто создавать модели машинного обучения, не погружаясь в лежащие в основе алгоритмы.
Библиотека — это набор файлов, содержащих код, который можно импортировать в свое приложение.
Фреймворк может быть набором библиотек, необходимых для построения модели без понимания особенностей лежащих в основе алгоритмов. Однако разработчикам нужно знать, каким образом эти алгоритмы работают, чтобы корректно интерпретировать результат.
#10 Matplotlib
Matplotlib — это интерактивная кроссплатформенная библиотека для создания двумерных диаграмм. С ее помощью можно создавать качественные графики и диаграммы в нескольких форматах.
Преимущества:
Недостатки:
#9 Natural Language Toolkit (NLTK)
NLTK — это фреймворк и набор библиотек для разработки системы символической и статистической обработки естественного языка (natural language processing, NLP). Стандартный инструмент для NLP в Python.
Преимущества:
Недостатки:
#8 Pandas
Это библиотека Python для высокопроизводительных и одновременно понятных структур данных и инструментов анализа данных в Python.
Преимущества:
Недостатки:
#7 Scikit-Learn
Эта библиотека построена на основе matplotlib, NumPy и SciPy. Она предоставляет несколько инструментов для анализа и добычи данных.
Преимущества:
Недостатки:
#6 Seaborn
Библиотека для создания статистических графиков в Python. Построена на базе matplotlib и имеет интеграцию со структурами данных pandas.
Преимущества
Недостатки:
#5 NumPy
NumPy добавляет обработку многомерных массивов и матриц в Python, а также крупные наборов данных для высокоуровневых математических функций. Обычно используется для научных вычислений. Следовательно, это один из самых используемых пакетов Python для машинного обучения.
Преимущества:
Недостатки:
#4 Keras
Очень популярная библиотека для машинного обучения в Python, предоставляющая высокоуровневое API нейронной сети, работающее поверх TensorFlow, CNTK или Theano.
Преимущества:
Недостатки:
#3 SciPy
Популярная библиотека с разными модулями для оптимизации, линейной алгебры, интеграции и статистики.
Преимущества:
Недостатки:
#2 Pytorch
Популярная библиотека, построенная на базе Torch, которая, в свою очередь, сделана на C и завернута в Lua. Изначально создавалась Facebook, но сейчас используется в Twitter, Salefsorce и многих других организациях.
Преимущества:
Недостатки:
#1 TensorFlow
Изначально разработанная Google, TensorFlow — это высокопроизводительная библиотека для вычислений с помощью графа потока данных.
Под капотом это в большей степени фреймворк для создания и работы вычислений, использующих тензоры. Чаще всего TensorFlow используется в нейронных сетях и глубоком обучении. Это делает библиотеку одной из самых популярных.
Преимущества:
Недостатки:
Прямо сейчас на курс 50% скидка!
Выводы
Теперь вы знаете разницу в библиотеках и фреймворках Python. Можете оценить преимущества и недостатки самых популярных библиотек машинного обучения.