библиотеки питон машинное обучение
Топ-7 библиотек Python для машинного обучения
Python – это океан библиотек, которые служат различным целям. Как разработчик вы должны хорошо разбираться в лучших из них. Чтобы помочь вам в этом, мы расскажем про топ-7 библиотек Python для машинного обучения, которые нужно знать в 2021 году.
Вступление
Python является одним из самых широко используемых языков программирования. Он популярен среди разработчиков по множеству причин, и одна из них — удивительно большая коллекция библиотек.
Кроме того, этот язык крайне прост и легок в освоении – идеально для новичка и не только!
Простота Python привлекает многих разработчиков к созданию новых библиотек для машинного обучения. А благодаря огромной коллекции библиотек Python становится чрезвычайно популярным среди экспертов по машинному обучению. Таким образом, круг замыкается, а популярность Python только растет.
Что ж, давайте приступим! Первая библиотека в нашем топ-7 лучших библиотек Python для машинного обучения – это TensorFlow.
TensorFlow
Если вы в настоящее время работаете над проектом машинного обучения на Python, вероятно, вы уже слышали о TensorFlow — популярной библиотеке с открытым исходным кодом.
Эта библиотека была разработана Google в сотрудничестве с Brain Team. Она является частью почти каждого приложения Google для машинного обучения.
TensorFlow работает как вычислительная библиотека для написания новых алгоритмов, включающих большое количество тензорных операций. Поскольку нейронные сети можно легко выразить в виде вычислительных графов, их можно реализовать с помощью TensorFlow в виде серии операций над тензорами. Тензоры – это n-мерные матрицы, которые представляют данные.
Особенности TensorFlow
TensorFlow оптимизирована по скорости. Она использует такие методы, как XLA, для быстрых операций линейной алгебры.
Использование TensorFlow
На самом деле вы пользуетесьTensorFlow ежедневно, пускай и не напрямую. Эта библиотека задействована в работе таких приложений, как Google Voice Search или Google Фото.
Для использования в Python TensorFlow имеет сложный интерфейс. Ваш код Python будет компилироваться, а затем выполняться в механизме распределенного выполнения TensorFlow, созданном с использованием C и C++.
Количество вариантов применения TensorFlow буквально неограниченно, и в этом ее прелесть.
Марк Лутц «Изучаем Python»
Скачивайте книгу у нас в телеграм
Scikit-Learn
Это библиотека Python, связанная с NumPy и SciPy. Считается одной из лучших библиотек для работы с комплексными данными.
В эту библиотеку вносится много изменений. Одна из модификаций – это функция перекрестной проверки, предоставляющая возможность использовать более одной метрики. Многие методы обучения, такие как логистическая регрессия и метод ближайших соседей, были немного улучшены.
Особенности Scikit-Learn
Где мы используем Scikit-Learn?
Эта библиотека содержит множество алгоритмов для реализации стандартных задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных, таких как уменьшение размерности, классификация, регрессия, кластеризация и выбор модели.
Numpy
Numpy считается одной из самых популярных библиотек машинного обучения в Python.
Для выполнения многих операций с тензорами TensorFlow и другие библиотеки под капотом используют Numpy.
Лучшая и самая важная особенность Numpy — интерфейс массива.
Особенности Numpy
Использование Numpy
Этот интерфейс можно использовать для выражения изображений, звуковых волн и других двоичных необработанных потоков в виде массива действительных чисел в n-мерном формате.
В общем, библиотека полезна для full-stack разработчиков, занимающихся задачами машинного обучения.
Keras
Keras считается одной из самых крутых библиотек машинного обучения в Python. Она обеспечивает более простой механизм выражения нейронных сетей. Keras также предоставляет одни из лучших утилит для компиляции моделей, обработки наборов данных, визуализации графиков и многого другого.
В бэкэнде Keras внутренне использует Theano или TensorFlow. Также можно использовать некоторые из самых популярных нейронных сетей, такие как CNTK. Keras относительно медленная, если сравнивать ее с другими библиотеками машинного обучения. Дело в том, что эта библиотека создает вычислительный граф, используя внутреннюю инфраструктуру, а затем использует его для выполнения операций. Все модели в Keras портативные.
Особенности Keras
Где мы используем Keras?
Вы уже постоянно взаимодействуете с функциями, созданными с помощью Keras. Эта библиотека используется в Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square и многих других. Она особенно популярна среди стартапов, продукты которых завязаны на машинном обучении.
Keras содержит множество реализаций часто используемых строительных блоков нейронной сети, таких как слои, цели, функции активации, оптимизаторы и множество инструментов, облегчающих работу с изображениями и текстовыми данными.
Кроме того, эта библиотека предоставляет множество предварительно обработанных наборов данных и предварительно обученных моделей, таких как MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet и т.д.
Keras является фаворитом среди исследователей глубокого обучения, занимая второе место. Она применяется исследователями в крупных научных организациях, в частности, в ЦЕРНе и НАСА.
PyTorch
PyTorch – крупнейшая библиотека машинного обучения, которая позволяет разработчикам выполнять тензорные вычисления с ускорением графического процессора, создавать динамические вычислительные графы и автоматически вычислять градиенты. Помимо этого, PyTorch предлагает богатые API-интерфейсы для решения проблем приложений, связанных с нейронными сетями.
Эта библиотека машинного обучения основана на Torch, библиотеке с открытым исходным кодом, реализованной на C с оболочкой на Lua.
Данная библиотека была представлена в 2017 году, и с момента выпуска она лишь набирает популярность и привлекает все большее количество разработчиков.
Особенности PyTorch
Использование PyTorch
PyTorch в основном используется для обработки естественного языка.
Эта библиотека разработана исследовательской группой Facebook по искусственному интеллекту. На ней построено ПО «Pyro» для вероятностного программирования в Uber.
PyTorch превосходит TensorFlow по многим параметрам. Кроме того, в последние дни она привлекает к себе много внимания.
SciPy
SciPy – это библиотека машинного обучения для разработчиков приложений. При этом нужно понимать разницу между библиотекой SciPy и стеком SciPy. Библиотека SciPy содержит модули для оптимизации, линейной алгебры, интеграции и статистики.
Особенности SciPy
Использование SciPy
SciPy использует массивы NumPy в качестве базовой структуры данных и поставляется с модулями для различных часто используемых задач в научном программировании.
С помощью SciPy легко выполняются задачи, связанные с линейной алгеброй, интегрированием (исчислением), решением обыкновенных дифференциальных уравнений и обработкой сигналов.
Pandas
Pandas – это библиотека машинного обучения на Python, предоставляющая структуры данных высокого уровня и широкий спектр инструментов для анализа.
Одна из замечательных особенностей этой библиотеки – возможность проводить сложные операции с данными с помощью одной или двух команд.
Pandas имеет много встроенных методов для группировки, объединения данных и фильтрации. Кроме того, в ней также есть функциональность временных рядов.
Особенности Pandas
Pandas позаботится о том, чтобы весь процесс манипулирования данными был проще. Поддержка таких операций, как повторное индексирование, итерация, сортировка, агрегирование, конкатенация и визуализация, являются одними из основных функций Pandas.
Использование Pandas
Pandas постоянно совершенствуется. Улучшения касаются ее способности группировать и сортировать данные, выбирать наиболее подходящие выходные данные для применяемого метода. Кроме того, это ещё и обеспечение поддержки для выполнения операций с настраиваемыми типами.
Pandas при использовании с другими библиотеками и инструментами обеспечивает высокую функциональность и хорошую гибкость. Кроме того, она крайне полезна при решении задач анализа данных.
Заключение
Мы надеемся, что этот топ-7 библиотек Python для машинного обучения помог вам сориентироваться в том, какие ML-библиотеки доступны питонистам. Изучите их подробнее и непременно используйте в своих проектах!
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.
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 8 библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта
Машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) все шире распространяются в различных сферах деятельности, и многие предприятия начинают активно инвестировать в эти технологии. С ростом объемов и сложности данных, повышается необходимость их обработки и анализа при помощи ML и АI. Искусственный интеллект дает гораздо более точные оценки и прогнозы, которые заметно повышают эффективность, увеличивают производительность и снижают расходы.
AI и ML проекты сильно отличаются от обычных проектов разработки ПО. При работе над ними используется другой технологический стек, нужны навыки машинного обучения и готовность заниматься глубокими исследованиями. Чтобы заложить основу МL и AI проекта, вам нужно выбрать гибкий и при этом стабильный язык программирования с большим количеством готовых библиотек и фреймворков. Python как раз один из таких языков, и не удивительно, что на нем ведется большое количество AI и ML проектов. Ниже мы расскажем вам про топ-8 библиотек Python, которые могут быть использованы для AI и ML.
Почему Python предпочтителен для машинного обучения и AI?
Python поддерживает разработчиков на протяжении всего цикла программной разработки, что ведет к высокой продуктивности разработки и дает уверенность в ее конечном результате. Python имеет много достоинств, имеющих большое значение при разработке проектов, связанных с AI и ML.
К ним можно отнести:
Именно эти свойства еще больше повышают популярность языка. Огромное количество Python-библиотек для AI и ML существенно упрощают и ускоряют разработку. Простой синтаксис и читаемость способствуют быстрому тестированию сложных процессов и делают язык понятным для всех. Например, в контексте веб-разработки в качестве конкурента Python можно рассматривать PHP, но найти PHP-программистов с опытом работы в проектах ML и AI очень сложно.
Лучшие библиотеки Python для машинного обучения и AI
Для реализации алгоритмов ML и AI необходимо хорошо структурированное и проверенное окружение — только так можно достичь наилучших результатов. Многочисленные библиотеки Python, предназначенные для машинного обучения, позволяют существенно сократить время создания проектов. Давайте познакомимся с лучшими из них.
1. Tensor Flow
TensorFlow — библиотека сквозного машинного обучения Python для выполнения высококачественных численных вычислений. С помощью TensorFlow можно построить глубокие нейронные сети для распознавания образов и рукописного текста и рекуррентные нейронные сети для NLP(обработки естественных языков). Также есть модули для векторизации слов (embedding) и решения дифференциальных уравнений в частных производных (PDE). Этот фреймворк имеет отличную архитектурную поддержку, позволяющую с легкостью производить вычисления на самых разных платформах, в том числе на десктопах, серверах и мобильных устройствах.
Основной козырь TensorFlow это абстракции. Они позволяют разработчикам сфокусироваться на общей логике приложения, а не на мелких деталях реализации тех или иных алгоритмов. С помощью этой библиотеки разработчики Python могут легко использовать AI и ML для создания уникальных адаптивных приложений, гибко реагирующих на пользовательские данные, например на выражение лица или интонацию голоса.
2. Keras
Keras — одна из основных библиотек Python с открытым исходным кодом, написанная для построения нейронных сетей и проектов машинного обучения. Keras может работать совместно с Deeplearning4j, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Theano или TensorFlow. В этой библиотеке реализованы практически все автономные модули нейронной сети, включая оптимизаторы, нейронные слои, функции активации слоев, схемы инициализации, функции затрат и модели регуляризации. Это позволяет строить новые модули нейросети, просто добавляя функции или классы. И поскольку модель уже определена в коде, разработчику не приходится создавать для нее отдельные конфигурационные файлы.
Keras особенно удобна для начинающих разработчиков, которые хотят проектировать и разрабатывать собственные нейронные сети. Также Keras можно использовать при работе со сверточными нейронными сетями. В нем реализованы алгоритмы нормализации, оптимизации и активации слоев. Keras не является ML-библиотекой полного цикла (то есть, исчерпывающей все возможные варианты построения нейронных сетей). Вместо этого она функционирует как очень дружелюбный, расширяемый интерфейс, увеличивающий модульность и выразительность (в том числе других библиотек).
3. Theano
С момента своего появления в 2007 году, Theano привлекла разработчиков Python и инженеров ML и AI.
По своей сути, это научная математическая библиотека, которая позволяет вам определять, оптимизировать и вычислять математические выражения, в том числе и в виде многомерных массивов. Основой большинства ML и AI приложений является многократное вычисление заковыристых математических выражений. Theano позволяет вам проводить подобные вычисления в сотни раз быстрее, вдобавок она отлично оптимизирована под GPU, имеет модуль для символьного дифференцирования, а также предлагает широкие возможности для тестирования кода.
Когда речь идет о производительности, Theano — отличная библиотека ML и AI, поскольку она может работать с очень большими нейронными сетями. Ее целью является снижение времени разработки и увеличение скорости выполнения приложений, в частности, основанных на алгоритмах глубоких нейронных сетей. Ее единственный недостаток — не слишком простой синтаксис (по сравнению с TensorFlow), особенно для новичков.
4. Scikit-learn
Scikit-learn — еще одна известная опенсорсная библиотека машинного обучения Python, с широким спектром алгоритмов кластеризации, регрессии и классификации. DBSCAN, градиентный бустинг, случайный лес, SVM и k-means — вот только несколько примеров. Она также отлично взаимодействует с другими научными библиотеками Python, такими как NumPy и SciPy.
Эта библиотека поддерживает алгоритмы обучения как с учителем, так и без учителя. Вот список основных преимуществ данной библиотеки, делающих ее одной из самых предпочтительных библиотек Python для ML:
Вы когда-нибудь задумывались, почему PyTorch стала одной из самых популярных библиотек Python по машинному обучению?
PyTorch — это полностью готовая к работе библиотека машинного обучения Python с отличными примерами, приложениями и вариантами использования, поддерживаемая сильным сообществом. PyTorch отлично адаптирована к графическому процессору (GPU), что позволяет использовать его, например в приложениях NLP (обработка естественных языков). Вообще, поддержка вычислений на GPU и CPU обеспечивает оптимизацию и масштабирование распределенных задач обучения как в области исследований, так и в области создания ПО. Глубокие нейронные сети и тензорные вычисления с ускорением на GPU — две основные фишки PyTorch. Библиотека также включает в себя компилятор машинного обучения под названием Glow, который серьезно повышает производительность фреймворков глубокого обучения.
6. NumPy
NumPy — это библиотека линейной алгебры, разработанная на Python. Почему большое количество разработчиков и экспертов предпочитают ее другим библиотекам Python для машинного обучения?
Практически все пакеты Python, использующиеся в машинном обучении, так или иначе опираются на NumPy. В библиотеку входят функции для работы со сложными математическими операциями линейной алгебры, алгоритмы преобразования Фурье и генерации случайных чисел, методы для работы с матрицами и n-мерными массивами. Модуль NumPy также применяется в научных вычислениях. В частности, он широко используется для работы со звуковыми волнами и изображениями.
В проектах по машинному обучению значительное время уходит на подготовку данных, а также на анализ основных тенденций и моделей. Именно здесь Pandas привлекает внимание специалистов по машинному обучению. Python Pandas — это библиотека с открытым исходным кодом, которая предлагает широкий спектр инструментов для обработки и анализа данных. С ее помощью вы можете читать данные из широкого спектра источников, таких как CSV, базы данных SQL, файлы JSON и Excel.
Эта библиотека позволяет производить сложные операции с данными помощью всего одной команды. Python Pandas поставляется с несколькими встроенными методами для объединения, группировки и фильтрации данных и временных рядов. Но Pandas не ограничивается только решением задач, связанных с данными; он служит лучшей отправной точкой для создания более сфокусированных и мощных инструментов обработки данных.
Наконец, последняя библиотека в нашем списке это Seaborn — бесподобная библиотека визуализации, основанная на Matplotlib. Для проектов машинного обучения важны и описание данных, и их визуализация, поскольку для выбора подходящего алгоритма часто бывает необходим зондирующий анализ набора данных. Seaborn предлагает высокоуровневый интерфейс для создания потрясающей статистической графики на основе набора данных.
С помощью этой библиотеки машинного обучения легко создавать определенные типы графиков, такие как временные ряды, тепловые карты (heat map) и графики «скрипками» (violin plot). По функционалу Seaborn превосходит Pandas и MathPlotLib — благодаря функциям статистической оценки данных в процессе наблюдений и визуализации пригодности статистических моделей для этих данных.
Ниже в таблице приведены данные по этим библиотекам из GitHub:
Эти библиотеки чрезвычайно полезны, когда вы работаете над проектами машинного обучения, поскольку они экономят ваше время и дополнительно предоставляют явные функции, на которые можно смело опираться. Среди огромной коллекции библиотек Python для машинного обучения эти библиотеки следует рассмотреть в первую очередь. С их помощью вы сможете вы можете использовать высокоуровневые аналитические функции даже при минимальных знаниях базовых алгоритмов, с которыми вы работаете.