Strojové učenie (ML), podoblasť umelej inteligencie (AI), umožňuje počítačom vykonávať úlohy bez špecifických pokynov na základe skúseností. Python má vynikajúcu podporu pre ML so svojou rozsiahlou sadou funkcií a širokou škálou knižníc tretích strán.
Knižnice ML dostupné pre Python zahŕňajú nástroje a funkcie na riešenie matematických a vedeckých výpočtov. Pomocou týchto knižníc môžete rýchlejšie vytvárať modely strojového učenia bez toho, aby ste museli ovládať všetky špecifiká ich základných techník.
Vyvinutý tím Google Brain TensorFlow ako open-source rámec strojového učenia to vám umožní budovať a trénovať rôzne typy neurónových sietí. TensorFlow hrá kľúčovú úlohu v širokej škále aplikácií umelej inteligencie, vrátane rozpoznávania obrazu, spracovania prirodzeného jazyka a posilňovacieho učenia.
TensorFlow predstavuje údaje ako viacrozmerné polia nazývané tenzory. Táto funkcia vám umožňuje pracovať s údajmi vysoko flexibilným a efektívnym spôsobom, čo uľahčuje navrhovanie a optimalizáciu modelov strojového učenia.
Vďaka kompatibilite TensorFlow s programovacími jazykmi ako Python, C++ a JavaScript je dostupný širokému publiku. Táto všestrannosť prispela k jeho popularite v akademickej obci aj v priemysle.
Výskumný tím AI spoločnosti Meta vyvinul PyTorch ako bezplatnú knižnicu s otvoreným zdrojom pre aplikácie v oblasti počítačového videnia a spracovania prirodzeného jazyka. Túto knižnicu si osvojilo niekoľko firiem vrátane Uberu, Walmartu a Microsoftu.
Napríklad Uber získal Pyro, program hlbokého učenia, ktorý využíva PyTorch na pravdepodobnostné modelovanie. To demonštruje popularitu a užitočnosť PyTorch medzi spoločnosťami, ktoré hľadajú pokročilé riešenia AI.
Spoločnosti ako Uber, Netflix, Square a Yelp sa rozhodnú pre Keras pred inými knižnicami, pokiaľ ide o spracovanie ich textových a obrazových údajov. Keras je samostatná, open-source Python knižnica, špeciálne vytvorená pre strojové učenie a úlohy neurónových sietí.
Jeho modulárny dizajn, čitateľnosť a rozšíriteľnosť umožňujú vývojárom rýchlejšie experimentovať a iterovať pri vytváraní modelov neurónových sietí. Okrem toho Keras poskytuje robustnú súpravu nástrojov, ktorá výrazne zvyšuje efektivitu manipulácie s textom a obrázkami.
NumPy, open-source Python knižnica, uľahčuje vedecké a matematické výpočty. Táto knižnica ponúka širokú škálu matematických funkcií vrátane operácií ako math.fsum a math.frexp. Navyše vám umožňuje vykonávať zložité výpočty zahŕňajúce matice a viacrozmerné polia.
SciPy stavia na schopnostiach NumPy a poskytuje širokú škálu funkcií nevyhnutných pre rôzne vedecké a inžinierske úlohy. Táto knižnica obsahuje moduly pre optimalizáciu, integráciu, interpoláciu, lineárnu algebru, štatistiku a ďalšie.
Výsledkom je, že slúži ako cenný nástroj pre tých, ktorí pracujú na činnostiach, ako je analýza údajov, numerická simulácia a vedecké modelovanie. Zvyčajne ho skombinujete s inými vedeckými knižnicami, aby ste vytvorili komplexné výpočtové pracovné postupy.
Scikit-Learn, bezplatná knižnica strojového učenia, je známa svojou rýchlosťou a užívateľsky prívetivým API. Postavený na SciPy a zahŕňa širokú škálu možností vrátane regresných metód, klastrovania údajov a nástrojov na kategorizáciu.
Táto knižnica sa môže pochváliť podporou popredných techník strojového učenia, ako sú Support Vector Machines, Random Forest, K-Means a Gradient Boosting. Okrem toho môže jeho aktívna komunita vývojárov ponúknuť cennú pomoc, ak narazíte na nejaké problémy.
Scikit-Learn sa teší širokému prijatiu v rôznych odvetviach, s pozoruhodnými príkladmi ako napr booking.com pre hotelové rezervácie a Spotify pre online streamovanie hudby, vďaka čomu je obľúbenou voľbou na GitHub.
Orange3 je softvérová aplikácia s otvoreným zdrojovým kódom určená na dolovanie údajov, strojové učenie a vizualizáciu údajov. Jeho počiatky siahajú do roku 1996, kedy bol prvýkrát vytvorený akademickými odborníkmi na Univerzite v Ľubľane v Slovinsku, ktorí ho vytvorili pomocou C++.
Postupom času, ako rástli požiadavky na pokročilejšiu a zložitejšiu funkcionalitu, profesionáli začali do tohto rámca začleňovať moduly Pythonu, čím sa rozširovali a vylepšovali možnosti softvéru.
Pandas je knižnica strojového učenia v Pythone, ktorá poskytuje dátové štruktúry na vysokej úrovni a širokú škálu analytických nástrojov. Jednou zo skvelých vlastností tejto knižnice je jej schopnosť vykonávať zložité operácie s údajmi iba pomocou jedného alebo dvoch príkazov.
Pandy majú veľa vstavaných metód na zoskupovanie, kombinovanie a filtrovanie údajov, ako aj funkcie časových radov.
Pandas zaisťuje, že celý proces manipulácie s údajmi je jednoduchý. Jedným z vrcholov spoločnosti Pandas je podpora operácií, ako je opätovné indexovanie, iterácia, triedenie, agregácia, zreťazenia a vizualizácia.
Matplotlib je knižnica pre Python, ktorá má všetko, čo potrebujete na vytváranie statických, animovaných a interaktívnych vizualizácií.
NumPy, vedecká počítačová knižnica Pythonu, slúži ako základ, na ktorom bol vytvorený Matplotlib. Matplotlib môžete použiť na rýchle a jednoduché vykreslenie údajov, keď ich predspracujete pomocou NumPy.
Knižnica Theano, ktorú vytvoril Montrealský inštitút pre algoritmy učenia v roku 2007, slúži ako platforma na navrhovanie a vykonávanie matematických výrokov.
Umožňuje vám efektívne manipulovať, vyhodnocovať a optimalizovať matematické modely. Táto knižnica funguje tak, že spracováva tieto matematické výrazy pomocou viacrozmerných polí.
PyBrain – skratka pre Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence a Neural Network Library – je všestranná sada modulov s otvoreným zdrojom na použitie pri rôznych úlohách strojového učenia.
Vytvorené so silným dôrazom na dostupnosť, hlavné silné stránky PyBrain spočívajú v neurónových sieťach a metodológiách učenia.
Dominancia Pythonu v AI: Revolúcia riadená knižnicami
Rozsiahla škála knižníc strojového učenia Pythonu pomohla napredovať v oblasti umelej inteligencie. Tieto knižnice ponúkajú vopred napísané riešenia, ktoré urýchľujú vývoj, podporujú spoluprácu a umožňujú efektívne vytvárať zložité aplikácie.
Tieto knižnice zdôrazňujú vplyv Pythonu na strojové učenie, pričom každá sa zameriava na špecifické aspekty matematických výpočtov, analýzy údajov, vizualizácie a ďalších.
Tieto nástroje spoločne podčiarkujú úlohu Pythonu ako hnacej sily v prostredí AI.
