Top Python Libraries for Machine Learning

Sanjaa

• 2024-11-27
• education, python, код, технологи

Python нь ML-ийн нарийн төвөгтэй даалгавруудыг хөнгөвчлөх энгийн, өргөн хүрээний номын сангийн ачаар машин сургалтын (ML) домэйны тэргүүлэх хэл болж чадсан. Та анхлан суралцагч эсвэл ахисан түвшний дадлагажигч ч бай эдгээр Python library нь машин сургалтын загварыг үр дүнтэй бүтээх, сургах, ашиглах хэрэгслүүдээр хангадаг. Доорх нь 2024 онд ML-д зориулсан шилдэг Python library гарын авлага бөгөөд тэдгээрийн гол онцлогууд болон хэрэглээний тохиолдлуудыг онцолсон болно.

1. NumPy

Зорилго: Тоон тооцоолол

Шаардлага:

NumPy бол олон ML ажлын урсгалын тулгуур юм. Энэ нь массив, матрицтай ажиллах хүчирхэг хэрэгслээр хангадаг бөгөөд шугаман алгебр, Fourier transforms, статистик тооцоолол зэрэг үйлдлүүдийг гүйцэтгэдэг. TensorFlow болон PyTorch зэрэг олон ML library NumPy массивыг үндэс болгон ашигладаг.

Гол онцлогууд:

Массивыг хурдан боловсруулах

Өргөн нэвтрүүлгийн чадвар

C болон Fortran кодуудтай нэгтгэх

Хэзээ ашиглах вэ: ML ажлын урсгалын үндэс болсон өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах болон тоон үйлдлүүдэд зориулагдсан.

2. Pandas

Зорилго: Мэдээллийг боловсруулах, дүн шинжилгээ хийх

Шаардлага:

Pandas нь өгөгдлийг боловсруулах, цэвэрлэх ажлыг хялбар болгодог. Түүний DataFrame-ийн зөн совингийн бүтэц нь өгөгдлийг хялбархан удирдах боломжийг олгодог бөгөөд үүнийг ML загварт оруулахаас өмнө өгөгдлийг бэлтгэхэд зориулагдсан номын сан болгодог.

Гол онцлогууд:

Мэдээлэл цэвэрлэх

Дутуу өгөгдөлтэй ажиллах

Бүлэглэх, нэгтгэх хүчирхэг хэрэгсэл

Хэзээ ашиглах вэ: ML загварт зориулсан бүтэцлэгдсэн өгөгдлийн багц бэлтгэх үед.

3. Scikit- learn

Зорилго: Сонгодог машин сургалтын загвар, хэрэгсэл

Шаардлага:

Scikit-learn бол уламжлалт ML алгоритмуудыг хэрэгжүүлэх алтан стандарт юм. Энэ нь ангилал, регресс, бөөгнөрөл, хэмжээсийг багасгах, урьдчилан боловсруулах хэрэгслүүдийг санал болгодог.

Гол онцлогууд:

Энгийн, тогтвортой API

Урьдчилан боловсруулах хэрэгслүүд (жишээ нь, хэвийн болгох, масштаблах)

Загварын үнэлгээ ба баталгаажуулалтын хэрэгслүүд

Хэзээ ашиглах вэ: Бага болон дунд хэмжээний өгөгдлийн багц бүхий хяналттай, хяналтгүй суралцахад зориулагдсан.

4. TensorFlow

Зорилго: Deep learning and neural networks

Шаардлага:

Google-ийн хөгжүүлсэн TensorFlow нь машин сургалтын загваруудыг өргөн цар хүрээтэй бүтээж, ашиглах хүчирхэг номын сан юм. Энэ нь Keras гэх мэт өндөр түвшний API болон өөрчлөн neural networks архитектурт зориулсан доод түвшний үйлдлүүдийг хоёуланг нь дэмждэг.

Гол онцлогууд:

GPU хурдатгал

Дүрслэх зориулалттай TensorBoard

Хөдөлгөөнт болон захын байршлыг дэмжих

Хэзээ ашиглах вэ: Өргөтгөх боломжтой, үйлдвэрлэлийн түвшний гүнзгий суралцах загваруудыг бий болгоход зориулагдсан.

5. PyTorch

Зорилго: Deep learning, динамик тооцооллын графикууд

Шаардлага:

Метагийн дэмжлэгтэй PyTorch нь intuitive design, уян хатан чанараараа алдартай болсон. TensorFlow-ээс ялгаатай нь динамик тооцооллын графикуудыг ашигладаг бөгөөд сургалтын явцад дибаг хийх, өөрчлөхөд хялбар байдаг.

Гол онцлогууд:

Динамик тооцооллын графикууд

Автоматаар ялгах зориулалттай автоград

Хэзээ ашиглах вэ: Судалгаанд чиглэсэн болон туршилтын гүнзгий сургалтын төслүүдэд зориулагдсан.

Python-ийн машин сургалтын экосистем өссөөр байгаа бөгөөд ML амьдралын мөчлөгийн үе шат бүрт хэрэглүүр санал болгодог. Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалтаас (NumPy, Pandas) визуалчлал (Matplotlib, Seaborn) болон дэвшилтэт загварчлал (TensorFlow, PyTorch, XGBoost) хүртэл эдгээр номын сан нь хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын төрөл бүрийн сорилтуудыг шийдвэрлэх боломжийг олгодог. Та жижиг төсөл дээр ажиллаж байгаа эсвэл том хэмжээний програмуудыг ашиглаж байгаа эсэхээс үл хамааран эдгээр номын санг эзэмших нь ML талбарт амжилтанд хүрэхэд зайлшгүй шаардлагатай.