De beste Python-bibliotheken voor datawetenschap en machine learning

Python-bibliotheken voor datawetenschap en machine learning:

Data Science en zijn de meest gevraagde technologieën van het tijdperk. Deze vraag heeft iedereen ertoe aangezet om de verschillende bibliotheken en pakketten te leren kennen om Data Science en Machine Learning te implementeren. Dit blogbericht gaat over de Python-bibliotheken voor Data Science en Machine Learning. Dit zijn de bibliotheken die u moet kennen om de twee meest gehypte vaardigheden op de markt onder de knie te krijgen.

Om diepgaande kennis te krijgen van kunstmatige intelligentie en machine learning, kunt u zich inschrijven voor live door Edureka met 24/7 ondersteuning en levenslange toegang.

Hier is een lijst met onderwerpen die aan bod komen in deze blog:

1. Inleiding tot datawetenschap en machinaal leren
2. Waarom Python gebruiken voor datawetenschap en machine learning?
3. Python-bibliotheken voor datawetenschap en machine learning
   1. Python-bibliotheken voor statistieken
   2. Python-bibliotheken voor visualisatie
   3. Python-bibliotheken voor machine learning
   4. Python-bibliotheken voor diep leren
   5. Python-bibliotheken voor natuurlijke taalverwerking

Inleiding tot datawetenschap en machinaal leren

Toen ik begon met mijn onderzoek naar Data Science en Machine Learning, was er altijd deze vraag die me het meest stoorde! Wat leidde tot de drukte rond Machine Learning en Data Science?

Deze buzz heeft veel te maken met de hoeveelheid gegevens die we genereren. Data zijn de brandstof die nodig is om Machine Learning-modellen aan te drijven en aangezien we ons in het tijdperk van Big Data bevinden, is het duidelijk waarom Data Science wordt beschouwd als de meest veelbelovende functie van het tijdperk!

Ik zou zeggen dat Data Science en Machine Learning vaardigheden zijn, en niet alleen technologieën. Het zijn de vaardigheden die nodig zijn om bruikbare inzichten uit gegevens te halen en problemen op te lossen door voorspellende modellen te bouwen.

Formeel gesproken is dit hoe Data Science en Machine Learning worden gedefinieerd:

Data Science is het proces waarbij nuttige informatie uit gegevens wordt gehaald om problemen uit de echte wereld op te lossen.

Machine Learning is het proces waarbij een machine leert hoe hij problemen kan oplossen door hem veel gegevens in te voeren.

Deze twee domeinen zijn sterk met elkaar verbonden. Machine Learning is een onderdeel van Data Science dat gebruik maakt van Machine Learning-algoritmen en andere statistische technieken om te begrijpen hoe data een bedrijf beïnvloeden en laten groeien.

Voor meer informatie over Data Science en Machine Learning kun je de volgende blogs doornemen:

1. Data Science Tutorial - Leer Data Science vanaf het begin!

Laten we het nu eens begrijpen waar Python-bibliotheken passen in Data Science en Machine Learning.

Waarom Python gebruiken voor datawetenschap en machine learning?

staat op nummer 1 voor de meest populaire programmeertaal die wordt gebruikt om Machine Learning en Data Science te implementeren. Laten we eens kijken waarom zoveel datawetenschappers en machine learning-engineers Python verkiezen boven welke andere programmeertaal dan ook.

• Gemakkelijk te leren: Python gebruikt een zeer eenvoudige syntaxis die kan worden gebruikt om eenvoudige berekeningen te implementeren, zoals de toevoeging van twee strings aan complexe processen, zoals het bouwen van complexe Machine Learning-modellen.
• Minder code: Bij het implementeren van Data Science en Machine Learning zijn talloze algoritmen nodig. Dankzij Pythons-ondersteuning voor vooraf gedefinieerde pakketten, hoeven we geen algoritmen te coderen. En om dingen gemakkelijker te maken, biedt Python een 'check as you code' -methodologie die de last van het testen van de code vermindert.
• Vooraf gemaakte bibliotheken: Python heeft honderden vooraf gebouwde bibliotheken om verschillende algoritmen voor Machine Learning en Deep Learning te implementeren. Dus elke keer dat u een algoritme op een dataset wilt uitvoeren, hoeft u alleen maar de benodigde pakketten te installeren en te laden met een enkele opdracht. Voorbeelden van vooraf gebouwde bibliotheken zijn onder meer NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch, enzovoort.
• Platform onafhankelijk: Python kan op meerdere platforms worden uitgevoerd, waaronder Windows, macOS, Linux, Unix, enzovoort. Tijdens het overbrengen van code van het ene platform naar het andere, kunt u gebruik maken van pakketten zoals PyInstaller die eventuele afhankelijkheidsproblemen oplossen.
• Enorme ondersteuning van de gemeenschap: Afgezien van een enorme aanhang, heeft Python meerdere community's, groepen en forums waar programmeurs hun fouten plaatsen en elkaar helpen.

Nu je het weet waarom Python wordt beschouwd als een van de beste programmeertalen voor Data Science en Machine Learning, laten we eens kijken naar de verschillende Python-bibliotheken voor Data Science en Machine Learning.

Python-bibliotheken voor datawetenschap en machine learning

De belangrijkste reden voor de populariteit van Python op het gebied van AI en Machine Learning is het feit dat Python duizenden ingebouwde bibliotheken biedt met ingebouwde functies en methoden om eenvoudig data-analyse, verwerking, gekibbel, modellering en dergelijke uit te voeren. Aan. In het onderstaande gedeelte bespreken we de Data Science- en Machine Learning-bibliotheken voor de volgende taken:

1. Statistische analyse
2. Data visualisatie
3. Datamodellering en machine learning
4. Diep Aan het leren
5. Natuurlijke taalverwerking (NLP)

Python-bibliotheken voor statistische analyse

Statistiek is een van de meest elementaire grondbeginselen van Data Science en Machine Learning. Alle algoritmen, technieken, enz. Voor Machine Learning en Deep Learning zijn gebaseerd op de basisprincipes en concepten van statistiek.

Voor meer informatie over Statistics for Data Science kunt u de volgende blogs raadplegen:

Python wordt geleverd met tonnen bibliotheken met als enig doel statistische analyse. In deze ‘Python-bibliotheken voor datawetenschap en machine learning’-blog zullen we ons concentreren op de beste statistische pakketten die ingebouwde functies bieden om de meest complexe statistische berekeningen uit te voeren.

Hier is een lijst met de beste Python-bibliotheken voor statistische analyse:

1. NumPy
2. SciPy
3. Panda's
4. StatsModels

NumPy

of Numerieke Python is een van de meest gebruikte Python-bibliotheken. Het belangrijkste kenmerk van deze bibliotheek is de ondersteuning voor multidimensionale arrays voor wiskundige en logische bewerkingen. Functies van NumPy kunnen worden gebruikt voor het indexeren, sorteren, hervormen en overbrengen van beelden en geluidsgolven als een reeks reële getallen in meerdere dimensies.

Hier is een lijst met functies van NumPy:

1. Voer eenvoudige tot complexe wiskundige en wetenschappelijke berekeningen uit
2. Sterke ondersteuning voor multidimensionale array-objecten en een verzameling functies en methoden om de array-elementen te verwerken
3. Fourier-transformaties en routines voor datamanipulatie
4. Voer lineaire algebraberekeningen uit, die nodig zijn voor algoritmen voor machine learning, zoals lineaire regressie, logistische regressie, naïeve Bayes enzovoort.

SciPy

De SciPy-bibliotheek is gebouwd bovenop NumPy en is een verzameling subpakketten die helpen bij het oplossen van de meest elementaire problemen met betrekking tot statistische analyse. SciPy-bibliotheek wordt gebruikt om de array-elementen te verwerken die zijn gedefinieerd met behulp van de NumPy-bibliotheek, dus wordt het vaak gebruikt om wiskundige vergelijkingen te berekenen die niet kunnen worden gedaan met NumPy.

Hier is een lijst met functies van SciPy:

verschil tussen verlengingen en werktuigen

• Het werkt samen met NumPy-arrays om een ​​platform te bieden dat tal van wiskundige methoden biedt, zoals numerieke integratie en optimalisatie.
• Het heeft een verzameling subpakketten die kunnen worden gebruikt voor vectorkwantisering, Fourier-transformatie, integratie, interpolatie enzovoort.
• Biedt een volwaardige stapel lineaire algebra-functies die worden gebruikt voor meer geavanceerde berekeningen, zoals clustering met behulp van het k-mean-algoritme, enzovoort.
• Biedt ondersteuning voor signaalverwerking, datastructuren en numerieke algoritmen, het creëren van spaarzame matrices, enzovoort.

Panda's

Panda's is een andere belangrijke statistische bibliotheek die voornamelijk wordt gebruikt op een groot aantal gebieden, waaronder statistiek, financiën, economie, data-analyse enzovoort. De bibliotheek vertrouwt op de NumPy-array voor het verwerken van panda's-gegevensobjecten. NumPy, Pandas en SciPy zijn sterk van elkaar afhankelijk voor het uitvoeren van wetenschappelijke berekeningen, datamanipulatie, enzovoort.

Ik word vaak gevraagd om de beste te kiezen uit Panda's, NumPy en SciPy, maar ik gebruik ze liever allemaal omdat ze sterk van elkaar afhankelijk zijn. Panda's is een van de beste bibliotheken voor het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens, terwijl NumPy uitstekende ondersteuning biedt voor multidimensionale arrays en Scipy daarentegen een reeks subpakketten biedt die het merendeel van de statistische analysetaken uitvoeren.

Hier is een lijst met kenmerken van panda's:

• Creëert snelle en effectieve DataFrame-objecten met vooraf gedefinieerde en aangepaste indexering.
• Het kan worden gebruikt om grote datasets te manipuleren en subsets, data slicing, indexering enzovoort uit te voeren.
• Biedt ingebouwde functies voor het maken van Excel-grafieken en het uitvoeren van complexe gegevensanalysetaken, zoals beschrijvende statistische analyse, gegevenskrakeling, transformatie, manipulatie, visualisatie enzovoort.
• Biedt ondersteuning voor het manipuleren van tijdreeksgegevens

StatsModels

Het StatsModels Python-pakket is gebouwd bovenop NumPy en SciPy en is het beste voor het maken van statistische modellen, gegevensverwerking en modelevaluatie. Naast het gebruik van NumPy-arrays en wetenschappelijke modellen uit de SciPy-bibliotheek, kan het ook worden geïntegreerd met Panda's voor effectieve gegevensverwerking. Deze bibliotheek staat bekend om statistische berekeningen, statistische tests en gegevensverkenning.

Hier is een lijst met functies van StatsModels:

• Beste bibliotheek om statistische tests en hypothesetests uit te voeren die niet worden gevonden in NumPy- en SciPy-bibliotheken.
• Biedt de implementatie van formules in R-stijl voor betere statistische analyse. Het is meer verwant aan de R-taal die vaak wordt gebruikt door statistici.
• Het wordt vaak gebruikt om Generalized Linear Models (GLM) en Ordinary least-square Linear Regression (OLM) -modellen te implementeren vanwege de uitgebreide ondersteuning voor statistische berekeningen.
• Statistisch testen inclusief hypothesetesten (null-theorie) wordt gedaan met behulp van de StatsModels-bibliotheek.

Dus dit waren de meeste veelgebruikte en de meest effectieve Python-bibliotheken voor statistische analyse. Laten we nu eens kijken naar het gedeelte datavisualisatie in Data Science en Machine Learning.

Python-bibliotheken voor gegevensvisualisatie

Een foto zegt meer dan duizend woorden. We hebben allemaal van dit citaat gehoord in termen van kunst, maar het geldt ook voor Data Science en Machine Learning. Gerenommeerde datawetenschappers en machine learning-ingenieurs kennen de kracht van datavisualisatie, daarom biedt Python talloze bibliotheken met als enig doel visualisatie.

Bij datavisualisatie draait het allemaal om het uitdrukken van de belangrijkste inzichten uit data, effectief door middel van grafische weergaven. Het omvat de implementatie van grafieken, grafieken, mindmaps, heatmaps, histogrammen, dichtheidsgrafieken, enz., Om de correlaties tussen verschillende gegevensvariabelen te bestuderen.

In deze blog zullen we ons concentreren op de beste Python-datavisualisatiepakketten die ingebouwde functies bieden om de afhankelijkheden tussen verschillende datafuncties te bestuderen.

Hier is een lijst met de beste Python-bibliotheken voor datavisualisatie:

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

Matplotlib

is het meest elementaire datavisualisatiepakket in Python. Het biedt ondersteuning voor een breed scala aan grafieken, zoals histogrammen, staafdiagrammen, vermogensspectra, foutdiagrammen, enzovoort. Het is een tweedimensionale grafische bibliotheek die duidelijke en beknopte grafieken produceert die essentieel zijn voor Exploratory Data Analysis (EDA).

Hier is een lijst met functies van Matplotlib:

• Matplotlib maakt het uiterst eenvoudig om grafieken te plotten door functies te bieden om geschikte lijnstijlen, lettertypestijlen, opmaakassen enzovoort te kiezen.
• De gemaakte grafieken helpen u een duidelijk inzicht te krijgen in de trends, patronen en om verbanden te leggen. Het zijn doorgaans instrumenten om te redeneren over kwantitatieve informatie.
• Het bevat de Pyplot-module die een interface biedt die erg lijkt op de MATLAB-gebruikersinterface. Dit is een van de beste eigenschappen van het matplotlib-pakket.
• Biedt een objectgeoriënteerde API-module voor het integreren van grafieken in applicaties met behulp van GUI-tools zoals Tkinter, wxPython, Qt, enz.

Seaborn

De Matplotlib-bibliotheek vormt de basis van het Seaborn bibliotheek. In vergelijking met Matplotlib kan Seaborn worden gebruikt om aantrekkelijkere en beschrijvende statistische grafieken te maken. Naast uitgebreide ondersteuning voor datavisualisatie, wordt Seaborn ook geleverd met een ingebouwde dataset-georiënteerde API voor het bestuderen van de relaties tussen meerdere variabelen.

Hier is een lijst met functies van Seaborn:

• Biedt opties voor het analyseren en visualiseren van univariate en bivariate datapunten en voor het vergelijken van de data met andere subsets van data.
• Ondersteuning voor geautomatiseerde statistische schatting en grafische weergave van lineaire regressiemodellen voor verschillende soorten doelvariabelen.
• Bouwt complexe visualisaties voor het structureren van multi-plot-rasters door functies te bieden die abstracties op hoog niveau uitvoeren.
• Wordt geleverd met tal van ingebouwde thema's voor het stylen en maken van matplotlib-grafieken

Plotly

Ploty is een van de meest bekende grafische Python-bibliotheken. Het biedt interactieve grafieken om de afhankelijkheden tussen doel- en voorspellende variabelen te begrijpen. Het kan worden gebruikt voor het analyseren en visualiseren van statistische, financiële, commerciële en wetenschappelijke gegevens om duidelijke en beknopte grafieken, subplots, heatmaps, 3D-grafieken enzovoort te produceren.

verschil tussen hash-map en hash-tabel

Hier is een lijst met functies die Ploty tot een van de beste visualisatiebibliotheken maken:

• Het wordt geleverd met meer dan 30 grafiektypen, inclusief 3D-grafieken, wetenschappelijke en statistische grafieken, SVG-kaarten, enzovoort voor een goed gedefinieerde visualisatie.
• Met de Python-API van Ploty kunt u openbare / privé-dashboards maken die bestaan ​​uit plots, grafieken, tekst en webafbeeldingen.
• Visualisaties gemaakt met Ploty worden geserialiseerd in het JSON-formaat, waardoor u ze gemakkelijk kunt openen op verschillende platforms zoals R, MATLAB, Julia, enz.
• Het wordt geleverd met een ingebouwde API genaamd Plotly Grid waarmee u gegevens rechtstreeks in de Ploty-omgeving kunt importeren.

Bokeh

Bokeh, een van de meest interactieve bibliotheken in Python, kan worden gebruikt om beschrijvende grafische weergaven voor webbrowsers te bouwen. Het kan eenvoudig gigantische datasets verwerken en veelzijdige grafieken bouwen die helpen bij het uitvoeren van uitgebreide EDA. Bokeh biedt de best gedefinieerde functionaliteit om interactieve plots, dashboards en datatoepassingen te bouwen.

Hier is een lijst met kenmerken van Bokeh:

• Helpt u snel complexe statistische grafieken te maken met behulp van eenvoudige opdrachten
• Ondersteunt uitvoer in de vorm van HTML, notebook en server. Het ondersteunt ook bindingen in meerdere talen, waaronder R, Python, lua, Julia, etc.
• Flask en django zijn ook geïntegreerd met Bokeh, dus je kunt ook visualisaties op deze apps weergeven
• Het biedt ondersteuning voor het transformeren van visualisatie die is geschreven in andere bibliotheken zoals matplotlib, seaborn, ggplot, enz.

Dus dit waren de meest bruikbare Python-bibliotheken voor datavisualisatie. Laten we nu eens kijken naar de belangrijkste Python-bibliotheken voor het implementeren van het hele Machine Learning-proces.

Python-bibliotheken voor machinaal leren

Het maken van Machine Learning-modellen die de uitkomst nauwkeurig kunnen voorspellen of een bepaald probleem kunnen oplossen, is het belangrijkste onderdeel van elk Data Science-project.

Het implementeren van Machine Learning, Deep Learning, enz., Omvat het coderen van duizenden regels code en dit kan omslachtiger worden als u modellen wilt maken die complexe problemen oplossen via neurale netwerken. Maar gelukkig hoeven we geen algoritmen te coderen, omdat Python wordt geleverd met verschillende pakketten alleen voor het implementeren van Machine Learning-technieken en algoritmen.

In deze blog zullen we ons concentreren op de beste Machine Learning-pakketten die ingebouwde functies bieden om alle Machine Learning-algoritmen te implementeren.

Hier is een lijst met de beste Python-bibliotheken voor machine learning:

1. Scikit-leren
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-leren

Een van de handigste Python-bibliotheken, Scikit-leren is de beste bibliotheek voor datamodellering en modelevaluatie. Het wordt geleverd met tonnen en tonnen functies met als enig doel het maken van een model. Het bevat alle supervised en unsupervised machine learning-algoritmen en het wordt ook geleverd met goed gedefinieerde functies voor ensemble learning en het stimuleren van machine learning.

Hier is een lijst met functies van Scikit-learn:

• Biedt een set standaarddatasets om u op weg te helpen met Machine Learning. De beroemde Iris-dataset en de Boston House Prices-dataset maken bijvoorbeeld deel uit van de Scikit-learn-bibliotheek.
• Ingebouwde methoden om zowel supervised als unsupervised machine learning uit te voeren. Dit omvat het oplossen, clusteren, classificeren, regresseren en detecteren van afwijkingen.
• Wordt geleverd met ingebouwde functies voor het extraheren van functies en het selecteren van functies die helpen bij het identificeren van de significante attributen in de gegevens.
• Het biedt methoden om kruisvalidatie uit te voeren voor het schatten van de prestaties van het model en bevat ook functies voor het afstemmen van parameters om de prestaties van het model te verbeteren.

XGBoost

XGBoost, wat staat voor Extreme Gradient Boosting, is een van de beste Python-pakketten voor het uitvoeren van Boosting Machine Learning. Bibliotheken zoals LightGBM en CatBoost zijn ook even uitgerust met goed gedefinieerde functies en methoden. Deze bibliotheek is voornamelijk gebouwd met het doel om gradiënt-boosting-machines te implementeren die worden gebruikt om de prestaties en nauwkeurigheid van Machine Learning-modellen te verbeteren.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken:

binair naar decimaal in java

• De bibliotheek is oorspronkelijk geschreven in C ++ en wordt beschouwd als een van de snelste en meest effectieve bibliotheken om de prestaties van Machine Learning-modellen te verbeteren.
• Het kernalgoritme van XGBoost is parallelliseerbaar en kan effectief de kracht van multi-core computers gebruiken. Dit maakt de bibliotheek ook sterk genoeg om enorme datasets te verwerken en te werken via een netwerk van datasets.
• Biedt interne parameters voor het uitvoeren van kruisvalidatie, afstemming van parameters, regularisatie, afhandeling van ontbrekende waarden en biedt ook scikit-learn-compatibele API's.
• Deze bibliotheek wordt vaak gebruikt in de topcompetities op het gebied van Data Science en Machine Learning, omdat het consequent bewezen heeft dat het beter presteert dan andere algoritmen.

ElI5

ELI5 is een andere Python-bibliotheek die voornamelijk is gericht op het verbeteren van de prestaties van Machine Learning-modellen. Deze bibliotheek is relatief nieuw en wordt meestal naast XGBoost, LightGBM, CatBoost enzovoort gebruikt om de nauwkeurigheid van Machine Learning-modellen te vergroten.

Hier zijn enkele van de belangrijkste kenmerken:

• Biedt integratie met Scikit-learn-pakket om het belang van kenmerken uit te drukken en voorspellingen van beslissingsbomen en boomgebaseerde ensembles uit te leggen.
• Het analyseert en verklaart de voorspellingen van XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor en catboost.CatBoost.
• Het biedt ondersteuning voor het implementeren van verschillende algoritmen om black-box-modellen te inspecteren, waaronder de TextExplainer-module waarmee u voorspellingen van tekstclassificatoren kunt verklaren.
• Het helpt bij het analyseren gewichten en voorspellingen van de scikit-learn General Linear Models (GLM) die de lineaire regressors en classificaties bevatten.

Python-bibliotheken voor diepgaand leren

De grootste vooruitgang op het gebied van machine learning en kunstmatige intelligentie is te danken aan Deep Learning. Met de introductie van Deep Learning is het nu mogelijk om complexe modellen te bouwen en gigantische datasets te verwerken. Gelukkig biedt Python de beste Deep Learning-pakketten die helpen bij het bouwen van effectieve neurale netwerken.

In deze blog zullen we ons concentreren op de beste Deep Learning-pakketten die ingebouwde functies bieden om ingewikkelde neurale netwerken te implementeren.

Hier is een lijst met de beste Python-bibliotheken voor Deep Learning:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Moeilijk

Tensorflow

TensorFlow, een van de beste Python-bibliotheken voor diep leren, is een open-sourcebibliotheek voor dataflow-programmering voor een reeks taken. Het is een symbolische wiskundebibliotheek die wordt gebruikt voor het bouwen van sterke en nauwkeurige neurale netwerken. Het biedt een intuïtieve programmeerinterface voor meerdere platforms die zeer schaalbaar is over een groot aantal velden.

Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van TensorFlow:

• Hiermee kunt u meerdere neurale netwerken bouwen en trainen die geschikt zijn voor grootschalige projecten en gegevenssets.
• Naast ondersteuning voor neurale netwerken, biedt het ook functies en methoden om statistische analyse uit te voeren. Het wordt bijvoorbeeld geleverd met ingebouwde functies voor het maken van probabilistische modellen en Bayesiaanse netwerken zoals Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma, enz.
• De bibliotheek biedt gelaagde componenten die gelaagde bewerkingen uitvoeren op gewichten en vooroordelen en ook de prestaties van het model verbeteren door regularisatietechnieken te implementeren zoals batch-normalisatie, drop-out, enz.
• Het wordt geleverd met een Visualizer genaamd TensorBoard die interactieve grafieken en visuals maakt om de afhankelijkheden van gegevensfuncties te begrijpen.

Pytorch

is een open-source, Python-gebaseerd wetenschappelijk computerpakket dat wordt gebruikt om Deep Learning-technieken en neurale netwerken op grote datasets te implementeren. Deze bibliotheek wordt actief gebruikt door Facebook om neurale netwerken te ontwikkelen die helpen bij verschillende taken, zoals gezichtsherkenning en autotagging.

Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van Pytorch:

• Biedt eenvoudig te gebruiken API's om te integreren met andere datawetenschap- en Machine Learning-frameworks.
• Net als NumPy biedt Pytorch multidimensionale arrays genaamd Tensors, die in tegenstelling tot NumPy zelfs op een GPU kunnen worden gebruikt.
• Het kan niet alleen worden gebruikt om grootschalige neurale netwerken te modelleren, het biedt ook een interface met meer dan 200+ wiskundige bewerkingen voor statistische analyse.
• Maak dynamische rekengrafieken die dynamische grafieken opbouwen op elk punt van code-uitvoering. Deze grafieken helpen bij het analyseren van tijdreeksen terwijl de verkoop in realtime wordt voorspeld.

Moeilijk

Keras wordt beschouwd als een van de beste Deep Learning-bibliotheken in Python. Het biedt volledige ondersteuning voor het bouwen, analyseren, evalueren en verbeteren van neurale netwerken. Keras is gebouwd bovenop Theano en TensorFlow Python-bibliotheken die extra functies bieden om complexe en grootschalige Deep Learning-modellen te bouwen.

Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van Keras:

• Biedt ondersteuning voor het bouwen van alle soorten neurale netwerken, d.w.z. volledig verbonden, convolutioneel, pooling, recurrent, inbedding, enz. Voor grote datasets en problemen kunnen deze modellen verder worden gecombineerd om een ​​volwaardig neuraal netwerk te creëren
• Het heeft ingebouwde functies om neurale netwerkberekeningen uit te voeren, zoals het definiëren van lagen, doelstellingen, activeringsfuncties, optimizers en een groot aantal tools om het werken met beeld- en tekstgegevens gemakkelijker te maken.
• Het wordt geleverd met verschillende voorverwerkte datasets en getrainde modellen, waaronder MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, etc.
• Het is gemakkelijk uitbreidbaar en biedt ondersteuning om nieuwe modules toe te voegen die functies en methoden bevatten.

Python-bibliotheken voor natuurlijke taalverwerking

Heeft u zich ooit afgevraagd hoe Google zo treffend voorspelt waarnaar u op zoek bent? De technologie achter Alexa, Siri en andere chatbots is natuurlijke taalverwerking. NLP heeft een grote rol gespeeld bij het ontwerpen van op AI gebaseerde systemen die helpen bij het beschrijven van de interactie tussen menselijke taal en computers.

In deze blog zullen we ons concentreren op de beste Natural Language Processing-pakketten die ingebouwde functies bieden om AI-gebaseerde systemen op hoog niveau te implementeren.

Hier is een lijst met de beste Python-bibliotheken voor natuurlijke taalverwerking:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

NLTK wordt beschouwd als het beste Python-pakket voor het analyseren van menselijke taal en gedrag. De NLTK-bibliotheek heeft de voorkeur van de meeste datawetenschappers en biedt gebruiksvriendelijke interfaces met meer dan 50 corpora en lexicale bronnen die helpen bij het beschrijven van menselijke interacties en het bouwen van op AI gebaseerde systemen zoals aanbevelingsengines.

Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van de NLTK-bibliotheek:

• Biedt een reeks gegevens- en tekstverwerkingsmethoden voor classificatie, tokenisatie, stampen, taggen, parseren en semantisch redeneren voor tekstanalyse.
• Bevat wrappers voor NLP-bibliotheken op industrieel niveau om ingewikkelde systemen te bouwen die helpen bij tekstclassificatie en het vinden van gedragstrends en patronen in menselijke spraak
• Het wordt geleverd met een uitgebreide gids die de implementatie van computationele taalkunde beschrijft en een complete API-documentatiegids die alle nieuwkomers helpt om aan de slag te gaan met NLP.
• Het heeft een enorme gemeenschap van gebruikers en professionals die uitgebreide tutorials en snelle handleidingen bieden om te leren hoe computationele taalkunde kan worden uitgevoerd met Python.

spaCy

spaCy is een gratis, open-source Python-bibliotheek voor het implementeren van geavanceerde Natural Language Processing (NLP) -technieken. Als u met veel tekst werkt, is het belangrijk dat u de morfologische betekenis van de tekst begrijpt en hoe deze kan worden geclassificeerd om menselijke taal te begrijpen. Deze taken kunnen gemakkelijk worden uitgevoerd met spaCY.

Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van de spaCY-bibliotheek:

• Naast linguïstische berekeningen biedt spaCy aparte modules om statistische modellen te bouwen, te trainen en te testen die u zullen helpen de betekenis van een woord beter te begrijpen.
• Wordt geleverd met een verscheidenheid aan ingebouwde taalkundige annotaties om u te helpen de grammaticale structuur van een zin te analyseren. Dit helpt niet alleen bij het begrijpen van de test, maar het helpt ook bij het vinden van de relaties tussen verschillende woorden in een zin.
• Het kan worden gebruikt om tokenisatie toe te passen op complexe, geneste tokens die afkortingen en meerdere leestekens bevatten.
• Naast dat het extreem robuust en snel is, biedt spaCy ondersteuning voor 51+ talen.

Gensim

Gensim is een ander open-source Python-pakket dat gemodelleerd is om semantische onderwerpen uit grote documenten en teksten te extraheren om menselijk gedrag te verwerken, analyseren en voorspellen door middel van statistische modellen en taalkundige berekeningen. Het heeft de mogelijkheid om gigantische gegevens te verwerken, ongeacht of de gegevens onbewerkt of ongestructureerd zijn.

Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van genisme:

• Het kan worden gebruikt om modellen te bouwen die documenten effectief kunnen classificeren door de statistische semantiek van elk woord te begrijpen.
• Het wordt geleverd met tekstverwerkingsalgoritmen zoals Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis, enz. Die de statistische patronen van samen voorkomen in het document bestuderen om onnodige woorden eruit te filteren en een model te bouwen met alleen de significante functies.
• Biedt I / O-wrappers en lezers die een breed scala aan gegevensindelingen kunnen importeren en ondersteunen.
• Het wordt geleverd met eenvoudige en intuïtieve interfaces die gemakkelijk door beginners kunnen worden gebruikt. De API-leercurve is ook vrij laag, wat verklaart waarom veel ontwikkelaars deze bibliotheek leuk vinden.

Nu u de beste Python-bibliotheken voor datawetenschap en machine learning kent, weet ik zeker dat u nieuwsgierig bent naar meer informatie. Hier zijn een paar blogs die je op weg helpen:

Als u zich wilt inschrijven voor een complete cursus over kunstmatige intelligentie en machine learning, heeft Edureka een speciaal samengesteld dat zal je bekwaam maken in technieken zoals begeleid leren, onbewaakt leren en natuurlijke taalverwerking. Het omvat training over de nieuwste ontwikkelingen en technische benaderingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning, zoals diep leren, grafische modellen en versterkend leren.