Почему Python предпочтителен для машинного обучения и ai?

Matplotlib
Matplotlib - это библиотека для визуализации данных на Python. Она широко используется для создания графиков и диаграмм, а также отлично подходит для визуализации данных. Matplotlib обладает широким спектром инструментов для создания различных типов графиков и часто используется в сочетании с другими библиотеками, такими как Pandas, для исследования данных.
Как использовать Matplotlib для создания простого точечного графика:
import matplotlib.pyplot as plt


# create some data
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]


# create the scatter plot
plt.scatter(x, y)


# add labels and title
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Scatter Plot')
# show the plot
plt.show()
Seaborn
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. Она предназначена для того, чтобы максимально упростить создание красивых и информативных графиков. Seaborn отлично подходит для создания статистических графиков и часто используется в сочетании с другими библиотеками, такими как Pandas и NumPy, для исследования данных.
Seaborn - это библиотека для визуализации данных на Python. Она построен поверх Matplotlib и предназначена для того, чтобы максимально упростить создание красивых и информативных графиков. Seaborn отлично подходит для создания статистических графиков и часто используется в сочетании с другими библиотеками, такими как Pandas и NumPy, для исследования данных.
Как использовать Seaborn для создания простого штрихового графика:
import seaborn as sns


# create some data
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}


# create the bar plot
sns.barplot(data=data)


# add labels and title
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Bar Plot')
# show the plot
plt.show()
NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) - это библиотека для обработки естественного языка в Python. Она широко используется для работы с текстовыми данными и отлично подходит для таких задач, как классификация текста, анализ отношений и языковой перевод. NLTK обладает широким спектром инструментов для работы с текстовыми данными, включая токенизацию, стемминг и лемматизацию.
Как использовать NLTK для обозначения предложения:
import nltk


# download the necessary resources
nltk.download('punkt')


# tokenize a sentence
sentence = "This is a sentence."
tokens = nltk.word_tokenize(sentence)
print(tokens)
Gensim
Gensim - это библиотека для неконтролируемого тематического моделирования и анализа сходства документов на Python. Она широко используется для таких задач, как обобщение текста, кластеризация документов и тематическое моделирование. Gensim обладает широким спектром инструментов для работы с текстовыми данными, включая word2vec и LDA (скрытое распределение Дирихле).
Как использовать Gensim для обучения модели word2vec:
from gensim.models import Word2Vec


# create a list of sentences
sentences = [['This', 'is', 'sentence', 'one'], ['This', 'is', 'sentence', 'two']]


# train the model
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)


# print the results
print(model.wv['sentence'])
OpenCV
OpenCV - это библиотека для компьютерного зрения на Python. Она широко используется для таких задач, как обработка изображений и видео, обнаружение объектов и распознавание лиц. OpenCV обладает широким спектром инструментов для работы с изображениями и видео, включая фильтрацию изображений, обнаружение объектов и извлечение объектов.
Как использовать OpenCV для загрузки и отображения изображения:
import cv2


# load the image
image = cv2.imread('image.jpg')


# display the image
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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.
PyTorch
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.
Это были учшие библиотеки Python для искусственного интеллекта и машинного обучения. Они широко используются в промышленности и зарекомендовали себя как мощные инструменты для построения моделей искусственного интеллекта и ML.
Независимо от того, создаёте ли вы нейронную сеть, модель глубокого обучения или традиционную модель машинного обучения, в этих библиотеках есть инструменты, необходимые для выполнения работы.
Эти библиотеки не ограничиваются приведёнными здесь примерами, они предлагают гораздо больше функциональных возможностей. Лучший способ получить представление об их полных возможностях - это изучить их документацию и поэкспериментировать с ними в своих собственных проектах.
Имейте в виду, что эти библиотеки постоянно развиваются, регулярно выпускаются новые функции и обновления. Важно быть в курсе последних разработок и пользоваться преимуществами новых функций по мере их появления.
Стоит отметить, что эти библиотеки не единственные, доступные для искусственного интеллекта и машинного обучения в Python. Существует множество других замечательных библиотек, таких как PyTorch, LightGBM и Scipy, которые также стоит изучить.
В целом, Python - отличный выбор для искусственного интеллекта и машинного обучения. С помощью этих мощных библиотек легко создавать и развёртывать модели, которые могут решать реальные проблемы. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным разработчиком, эти библиотеки предоставляют инструменты, необходимые для того, чтобы вывести ваши проекты в области искусственного интеллекта и машинного обучения на новый уровень.