Strojno učenje (ML), potpolje umjetne inteligencije (AI), omogućuje računalima da izvršavaju zadatke bez posebnih uputa, učenjem iz iskustva. Python ima izvrsnu podršku za ML sa svojim opsežnim skupom značajki i širokim rasponom biblioteka trećih strana.
ML biblioteke dostupne za Python uključuju alate i funkcije za rješavanje matematičkih i znanstvenih izračuna. Korištenjem ovih biblioteka možete brže izgraditi modele strojnog učenja, a da ne morate svladati sve specifičnosti njihovih temeljnih tehnika.
Razvio je tim Google Braina TensorFlow kao okvir za strojno učenje otvorenog koda to vam omogućuje izgraditi i trenirati razne vrste neuronskih mreža. TensorFlow igra ključnu ulogu u širokom rasponu aplikacija umjetne inteligencije, uključujući prepoznavanje slika, obradu prirodnog jezika i učenje s potkrepljenjem.
TensorFlow predstavlja podatke kao višedimenzionalne nizove koji se nazivaju tenzori. Ova vam značajka omogućuje rad s podacima na vrlo fleksibilan i učinkovit način, olakšavajući dizajn i optimizaciju modela strojnog učenja.
Kompatibilnost TensorFlowa s programskim jezicima kao što su Python, C++ i JavaScript čini ga dostupnim širokoj publici. Ova svestranost pridonijela je njegovoj popularnosti iu akademskoj zajednici iu industriji.
Metin istraživački tim za umjetnu inteligenciju razvio je PyTorch kao besplatnu biblioteku otvorenog koda za aplikacije u računalnom vidu i obradi prirodnog jezika. Nekoliko tvrtki, uključujući Uber, Walmart i Microsoft, prihvatilo je ovu biblioteku.
Na primjer, Uber je kupio Pyro, program za duboko učenje koji koristi PyTorch za probabilističko modeliranje. Ovo pokazuje popularnost i korisnost PyTorcha među tvrtkama koje traže napredna AI rješenja.
Tvrtke kao što su Uber, Netflix, Square i Yelp odlučuju se za Keras u odnosu na druge biblioteke kada je riječ o rukovanju njihovim tekstualnim i slikovnim podacima. Keras je samostalna Python biblioteka otvorenog koda, posebno izrađena za strojno učenje i zadatke neuronske mreže.
Njegov modularni dizajn, čitljivost i proširivost programerima omogućuju brže eksperimentiranje i ponavljanje pri stvaranju modela neuronske mreže. Nadalje, Keras pruža robustan skup alata koji značajno povećava učinkovitost manipulacije tekstom i slikama.
NumPy, Python biblioteka otvorenog koda, olakšava znanstvena i matematička izračunavanja. Ova biblioteka nudi širok raspon matematičkih funkcija, uključujući operacije poput math.fsum i math.frexp. Štoviše, omogućuje vam izvođenje složenih izračuna koji uključuju matrice i višedimenzionalne nizove.
SciPy se oslanja na mogućnosti NumPyja, pružajući širok raspon funkcionalnosti neophodnih za razne znanstvene i inženjerske zadatke. Ova biblioteka uključuje module za optimizaciju, integraciju, interpolaciju, linearnu algebru, statistiku i još mnogo toga.
Kao rezultat toga, služi kao vrijedan alat za one koji rade na aktivnostima kao što su analiza podataka, numerička simulacija i znanstveno modeliranje. Obično ćete ga kombinirati s drugim znanstvenim bibliotekama kako biste stvorili sveobuhvatne računalne tijekove rada.
Scikit-Learn, besplatna biblioteka za strojno učenje, poznata je po brzini i korisničkom API-ju. Izgrađen na SciPy-ju, obuhvaća širok raspon mogućnosti, uključujući regresijske metode, grupiranje podataka i alate za kategorizaciju.
Ova se biblioteka može pohvaliti podrškom za vodeće tehnike strojnog učenja, kao što su Support Vector Machines, Random Forest, K-Means i Gradient Boosting. Nadalje, njegova aktivna zajednica programera može ponuditi dragocjenu pomoć ako naiđete na probleme.
Scikit-Learn uživa široku primjenu u različitim industrijama, sa značajnim primjerima kao što su booking.com za hotelske rezervacije i Spotify za online streaming glazbe, što ga čini popularnim izborom na GitHubu.
Orange3 je softverska aplikacija otvorenog koda dizajnirana za rudarenje podataka, strojno učenje i vizualizaciju podataka. Njegovo podrijetlo seže u 1996. kada su ga prvi osmislili akademski stručnjaci sa Sveučilišta u Ljubljani u Sloveniji koji su ga izgradili koristeći C++.
S vremenom, kako su rasli zahtjevi za naprednijom i složenijom funkcionalnošću, profesionalci su počeli ugrađivati Python module u ovaj okvir, proširujući i poboljšavajući mogućnosti softvera.
Pandas je biblioteka strojnog učenja u Pythonu koja pruža strukture podataka visoke razine i širok izbor alata za analizu. Jedna od sjajnih značajki ove biblioteke je njezina sposobnost izvođenja složenih operacija nad podacima pomoću samo jedne ili dvije naredbe.
Pandas ima mnogo ugrađenih metoda za grupiranje, kombiniranje i filtriranje podataka, kao i funkcionalnost vremenskih serija.
Pandas osigurava da cijeli proces manipuliranja podacima bude jednostavan. Jedna od značajki Pande je podrška za operacije kao što su ponovno indeksiranje, iteracija, sortiranje, združivanje, ulančavanje i vizualizacija.
Matplotlib je biblioteka za Python koja ima sve što vam je potrebno za izradu statičnih, animiranih i interaktivnih vizualizacija.
NumPy, Pythonova znanstvena računalna biblioteka, služi kao temelj na kojem je konstruiran Matplotlib. Možete koristiti Matplotlib za brzo i jednostavno crtanje podataka nakon što ih prethodno obradite s NumPy.
Knjižnica Theano, koju je 2007. stvorio Montrealski institut za učenje algoritama, služi kao platforma za dizajniranje i izvođenje matematičkih izjava.
Omogućuje vam da učinkovito manipulirate, procjenjujete i optimizirate matematičke modele. Ova biblioteka radi tako što obrađuje ove matematičke izraze pomoću višedimenzionalnih nizova.
PyBrain—skraćenica za Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library—svestran je skup modula otvorenog koda za korištenje u raznim zadacima strojnog učenja.
Stvoren sa snažnim naglaskom na pristupačnost, temeljne prednosti PyBraina leže u neuronskim mrežama i metodologijama učenja s potkrepljenjem.
Dominacija Pythona u umjetnoj inteligenciji: revolucija potaknuta knjižnicama
Pythonova široka ponuda biblioteka za strojno učenje pomogla je unapređivanju područja umjetne inteligencije. Ove biblioteke nude unaprijed napisana rješenja koja ubrzavaju razvoj, promiču suradnju i omogućuju vam učinkovito stvaranje složenih aplikacija.
Ove biblioteke ističu utjecaj Pythona na strojno učenje, a svaka se bavi specifičnim aspektima matematičkih izračuna, analize podataka, vizualizacije i više.
Ovi alati zajedno naglašavaju ulogu Pythona kao pokretačke snage u AI krajoliku.