۹ تا از بهترین کتابخانه های پایتون در زمینه ی یادگیری ماشین

زبان برنامه نویسی پایتون در سال ۱۹۹۱ منتشر شد و یکی از زبان هایی است که امروز به صورت گسترده استفاده می شود و کاربردهای مختلفی دارد. یکی از ویژگی های قابل توجه زبان پایتون، کتابخانه های متن باز آن است که به سهولت در اختیار کاربران قرار دارد. این کتابخانه ها به کاربران امکان می دهند که از فریم ورک های مختلف برای ایجاد مدل هایشان استفاده کنند.(+)

اگر با یادگیری ماشین آشنا هستید و یا تازه قصد آشنایی با آن را دارید، فرصت های بی شماری در اختیار شماست. شغل های مرتبط با یادگیری ماشین به عنوان شغل رتبه ی یک در رتبه بندی سال ۲۰۱۹ قرار گرفتند.(+)

کتابخانه ی پایتون چیست؟

کتابخانه های پایتون مجموعه ای از ماژول ها شامل کد و تابع هستند که دیگر برای دستیابی به عملکرد آن ها نیازی به کدنویسی از صفر ندارید. هزاران کتابخانه ی پایتون وجود دارد که افراد زیادی از جمله توسعه دهنده ها، متخصصان علوم داده، تحلیل گران و سایر افراد می توانند از آن ها استفاده کنند.

زبان برنامه نویسی پایتون برای یادگیری ماشین به دیگر زبان ها ترجیح داده می شود. زیرا تمامی دستورات آن به زبان انگلیسی و یادگیری آن ساده است. نسبت به زبان های دیگر مانند C++، Rubby و جاوا زبان ساده ای است و تقریبا امکان اجرا روی هر سیستم عامل و پلتفرمی را دارد.

۹ تا از بهترین کتابخانه های پایتون در یادگیری ماشین

اگر تا به حال درگیری پروژه های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بوده باشید، حتما با انبوهی از کتابخانه های پایتون مواجه شده اید که در اندازه، کیفیت و تنوع متغیر هستند. در ادامه لیستی از بهترین کتابخانه های یادگیری ماشین را معرفی می کنیم که در مسیر یادگیری ماشین با آن ها سر و کار خواهید داشت. این لیست از بین کتابخانه هایی که دارای محبوبیت بین کاربران پایتون هستند، انتخاب شده است.

۱. NumPy

NumPy یک کتابخانه ی محبوب یادگیری ماشین به منظور پردازش آرایه های چند بعدی و ماتریس است زیرا می تواند عملیات ریاضیاتی مختلفی را انجام دهد. توانایی این کتابخانه برای انجام جبر خطی، تبدیل فوریه و دیگر محاسبات، آن را تبدیل به یک الگوریتم مناسب برای پروژه های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کرده است. این کتابخانه به کاربران اجازه می دهد تا ماتریس ها را برای بهبود عملکرد پروژه های یادگیری ماشین، دستکاری کنند. استفاده از NumPy سریع تر و راحتتر از دیگر کتابخانه های یادگیری ماشین است.

۲. Scikit-learn

Scikit-learn یکی از کتابخانه های مشهور یادگیری ماشین است که بر پایه ی NumPy و SciPy ساخته شده است. این کتابخانه بیشتر الگوریتم های نظارتی و غیر نظارتی را پشتیبانی می کند. از این کتابخانه می توان برای داده کاوی، مدل سازی و تحلیل استفاده نمود. طراحی ساده ی Scikit-learn یک کتابخانه کاربر پسند برای کسانی است که به تازگی با یادگیری ماشین آشنا شده اند.

۳. Pandas

کتابخانه ی پاندا بر پایه ی NumPy  ساخته شده است و وظیفه ی آماده سازی مجموعه داده های سطح بالا برای یادگیری ماشین و آموزش مدل ها را دارد. کتابخانه ی پاندا بر اساس داده های یک بعدی و دو بعدی کار می کند. همین قابلیت به پاندا اجازه می دهد که در صنایع مختلف مانند مالی، آماری و مهندسی قابل اجرا باشد. این کتابخانه سریع و انعطاف پذیر است.

۴. TensorFlow

انواع مدل های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می توانند به راحتی توسط TensorFlow مدل سازی شوند. یکی از کاربردهای اصلی تنسورفلو پیاده سازی شبکه های عصبی و شبکه های عصبی عمیق است.

۵. Seaborn

یکی دیگر از کتابخانه های متن باز پایتون است که بر پایه ی Matplotlib (برای ترسیم داده ها) ساخته شده است اما دارای ساختار داده ای پاندا است. از Seaborn اغلب در پروژه های یادگیری ماشین برای ترسیم نموداری از داده ها استفاده می شود. در بین کتابخانه های پایتون، این کتابخانه می تواند نمودارهای بسیار زیبایی را تولید می کند. از این نمودارها می تواند برای بازاریابی و تحلیل داده ها نیز استفاده کنید.

۶. Theano

Theano یک کتابخانه ی دیگر پایتون است که بر پایه ی محاسبات عددی است و به طور ویژه برای یادگیری ماشین توسعه داده شده است. این کتابخانه قادر به ارزیابی و بهینه سازی مدل های ریاضی و ماتریس هاست.

۷. Keras

کتابخانه ی Keras به طور خاص برای توسعه ی شبکه های عصبی برای مدل سازی های یادگیری ماشین توسعه داده شده است. این کتابخانه می تواند بالاتر از Theano و TensorFlow به منظور آموزش شبکه های عصبی مصنوعی اجرا شود. کتابخانه ی کاراس انعطاف پذیر و کاربرپسند است و به راحتی با توابع مختلفی یکپارچه می شود.

۸. PyTorch

PyTorch  یکی از کتابخانه های متن باز پایتون است که بر پایه ی فریم ورک Torch که مربوط به زبان برنامه نویسی C است، ایجاد شده است. از این کتابخانه بیشتر در پروژه های بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. PyTorch به خاطر سرعت فوق العاده در اجرای مجموعه داده ها و گراف های بزرگ و متراکم شناخته می شود.

۹. Matplotlib

Matplotlib یک کتابخانه ی پایتون برای بصری سازی داده هاست. در درجه اول برای رسم نمودارها، هیستوگرام ها و نمودارهای میله ای استفاده می شود.