8 лучших библиотек для машинного обучения, удобных для начинающих

ПИТОН

8 лучших библиотек для машинного обучения, удобных для начинающих

Научитесь использовать возможности машинного обучения во благо.

Вы, должно быть, уловили шумиху вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта после того, как несколько умных людей сказали, что ИИ обгонит людей во всех областях, так почему бы не создать ИИ самостоятельно?

Для начала вам нужно будет изучить ML, чтобы изучить ML, вам нужно будет начать работу с его библиотеками, которые являются основой моделей ML.

Теперь можно спросить, что такое машинное обучение?

Машинное обучение – это область исследования, которая дает компьютерам возможность обучаться без явного программирования.
‎‎‎‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎‎‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎‎‎‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎— Артур Сэмюэл

По сути, ML — это вычислительный метод, который использует опыт (в данном случае данные) для улучшения производительности или прогнозов.

Это может показаться очень похожим на статистическое моделирование, но основное различие между ними заключается в том, что в статистическом моделировании мы предварительно устанавливаем модель и помещаем в нее данные, тогда как в машинном обучении данные определяют, какая модель является для нее лучшей. .
По сути, ML обучается на данных.

Прежде чем приступить к изучению машинного обучения, обязательно ознакомьтесь с
линейной алгеброй и статистикой.

Теперь перейдем к основным библиотекам Python для машинного обучения:

1. NumPy:

Это очень популярная библиотека Python, используемая в основном для обработки больших многомерных массивов и матриц. Это очень удобно для научных расчетов. Он может обрабатывать базовую алгебру даже для преобразований Фурье, случайных симуляций и манипуляций с формами. Numpy может быть медленным по сравнению с Tensorflow, Dask или JAX, но изучить его очень просто, что делает его самой популярной библиотекой для входа в мир ML.

2. 🐼Панды :

Pandas стала одной из самых популярных библиотек Python для анализа данных.
она может индексировать большие данные для быстрого поиска, изменения формы данных, поворота по заданной пользователем оси. , обработка отсутствующих данных, слияние и объединение наборов данных и фильтрация данных. Это также одна из очень немногих ML-библиотек, которые могут работать с DateTime.

3. NLTK (набор инструментов естественного языка):

NLTK используется для классификации текста и обработки естественного языкаязыка. Он предоставляет параметры для образования слов, лемматизация, маркировка и поиск по ключевому слову в документах. Он имеет множество вариантов использования, таких как анализ настроений, понимание отзывов, классификатор текста, цензура для защита от детей, анализ текста.