Najlepších 12 knižníc Pythonu pre strojové učenie a dátovú vedu

Blog

Najlepších 12 knižníc Pythonu pre strojové učenie a dátovú vedu

Strojové učenie a Hlboké učenie sú v poslednej dobe na vzostupe s tlačiť v priemysle AI a prví užívatelia tejto technológie začínajú vidieť, že prináša svoje ovocie. Čím viac firiem sa zapojí a začne investovať svoj čas a úsilie do uvedomenia si potenciálu tejto nevyužitej domény, tým lepšie to bude pre vývojárov pracujúcich v tejto oblasti.



Začať môžete s niekoľkými programovacími jazykmi AI, ML a DL pričom každý jazyk ponúka oporu v konkrétnom koncepte. Niektoré z populárnych programovacích jazykov pre ML a DL sú Python , Julia , R. , Java spolu s niekoľkými ďalšími. Zatiaľ sa budeme viac zameriavať na Python .






hotovostná aplikácia pridanie hotovosti zlyhalo

Prečo je Python preferovaný pre strojové učenie a AI?

Python zdá sa, že vyhráva bitku ako prednostné jazyk MachineLearning. Dostupnosť knižníc a nástrojov open source z neho robí ideálnu voľbu pre vývoj modelov ML.



Python je voľbou pre vývojárov strojového učenia a umelej inteligencie už dlho. Python ponúka jedny z najlepších flexibilita a vlastnosti vývojárom, ktorí nielen zvýšia ich produktivitu, ale aj aj kvalita kódu , nehovoriac o rozsiahle knižnice pomáha uľahčiť pracovné zaťaženie. Nižšie sú uvedené rôzne funkcie, ktoré zaraďujú Python medzi špičkové programovacie jazyky pre strojové učenie, hlboké vzdelávanie a umelú inteligenciu:



Príroda zadarmo a z otvoreného zdroja robí ho priateľským pre komunitu a zaručuje zlepšenia z dlhodobého hľadiska






Vyčerpávajúce knižnice uistite sa, že existuje riešenie pre každý existujúci problém

Hladká implementácia a integrácia sprístupniť ho ľuďom s rôznou úrovňou znalostí, aby ho mohli prispôsobiť

● Zvýšená produktivita o skrátenie času na kódovanie a ladenie

● Môže byť používa sa na mäkké počítače , Spracovanie prirodzeného jazyka tiež

Funguje bezproblémovo s jazykmi C a C ++ kódové moduly

Python je najsilnejší jazyk, aký môžete ešte čítať.
-
Pau Dubois

Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie

Machine Learning, ako naznačuje názov, je veda o programovaní počítača, pomocou ktorého sa môžu učiť z rôznych druhov údajov. Obecnejšou definíciou, ktorú uvádza Arthur Samuel, je - Strojové učenie je študijný odbor, ktorý dáva počítačom schopnosť učiť sa bez toho, aby boli výslovne naprogramované. Obvykle sa používajú na riešenie rôznych typov životných problémov.
V dávnych dobách ľudia vykonávali úlohy strojového učenia ručným kódovaním všetkých algoritmov a matematických a štatistických vzorcov. Vďaka tomu bol proces časovo náročný, únavný a neefektívny. V dnešnej dobe je však v porovnaní s dávnymi časmi veľmi jednoduché a efektívne rôzne knižnice, rámce a moduly pythonu. Dnes je Python jedným z najobľúbenejších programovacích jazykov na túto úlohu a nahradil mnoho jazykov v tomto odvetví. Jedným z dôvodov je rozsiahla zbierka knižníc.

Knižnice Python pre strojové učenie

1. TensorFlow

Revolúcia je tu! Vitajte v TensorFlow 2.0.

TensorFlow je rýchla, flexibilná a škálovateľná open-source knižnica strojového učenia s otvoreným zdrojovým kódom pre výskum a produkciu.

TensorFlow je jednou z najlepších knižníc, ktoré sú k dispozícii na prácu so strojovým učením v Pythone. Ponúka spoločnosť Google , TensorFlow uľahčuje stavbu modelu ML pre začiatočníkov i profesionálov.

TensorFlow je veľmi populárna open-source knižnica pre vysoko výkonné numerické výpočty vyvinutá tímom Google Brain v spoločnosti Google. Ako naznačuje názov, Tensorflow je rámec, ktorý zahŕňa definovanie a spúšťanie výpočtov zahŕňajúcich tenzory. Môže trénovať a prevádzkovať hlboké neurónové siete, ktoré je možné použiť na vývoj niekoľkých aplikácií AI. TensorFlow je široko používaný v oblasti výskumu a aplikácie hlbokého vzdelávania.

# Python program using TensorFlow # for multiplying two arrays # import `tensorflow` import tensorflow as tf # Initialize two constants x1 = tf.constant([1, 2, 3, 4]) x2 = tf.constant([5, 6, 7, 8]) # Multiply result = tf.multiply(x1, x2) # Initialize the Session sess = tf.Session() # Print the result print(sess.run(result)) # Close the session sess.close()

Výkon:

[ 5 12 21 32]

Pomocou TensorFlow môžete vytvárať a trénovať modely ML nielen na počítačoch, ale aj na mobilných zariadeniach a serveroch pomocou služieb TensorFlow Lite a TensorFlow Serving, ktoré ponúkajú rovnaké výhody, ale pre mobilné platformy a vysokovýkonné servery.

Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie

Niektoré zo základných oblastí ML a DL, v ktorých svieti TensorFlow, sú:

● Manipulácia s hlbokými neurónovými sieťami

● Spracovanie prirodzeného jazyka

● Čiastková diferenciálna rovnica

● Abstrakčné schopnosti

● Rozpoznávanie obrázkov, textu a reči

● Jednoduchá spolupráca myšlienok a kódu

Základná úloha: Vybudujte si modely hlbokého vzdelávania

2. Ťažké

Ťažko je jednou z najobľúbenejších a open-source knižníc neurónových sietí pre Python. Spočiatku navrhnuté inžinierom spoločnosti Google pre ONEIROS Skratka pre otvorený operačný systém elektronického inteligentného robota Neuro, Keras bol čoskoro podporovaný v základnej knižnici TensorFlow, ktorá ho sprístupnila na vrchole TensorFlow.

Keras je veľmi obľúbená knižnica strojového učenia pre Python. Je to API API pre neurónové siete na vysokej úrovni, ktoré je možné spustiť na platforme TensorFlow, CNTK alebo Theano. Bez problémov môže bežať na CPU aj GPU. Vďaka Kerasu je pre začiatočníkov v oblasti ML skutočne vhodné postaviť a navrhnúť neurónovú sieť. Jednou z najlepších vecí na Kerase je, že umožňuje ľahké a rýchle prototypovanie.

Keras obsahuje niekoľko stavebných blokov a nástrojov potrebných na vytvorenie neurónovej siete, ako napríklad:

● Neurónové vrstvy

● Aktivačné a nákladové funkcie

● Ciele

● Dávková normalizácia

● Výpadok

● Združovanie
Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie
Keras rozširuje použiteľnosť TensorFlow o tieto ďalšie funkcie pre programovanie ML a DL. Vďaka užitočnej komunite a vyhradenému kanálu Slack je získanie podpory jednoduché. Spolu so štandardnými neurónovými sieťami existuje aj podpora konvolučnej a rekurentnej neurónovej siete. Môžete sa tiež obrátiť na ostatných ukážkové modely v Kerase a Počítačová vízia zo Stanfordu .

Cheatový list Keras: https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf

Základná úloha: Vybudujte si modely hlbokého vzdelávania

Začíname s Keras -

3. PyTorch

Vyvinutý Facebookom , PyTorch je jednou z mála knižníc strojového učenia pre Python. Okrem Pythonu má PyTorch podporu aj pre C ++ s rozhraním C ++, ak vás to baví. PyTorch, ktorý je považovaný za najlepšieho uchádzača o najlepšie rámce strojového učenia a hlbokého vzdelávania, čelí dotykovej konkurencii zo strany TensorFlow. Môžete sa obrátiť na Návody pre PyTorch pre ďalšie podrobnosti.

Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie

PyTorch je populárna open-source knižnica strojového učenia pre Python založená na Torch, čo je open-source knižnica strojového učenia, ktorá je implementovaná v jazyku C s obalom v jazyku Lua. Má rozsiahly výber nástrojov a knižníc, ktoré podporujú programy Computer Vision, NLP (Natural Language Processing) a mnoho ďalších programov ML. Umožňuje vývojárom vykonávať výpočty na tenzoroch so zrýchlením GPU a tiež pomáha pri vytváraní výpočtových grafov.

# Python program using PyTorch # for defining tensors fit a # two-layer network to random # data and calculating the loss import torch dtype = torch.float device = torch.device('cpu') # device = torch.device('cuda:0') Uncomment this to run on GPU # N is batch size; D_in is input dimension; # H is hidden dimension; D_out is output dimension. N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # Create random input and output data x = torch.randn(N, D_in, device = device, dtype = dtype) y = torch.randn(N, D_out, device = device, dtype = dtype) # Randomly initialize weights w1 = torch.randn(D_in, H, device = device, dtype = dtype) w2 = torch.randn(H, D_out, device = device, dtype = dtype) learning_rate = 1e-6 for t in range(500): # Forward pass: compute predicted y h = x.mm(w1) h_relu = h.clamp(min = 0) y_pred = h_relu.mm(w2) # Compute and print loss loss = (y_pred - y).pow(2).sum().item() print(t, loss) # Backprop to compute gradients of w1 and w2 with respect to loss grad_y_pred = 2.0 * (y_pred - y) grad_w2 = h_relu.t().mm(grad_y_pred) grad_h_relu = grad_y_pred.mm(w2.t()) grad_h = grad_h_relu.clone() grad_h[h <0] = 0 grad_w1 = x.t().mm(grad_h) # Update weights using gradient descent w1 -= learning_rate * grad_w1 w2 -= learning_rate * grad_w2

Výkon:

0 47168344.0 1 46385584.0 2 43153576.0 ... ... ... 497 3.987660602433607e-05 498 3.945609932998195e-05 499 3.897604619851336e-05

Bližšie informácie nájdete na dokumentáciu .

Niektoré zo životne dôležitých funkcií, ktorými sa PyTorch odlišuje od TensorFlow, sú:

● Tenzorové výpočty s možnosťou zrýchleného spracovania prostredníctvom jednotiek grafického spracovania

● Jednoduché učenie, používanie a integrácia so zvyškom ekosystému Python

● Podpora pre neurónové siete postavené na páskovom systéme automatického rozdielu

S PyTorch sú dodávané rôzne moduly, ktoré pomáhajú vytvárať a trénovať neurónové siete:

● Tenzory - pochodeň. Tenzor
Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie

● Optimalizátory - modul torch.optim

● Neural Networks - nn modul

● Autograd

Pros : veľmi prispôsobiteľný, široko používaný vo výskume hlbokého vzdelávania

Zápory : menej abstrakcií NLP, nie je optimalizovaných na rýchlosť

Hlavná úloha: Vývoj a školenie modelov hlbokého vzdelávania

Keras vs Tensorflow vs PyTorch | Porovnanie rámcov hlbokého vzdelávania

4. Scikit-learn

Scikit-learn je ďalšia aktívne používaná knižnica strojového učenia pre Python. Obsahuje jednoduchú integráciu s rôznymi programovacími knižnicami ML, ako sú NumPy a Pandas.

Skikit-learn je jednou z najobľúbenejších knižníc ML pre klasické algoritmy ML. Je postavený na dvoch základných knižniciach Pythonu, NumPy a SciPy. Scikit-learn podporuje väčšinu algoritmov učenia pod dohľadom a bez dozoru. Scikit-learn je možné použiť aj na dolovanie dát a analýzu dát, čo z neho robí vynikajúci nástroj, ktorý začína s ML.

# Python script using Scikit-learn # for Decision Tree Clasifier # Sample Decision Tree Classifier from sklearn import datasets from sklearn import metrics from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # load the iris datasets dataset = datasets.load_iris() # fit a CART model to the data model = DecisionTreeClassifier() model.fit(dataset.data, dataset.target) print(model) # make predictions expected = dataset.target predicted = model.predict(dataset.data) # summarize the fit of the model print(metrics.classification_report(expected, predicted)) print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))

Výkon:

DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None, max_features=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, min_samples_leaf=1, min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=None, splitter='best') precision recall f1-score support 0 1.00 1.00 1.00 50 1 1.00 1.00 1.00 50 2 1.00 1.00 1.00 50 micro avg 1.00 1.00 1.00 150 macro avg 1.00 1.00 1.00 150 weighted avg 1.00 1.00 1.00 150 [[50 0 0] [ 0 50 0] [ 0 0 50]]

Scikit-learn prichádza s podporou rôznych algoritmov, ako napríklad:

● Klasifikácia

● Regresia

● Zhlukovanie

● Zníženie rozmerov

● Výber modelu

● Predspracovanie

Scikit-learn je postavený na myšlienke jednoduchého používania, ale zároveň je flexibilný a zameriava sa na neho dátové modelovanie a nie na iné úlohy, ako je nakladanie, manipulácia, manipulácia a vizualizácia údaje . Považuje sa za dostačujúce na to, aby sa používal ako komplexné ML, od fázy výskumu až po nasadenie. Ak chcete hlbšie porozumieť scikit-learn, môžete sa pozrieť na S. cikit-naučte sa návody .

Základná úloha: Modelovanie

Learn Scikit-Learn-

5. Pandy

Pandy je knižnica na analýzu údajov Pythonu a používa sa predovšetkým na manipulácia a analýza údajov . Do hry vstupuje skôr, ako je súbor údajov pripravený na školenie. Pandy uľahčujú prácu s časovými radmi a štruktúrovanými viacrozmernými údajmi programátorom strojového učenia.

Pandas je populárna knižnica Pythonu na analýzu údajov. Nesúvisí to priamo so strojovým učením. Ako vieme, množinu údajov je potrebné pripraviť pred školením. V tomto prípade je Panda vhodná, pretože bola vyvinutá špeciálne na extrakciu a prípravu dát. Poskytuje dátové štruktúry na vysokej úrovni a široké spektrum nástrojov na analýzu údajov. Poskytuje mnoho vstavaných metód na tápanie, kombinovanie a filtrovanie údajov.

# Python program using Pandas for # arranging a given set of data # into a table # importing pandas as pd import pandas as pd data = {'country': ['Brazil', 'Russia', 'India', 'China', 'South Africa'], 'capital': ['Brasilia', 'Moscow', 'New Dehli', 'Beijing', 'Pretoria'], 'area': [8.516, 17.10, 3.286, 9.597, 1.221], 'population': [200.4, 143.5, 1252, 1357, 52.98] } data_table = pd.DataFrame(data) print(data_table)

Výkon:

Niektoré zo skvelých vlastností Pandas, pokiaľ ide o spracovanie údajov, sú:

● Úprava a otáčanie množiny údajov

● Zlúčenie a spájanie množín údajov

● Riešenie chýbajúcich údajov a zarovnanie údajov

● Rôzne možnosti indexovania, ako napríklad hierarchické indexovanie osí, efektné indexovanie

● Možnosti filtrácie údajov
Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie

Pandy robia používanie dátových rámcov , čo je len technický termín pre dvojrozmernú reprezentáciu údajov tým, že ponúka programátorom objekty DataFrame.

Základná úloha : Manipulácia a analýza údajov

Trendy Google - záujem Pandas v priebehu času
Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie

6. NLTK

NLTK znamenať Sada nástrojov pre prirodzený jazyk a je to knižnica Pythonu na prácu so spracovaním prirodzeného jazyka. Je považovaná za jednu z najobľúbenejších knižníc na prácu s údajmi o ľudskom jazyku. NLTK ponúka jednoduché rozhrania spolu so širokou škálou lexikálne prostriedky ako FrameNet, WordNet, Word2Vec a niekoľko ďalších programátorom. Niektoré z najdôležitejších vlastností NLTK sú:

● Hľadanie kľúčových slov v dokumentoch

● Tokenizácia a klasifikácia textov

● Rozpoznávanie hlasu a rukopisu

● Lemmatizácia a blokovanie slov
Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie

NLTK a jeho sada balíkov sú považované za spoľahlivú voľbu pre študentov, inžinierov, výskumníkov, lingvistov a priemyselné odvetvia, ktoré pracujú s jazykom.

Základná úloha: Spracovanie textu

7. Spark MLlib

MLlib je škálovateľná knižnica strojového učenia Apache Spark

Vyvinutý Apache, Spark MLlib je knižnica strojového učenia, ktorá umožňuje ľahké škálovanie vašich výpočtov. Jeho použitie je jednoduché, rýchle a jednoduché a ponúka bezproblémovú integráciu s inými nástrojmi. Spark MLlib sa okamžite stal pohodlným nástrojom na vývoj algoritmov a aplikácií strojového učenia.

Nástroje, ktoré Spark MLlib prináša na stôl, sú:
Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie

Medzi obľúbené algoritmy a API, ktoré môžu programátori pracujúci na strojovom učení pomocou programu Spark MLlib využiť, patria:

● Regresia

● Zhlukovanie

● Optimalizácia

● Redukcia rozmerov

● Klasifikácia

● Základné štatistiky

● Extrahovanie funkcií

8. Theano

Theano je výkonná knižnica Pythonu, ktorá umožňuje ľahké definovanie, optimalizáciu a hodnotenie výkonných matematických výrazov.

Všetci vieme, že strojové učenie je v podstate matematika a štatistika. Theano je populárna pythonová knižnica, ktorá sa používa na efektívne definovanie, vyhodnocovanie a optimalizáciu matematických výrazov zahŕňajúcich viacrozmerné polia. Je to dosiahnuté optimalizáciou využitia CPU a GPU. Široko sa používa na testovanie jednotiek a automatické overovanie na zisťovanie a diagnostikovanie rôznych typov chýb. Theano je veľmi výkonná knižnica, ktorá sa už dlhší čas používa vo veľkých výpočtovo náročných vedeckých projektoch, ale je dostatočne jednoduchá a prístupná, aby ju jednotlivci mohli používať na vlastné projekty.

# Python program using Theano # for computing a Logistic # Function import theano import theano.tensor as T x = T.dmatrix('x') s = 1 / (1 + T.exp(-x)) logistic = theano.function([x], s) logistic([[0, 1], [-1, -2]])

Výkon:

array([[0.5, 0.73105858], [0.26894142, 0.11920292]])

Niektoré z funkcií, ktoré robia z Theano robustnú knižnicu na rozsiahle vedecké výpočty, sú:

● Podpora GPU, aby lepšie pracovali pri náročných výpočtoch v porovnaní s procesormi

● Silná podpora integrácie s NumPy

● Rýchlejšie a stabilnejšie vyhodnotenie aj tých najnáročnejších premenných

● Schopnosť vytvárať vlastný kód C pre vaše matematické operácie

S Theano môžete dosiahnuť rýchly vývoj niektorých z najefektívnejších algoritmov strojového učenia. Na vrchu Theano sú postavené niektoré z dobre známych knižníc hlbokého vzdelávania, ako napr Ťažko , Bloky a lasagne . Pokročilejšie koncepty v Theane nájdete v Theano návod .

9. MXNet

Flexibilná a efektívna knižnica pre hlboké vzdelávanie

Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie

Ak vaša oblasť odbornosti zahŕňa hlboké vzdelávanie, nájdete MXNet aby perfektne sedeli. MXNet, ktorý sa používa na výcvik a nasadenie hlbokých neurónových sietí, je vysoko škálovateľný a podporuje rýchle školenie modelu . Apache MXNet funguje nielen s Pythonom, ale aj s mnohými ďalšími jazykmi vrátane C ++, Perl, Julia, R, Scala, Go a niekoľkých ďalších.

Prenosnosť a škálovateľnosť MXNet umožní vám prejsť z jednej platformy na druhú a prispôsobiť ju náročným potrebám vášho projektu. Niektoré z najväčších mien v oblasti techniky a vzdelávania, ako napr Intel , Microsoft , S a ďalšie v súčasnosti podporujú MXNet. AWS spoločnosti Amazon preferuje MXNet ako svoj výber preferovaného rámca hlbokého vzdelávania.

10. SciPy

SciPy je medzi nadšencami strojového učenia veľmi obľúbenou knižnicou, pretože obsahuje rôzne moduly na optimalizáciu, lineárnu algebru, integráciu a štatistiku. Medzi knižnicou SciPy a zásobníkom SciPy je rozdiel. SciPy je jedným zo základných balíkov, ktoré tvoria zásobník SciPy. SciPy je tiež veľmi užitočný pri manipulácii s obrázkom.

# Python script using Scipy # for image manipulation from scipy.misc import imread, imsave, imresize # Read a.jpeg'>
Tinted image:

Resized tinted image:
resized_tinted_image

11. Numpy

Best Python Libraries for Machine Learning and Deep Learning

The NumPy library for Python concentrates on handling extensive multi-dimensional data and the intricate mathematical functions operating on the data.

NumPy is a very popular python library for large multi-dimensional array and matrix processing, with the help of a large collection of high-level mathematical functions. It is very useful for fundamental scientific computations in Machine Learning. It is particularly useful for linear algebra, Fourier transform, and random number capabilities. High-end libraries like TensorFlow uses NumPy internally for manipulation of Tensors.

# Python program using NumPy # for some basic mathematical # operations import numpy as np # Creating two arrays of rank 2 x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) y = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # Creating two arrays of rank 1 v = np.array([9, 10]) w = np.array([11, 12]) # Inner product of vectors print(np.dot(v, w), '
') # Matrix and Vector product print(np.dot(x, v), '
') # Matrix and matrix product print(np.dot(x, y)) 

Výkon:

219 [29 67] [[19 22] [43 50]]

NumPy ponúka rýchly výpočet a vykonávanie zložitých funkcií pracujúcich na poliach. Niekoľko bodov v prospech NumPy je:

● Podpora matematických a logických operácií

● Manipulácia s tvarom

● Možnosti triedenia a výberu

● Diskrétne Fourierove transformácie

● Základné lineárne algebry a štatistické operácie

● Náhodné simulácie

● Podpora n-rozmerných polí

NumPy pracuje na objektovo orientovanom prístupe a má nástroje na integráciu kódu C, C ++ a Fortran, vďaka čomu je NumPy veľmi populárny medzi vedeckou komunitou.

Hlavná úloha: Čistenie a manipulácia s údajmi

Trendy Google - veľký záujem v priebehu času
Najlepšie knižnice Pythonu pre strojové učenie a hlboké vzdelávanie

12. Matplotlib

matplotlibLogo
Matpoltlib je veľmi populárna knižnica Pythonu na vizualizáciu údajov. Rovnako ako Pandy, nesúvisí priamo so strojovým učením. Je to obzvlášť vhodné, keď chce programátor vizualizovať vzory v dátach. Jedná sa o knižnicu 2D vykresľovania, ktorá sa používa na vytváranie 2D grafov a grafov. Modul s názvom pyplot programátorom uľahčuje vykresľovanie, pretože poskytuje funkcie na ovládanie štýlov čiar, vlastností písma, osí formátovania atď. Poskytuje rôzne druhy grafov a grafov na vizualizáciu údajov, tj. Histogram, grafy chýb, stĺpcové rozhovory , atď,

# Python program using Matplotib # for forming a linear plot # importing the necessary packages and modules import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Prepare the data x = np.linspace(0, 10, 100) # Plot the data plt.plot(x, x, label ='linear') # Add a legend plt.legend() # Show the plot plt.show()

Výkon:
linear_plot

Bližšie informácie nájdete na dokumentáciu .

Záver

Python je skutočne úžasný vývojový nástroj, ktorý slúži nielen ako univerzálny programovací jazyk, ale tiež sa zameriava na konkrétne oblasti vášho projektu alebo pracovných tokov. Vďaka množstvu knižníc a balíkov, ktoré rozširujú možnosti Pythonu, robia z neho všestranný nástroj, ktorý sa perfektne hodí pre kohokoľvek, kto sa chce začať venovať vývoju programov a algoritmov. S niektorými z moderných knižníc strojového učenia a hlbokého učenia pre Python, ktoré sme diskutovali vyššie, môžete získať predstavu o tom, čo každá z týchto knižníc môže ponúknuť, a vybrať si.

#python #machine-learning #deep-learning #data-science