Привет, всем Nomadev здесь, вернулся с еще одним блогом о технологиях. Сегодня мы кратко обсудим 5 лучших библиотек для освоения машинного обучения.
Машинное обучение — это когда компьютер запрограммирован с возможностью самообучения и улучшения своей производительности для выполнения конкретной задачи. Python — один из самых популярных языков программирования для этой задачи, и он заменил многие языки в отрасли, одной из причин является его обширная коллекция библиотек. Библиотеки Python, используемые в машинном обучении:
Нампи
NumPy — это основной пакет для научных вычислений в Python. Это библиотека Python, которая предоставляет объект многомерного массива (например, маскированные массивы и матрицы). Это особенно полезно для линейной алгебры, преобразования Фурье и случайных чисел. Высококачественные библиотеки, такие как Pytorch, используют NumPy внутри для управления тензорами.
Панды
Это известная библиотека Python, используемая для анализа данных. Это не имеет прямого отношения к машинному обучению, но, как мы знаем, нам нужно подготовить наборы данных для обучения моделей машинного обучения, и панды могут быть очень полезны для этого. Он предоставляет множество возможностей для группировки и фильтрации данных.
Матплотлиб
Это еще одна библиотека Python, которая не имеет прямого отношения к машинному обучению, но используется для визуализации наших данных. Он предоставляет множество функций для управления стилями линий, свойствами шрифта, осями форматирования и т. Д. Он предоставляет различные виды графиков и графиков для визуализации данных, а именно гистограммы, диаграммы ошибок, гистограммы и т. д.
SciKit-Learn
Scikit-learn — одна из самых популярных библиотек машинного обучения для классических алгоритмов машинного обучения. Он построен на основе двух основных библиотек Python, а именно NumPy и SciPy. Scikit-learn поддерживает большинство алгоритмов обучения с учителем и без учителя. Scikit-learn также можно использовать для добычи и анализа данных, что делает его отличным инструментом для тех, кто только начинает работать с ML.
Питорч
Это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом. Он используется в компьютерном зрении, обработке естественного языка и различных программах мл. Это позволяет пользователю выполнять вычисления на тензорах с ускорением графического процессора.
