10 обязательных для изучения библиотек Python для энтузиастов машинного обучения

Откройте для себя 10 лучших библиотек Python, которые изменят игру!

Вы когда-нибудь чувствовали себя охотником за сокровищами в поисках идеальных библиотек Python для Машинного обучения (МО)? Вы когда-нибудь мечтали о руководстве, которое спасло бы вас от постоянно расширяющихся джунглей библиотек Python ML? Приготовьтесь, вы только что наткнулись на карту сокровищ!

I. Сундук с сокровищами: Python и машинное обучение

Python и машинное обучение? Вы говорите, маловероятная пара? Представьте себе это, дорогой читатель — начинающий энтузиаст машинного обучения, который также является специалистом по Python, как рыцарь, влюбленный в свой меч. Язык Python прост для понимания, гибок, как йог, и любим как новичками, так и опытными профессионалами. Между тем, машинное обучение — это волшебство мира технологий, которое движет нас в будущее, где интеллектуальные машины облегчают нашу жизнь.

О, не верьте мне на слово! Взгляните на эту причудливую статистику. Google Trends показал увеличение количества поисковых запросов Python for ML на 200% за последний год. Более того, опрос разработчиков Stack Overflow показал, что Python является самым востребованным языком уже четвертый год подряд. Сильно взволнован? Идем вперед!

II. Выбор правильного оружия: почему библиотеки Python имеют значение

«Библиотеки Python? Разве это не просто наборы предварительно написанного кода?» Ну да, но думайте о них как о чем-то большем. Они — ваши надежные союзники в стремлении овладеть мистическим искусством машинного обучения.

Представьте, что вы создаете заклинание (читай: алгоритм), чтобы предсказать завтрашнюю погоду. Итак, вы бы предпочли начать с нуля, пытаясь призвать стихийные силы, или призвать проверенное заклинание? Это то, о чем я думал!

Выбор правильной библиотеки Python может быть разницей между потягиванием чая, в то время как ваш код работает безупречно, и тратой ночи напролет, пытаясь отладить вашу программу. Итак, пришло время представить 10 лучших библиотек Python для машинного обучения.

III. Элитная десятка: лучшие библиотеки Python для машинного обучения

Вот где настоящее приключение начинается! Представьте себе очаровательную комнату, наполненную 10 величественными артефактами, каждый из которых представляет собой библиотеку Python с ее уникальными возможностями. Давайте рассмотрим их один за другим, хорошо?

1. Scikit-learn: Святой Грааль библиотек Python для машинного обучения. Он охватывает все основные алгоритмы машинного обучения, включая регрессию, классификацию, кластеризацию и многое другое. Его простота, универсальность и производительность сделали его привлекательным для энтузиастов машинного обучения во всем мире.
2. TensorFlow: детище Google, TensorFlow — это библиотека для высокопроизводительных числовых вычислений, специально разработанная для моделей нейронных сетей. Это как заклинание Авада Кедавра в мире машинного обучения!
3. Keras: Keras, очаровательный высокоуровневый API нейронных сетей, работает поверх TensorFlow. Он обеспечивает более простой и быстрый способ создания моделей глубокого обучения. Это палочка Мерлина из нашей коллекции!
4. PyTorch: PyTorch — это ответ Facebook на TensorFlow, разработанный для обеспечения быстрых и гибких экспериментов. Если TensorFlow — это Авада Кедавра, то PyTorch — это Экспеллиармус!
5. Панды: Панды — это самые надежные мастера зелий в нашей команде. Он предоставляет структуры данных высокого уровня и широкий спектр инструментов для анализа данных.
6. NumPy: волшебство NumPy заключается в его способности обрабатывать большие многомерные массивы и матрицы числовых данных. Это заколдованная карта нашего Хогвартса!
7. Matplotlib: художник нашей группы, Matplotlib, помогает создавать интерактивные визуализации на Python. Это похоже на заклинание Коловария, которое добавляет красок вашему путешествию по машинному обучению.
8. Seaborn: библиотека, основанная на Matplotlib, Seaborn специализируется на статистической визуализации. Если Matplotlib — это Colovaria, то Seaborn — это Aguamenti, обеспечивающий необходимую глубину.
9. NLTK: Natural Language Toolkit — это лингвист нашей партии. Это помогает в символической и статистической обработке языка. Думайте об этом как о парселтанге Python!
10. SciPy: Архимаг SciPy используется для технических и научных вычислений. Это как Бузинная палочка — мощная, но только в умелых руках!

IV. Подгонка деталей: интеграция библиотек Python в проекты машинного обучения

"Вы продемонстрировали этот впечатляющий пантеон библиотек, но как пройти через этот огромный лабиринт?" Похлопайте себя по спине за этот вдумчивый вопрос! Мастерство заключается в том, чтобы различать, какой библиотекой и когда пользоваться.

Давайте представим, что мы отправляемся в эпический квест, чтобы предсказать цены на жилье в области (читай: городе). Во-первых, нам потребуются данные — наши основные ингредиенты для заваривания заклинания. Данные будут собираться из различных источников, таких как правительственные опросы, веб-сайты по недвижимости и местные объявления.

Но о ужас! Он бывает в разных форматах: CSV, JSON, Excel и даже неструктурированный текст. Как мы во всем этом разбираемся? Встречайте наших первых героев: Pandas и NumPy, специалистов по предварительной обработке данных. Они обрабатывают пропущенные значения, преобразуют форматы данных и помогают нам увидеть более широкую картину.

Практический пример:

Давайте проиллюстрируем на примерах, как мы можем использовать Pandas и NumPy для предварительной обработки наших данных.

Представьте, что у нас есть файл CSV (housing_data.csv), содержащий цены на жилье и связанные с ними факторы, и файл JSON (more_data.json), содержащий дополнительную информацию.

Загрузка данных

Во-первых, мы импортируем наших героев, Панд и NumPy:

import pandas as pd
import numpy as np

Затем мы будем использовать Pandas для чтения наших данных:

# Load the CSV data
df_csv = pd.read_csv('housing_data.csv')

# Load the JSON data
df_json = pd.read_json('more_data.json')

Обработка пропущенных значений

Допустим, в наших данных есть некоторые пропущенные значения. Не бойтесь, наши герои здесь! Мы будем использовать Pandas для заполнения пропущенных значений медианой соответствующих столбцов:

# Fill missing values
df_csv.fillna(df_csv.median(), inplace=True)
df_json.fillna(df_json.median(), inplace=True)

Преобразование форматов данных

Предположим, нам нужно преобразовать некоторые текстовые данные в df_json в числовой формат для обработки нашим алгоритмом ML. В частности, давайте преобразуем «да» и «нет» в столбце «HasGarage» в 1 и 0 соответственно:

# Map 'yes' and 'no' to 1 and 0
df_json['HasGarage'] = df_json['HasGarage'].map({'yes': 1, 'no': 0})

Объединение данных

Теперь нам нужно объединить наши данные CSV и JSON в один фрейм данных. Предположим, что оба DataFrames имеют общий столбец «HouseID»:

# Merge data
df = pd.merge(df_csv, df_json, on='HouseID')

С помощью этих шагов наши данные предварительно обрабатываются и готовы для модели ML. Поздравляем, мы успешно использовали наших первых героев, Pandas и NumPy!

Теперь у нас есть готовые данные. Далее давайте вызовем Scikit-learn, нашего надежного коня для стандартных алгоритмов машинного обучения. Это поможет нам создать регрессионную модель для прогнозирования этих цен на жилье. Несколько строк кода Python и вуаля! У нас есть прогностическая модель.

Давайте немного усложним ситуацию. Что, если мы не предсказываем цены на жилье, а расшифровываем настроения на основе обзоров недвижимости? Это совсем другой зверь, который требует понимания языковых нюансов. Используйте NLTK, «парселтанг» Python. Это помогает нам «понимать» и обрабатывать человеческий язык.

Между тем, наши мастера визуализации, Matplotlib и Seaborn, помогут нам создавать интуитивно понятные графики и графики для наших данных и результатов, упрощая интерпретацию наших результатов.

А тех, кто отважится погрузиться в глубокие области научных вычислений, ждет архимаг SciPy.

V. Продолжающееся приключение: постоянно развивающийся ландшафт библиотек Python

Наше приключение в увлекательном королевстве библиотек Python для машинного обучения на этом не заканчивается. Помните, дорогой читатель, мы живем в чарующем мире, постоянно меняющемся и расширяющемся.

Представьте себе это: будущее, в котором библиотеки Python эволюционируют, чтобы использовать квантовые вычисления для машинного обучения. Представьте себе, что вы используете библиотеку, которая позволяет вашим моделям машинного обучения учиться не только на данных, но и на волнах человеческого мозга! Звучит как научная фантастика? Но когда-то и полет на Луну.

В стране машинного обучения изменения происходят не просто так; они бьют, как удар молнии. Но не бойтесь, ведь каждый новый вызов — это не что иное, как возможность для нас учиться, расти и творить. Каждая новая библиотека, каждая новая функция — это новое заклинание, которое нужно освоить.

Итак, что вас останавливает сейчас? Возьмите свою палочку Python, застегните плащ ML и шагните на свою летающую метлу любопытства. Нет предела вашему волшебному путешествию в области машинного обучения. Бесконечность не предел! Удачного волшебства, энтузиасты машинного обучения!

Повышение уровня кодирования

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь:

• 👏 Хлопайте за историю и подписывайтесь на автора 👉
• 📰 Смотрите больше контента в публикации Level Up Coding
• 💰 Бесплатный курс собеседования по программированию ⇒ Просмотреть курс
• 🔔 Подписывайтесь на нас: Twitter | ЛинкедИн | "Новостная рассылка"

🚀👉 Присоединяйтесь к коллективу талантов Level Up и найдите прекрасную работу