Python est un langage de programmation populaire qui a été largement utilisé dans le domaine de l’apprentissage automatique.. Il existe de nombreuses bibliothèques Python pour l’apprentissage automatique disponibles, et dans ce guide, Jetons un coup d’œil à certains des meilleurs.
Scikit-apprendre
Scikit-learn est l’une des bibliothèques Python les plus populaires pour l’apprentissage automatique. Offre un grand nombre d’algorithmes d’apprentissage automatique, ainsi que des méthodes de prétraitement et d’évaluation des modèles. Il est également facile à utiliser, et peut être opérationnel en quelques minutes.
Keras
Keras est une bibliothèque open source de deep learning écrite en Python. Il est facile à utiliser et peut être intégré à Scikit-learn et à d’autres frameworks d’apprentissage automatique. Keras prend également en charge diverses architectures de réseaux neuronaux, ce qui le rend idéal pour développer des modèles d’apprentissage profond.
TensorFlow
TensorFlow est une bibliothèque open source pour l’apprentissage automatique de Google. Prend en charge la création et la formation de modèles d’apprentissage automatique à l’aide de données de grande dimension. TensorFlow peut également être intégré à Keras, vous permettant de tirer parti des capacités des deux bibliothèques.
PyTorch
PyTorch est une bibliothèque open-source pour l’apprentissage automatique de Facebook. Similaire à TensorFlow dans la création et la formation de modèles d’apprentissage automatique, mais PyTorch a une approche plus axée sur la recherche. PyTorch est également facile à utiliser et peut être opérationnel en quelques minutes.
Théano
Theano est une bibliothèque open source pour l’apprentissage automatique écrite en Python. Il a été développé par l’équipe de recherche LISA de l’Université de Montréal. Theano est similaire à TensorFlow dans la construction et la formation de modèles d’apprentissage automatique, mais se concentre davantage sur l’efficacité et la performance.
Ce ne sont là que quelques-unes des meilleures bibliothèques Python pour l’apprentissage automatique disponibles.. Si vous êtes intéressé par l’apprentissage automatique, Il est important de jeter un coup d’œil à toutes les bibliothèques disponibles et de trouver celle qui convient le mieux à vos besoins..
NumPy
NumPy est un package fondamental pour le calcul scientifique avec Python. Fournit un objet ndarray Multidimensionnel efficace pour un stockage homogène des données. Il fournit également des fonctions mathématiques avancées pour fonctionner avec ces données..
Pandas
Pandas est une bibliothèque Python qui fournit des structures de données et des outils d’analyse de données de haute qualité. Pandas rend le travail avec des données tabulaires facile et agréable.
Matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque pour générer des graphiques en Python. Matplotlib peut générer des graphiques de qualité publication dans une variété de formats de sortie, Y compris ..PNG, ..JPG, ..EPS, ..SVG y ..PDF. Peut également s’intégrer à IPython Notebook et à d’autres environnements Python.
SciPy
SciPy est un paquet Python pour le calcul scientifique. SciPy contient des modules d’optimisation, intégration, interpolation, spectroscopie, algèbre linéaire, Particularités, Traitement du signal, traitement d’image et probabilité.
Scikit-apprendre
Scikit-apprendre est un package Python pour l’apprentissage automatique. Scikit-learn fournit une interface uniforme pour une grande variété d’algorithmes d’apprentissage automatique. Il comprend également des fonctions d’évaluation et de prétraitement des données.
Modèles de statistiques
Modèles de statistiques est un package Python pour l’analyse statistique. Statsmodels fournit des fonctions pour estimer différents modèles statistiques, ainsi que de faire une analyse de régression, Tableaux de contingence et tests statistiques.
Seaborn
Seaborn est une bibliothèque Python pour la visualisation de données. Seaborn fait les graphismes de Données statistiques sont plus attrayants et plus faciles à interpréter. Il fournit également des fonctions pour l’analyse de données multivariées.