Python è un linguaggio di programmazione popolare che è stato ampiamente utilizzato nel campo dell'apprendimento automatico.. Sono disponibili molte librerie Python per l'apprendimento automatico, e in questa guida, Diamo un'occhiata ad alcuni dei migliori.
Scikit-imparare
Scikit-learn è una delle librerie Python più popolari per l'apprendimento automatico. Offre un gran numero di algoritmi di apprendimento automatico, nonché metodi per la pre-elaborazione e la valutazione dei modelli. È anche facile da usare, e può essere installato e funzionante in pochi minuti.
Keras ·
Keras è una libreria di deep learning open source scritta in Python. È facile da usare e può essere integrato con Scikit-learn e altri framework di apprendimento automatico. Keras supporta anche varie architetture di rete neurale, rendendolo ideale per lo sviluppo di modelli di deep learning.
TensorFlow
TensorFlow è una libreria open source per l'apprendimento automatico di Google. Supporta la creazione e il training di modelli di machine learning utilizzando dati ad alta dimensionalità. TensorFlow può anche essere integrato con Keras, consentendo di sfruttare le funzionalità di entrambe le librerie.
Torcia PyTorch
PyTorch è una libreria open source per l'apprendimento automatico di Facebook. Simile a TensorFlow nella creazione e nell'addestramento di modelli di machine learning, ma PyTorch ha un approccio più orientato alla ricerca. PyTorch è anche facile da usare e può essere installato e funzionante in pochi minuti.
Theano
Theano è una libreria open source per l'apprendimento automatico scritta in Python. È stato sviluppato dal team di ricerca LISA presso l'Università di Montreal. Theano è simile a TensorFlow nella creazione e nell'addestramento di modelli di machine learning, ma si concentra maggiormente sull'efficienza e sulle prestazioni.
Queste sono solo alcune delle migliori librerie Python per l'apprendimento automatico disponibili.. Se sei interessato all'apprendimento automatico, È importante dare un'occhiata a tutte le librerie disponibili e trovare quella più adatta alle tue esigenze..
NumPy
NumPy è un pacchetto fondamentale per il calcolo scientifico con Python. Fornisce un oggetto ndarray Multidimensionale efficiente per un'archiviazione omogenea dei dati. Fornisce inoltre funzioni matematiche avanzate per operare con tali dati..
Panda
Panda è una libreria Python che fornisce strutture dati di alta qualità e strumenti di analisi dei dati. Panda rende l'utilizzo dei dati tabulari facile e piacevole.
Matplotlib
Matplotlib è una libreria per generare grafica in Python. Matplotlib può generare grafica di qualità da pubblicazione in una varietà di formati di output, Comprendente ..PNG, ..JPG, ..EPS, ..SVG y ..PDF. Può anche integrarsi con IPython Notebook e altri ambienti Python.
SciPy
SciPy è un pacchetto Python per il calcolo scientifico. SciPy contiene moduli per l'ottimizzazione, integrazione, interpolazione, spettroscopia, Algebra lineare, Caratteristiche speciali, Elaborazione del segnale, elaborazione delle immagini e probabilità.
Scikit-imparare
Scikit-imparare è un pacchetto Python per l'apprendimento automatico. Scikit-learn fornisce un'interfaccia uniforme per un'ampia varietà di algoritmi di apprendimento automatico. Include anche funzioni per la valutazione dei dati e la pre-elaborazione.
Statsmodels
Statsmodels è un pacchetto Python per l'analisi statistica. Statsmodels fornisce funzioni per stimare diversi modelli statistici, nonché per eseguire analisi di regressione, Tabelle di emergenza e test statistici.
Seaborn
Seaborn è una libreria Python per la visualizzazione dei dati. Seaborn realizza la grafica di dati statistici sono più attraenti e più facili da interpretare. Fornisce inoltre funzioni per l'analisi multivariata dei dati.