Machine Learning (ML), un subdomeniu al Inteligenței Artificiale (AI), permite computerelor să îndeplinească sarcini fără instrucțiuni specifice, învățând din experiență. Python are suport excelent pentru ML cu setul său extins de caracteristici și gama largă de biblioteci terțe.
Bibliotecile ML disponibile pentru Python includ instrumente și funcții pentru a rezolva calcule matematice și științifice. Folosind aceste biblioteci, puteți construi mai rapid modele de învățare automată, fără a fi nevoie să stăpâniți toate caracteristicile specifice ale tehnicilor lor subiacente.
Echipa Google Brain a dezvoltat TensorFlow ca un cadru open-source de învățare automată asta te lasa construi și antrenează diferite tipuri de rețele neuronale. TensorFlow joacă un rol crucial într-o gamă largă de aplicații de inteligență artificială, inclusiv recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural și învățarea prin consolidare.
TensorFlow reprezintă datele ca matrice multidimensionale numite tensori. Această caracteristică vă permite să lucrați cu datele într-un mod extrem de flexibil și eficient, facilitând proiectarea și optimizarea modelelor de învățare automată.
Compatibilitatea TensorFlow cu limbaje de programare precum Python, C++ și JavaScript îl face accesibil unui public larg. Această versatilitate a contribuit la popularitatea sa atât în mediul academic, cât și în industrie.
Echipa de cercetare AI a Meta a dezvoltat PyTorch ca o bibliotecă gratuită și open-source pentru aplicații în viziunea computerizată și procesarea limbajului natural. Mai multe companii, inclusiv Uber, Walmart și Microsoft, au îmbrățișat această bibliotecă.
De exemplu, Uber a achiziționat Pyro, un program de deep learning care folosește PyTorch pentru modelarea probabilistică. Acest lucru demonstrează popularitatea și utilitatea PyTorch în rândul companiilor care caută soluții AI avansate.
Companii precum Uber, Netflix, Square și Yelp optează pentru Keras față de alte biblioteci atunci când vine vorba de gestionarea datelor de text și imagini. Keras este o bibliotecă Python de sine stătătoare, cu sursă deschisă, special creată pentru activități de învățare automată și rețele neuronale.
Designul său modular, lizibilitatea și extensibilitatea le permit dezvoltatorilor să experimenteze și să repete mai rapid atunci când creează modele de rețele neuronale. Mai mult, Keras oferă un set de instrumente robust care crește semnificativ eficiența manipulării textului și imaginilor.
NumPy, o bibliotecă Python open-source, facilitează calculele științifice și matematice. Această bibliotecă oferă o gamă largă de funcții matematice, inclusiv operații precum math.fsum și math.frexp. În plus, vă permite să efectuați calcule complexe care implică matrici și matrice multidimensionale.
SciPy se bazează pe capacitățile NumPy, oferind o gamă largă de funcționalități esențiale pentru diferite sarcini științifice și de inginerie. Această bibliotecă include module pentru optimizare, integrare, interpolare, algebră liniară, statistică și multe altele.
Drept urmare, servește ca un instrument valoros pentru cei care lucrează la activități precum analiza datelor, simularea numerică și modelarea științifică. De obicei, îl veți combina cu alte biblioteci științifice pentru a crea fluxuri de lucru computaționale cuprinzătoare.
Scikit-Learn, biblioteca gratuită de învățare automată, este cunoscută pentru viteza și API-ul ușor de utilizat. Construit pe SciPy, acesta cuprinde o gamă largă de capabilități, inclusiv metode de regresie, grupare de date și instrumente de categorizare.
Această bibliotecă se mândrește cu suport pentru tehnicile de învățare automată de vârf, cum ar fi Support Vector Machines, Random Forest, K-Means și Gradient Boosting. În plus, comunitatea sa activă de dezvoltatori poate oferi asistență valoroasă dacă întâmpinați probleme.
Scikit-Learn se bucură de adoptarea pe scară largă în diverse industrii, cu exemple notabile precum booking.com pentru rezervări la hoteluri și Spotify pentru streaming de muzică online, ceea ce îl face o alegere populară pe GitHub.
Orange3 este o aplicație software open-source concepută pentru extragerea datelor, învățarea automată și vizualizarea datelor. Originile sale datează din 1996, când a fost conceput pentru prima dată de experți academicieni de la Universitatea din Ljubljana din Slovenia, care l-au construit folosind C++.
De-a lungul timpului, pe măsură ce cererile pentru funcționalități mai avansate și mai complexe au crescut, profesioniștii au început să încorporeze module Python în acest cadru, extinzând și îmbunătățind capacitățile software-ului.
Pandas este o bibliotecă de învățare automată în Python care oferă structuri de date de nivel înalt și o mare varietate de instrumente de analiză. Una dintre marile caracteristici ale acestei biblioteci este capacitatea sa de a efectua operațiuni complexe asupra datelor folosind doar una sau două comenzi.
Pandas are multe metode încorporate pentru gruparea, combinarea și filtrarea datelor, precum și funcționalitatea serii de timp.
Pandas se asigură că întregul proces de manipulare a datelor este ușor. Unul dintre punctele importante ale Pandas este suportul pentru operațiuni precum reindexarea, iterația, sortarea, agregarea, concatenările și vizualizarea.
Matplotlib este o bibliotecă pentru Python care are tot ce aveți nevoie pentru a face vizualizări statice, animate și interactive.
NumPy, biblioteca de calcul științific a lui Python, servește drept fundație pe care a fost construit Matplotlib. Puteți folosi Matplotlib pentru a reprezenta rapid și ușor datele după ce le-ați preprocesat cu NumPy.
Biblioteca Theano, creată de Institutul de la Montreal pentru Algoritmi de Învățare în 2007, servește drept platformă pentru proiectarea și executarea declarațiilor matematice.
Vă permite să manipulați, să evaluați și să optimizați eficient modelele matematice. Această bibliotecă funcționează prin manipularea acestor expresii matematice folosind tablouri multidimensionale.
PyBrain – prescurtare de la Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence și Neural Network Library – este un set versatil, open-source de module pentru utilizare în diferite sarcini de învățare automată.
Creat cu un accent puternic pe accesibilitate, punctele forte ale PyBrain se află în rețelele neuronale și în metodologiile de învățare prin consolidare.
Dominanța lui Python în AI: O revoluție condusă de biblioteci
Gama extinsă de biblioteci de învățare automată a Python a ajutat la avansarea domeniului inteligenței artificiale. Aceste biblioteci oferă soluții pre-scrise care accelerează dezvoltarea, promovează colaborarea și vă permit să creați aplicații complexe în mod eficient.
Aceste biblioteci evidențiază influența lui Python asupra învățării automate, fiecare având în vedere aspecte specifice ale calculelor matematice, analizei datelor, vizualizării și multe altele.
Aceste instrumente subliniază în mod colectiv rolul Python ca forță motrice în peisajul AI.
