بهترین کتابخانه های پایتون Python برای یادگیری ماشین
همانطور که از نامش پیداست، یادگیری ماشینی، علم برنامه نویسی یک کامپیوتر است که به وسیله آن می توانند از انواع مختلف داده ها یاد بگیرند. یک تعریف کلی‌تر که توسط آرتور ساموئل ارائه شده است این است: «یادگیری ماشین رشته‌ای است که به رایانه‌ها توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد». آنها معمولاً برای حل انواع مختلف مشکلات زندگی استفاده می شوند.
در زمان های قدیم، افراد با کدگذاری دستی همه الگوریتم ها و فرمول های ریاضی و آماری، وظایف یادگیری ماشین را انجام می دادند. این باعث شد پردازش زمان بر، خسته کننده و ناکارآمد باشد. اما در روزهای مدرن، در مقایسه با روزهای قدیم با کتابخانه‌ها، چارچوب‌ها و ماژول‌های مختلف Python بسیار آسان‌تر و کارآمدتر شده است. امروزه پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای این کار است و جایگزین زبان های بسیاری در صنعت شده است که یکی از دلایل آن مجموعه وسیع کتابخانه های آن است.
امروزه پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای این کار است و جایگزین زبان های بسیاری در صنعت شده است
کتابخانه های پایتون که در یادگیری ماشین استفاده می شوند عبارتند از:
- Numpy
- Scipy
- Scikit-learn
- Theano
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- Pandas
- Matplotlib
کتابخانه NumPy
NumPy یک کتابخانه پایتون بسیار محبوب برای پردازش آرایه‌های چند بعدی و ماتریسی بزرگ، با کمک مجموعه بزرگی از توابع ریاضی سطح بالا است. برای محاسبات علمی بنیادی در یادگیری ماشین بسیار مفید است. به ویژه برای جبر خطی، تبدیل فوریه و قابلیت های اعداد تصادفی مفید است. کتابخانه های پیشرفته مانند TensorFlow از NumPy به صورت داخلی برای دستکاری Tensor ها استفاده می کنند.
کتابخانه SciPy
SciPy یک کتابخانه بسیار محبوب در میان علاقه مندان به یادگیری ماشینی است زیرا شامل ماژول های مختلف برای بهینه سازی، جبر خطی، ادغام و آمار است. بین کتابخانه SciPy و پشته SciPy تفاوت وجود دارد. SciPy یکی از بسته های اصلی است که SciPy stack را تشکیل می دهد. SciPy برای دستکاری تصویر نیز بسیار مفید است.
کتابخانه Scikit-learn
Scikit-learn یکی از محبوب ترین کتابخانه های ML برای الگوریتم های کلاسیک ML است. این بر روی دو کتابخانه اصلی پایتون، یعنی NumPy و SciPy ساخته شده است. Scikit-learn از اکثر الگوریتم های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت پشتیبانی می کند. Scikit-learn همچنین می تواند برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده استفاده شود، که آن را به یک ابزار عالی برای شروع کار با ML تبدیل می کند.
کتابخانه Theano
همه ما می دانیم که یادگیری ماشین اساساً ریاضیات و آمار است. Theano یک کتابخانه محبوب Python است که برای تعریف، ارزیابی و بهینه سازی عبارات ریاضی شامل آرایه های چند بعدی به شیوه ای کارآمد استفاده می شود. این با بهینه سازی استفاده از CPU و GPU به دست می آید. این به طور گسترده برای آزمایش واحد و تأیید خود برای شناسایی و تشخیص انواع مختلف خطاها استفاده می شود. Theano یک کتابخانه بسیار قدرتمند است که برای مدت طولانی در پروژه های علمی فشرده محاسباتی در مقیاس بزرگ استفاده شده است، اما به اندازه کافی ساده و ق%D