Nejlepší knihovny v Pythonu pro datovou vědu a strojové učení

Knihovny Pythonu pro datovou vědu a strojové učení:

Data Science a jsou nejžádanějšími technologiemi doby. Tato poptávka přiměla každého, aby se naučil různé knihovny a balíčky pro implementaci Data Science a Machine Learning. Tento příspěvek na blogu se zaměří na knihovny Pythonu pro Data Science a Machine Learning. Toto jsou knihovny, které byste měli vědět, abyste si osvojili dvě nejvíce medializované dovednosti na trhu.

Chcete-li získat podrobné znalosti o umělé inteligenci a strojovém učení, můžete se zaregistrovat naživo od společnosti Edureka s nepřetržitou podporou a doživotním přístupem.

Zde je seznam témat, kterým se budeme věnovat v tomto blogu:

1. Úvod do datové vědy a strojového učení
2. Proč používat Python pro datovou vědu a strojové učení?
3. Pythonové knihovny pro datovou vědu a strojové učení
   1. Knihovny Pythonu pro statistiku
   2. Pythonové knihovny pro vizualizaci
   3. Knihovny Pythonu pro strojové učení
   4. Pythonové knihovny pro Deep Learning
   5. Knihovny Pythonu pro zpracování přirozeného jazyka

Úvod do datové vědy a strojového učení

Když jsem zahájil výzkum v oblasti Data Science a Machine Learning, vždy mě tato otázka trápila nejvíce! Co vedlo k rozruchu kolem Machine Learning a Data Science?

Tato hláška má hodně co do činění s množstvím dat, která generujeme. Data jsou palivem potřebným k řízení modelů strojového učení a protože jsme v éře velkých dat, je jasné, proč je datová věda považována za nejslibnější pracovní roli éry!

Řekl bych, že Data Science a Machine Learning jsou dovednosti, nejen technologie. Jsou to dovednosti potřebné k odvození užitečných poznatků z dat a řešení problémů vytvářením prediktivních modelů.

Formálně vzato je takto definována Data Science and Machine Learning:

Data Science je proces získávání užitečných informací z dat za účelem řešení problémů v reálném světě.

Machine Learning je proces, díky kterému se stroj učí, jak řešit problémy tím, že mu dodává spoustu dat.

Tyto dvě domény jsou silně propojeny. Machine Learning je součástí Data Science, která využívá algoritmy Machine Learning a další statistické techniky k pochopení toho, jak data ovlivňují a rozvíjejí podnikání.

Chcete-li se dozvědět více o Data Science a Machine Learning, můžete projít následující blogy:

1. Výukový program pro datovou vědu - Naučte se datovou vědu od začátku!

Nyní to pochopíme kde knihovny Pythonu zapadají do Data Science a Machine Learning.

Proč používat Python pro datovou vědu a strojové učení?

je zařazen na číslo 1 pro nejpopulárnější programovací jazyk používaný k implementaci Machine Learning a Data Science. Pojďme pochopit, proč tolik datových vědců a techniků strojového učení dává přednost Pythonu před jakýmkoli jiným programovacím jazykem.

• Snadné učení: Python používá velmi jednoduchou syntaxi, kterou lze použít k implementaci jednoduchých výpočtů, jako je přidání dvou řetězců ke složitým procesům, jako je vytváření složitých modelů Machine Learning.
• Méně kódu: Implementace datové vědy a strojového učení zahrnuje spoustu algoritmů. Díky podpoře Pythons pro předdefinované balíčky nemusíme kódovat algoritmy. A aby to bylo jednodušší, Python poskytuje metodiku „check as you code“, která snižuje zátěž testování kódu.
• Předem připravené knihovny: Python má 100 předem připravených knihoven pro implementaci různých algoritmů Machine Learning a Deep Learning. Takže pokaždé, když chcete spustit algoritmus na datové sadě, vše, co musíte udělat, je nainstalovat a načíst potřebné balíčky pomocí jediného příkazu. Mezi příklady předem připravených knihoven patří NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch atd.
• Nezávislá na platformě: Python může běžet na více platformách včetně Windows, macOS, Linux, Unix atd. Při přenosu kódu z jedné platformy na druhou můžete využít balíčky, jako je PyInstaller, které se postarají o jakékoli problémy se závislostmi.
• Masivní podpora komunity: Kromě velkého fanouška má Python několik komunit, skupin a fór, kde programátoři zveřejňují své chyby a pomáhají si navzájem.

Teď, když to víš proč je Python považován za jeden z nejlepších programovacích jazyků pro Data Science a Machine Learning, pojďme pochopit různé pythonovské knihovny pro Data Science a Machine Learning.

Pythonové knihovny pro datovou vědu a strojové učení

Jedním z nejdůležitějších důvodů popularity Pythonu v oblasti AI a strojového učení je skutečnost, že Python poskytuje 1000 zabudovaných knihoven, které mají vestavěné funkce a metody pro snadné provádění analýzy dat, zpracování, hádání, modelování atd. na. V následující části probereme knihovny Data Science a Machine Learning pro následující úkoly:

1. Statistická analýza
2. Vizualizace dat
3. Datové modelování a strojové učení
4. Hluboký Učení se
5. Zpracování přirozeného jazyka (NLP)

Knihovny Pythonu pro statistickou analýzu

Statistika je jedním z nejzákladnějších základů datové vědy a strojového učení. Všechny algoritmy, techniky atd. Strojového učení a hlubokého učení jsou postaveny na základních principech a konceptech statistiky.

Chcete-li se dozvědět více o statistice pro datovou vědu, můžete projít následující blogy:

Python přichází s hromadou knihoven pouze za účelem statistické analýzy. V tomto blogu „Python libraries for Data Science and Machine Learning“ se zaměříme na nejlepší statistické balíčky, které poskytují vestavěné funkce pro provádění nejsložitějších statistických výpočtů.

Zde je seznam nejlepších knihoven Pythonu pro statistickou analýzu:

1. NumPy
2. SciPy
3. Pandy
4. StatistikyModely

NumPy

nebo Numerický Python je jednou z nejčastěji používaných knihoven Pythonu. Hlavním rysem této knihovny je podpora vícerozměrných polí pro matematické a logické operace. Funkce poskytované NumPy lze použít k indexování, třídění, přetváření a přenosu obrazů a zvukových vln jako pole reálných čísel ve více dimenzích.

Zde je seznam funkcí NumPy:

1. Provádějte jednoduché až složité matematické a vědecké výpočty
2. Silná podpora pro objekty vícerozměrného pole a kolekce funkcí a metod pro zpracování prvků pole
3. Fourierovy transformace a rutiny pro manipulaci s daty
4. Provádějte výpočty lineární algebry, které jsou nezbytné pro algoritmy strojového učení, jako je Linear Regression, Logistic Regression, Naive Bayes a tak dále.

SciPy

Knihovna SciPy, postavená na vrcholu NumPy, je souborem dílčích balíčků, které pomáhají při řešení nejzákladnějších problémů souvisejících se statistickou analýzou. Knihovna SciPy se používá ke zpracování prvků pole definovaných pomocí knihovny NumPy, takže se často používá k výpočtu matematických rovnic, které nelze pomocí NumPy provést.

Zde je seznam funkcí SciPy:

• Funguje spolu s poli NumPy a poskytuje platformu, která poskytuje řadu matematických metod, jako je numerická integrace a optimalizace.
• Má kolekci dílčích balíčků, které lze použít pro vektorovou kvantizaci, Fourierovu transformaci, integraci, interpolaci atd.
• Poskytuje plnohodnotný zásobník funkcí lineární algebry, které se používají pro pokročilejší výpočty, jako je shlukování pomocí algoritmu k-means atd.
• Poskytuje podporu pro zpracování signálu, datové struktury a numerické algoritmy, vytváření řídkých matic atd.

Pandy

Pandy je další důležitá statistická knihovna, která se používá hlavně v široké škále oborů včetně statistik, financí, ekonomiky, analýzy dat atd. Knihovna se za účelem zpracování datových objektů pandy spoléhá na pole NumPy. NumPy, Pandas a SciPy jsou na sobě silně závislí při provádění vědeckých výpočtů, manipulaci s daty atd.

Často mě žádají, abych vybral to nejlepší mezi Pandami, NumPy a SciPy, ale raději používám všechny, protože jsou na sobě velmi závislí. Pandas je jednou z nejlepších knihoven pro zpracování obrovských kusů dat, zatímco NumPy má vynikající podporu pro vícerozměrná pole a Scipy na druhou stranu poskytuje sadu dílčích balíčků, které provádějí většinu úkolů statistické analýzy.

jak nastavit classpath v linuxu

Zde je seznam funkcí Pandas:

• Vytváří rychlé a efektivní objekty DataFrame s předdefinovaným a přizpůsobeným indexováním.
• Lze jej použít k manipulaci s velkými datovými sadami a k ​​provádění podmnožiny, krájení dat, indexování atd.
• Poskytuje vestavěné funkce pro vytváření grafů aplikace Excel a provádění složitých úkolů analýzy dat, jako je popisná statistická analýza, hádání dat, transformace, manipulace, vizualizace atd.
• Poskytuje podporu pro manipulaci s daty časové řady

StatistikyModely

Balíček StatsModels Python, postavený na vrcholu NumPy a SciPy, je nejlepší pro vytváření statistických modelů, zpracování dat a hodnocení modelů. Spolu s použitím polí NumPy a vědeckých modelů z knihovny SciPy se také integruje s Pandy pro efektivní zpracování dat. Tato knihovna je známá pro statistické výpočty, statistické testování a průzkum dat.

Zde je seznam funkcí StatsModels:

• Nejlepší knihovna pro provádění statistických testů a testování hypotéz, které se nenacházejí v knihovnách NumPy a SciPy.
• Poskytuje implementaci vzorců ve stylu R pro lepší statistickou analýzu. Je více spojen s jazykem R, který statistici často používají.
• Často se používá k implementaci modelů Generalized Linear Models (GLM) a Ordinary najmenších čtverců Linear Regression (OLM), protože má velkou podporu pro statistické výpočty.
• Statistické testování včetně testování hypotéz (Null Theory) se provádí pomocí knihovny StatsModels.

Takže to bylo nejvíce běžně používané a nejúčinnější knihovny Pythonu pro statistickou analýzu. Nyní pojďme k části vizualizace dat v Data Science a Machine Learning.

Knihovny Pythonu pro vizualizaci dat

Obrázek mluví více než tisíc slov. Všichni jsme slyšeli o tomto citátu z hlediska umění, ale platí to i pro Data Science a Machine Learning. Reputovaní vědci v oblasti dat a inženýři strojového učení znají sílu vizualizace dat, proto Python poskytuje spoustu knihoven za jediným účelem vizualizace.

Vizualizace dat je o vyjádření klíčových poznatků z dat, efektivně prostřednictvím grafických znázornění. Zahrnuje implementaci grafů, grafů, myšlenkových map, tepelných map, histogramů, grafů hustoty atd., Aby bylo možné studovat korelace mezi různými datovými proměnnými.

V tomto blogu se zaměříme na nejlepší balíčky pro vizualizaci dat v Pythonu, které poskytují vestavěné funkce pro studium závislostí mezi různými datovými funkcemi.

Zde je seznam nejlepších knihoven Pythonu pro vizualizaci dat:

1. Matplotlib
2. Seaborn
3. Spiknutí
4. Bokeh

Matplotlib

je nejzákladnější balíček vizualizace dat v Pythonu. Poskytuje podporu pro širokou škálu grafů, jako jsou histogramy, sloupcové grafy, výkonová spektra, chybové mapy atd. Jedná se o 2rozměrnou grafickou knihovnu, která vytváří jasné a výstižné grafy, které jsou nezbytné pro analýzu dat průzkumu (EDA).

Zde je seznam funkcí Matplotlibu:

• Matplotlib velmi usnadňuje vykreslování grafů tím, že poskytuje funkce pro výběr vhodných stylů čar, stylů písem, formátovacích os atd.
• Vytvořené grafy vám pomohou jasně pochopit trendy, vzorce a provést korelace. Jsou to obvykle nástroje pro uvažování o kvantitativních informacích.
• Obsahuje modul Pyplot, který poskytuje rozhraní velmi podobné uživatelskému rozhraní MATLAB. Toto je jedna z nejlepších vlastností balíčku matplotlib.
• Poskytuje objektově orientovaný modul API pro integraci grafů do aplikací pomocí nástrojů grafického uživatelského rozhraní, jako jsou Tkinter, wxPython, Qt atd.

Seaborn

Knihovna Matplotlib tvoří základnu Seaborn knihovna. Ve srovnání s Matplotlibem lze Seaborn použít k vytváření atraktivnějších a popisnějších statistických grafů. Spolu s rozsáhlou podporou pro vizualizaci dat Seaborn také přichází s vestavěným datovým souborem orientovaným API pro studium vztahů mezi více proměnnými.

Zde je seznam funkcí Seabornu:

• Poskytuje možnosti pro analýzu a vizualizaci jednorozměrných a dvojrozměrných datových bodů a pro porovnání dat s jinými podmnožinami dat.
• Podpora automatizovaného statistického odhadu a grafického znázornění modelů lineární regrese pro různé druhy cílových proměnných.
• Vytváří složité vizualizace pro strukturování víceplotových mřížek poskytováním funkcí, které provádějí abstrakce na vysoké úrovni.
• Dodává se s mnoha integrovanými tématy pro styling a vytváření grafů matplotlib

Spiknutí

Ploty je jednou z nejznámějších grafických knihoven Pythonu. Poskytuje interaktivní grafy pro pochopení závislostí mezi cílovými a predikčními proměnnými. Lze jej použít k analýze a vizualizaci statistických, finančních, obchodních a vědeckých údajů k vytvoření jasných a stručných grafů, dílčích grafů, teplotních map, 3D grafů atd.

Zde je seznam funkcí, díky nimž je Ploty jednou z nejlepších vizualizačních knihoven:

• Dodává se s více než 30 typy grafů, včetně 3D map, vědeckých a statistických grafů, map SVG atd. Pro dobře definovanou vizualizaci.
• S Pyty API Ploty můžete vytvářet veřejné / soukromé řídicí panely, které se skládají z grafů, grafů, textu a webových obrázků.
• Vizualizace vytvořené pomocí Ploty jsou serializovány ve formátu JSON, díky čemuž k nim můžete snadno přistupovat na různých platformách, jako jsou R, MATLAB, Julia atd.
• Dodává se s vestavěným API s názvem Plotly Grid, které vám umožňuje přímo importovat data do prostředí Ploty.

Bokeh

Bokeh, jedna z nejaktivnějších knihoven v Pythonu, lze použít k vytváření popisných grafických reprezentací pro webové prohlížeče. Může snadno zpracovávat rozsáhlé datové sady a vytvářet univerzální grafy, které pomáhají při provádění rozsáhlé EDA. Bokeh poskytuje nejpřesněji definované funkce pro vytváření interaktivních grafů, řídicích panelů a datových aplikací.

Zde je seznam funkcí Bokeh:

• Pomáhá vám rychle vytvářet složité statistické grafy pomocí jednoduchých příkazů
• Podporuje výstupy ve formě HTML, poznámkového bloku a serveru. Podporuje také vícejazyčné vazby, včetně, R, Python, lua, Julia atd.
• Flask a django jsou také integrovány s Bokeh, takže můžete také vyjádřit vizualizace v těchto aplikacích
• Poskytuje podporu pro transformaci vizualizace napsané v jiných knihovnách, jako je matplotlib, seaborn, ggplot atd

Tak to byly nejužitečnější knihovny Pythonu pro vizualizaci dat. Nyní pojďme diskutovat o nejlepších knihovnách Pythonu pro implementaci celého procesu Machine Learning.

Knihovny Pythonu pro strojové učení

Vytváření modelů strojového učení, které dokážou přesně předpovědět výsledek nebo vyřešit určitý problém, je nejdůležitější součástí každého projektu Data Science.

Implementace strojového učení, hlubokého učení atd. Zahrnuje kódování 1 000 řádků kódu, což se může stát těžkopádnějším, pokud chcete vytvořit modely, které řeší složité problémy prostřednictvím neuronových sítí. Ale naštěstí nemusíme kódovat žádné algoritmy, protože Python přichází s několika balíčky jen za účelem implementace technik a algoritmů strojového učení.

V tomto blogu se zaměříme na nejlepší balíčky Machine Learning, které poskytují vestavěné funkce pro implementaci všech algoritmů Machine Learning.

Zde je seznam nejlepších knihoven Pythonu pro strojové učení:

1. Scikit-učit se
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-učit se

Jedna z nejužitečnějších knihoven Pythonu, Scikit-učit se je nejlepší knihovna pro modelování dat a hodnocení modelů. Dodává se s mnoha funkcemi, jejichž jediným účelem je vytvoření modelu. Obsahuje všechny algoritmy strojového učení pod dohledem a bez dozoru a přichází také s dobře definovanými funkcemi pro Ensemble Learning a Boosting Machine Learning.

Zde je seznam funkcí Scikit-learn:

• Poskytuje sadu standardních datových sad, které vám pomohou začít s Machine Learning. Například slavná datová sada Iris a datová sada Boston House Price jsou součástí knihovny Scikit-learn.
• Integrované metody pro provádění supervizovaného i nekontrolovaného strojového učení. To zahrnuje řešení, shlukování, klasifikaci, regresi a problémy s detekcí anomálií.
• Dodává se s vestavěnými funkcemi pro extrakci funkcí a výběr funkcí, které pomáhají při identifikaci významných atributů v datech.
• Poskytuje metody pro provádění křížové validace pro odhad výkonu modelu a přichází také s funkcemi pro ladění parametrů, aby se zlepšil výkon modelu.

XGBoost

XGBoost, což je zkratka pro Extreme Gradient Boosting, je jedním z nejlepších balíčků Pythonu pro provádění Boosting Machine Learning. Knihovny jako LightGBM a CatBoost jsou rovněž stejně dobře vybaveny dobře definovanými funkcemi a metodami. Tato knihovna je postavena hlavně za účelem implementace strojů podporujících gradient, které se používají ke zlepšení výkonu a přesnosti modelů strojového učení.

Zde jsou některé z jeho klíčových funkcí:

• Knihovna byla původně napsána v C ++ a je považována za jednu z nejrychlejších a nejúčinnějších knihoven pro zlepšení výkonu modelů strojového učení.
• Algoritmus jádra XGBoost je paralelizovatelný a může efektivně využívat sílu vícejádrových počítačů. Díky tomu je knihovna dostatečně silná na to, aby zpracovávala obrovské datové sady a pracovala v síti datových sad.
• Poskytuje interní parametry pro provádění křížové validace, ladění parametrů, regularizace, zpracování chybějících hodnot a také poskytuje kompatibilní API scikit-learn.
• Tato knihovna se často používá v nejlepších soutěžích v oblasti datových věd a strojového učení, protože se neustále ukazuje, že překonává jiné algoritmy.

ElI5

ELI5 je další knihovna v Pythonu, která se zaměřuje hlavně na zlepšení výkonu modelů strojového učení. Tato knihovna je relativně nová a obvykle se používá společně s XGBoost, LightGBM, CatBoost atd., Aby se zvýšila přesnost modelů Machine Learning.

Zde jsou některé z jeho klíčových funkcí:

• Poskytuje integraci s balíčkem Scikit-learn k vyjádření důležitosti funkcí a vysvětlení předpovědí rozhodovacích stromů a stromových souborů.
• Analyzuje a vysvětluje předpovědi XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor a catboost.CatBoost.
• Poskytuje podporu pro implementaci několika algoritmů za účelem kontroly modelů černé skříňky, které zahrnují modul TextExplainer, který umožňuje vysvětlit předpovědi vytvořené textovými klasifikátory.
• Pomáhá při analýze váhy a předpovědi obecných lineárních modelů (GLM) scikit-learn, které zahrnují lineární regresory a klasifikátory.

Knihovny Pythonu pro hluboké učení

Největšího pokroku ve strojovém učení a umělé inteligenci dosáhlo Deep Learning. Se zavedením Deep Learning je nyní možné vytvářet složité modely a zpracovávat rozsáhlé datové sady. Naštěstí Python poskytuje nejlepší balíčky Deep Learning, které pomáhají při budování efektivních neuronových sítí.

V tomto blogu se zaměříme na nejlepší balíčky Deep Learning, které poskytují vestavěné funkce pro implementaci spletitých neuronových sítí.

Zde je seznam nejlepších knihoven Pythonu pro Deep Learning:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Tvrdý

Tensorflow

Jedna z nejlepších knihoven Pythonu pro Deep Learning, TensorFlow je knihovna open-source pro programování toku dat napříč řadou úkolů. Jedná se o symbolickou matematickou knihovnu, která se používá k vytváření silných a přesných neuronových sítí. Poskytuje intuitivní multiplatformní programovací rozhraní, které je vysoce škálovatelné v obrovské oblasti polí.

Tady jsou některé klíčové vlastnosti TensorFlow:

• Umožňuje vám budovat a trénovat více neuronových sítí, které pomáhají přizpůsobit se rozsáhlým projektům a souborům dat.
• Spolu s podporou neuronových sítí poskytuje také funkce a metody pro provádění statistické analýzy. Například přichází s vestavěnými funkcemi pro vytváření pravděpodobnostních modelů a Bayesian Networks, jako jsou Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma atd.
• Knihovna poskytuje vrstvené komponenty, které provádějí vrstvené operace s váhami a předpětím a také zlepšují výkon modelu implementací regularizačních technik, jako je normalizace dávky, výpadek atd.
• Dodává se s Visualizerem nazvaným TensorBoard, který vytváří interaktivní grafy a vizuály, aby pochopil závislosti datových funkcí.

Pytorch

je open-source vědecký výpočetní balíček založený na Pythonu, který se používá k implementaci technik hlubokého učení a neuronových sítí na velkých souborech dat. Tuto knihovnu Facebook aktivně využívá k vývoji neuronových sítí, které pomáhají při různých úkolech, jako je rozpoznávání obličeje a automatické označování.

Zde jsou některé klíčové vlastnosti Pytorch:

• Poskytuje snadno použitelná rozhraní API pro integraci s dalšími datovými vědami a rámci Machine Learning.
• Stejně jako NumPy, Pytorch poskytuje vícerozměrná pole zvaná Tensors, která na rozdíl od NumPy lze dokonce použít na GPU.
• Nejen, že může být použit k modelování rozsáhlých neuronových sítí, ale také poskytuje rozhraní s více než 200+ matematickými operacemi pro statistickou analýzu.
• Vytvářejte dynamické výpočetní grafy, které vytvářejí dynamické grafy v každém bodě provádění kódu. Tyto grafy pomáhají při analýze časových řad při předpovídání prodejů v reálném čase.

Tvrdý

Keras je považován za jednu z nejlepších knihoven Deep Learning v Pythonu. Poskytuje plnou podporu pro vytváření, analýzu, hodnocení a zlepšování neuronových sítí. Keras je postaven na knihovnách Theano a TensorFlow Python, které poskytují další funkce pro vytváření komplexních a rozsáhlých modelů Deep Learning.

Zde jsou některé klíčové vlastnosti systému Keras:

• Poskytuje podporu pro vytváření všech typů neuronových sítí, tj. Plně připojených, konvolučních, sdružovacích, rekurentních, vkládání atd. U velkých datových sad a problémů lze tyto modely dále kombinovat a vytvořit tak plnohodnotnou neurální síť
• Má vestavěné funkce pro provádění výpočtů neuronových sítí, jako jsou definování vrstev, cíle, aktivační funkce, optimalizátory a řada nástrojů, které usnadňují práci s obrazovými a textovými daty.
• Dodává se s několika předem zpracovanými datové sady a trénované modely včetně MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet atd.
• Je snadno rozšiřitelný a poskytuje podporu pro přidání nových modulů, které obsahují funkce a metody.

Knihovny Pythonu pro zpracování přirozeného jazyka

Přemýšleli jste někdy, jak Google tak trefně předpovídá, co hledáte? Technologie Alexa, Siri a dalších Chatbotů je zpracování přirozeného jazyka. NLP hraje obrovskou roli při navrhování systémů založených na AI, které pomáhají při popisu interakce mezi lidským jazykem a počítači.

V tomto blogu se zaměříme na špičkové balíčky pro zpracování přirozeného jazyka, které poskytují vestavěné funkce pro implementaci systémů založených na AI na vysoké úrovni.

Zde je seznam nejlepších knihoven Pythonu pro zpracování přirozeného jazyka:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

NLTK je považován za nejlepší balíček Pythonu pro analýzu lidského jazyka a chování. Knihovna NLTK, kterou preferuje většina datových vědců, poskytuje snadno použitelná rozhraní obsahující více než 50 korpusů a lexikální zdroje, které pomáhají při popisu lidských interakcí a budování systémů založených na AI, jako jsou doporučovací stroje.

Zde jsou některé klíčové funkce knihovny NLTK:

• Poskytuje sadu metod zpracování dat a textu pro klasifikaci, tokenizaci, odvozování, značkování, analýzu a sémantické uvažování pro textovou analýzu.
• Obsahuje obálky pro knihovny NLP na průmyslové úrovni pro vytváření spletitých systémů, které pomáhají při klasifikaci textu a hledání trendů a vzorců chování v lidské řeči
• Dodává se s komplexním průvodcem, který popisuje implementaci výpočetní lingvistiky a úplným průvodcem dokumentací API, který pomáhá všem nováčkům začít s NLP.
• Má obrovskou komunitu uživatelů a profesionálů, kteří poskytují komplexní výukové programy a rychlé průvodce, které se naučí, jak lze pomocí Pythonu provádět výpočetní lingvistiku.

spaCy

spaCy je bezplatná open-source knihovna Pythonu pro implementaci pokročilých technik zpracování přirozeného jazyka (NLP). Když pracujete s velkým množstvím textu, je důležité pochopit morfologický význam textu a jeho klasifikaci tak, aby rozuměl lidskému jazyku. Těchto úkolů lze snadno dosáhnout pomocí spaCY.

Zde jsou některé klíčové funkce knihovny spaCY:

• Spolu s lingvistickými výpočty poskytuje spaCy samostatné moduly pro vytváření, školení a testování statistických modelů, které vám lépe pomohou pochopit význam slova.
• Dodává se s řadou integrovaných jazykových anotací, které vám pomohou analyzovat gramatickou strukturu věty. To nejen pomáhá porozumět testu, ale také pomáhá při hledání vztahů mezi různými slovy ve větě.
• Lze jej použít k použití tokenizace na složité vnořené tokeny, které obsahují zkratky a více interpunkčních znamének.
• Spolu s extrémně robustním a rychlým poskytuje spaCy podporu pro více než 51 jazyků.

Gensim

Gensim je další balíček Pythonu s otevřeným zdrojovým kódem, který je modelován k extrakci sémantických témat z velkých dokumentů a textů ke zpracování, analýze a předpovědi lidského chování prostřednictvím statistických modelů a jazykových výpočtů. Má schopnost zpracovávat bohatá data, bez ohledu na to, zda jsou data surová a nestrukturovaná.

Zde jsou některé klíčové rysy Genism:

• Lze jej použít k sestavení modelů, které mohou efektivně klasifikovat dokumenty tím, že porozumí statistické sémantice každého slova.
• Dodává se s algoritmy pro zpracování textu, jako jsou Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis atd., Které studují statistické vzory společného výskytu v dokumentu, aby odfiltrovaly zbytečná slova a vytvořily model pouze s významnými rysy.
• Poskytuje obálky I / O a čtečky, které mohou importovat a podporovat širokou škálu datových formátů.
• Dodává se s jednoduchým a intuitivním rozhraním, které mohou začátečníci snadno používat. Křivka učení API je také poměrně nízká, což vysvětluje, proč se této knihovně líbí mnoho vývojářů.

Nyní, když znáte nejlepší knihovny Pythonu pro Data Science a Machine Learning, jsem si jistý, že byste se rádi dozvěděli více. Zde je několik blogů, které vám pomohou začít:

Pokud se chcete zaregistrovat na kompletní kurz umělé inteligence a strojového učení, Edureka má speciálně připravený kurz díky nimž zvládnete techniky, jako je supervidované učení, nekontrolované učení a zpracování přirozeného jazyka. Zahrnuje školení o nejnovějších pokrokech a technických přístupech v oblasti umělé inteligence a strojového učení, jako je Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.