데이터 과학 및 기계 학습을위한 최고의 Python 라이브러리

데이터 과학 및 기계 학습을위한 Python 라이브러리 :

데이터 과학 과 시대에 가장 수요가 많은 기술입니다. 이러한 요구로 인해 모두가 데이터 과학 및 기계 학습을 구현하기 위해 다양한 라이브러리와 패키지를 배우도록했습니다. 이 블로그 게시물은 데이터 과학 및 기계 학습을위한 Python 라이브러리에 중점을 둡니다. 이들은 시장에서 가장 과장된 두 가지 기술을 마스터하기 위해 알아야 할 라이브러리입니다.

인공 지능 및 기계 학습에 대한 심층적 인 지식을 얻으려면 라이브에 등록 할 수 있습니다. 24/7 지원 및 평생 액세스를 제공하는 Edureka

다룰 주제 목록은 다음과 같습니다. 이 블로그에서 :

1. 데이터 과학 및 기계 학습 소개
2. 데이터 과학 및 기계 학습에 Python을 사용하는 이유는 무엇입니까?
3. 데이터 과학 및 기계 학습을위한 Python 라이브러리
   1. 통계 용 Python 라이브러리
   2. 시각화를위한 Python 라이브러리
   3. 기계 학습을위한 Python 라이브러리
   4. 딥 러닝을위한 Python 라이브러리
   5. 자연어 처리를위한 Python 라이브러리

데이터 과학 및 기계 학습 소개

데이터 과학 및 기계 학습에 대한 연구를 시작했을 때 항상이 질문이 저를 가장 괴롭 혔습니다! 머신 러닝과 데이터 사이언스에 대한 화제가 된 이유는 무엇입니까?

이 소문은 우리가 생성하는 데이터의 양과 많은 관련이 있습니다. 데이터는 머신 러닝 모델을 구동하는 데 필요한 연료이며, 우리가 빅 데이터 시대에 있기 때문에 데이터 과학이 시대의 가장 유망한 직무 역할로 간주되는 이유가 분명합니다.

데이터 과학과 기계 학습은 기술이 아니라 기술이라고 말하고 싶습니다. 데이터에서 유용한 통찰력을 도출하고 예측 모델을 구축하여 문제를 해결하는 데 필요한 기술입니다.

공식적으로 말하면 데이터 과학 및 기계 학습이 정의되는 방식입니다.

데이터 과학은 실제 문제를 해결하기 위해 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 프로세스입니다.

기계 학습은 기계가 많은 데이터를 제공하여 문제를 해결하는 방법을 학습하도록 만드는 프로세스입니다.

이 두 도메인은 밀접하게 상호 연결되어 있습니다. 기계 학습은 기계 학습 알고리즘 및 기타 통계 기술을 사용하여 데이터가 비즈니스에 영향을 미치고 성장하는 방식을 이해하는 데이터 과학의 일부입니다.

데이터 과학 및 기계 학습에 대해 자세히 알아 보려면 다음 블로그를 참조하십시오.

1. 데이터 과학 튜토리얼 – 처음부터 데이터 과학을 배우십시오!

이제 이해합시다 Python 라이브러리는 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다.

에코와 인쇄의 PHP 차이점

데이터 과학 및 기계 학습에 Python을 사용하는 이유

기계 학습 및 데이터 과학을 구현하는 데 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어로 1 위를 차지했습니다. 많은 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어가 다른 프로그래밍 언어보다 Python을 선호하는 이유를 이해하겠습니다.

• 학습 용이성 : Python은 복잡한 기계 학습 모델 구축과 같은 복잡한 프로세스에 두 개의 문자열을 추가하는 것과 같은 간단한 계산을 구현하는 데 사용할 수있는 매우 간단한 구문을 사용합니다.
• 더 적은 코드 : 데이터 과학 및 기계 학습을 구현하려면 수많은 알고리즘이 포함됩니다. 사전 정의 된 패키지에 대한 Python 지원 덕분에 알고리즘을 코딩 할 필요가 없습니다. 그리고 작업을 더 쉽게하기 위해 Python은 코드 테스트의 부담을 줄여주는 '코드화시 확인'방법론을 제공합니다.
• 미리 빌드 된 라이브러리 : Python에는 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘을 구현하기 위해 사전 구축 된 수백 개의 라이브러리가 있습니다. 따라서 데이터 세트에 대해 알고리즘을 실행할 때마다 단일 명령으로 필요한 패키지를 설치하고로드하기 만하면됩니다. 사전 빌드 된 라이브러리의 예로는 NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch 등이 있습니다.
• 플랫폼 독립적 : Python은 Windows, macOS, Linux, Unix 등을 포함한 여러 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. 한 플랫폼에서 다른 플랫폼으로 코드를 전송하는 동안 모든 종속성 문제를 처리 할 PyInstaller와 같은 패키지를 사용할 수 있습니다.
• 대규모 커뮤니티 지원 : 열렬한 팬을 따르는 것 외에도 Python에는 프로그래머가 오류를 게시하고 서로를 돕는 여러 커뮤니티, 그룹 및 포럼이 있습니다.

이제 알았으니 Python이 데이터 과학 및 기계 학습을위한 최고의 프로그래밍 언어 중 하나로 간주되는 이유, 데이터 과학 및 기계 학습을위한 다양한 Python 라이브러리를 이해하겠습니다.

데이터 과학 및 기계 학습을위한 Python 라이브러리

AI 및 머신 러닝 분야에서 Python이 인기를 얻은 가장 중요한 이유는 Python이 데이터 분석, 처리, 랭 글링, 모델링 등을 쉽게 수행 할 수있는 내장 함수와 방법을 갖춘 1000 개의 내장 라이브러리를 제공한다는 사실입니다. 의 위에. 아래 섹션에서는 다음 작업을위한 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에 대해 설명합니다.

1. 통계 분석
2. 데이터 시각화
3. 데이터 모델링 및 기계 학습
4. 깊은 배우기
5. 자연어 처리 (NLP)

통계 분석을위한 Python 라이브러리

통계는 데이터 과학 및 기계 학습의 가장 기본적인 기초 중 하나입니다. 모든 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘, 기술 등은 통계의 기본 원리와 개념을 기반으로합니다.

데이터 과학 통계에 대한 자세한 내용은 다음 블로그를 참조하십시오.

Python은 통계 분석만을위한 수많은 라이브러리와 함께 제공됩니다. 이 '데이터 과학 및 기계 학습을위한 Python 라이브러리'블로그에서는 가장 복잡한 통계 계산을 수행하는 내장 함수를 제공하는 상위 통계 패키지에 초점을 맞출 것입니다.

다음은 통계 분석을위한 상위 Python 라이브러리 목록입니다.

1. NumPy
2. SciPy
3. 판다
4. StatsModels

NumPy

또는 Numerical Python은 가장 일반적으로 사용되는 Python 라이브러리 중 하나입니다. 이 라이브러리의 주요 기능은 수학적 및 논리적 연산을위한 다차원 배열을 지원한다는 것입니다. NumPy에서 제공하는 기능은 이미지와 음파를 다차원의 실수 배열로 인덱싱, 정렬, 재구성 및 전달하는 데 사용할 수 있습니다.

다음은 NumPy의 기능 목록입니다.

1. 단순하거나 복잡한 수학적 및 과학적 계산 수행
2. 다차원 배열 개체와 배열 요소를 처리하기위한 함수 및 메서드 모음에 대한 강력한 지원
3. 데이터 조작을위한 푸리에 변환 및 루틴
4. 선형 회귀, 로지스틱 회귀, Naive Bayes 등과 같은 기계 학습 알고리즘에 필요한 선형 대수 계산을 수행합니다.

SciPy

NumPy 위에 구축 된 SciPy 라이브러리는 통계 분석과 관련된 가장 기본적인 문제를 해결하는 데 도움이되는 하위 패키지 모음입니다. SciPy 라이브러리는 NumPy 라이브러리를 사용하여 정의 된 배열 요소를 처리하는 데 사용되므로 NumPy를 사용하여 수행 할 수없는 수학 방정식을 계산하는 데 자주 사용됩니다.

다음은 SciPy의 기능 목록입니다.

• NumPy 배열과 함께 작동하여 수치 통합 및 최적화와 같은 다양한 수학적 방법을 제공하는 플랫폼을 제공합니다.
• 벡터 양자화, 푸리에 변환, 통합, 보간 등에 사용할 수있는 하위 패키지 모음이 있습니다.
• k- 평균 알고리즘 등을 사용하는 클러스터링과 같은 고급 계산에 사용되는 완전한 선형 대수 함수 스택을 제공합니다.
• 신호 처리, 데이터 구조 및 수치 알고리즘, 희소 행렬 생성 등을 지원합니다.

판다

판다 통계, 금융, 경제, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 주로 사용되는 또 다른 중요한 통계 라이브러리입니다. 라이브러리는 pandas 데이터 개체를 처리 할 목적으로 NumPy 배열에 의존합니다. NumPy, Pandas 및 SciPy는 과학적 계산, 데이터 조작 등을 수행하기 위해 서로 크게 의존합니다.

나는 종종 Pandas, NumPy 및 SciPy 중에서 가장 좋은 것을 선택하라는 요청을 받았지만 서로에게 크게 의존하기 때문에 모두 사용하는 것을 선호합니다. Pandas는 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 가장 적합한 라이브러리 중 하나 인 반면 NumPy는 다차원 배열에 대한 탁월한 지원을 제공하며 Scipy는 대부분의 통계 분석 작업을 수행하는 하위 패키지 세트를 제공합니다.

다음은 Pandas의 기능 목록입니다.

• 사전 정의되고 사용자 정의 된 인덱싱으로 빠르고 효과적인 DataFrame 개체를 생성합니다.
• 대규모 데이터 세트를 조작하고 부분 집합 화, 데이터 분할, 인덱싱 등을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
• Excel 차트를 만들고 설명 적 통계 분석, 데이터 랭 글링, 변환, 조작, 시각화 등과 같은 복잡한 데이터 분석 작업을 수행하기위한 내장 기능을 제공합니다.
• 시계열 데이터 조작을 지원합니다.

StatsModels

NumPy 및 SciPy 위에 구축 된 StatsModels Python 패키지는 통계 모델 생성, 데이터 처리 및 모델 평가에 가장 적합합니다. SciPy 라이브러리의 NumPy 배열 및 과학 모델을 사용하는 것 외에도 효과적인 데이터 처리를 위해 Pandas와 통합됩니다. 이 라이브러리는 통계 계산, 통계 테스트 및 데이터 탐색으로 유명합니다.

다음은 StatsModels의 기능 목록입니다.

• NumPy 및 SciPy 라이브러리에서 찾을 수없는 통계 테스트 및 가설 테스트를 수행하는 데 가장 적합한 라이브러리입니다.
• 더 나은 통계 분석을 위해 R 스타일 공식의 구현을 제공합니다. 통계학자가 자주 사용하는 R 언어와 더 관련이 있습니다.
• 통계 계산을 광범위하게 지원하므로 일반화 선형 모델 (GLM) 및 일반 최소 제곱 선형 회귀 (OLM) 모델을 구현하는 데 자주 사용됩니다.
• 가설 테스트 (Null Theory)를 포함한 통계 테스트는 StatsModels 라이브러리를 사용하여 수행됩니다.

그래서 이것들은 가장 일반적으로 사용되며 통계 분석에 가장 효과적인 Python 라이브러리입니다. 이제 데이터 과학 및 기계 학습의 데이터 시각화 부분을 살펴 보겠습니다.

데이터 시각화를위한 Python 라이브러리

사진은 천 단어 이상을 말합니다. 우리 모두는 예술 측면에서이 인용문을 들어 보았지만 데이터 과학 및 기계 학습에도 적용됩니다. 평판이 좋은 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어는 데이터 시각화의 힘을 알고 있습니다. 그렇기 때문에 Python은 시각화 목적으로 만 수많은 라이브러리를 제공합니다.

데이터 시각화는 그래픽 표현을 통해 데이터의 핵심 통찰력을 효과적으로 표현하는 것입니다. 다양한 데이터 변수 간의 상관 관계를 연구하기 위해 그래프, 차트, 마인드 맵, 히트 맵, 히스토그램, 밀도 플롯 등의 구현이 포함됩니다.

Java에서 클래스의 인스턴스는 무엇입니까

이 블로그에서는 다양한 데이터 기능 간의 종속성을 연구하는 내장 함수를 제공하는 최고의 Python 데이터 시각화 패키지에 초점을 맞출 것입니다.

다음은 데이터 시각화를위한 최고의 Python 라이브러리 목록입니다.

1. Matplotlib
2. Seaborn
3. 줄거리
4. 보케

Matplotlib

Python에서 가장 기본적인 데이터 시각화 패키지입니다. 히스토그램, 막대 차트, 전력 스펙트럼, 오류 차트 등과 같은 다양한 그래프를 지원합니다. EDA (탐색 데이터 분석)에 필수적인 명확하고 간결한 그래프를 생성하는 2 차원 그래픽 라이브러리입니다.

다음은 Matplotlib의 기능 목록입니다.

• Matplotlib는 적절한 선 스타일, 글꼴 스타일, 축 서식 등을 선택하는 기능을 제공하여 그래프를 매우 쉽게 그릴 수 있습니다.
• 생성 된 그래프는 추세, 패턴을 명확하게 이해하고 상관 관계를 만드는 데 도움이됩니다. 일반적으로 양적 정보에 대해 추론하는 도구입니다.
• 여기에는 MATLAB 사용자 인터페이스와 매우 유사한 인터페이스를 제공하는 Pyplot 모듈이 포함되어 있습니다. 이것은 matplotlib 패키지의 가장 좋은 기능 중 하나입니다.
• Tkinter, wxPython, Qt 등과 같은 GUI 도구를 사용하여 그래프를 애플리케이션에 통합하기위한 객체 지향 API 모듈을 제공합니다.

Seaborn

Matplotlib 라이브러리는 Seaborn 도서관. Matplotlib와 비교하여 Seaborn은 더 매력적이고 설명적인 통계 그래프를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 시각화를위한 광범위한 지원과 함께 Seaborn은 여러 변수 간의 관계를 연구하기위한 내장 된 데이터 세트 지향 API도 제공합니다.

다음은 Seaborn의 기능 목록입니다.

• 일 변량 및 이변 량 데이터 포인트를 분석 및 시각화하고 데이터를 다른 데이터 하위 집합과 비교하기위한 옵션을 제공합니다.
• 다양한 종류의 대상 변수에 대한 자동 통계 추정 및 선형 회귀 모델의 그래픽 표현을 지원합니다.
• 높은 수준의 추상화를 수행하는 기능을 제공하여 다중 플롯 그리드를 구성하기위한 복잡한 시각화를 구축합니다.
• matplotlib 그래프의 스타일 지정 및 생성을위한 다양한 기본 제공 테마 제공

줄거리

Ploty는 가장 잘 알려진 그래픽 Python 라이브러리 중 하나입니다. 대상 변수와 예측 변수 간의 종속성을 이해하기위한 대화 형 그래프를 제공합니다. 통계, 금융, 상업 및 과학 데이터를 분석하고 시각화하여 명확하고 간결한 그래프, 하위 플롯, 히트 맵, 3D 차트 등을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

다음은 Ploty를 최고의 시각화 라이브러리 중 하나로 만드는 기능 목록입니다.

• 잘 정의 된 시각화를 위해 3D 차트, 과학 및 통계 그래프, SVG 맵 등을 포함한 30 개 이상의 차트 유형이 제공됩니다.
• Ploty의 Python API를 사용하면 플롯, 그래프, 텍스트 및 웹 이미지로 구성된 공개 / 비공개 대시 보드를 만들 수 있습니다.
• Ploty를 사용하여 생성 된 시각화는 JSON 형식으로 직렬화되므로 R, MATLAB, Julia 등과 같은 다양한 플랫폼에서 쉽게 액세스 할 수 있습니다.
• 데이터를 Ploty 환경으로 직접 가져올 수있는 Plotly Grid라는 내장 API가 함께 제공됩니다.

보케

Python에서 가장 대화 형 라이브러리 중 하나 인 Bokeh를 사용하여 웹 브라우저에 대한 설명 그래픽 표현을 빌드 할 수 있습니다. 방대한 데이터 세트를 쉽게 처리하고 광범위한 EDA를 수행하는 데 도움이되는 다양한 그래프를 작성할 수 있습니다. Bokeh는 대화 형 플롯, 대시 보드 및 데이터 애플리케이션을 구축하기 위해 가장 잘 정의 된 기능을 제공합니다.

다음은 Bokeh의 기능 목록입니다.

• 간단한 명령을 사용하여 복잡한 통계 그래프를 빠르게 생성 할 수 있습니다.
• HTML, 노트북 및 서버 형식의 출력을 지원합니다. 또한 R, Python, lua, Julia 등을 포함한 여러 언어 바인딩을 지원합니다.
• Flask 및 django도 Bokeh와 통합되어 있으므로 이러한 앱에서도 시각화를 표현할 수 있습니다.
• matplotlib, seaborn, ggplot 등과 같은 다른 라이브러리로 작성된 시각화 변환을 지원합니다.

그래서 이것들은 데이터 시각화에 가장 유용한 Python 라이브러리입니다. 이제 전체 기계 학습 프로세스를 구현하기위한 최고의 Python 라이브러리에 대해 논의하겠습니다.

기계 학습을위한 Python 라이브러리

결과를 정확하게 예측하거나 특정 문제를 해결할 수있는 기계 학습 모델을 만드는 것은 모든 데이터 과학 프로젝트에서 가장 중요한 부분입니다.

머신 러닝, 딥 러닝 등을 구현하려면 1000 줄의 코드를 코딩해야하며, 신경망을 통해 복잡한 문제를 해결하는 모델을 만들려고 할 때 더 번거로울 수 있습니다. 하지만 고맙게도 Python은 기계 학습 기술과 알고리즘을 구현하기위한 여러 패키지와 함께 제공되므로 알고리즘을 코딩 할 필요가 없습니다.

이 블로그에서는 모든 기계 학습 알고리즘을 구현하는 내장 기능을 제공하는 최고의 기계 학습 패키지에 초점을 맞출 것입니다.

다음은 머신 러닝을위한 상위 Python 라이브러리 목록입니다.

1. Scikit-learn
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-learn

가장 유용한 Python 라이브러리 중 하나 인 Scikit-learn 데이터 모델링 및 모델 평가를위한 최고의 라이브러리입니다. 모델을 만들기위한 목적으로 만 수많은 기능이 제공됩니다. 모든지도 및 비지도 머신 러닝 알고리즘을 포함하며 앙상블 러닝 및 부스팅 머신 러닝을위한 잘 정의 된 기능도 함께 제공됩니다.

다음은 Scikit-learn의 기능 목록입니다.

• 기계 학습을 시작하는 데 도움이되는 일련의 표준 데이터 세트를 제공합니다. 예를 들어 유명한 Iris 데이터 세트와 Boston House Price 데이터 세트는 Scikit-learn 라이브러리의 일부입니다.
• 지도 및 비지도 머신 러닝을 모두 수행하는 내장 방법. 여기에는 해결, 클러스터링, 분류, 회귀 및 이상 탐지 문제가 포함됩니다.
• 데이터의 중요한 속성을 식별하는 데 도움이되는 기능 추출 및 기능 선택을위한 내장 기능이 제공됩니다.
• 모델의 성능을 평가하기위한 교차 검증을 수행하는 방법을 제공하며 모델 성능을 향상시키기 위해 매개 변수 튜닝을위한 기능도 제공합니다.

XGBoost

Extreme Gradient Boosting의 약자 인 XGBoost는 Boosting Machine Learning을 수행하기위한 최고의 Python 패키지 중 하나입니다. LightGBM 및 CatBoost와 같은 라이브러리에도 잘 정의 된 함수와 메서드가 동일하게 장착되어 있습니다. 이 라이브러리는 주로 기계 학습 모델의 성능과 정확도를 향상시키는 데 사용되는 경사 부스팅 기계를 구현하기 위해 구축되었습니다.

주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

Java의 tostring 메소드는 무엇입니까

• 라이브러리는 원래 C ++로 작성되었으며 기계 학습 모델의 성능을 향상시키는 가장 빠르고 효과적인 라이브러리 중 하나로 간주됩니다.
• 핵심 XGBoost 알고리즘은 병렬화가 가능하며 다중 코어 컴퓨터의 성능을 효과적으로 사용할 수 있습니다. 이것은 또한 라이브러리가 방대한 데이터 세트를 처리하고 데이터 세트 네트워크에서 작동 할 수있을만큼 충분히 강력하게 만듭니다.
• 교차 검증, 매개 변수 조정, 정규화, 누락 된 값 처리를 수행하기위한 내부 매개 변수를 제공하고 scikit-learn 호환 API도 제공합니다.
• 이 라이브러리는 다른 알고리즘을 능가하는 것으로 지속적으로 입증 되었기 때문에 상위 데이터 과학 및 기계 학습 대회에서 자주 사용됩니다.

ElI5

ELI5는 주로 기계 학습 모델의 성능 향상에 초점을 맞춘 또 다른 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 비교적 새롭고 기계 학습 모델의 정확성을 높이기 위해 일반적으로 XGBoost, LightGBM, CatBoost 등과 함께 사용됩니다.

주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

• Scikit-learn 패키지와의 통합을 제공하여 기능의 중요성을 표현하고 의사 결정 트리 및 트리 기반 앙상블의 예측을 설명합니다.
• XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor 및 catboost.CatBoost의 예측을 분석하고 설명합니다.
• 텍스트 분류 자에 의한 예측을 설명 할 수있는 TextExplainer 모듈을 포함하는 블랙 박스 모델을 검사하기 위해 여러 알고리즘을 구현하기위한 지원을 제공합니다.
• 분석에 도움이됩니다. 선형 회귀 자 및 분류기를 포함하는 scikit-learn GLM (일반 선형 모델)의 가중치 및 예측.

딥 러닝을위한 Python 라이브러리

머신 러닝과 인공 지능의 가장 큰 발전은 딥 러닝을 통해 이루어졌습니다. 딥 러닝이 도입되면서 이제 복잡한 모델을 구축하고 방대한 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있습니다. 고맙게도 Python은 효과적인 신경망 구축에 도움이되는 최고의 딥 러닝 패키지를 제공합니다.

이 블로그에서는 복잡한 신경망을 구현하는 내장 함수를 제공하는 최고의 딥 러닝 패키지에 초점을 맞출 것입니다.

다음은 딥 러닝을위한 최고의 Python 라이브러리 목록입니다.

1. TensorFlow
2. 파이 토치
3. 단단한

Tensorflow

딥 러닝을위한 최고의 Python 라이브러리 중 하나 인 TensorFlow는 다양한 작업에서 데이터 흐름 프로그래밍을위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 강력하고 정확한 신경망을 구축하는 데 사용되는 상징적 수학 라이브러리입니다. 방대한 분야에서 확장 성이 뛰어난 직관적 인 다중 플랫폼 프로그래밍 인터페이스를 제공합니다.

다음은 TensorFlow의 몇 가지 주요 기능입니다.

• 대규모 프로젝트 및 데이터 세트를 수용하는 데 도움이되는 여러 신경망을 구축하고 훈련 할 수 있습니다.
• 신경망 지원과 함께 통계 분석을 수행하는 기능과 방법도 제공합니다. 예를 들어, Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma 등과 같은 확률 모델과 베이지안 네트워크를 생성하기위한 내장 함수가 함께 제공됩니다.
• 라이브러리는 가중치 및 편향에 대해 계층화 된 작업을 수행하고 배치 정규화, 드롭 아웃 등과 같은 정규화 기술을 구현하여 모델의 성능을 향상시키는 계층화 된 구성 요소를 제공합니다.
• 데이터 기능의 종속성을 이해하기 위해 대화 형 그래프와 시각적 개체를 만드는 TensorBoard라는 Visualizer가 함께 제공됩니다.

파이 토치

대규모 데이터 세트에서 딥 러닝 기술과 신경망을 구현하는 데 사용되는 오픈 소스 Python 기반 과학 컴퓨팅 패키지입니다. 이 라이브러리는 Facebook에서 얼굴 인식 및 자동 태그 지정과 같은 다양한 작업에 도움이되는 신경망을 개발하는 데 적극적으로 사용됩니다.

다음은 Pytorch의 몇 가지 주요 기능입니다.

• 다른 데이터 과학 및 기계 학습 프레임 워크와 통합 할 수있는 사용하기 쉬운 API를 제공합니다.
• NumPy와 마찬가지로 Pytorch는 NumPy와 달리 GPU에서도 사용할 수있는 Tensor라는 다차원 배열을 제공합니다.
• 대규모 신경망을 모델링하는 데 사용할 수있을뿐만 아니라 통계 분석을위한 200 개 이상의 수학적 연산이 포함 된 인터페이스도 제공합니다.
• 코드 실행의 모든 ​​지점에서 동적 그래프를 작성하는 동적 계산 그래프를 만듭니다. 이러한 그래프는 시계열 분석에 도움이되며 실시간으로 판매를 예측합니다.

단단한

Keras는 Python에서 최고의 딥 러닝 라이브러리 중 하나로 간주됩니다. 신경망 구축, 분석, 평가 및 개선을위한 완전한 지원을 제공합니다. Keras는 복잡하고 대규모의 딥 러닝 모델을 구축하기위한 추가 기능을 제공하는 Theano 및 TensorFlow Python 라이브러리를 기반으로 구축되었습니다.

Keras의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 모든 유형의 신경망, 즉 완전 연결, 컨볼 루션, 풀링, 반복, 임베딩 등을 구축 할 수 있도록 지원합니다. 대용량 데이터 세트 및 문제의 경우 이러한 모델을 추가로 결합하여 완전한 신경망을 생성 할 수 있습니다.
• 레이어, 목표, 활성화 함수, 최적화 프로그램 및 이미지 및 텍스트 데이터 작업을 더 쉽게 만드는 다양한 도구와 같은 신경망 계산을 수행하는 내장 기능이 있습니다.
• 그것은 여러 전처리와 함께 제공됩니다 MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet 등을 포함한 데이터 세트 및 훈련 된 모델
• 쉽게 확장 할 수 있으며 기능과 메서드를 포함하는 새로운 모듈을 추가 할 수 있도록 지원합니다.

자연어 처리를위한 Python 라이브러리

Google이 사용자가 검색하는 내용을 어떻게 적절하게 예측하는지 궁금한 적이 있습니까? Alexa, Siri 및 기타 Chatbot의 기반 기술은 자연어 처리입니다. NLP는 인간의 언어와 컴퓨터 간의 상호 작용을 설명하는 데 도움이되는 AI 기반 시스템을 설계하는 데 큰 역할을했습니다.

이 블로그에서는 고급 AI 기반 시스템을 구현하기위한 내장 기능을 제공하는 최고의 자연어 처리 패키지에 중점을 둘 것입니다.

다음은 자연어 처리를위한 최고의 Python 라이브러리 목록입니다.

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

NLTK는 인간의 언어와 행동을 분석하기위한 최고의 Python 패키지로 간주됩니다. 대부분의 데이터 과학자들이 선호하는 NLTK 라이브러리는 인간 상호 작용을 설명하고 추천 엔진과 같은 AI 기반 시스템을 구축하는 데 도움이되는 50 개 이상의 말뭉치 및 어휘 리소스가 포함 된 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다.

다음은 NLTK 라이브러리의 몇 가지 주요 기능입니다.

• 텍스트 분석을위한 분류, 토큰 화, 형태소 분석, 태깅, 구문 분석 및 의미 론적 추론을위한 일련의 데이터 및 텍스트 처리 방법을 제공합니다.
• 텍스트 분류에 도움이되는 복잡한 시스템을 구축하고 사람의 음성에서 행동 경향과 패턴을 찾는 산업 수준의 NLP 라이브러리 용 래퍼를 포함합니다.
• 계산 언어학의 구현을 설명하는 포괄적 인 가이드와 모든 초보자가 NLP를 시작하는 데 도움이되는 완전한 API 문서 가이드가 함께 제공됩니다.
• Python을 사용하여 계산 언어학을 수행하는 방법을 배울 수있는 포괄적 인 자습서와 빠른 가이드를 제공하는 사용자 및 전문가의 거대한 커뮤니티가 있습니다.

공간

spaCy는 고급 NLP (Natural Language Processing) 기술을 구현하기위한 무료 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 많은 텍스트로 작업 할 때 텍스트의 형태 학적 의미를 이해하고 사람의 언어를 이해하기 위해 텍스트를 분류하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 작업은 spaCY를 통해 쉽게 수행 할 수 있습니다.

다음은 spaCY 라이브러리의 몇 가지 주요 기능입니다.

• 언어 계산과 함께 spaCy는 단어의 의미를 더 잘 이해하는 데 도움이되는 통계 모델을 구축, 훈련 및 테스트하기위한 별도의 모듈을 제공합니다.
• 문장의 문법적 구조를 분석하는 데 도움이되는 다양한 기본 제공 언어 주석이 함께 제공됩니다. 이것은 시험을 이해하는 데 도움이 될뿐만 아니라 문장에서 서로 다른 단어 사이의 관계를 찾는데도 도움이됩니다.
• 약어와 여러 문장 부호가 포함 된 복잡한 중첩 토큰에 토큰 화를 적용하는 데 사용할 수 있습니다.
• 매우 견고하고 빠르면서 spaCy는 51 개 이상의 언어를 지원합니다.

Gensim

Gensim은 통계 모델과 언어 계산을 통해 인간 행동을 처리, 분석 및 예측하기 위해 대용량 문서 및 텍스트에서 의미 론적 주제를 추출하도록 모델링 된 또 다른 오픈 소스 Python 패키지입니다. 데이터가 원시 데이터인지 구조화되지 않았는 지에 관계없이 엄청난 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다.

Genism의 몇 가지 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 각 단어의 통계적 의미를 이해하여 문서를 효과적으로 분류 할 수있는 모델을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
• Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis 등과 같은 텍스트 처리 알고리즘이 함께 제공되어 문서의 통계적 동시 발생 패턴을 연구하여 불필요한 단어를 필터링하고 중요한 기능만으로 모델을 구축합니다.
• 광범위한 데이터 형식을 가져오고 지원할 수있는 I / O 래퍼 및 판독기를 제공합니다.
• 초보자도 쉽게 사용할 수있는 간단하고 직관적 인 인터페이스가 함께 제공됩니다. API 학습 곡선도 매우 낮아 많은 개발자가이 라이브러리를 좋아하는 이유를 설명합니다.

이제 데이터 과학 및 머신 러닝을위한 최고의 Python 라이브러리를 알게되었으므로 자세한 내용을 알고 싶으 실 것입니다. 다음은 시작하는 데 도움이되는 몇 가지 블로그입니다.

인공 지능 및 기계 학습에 대한 전체 과정에 등록하려는 경우 Edureka는 특별히 선별 된 지도 학습, 비지도 학습 및 자연어 처리와 같은 기술에 능숙해질 것입니다. 여기에는 딥 러닝, 그래픽 모델 및 강화 학습과 같은 인공 지능 및 기계 학습의 최신 발전 및 기술 접근 ​​방식에 대한 교육이 포함됩니다.