بايثون هي واحدة من لغات البرمجة الأكثر شعبية. والسبب هو تنوعها ، لأنها أداة متعددة مع إمكانية "الشحذ" لمجموعة متنوعة من الاحتياجات. ننشر اليوم مجموعة تصف 10 أدوات مفيدة لعالم البيانات وأخصائي الذكاء الاصطناعي.
التعلم الآلي والشبكات العصبية والبيانات الكبيرة اتجاه متزايد بشكل متزايد ، مما يعني أن هناك حاجة إلى المزيد والمزيد من المتخصصين. بناء جملة Python دقيق من الناحية الرياضية ، بحيث لا يفهمه المبرمجون فقط ، ولكن أيضًا من قبل جميع المشاركين في العلوم التقنية ، وهذا هو السبب في إنشاء العديد من الأدوات الجديدة بهذه اللغة.
توصي Skillbox بما يلي: مطور بايثون من الدورة التدريبية العملية.
نذكرك: لجميع قراء "هبر" - خصم 10000 روبل عند التسجيل في أي دورة من دورات Skillbox باستخدام الرمز الترويجي "Habr".
ولكن بما يكفي لوصف مزايا Python ، فلننتقل أخيرًا إلى اختيارنا.
أدوات التعلم الآلي
Shogun هو حل التعلم الآلي مع التركيز على أجهزة مكافحة ناقلات الدعم (SVM). هو مكتوب في C ++. تقدم Shogun مجموعة واسعة من طرق التعلم الآلي الموحدة ، والتي تستند إلى خوارزميات موثوقة ومفهومة.
شوغون موثقة جيدًا. من بين أوجه القصور يمكن أن يسمى التعقيد النسبي للعمل مع API. وزعت مجانا.
Keras عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات للشبكات العصبية عالية المستوى توفر مكتبة تعليمية عميقة لـ Python. هذه واحدة من أفضل الأدوات لأولئك الذين يبدأون حياتهم المهنية كأخصائي في التعلم الآلي. مقارنة بالمكتبات الأخرى ، فإن Keras أكثر قابلية للفهم. يمكن لأطر عمل Python الشائعة مثل TensorFlow أو CNTK أو Theano العمل معها.
المبادئ الأربعة الرئيسية التي تكمن وراء فلسفة Keras هي سهولة الاستخدام ، والتعددية ، والتوسع ، وتوافق Python. من بين أوجه القصور يمكن أن تسمى سرعة بطيئة نسبيًا مقارنة بالمكتبات الأخرى.
Scikit-Learn هي أداة مفتوحة المصدر لاستخراج البيانات وتحليلها. يمكن استخدامه أيضًا في علوم البيانات. واجهة برمجة تطبيقات الأداة مريحة وعملية ؛ يمكن استخدامها لإنشاء عدد كبير من الخدمات. واحدة من المزايا الرئيسية هي سرعة العمل: Scikit-Learn ببساطة يحطم الأرقام القياسية. السمات الرئيسية للأداة هي الانحدار والتكتيل واختيار النموذج والمعالجة المسبقة والتصنيف.
النمط هو وحدة تعدين على الويب توفر فرصًا لجمع البيانات ومعالجة اللغة والتعلم الآلي وتحليل الشبكات والمرئيات المختلفة. إنه موثق جيدًا ويأتي مع 50 حالة ، بالإضافة إلى 350 وحدة اختبار. وهو حر!
تم تسمية
Theano على اسم الفيلسوف وعالم الرياضيات اليوناني القديم ، الذي أعطى العالم الكثير من الأشياء المفيدة. وظائف Theano الرئيسية هي التكامل مع NumPy ، الاستخدام الشفاف لموارد GPU ، السرعة والاستقرار ، التحقق الذاتي ، إنشاء كود C الديناميكي. من بين أوجه القصور ، يمكن للمرء أن يذكر واجهة برمجة التطبيقات المعقدة نسبيًا والسرعة البطيئة عند مقارنتها بالمكتبات الأخرى.
أدوات علوم البيانات
SciPy هو نظام بيئي قائم على Python من برنامج مفتوح المصدر
لعلماء الرياضيات ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات والمهندسين. يستخدم SciPy حزمًا متنوعة مثل NumPy و IPython و Pandas ، مما يسمح لك باستخدام المكتبات الشائعة لحل المشكلات الرياضية والعلمية. هذه الأداة هي ميزة رائعة إذا كنت بحاجة إلى إظهار بيانات حوسبة خطيرة. وهو حر.
Dask هو حل يتيح موازاة البيانات في التحليلات من خلال التكامل مع حزم مثل NumPy و Pandas و Scikit-Learn. باستخدام Dask ، يمكنك موازنة التعليمات البرمجية الحالية بسرعة عن طريق تغيير بضعة أسطر فقط. والحقيقة هي أن DataFrame الخاص به هو نفسه كما هو الحال في مكتبة Pandas ، ولدى NumPy العمل معه القدرة على موازاة المهام المكتوبة في Python النقي.
Numba هو مترجم مفتوح المصدر يستخدم إطار عمل مترجم LLVM لتجميع بناء جملة Python في رمز الجهاز. يمكن تسمية الميزة الرئيسية للعمل مع Numba في تطبيقات البحث العلمي بسرعتها عند استخدام التعليمات البرمجية مع صفيفات NumPy. Numba ، مثل Scikit-Learn ، مناسبة لبناء تطبيقات التعلم الآلي. تجدر الإشارة إلى أن الحلول المستندة إلى Numba ستعمل بسرعة خاصة على المعدات المصممة لتعلم الآلة أو تطبيقات البحث.
مجموعة أدوات التحليلات عالية الأداء (
HPAT ) هي إطار عمل قائم على المترجم للبيانات الضخمة. يقوم تلقائيًا بقياس البرامج التحليلية ، بالإضافة إلى برامج التعلم الآلي ، إلى مستوى أداء الخدمات السحابية ويمكنه تحسين وظائف معينة باستخدام مصمم الديكور.
Cython هو الخيار الأفضل للعمل مع كود الرياضيات. Cython هو مترجم كود مصدر قائم على Pyrex يسمح لك بكتابة ملحقات C لـ Python بسهولة. علاوة على ذلك ، مع إضافة دعم التكامل مع IPython / Jupyter ، يمكن استخدام الرمز المكتوب باستخدام Cython في Jupyter مع التعليقات التوضيحية المدمجة ، تمامًا مثل أي رمز Python آخر.
الأدوات المذكورة أعلاه مثالية تقريبًا للعلماء والمبرمجين وأي شخص متعلق بالتعلم الآلي والبيانات الضخمة. وبالطبع ، من الجدير بالذكر أن هذه الأدوات تم صقلها تحت Python.
توصي Skillbox بما يلي: