Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen. Der Grund ist seine Vielseitigkeit, da es sich um ein Multitool handelt, das die Möglichkeit bietet, für eine Vielzahl von Anforderungen zu „schärfen“. Heute veröffentlichen wir eine Auswahl, die 10 nützliche Tools für einen Datenwissenschaftler und KI-Spezialisten beschreibt.
Maschinelles Lernen, neuronale Netze und Big Data sind ein zunehmend wachsender Trend, weshalb immer mehr Spezialisten benötigt werden. Die Python-Syntax ist mathematisch korrekt, so dass sie nicht nur von Programmierern, sondern auch von allen in den technischen Wissenschaften Beteiligten verstanden wird, weshalb in dieser Sprache so viele neue Werkzeuge erstellt werden.
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Aber genug, um die Tugenden von Python zu beschreiben, kommen wir endlich zu unserer Auswahl.
Werkzeuge für maschinelles Lernen
Shogun ist eine Lösung für maschinelles Lernen mit Schwerpunkt auf Support Vector Machines (SVM). Es ist in C ++ geschrieben. Shogun bietet eine breite Palette einheitlicher Methoden für maschinelles Lernen, die auf zuverlässigen und verständlichen Algorithmen basieren.
Shogun ist gut dokumentiert. Unter den Mängeln kann die relative Komplexität der Arbeit mit der API genannt werden. Kostenlos verteilt.
Keras ist eine neuronale Netzwerk-API auf hoher Ebene, die eine Deep-Learning-Bibliothek für Python bereitstellt. Dies ist eines der besten Tools für diejenigen, die ihre Karriere als Spezialist für maschinelles Lernen beginnen. Im Vergleich zu anderen Bibliotheken ist Keras viel verständlicher. Beliebte Python-Frameworks wie TensorFlow, CNTK oder Theano können damit arbeiten.
Die 4 Hauptprinzipien, die der Keras-Philosophie zugrunde liegen, sind Benutzerfreundlichkeit, Modularität, Erweiterbarkeit und Python-Kompatibilität. Unter den Mängeln kann eine im Vergleich zu anderen Bibliotheken relativ langsame Geschwindigkeit genannt werden.
Scikit-Learn ist ein Open-Source-Tool für Data Mining und Analyse. Es kann auch in der Datenwissenschaft verwendet werden. Die Tool-API ist praktisch und praktisch und kann zum Erstellen einer großen Anzahl von Diensten verwendet werden. Einer der Hauptvorteile ist die Arbeitsgeschwindigkeit: Scikit-Learn bricht einfach Rekorde. Die Hauptmerkmale des Tools sind Regression, Clustering, Modellauswahl, Vorverarbeitung und Klassifizierung.
Pattern ist ein Web-Mining-Modul, das Möglichkeiten zur Datenerfassung, Sprachverarbeitung, zum maschinellen Lernen, zur Netzwerkanalyse und zu verschiedenen Visualisierungen bietet. Es ist gut dokumentiert und enthält 50 Fälle sowie 350 Unit-Tests. Und er ist frei!
Theano ist nach dem antiken griechischen Philosophen und Mathematiker benannt, der der Welt viele nützliche Dinge gegeben hat. Die Hauptfunktionen von Theano sind die Integration in NumPy, die transparente Nutzung von GPU-Ressourcen, Geschwindigkeit und Stabilität, Selbstverifizierung und die dynamische Generierung von C-Code. Unter den Mängeln kann man die relativ komplexe API und die langsamere Geschwindigkeit im Vergleich zu anderen Bibliotheken erwähnen.
Datenwissenschaftliche Werkzeuge
SciPy ist ein Python-basiertes Ökosystem von Open-Source-Software für Mathematiker, IT-Experten und Ingenieure. SciPy verwendet verschiedene Pakete wie NumPy, IPython und Pandas, mit denen Sie beliebte Bibliotheken zur Lösung mathematischer und wissenschaftlicher Probleme verwenden können. Dieses Tool ist eine großartige Funktion, wenn Sie ernsthafte Computerdaten anzeigen müssen. Und er ist frei.
Dask ist eine Lösung, die Datenparallelität in der Analyse durch Integration in Pakete wie NumPy, Pandas und Scikit-Learn ermöglicht. Mit Dask können Sie vorhandenen Code schnell parallelisieren, indem Sie nur wenige Zeilen ändern. Tatsache ist, dass der DataFrame derselbe wie in der Pandas-Bibliothek ist und NumPy, der damit arbeitet, die Möglichkeit hat, in reinem Python geschriebene Aufgaben zu parallelisieren.
Numba ist ein Open Source-Compiler, der das LLVM-Compiler-Framework verwendet, um die Python-Syntax in Maschinencode zu kompilieren. Der Hauptvorteil der Arbeit mit Numba in Anwendungen für die wissenschaftliche Forschung kann als Geschwindigkeit bei der Verwendung von Code mit NumPy-Arrays bezeichnet werden. Wie Scikit-Learn eignet sich Numba zum Erstellen von Anwendungen für maschinelles Lernen. Es ist erwähnenswert, dass Numba-basierte Lösungen besonders schnell auf Geräten funktionieren, die für maschinelles Lernen oder Forschungsanwendungen entwickelt wurden.
Das High-Performance Analytics Toolkit (
HPAT ) ist ein Compiler-basiertes Framework für Big Data. Es skaliert sowohl Analyseprogramme als auch Programme für maschinelles Lernen automatisch auf das Leistungsniveau von Cloud-Diensten und kann mithilfe des
JIT- Dekorators bestimmte Funktionen optimieren.
Cython ist die beste Wahl für die Arbeit mit mathematischem Code. Cython ist ein Pyrex-basierter Quellcode-Übersetzer, mit dem Sie problemlos C-Erweiterungen für Python schreiben können. Durch die Unterstützung der IPython / Jupyter-Integration kann mit Cython geschriebener Code in Jupyter mit integrierten Anmerkungen verwendet werden, genau wie bei jedem anderen Python-Code.
Die oben genannten Tools sind nahezu perfekt für Wissenschaftler, Programmierer und alle, die mit maschinellem Lernen und Big Data zu tun haben. Und natürlich ist zu beachten, dass diese Tools unter Python geschärft werden.
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