मशीन सीखने और डेटा-विज्ञान के लिए शीर्ष 10 पायथन उपकरण

पायथन सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक है। इसका कारण इसकी बहुमुखी प्रतिभा है, क्योंकि यह कई प्रकार की आवश्यकताओं के लिए "पैनापन" की संभावना के साथ एक मल्टीटूल है। आज हम एक डेटा वैज्ञानिक और एआई विशेषज्ञ के लिए 10 उपयोगी उपकरणों का वर्णन करते हुए एक चयन प्रकाशित कर रहे हैं।

मशीन लर्निंग, तंत्रिका नेटवर्क, बिग-डेटा एक तेजी से बढ़ती प्रवृत्ति है, जिसका अर्थ है कि अधिक से अधिक विशेषज्ञों की आवश्यकता है। पायथन सिंटैक्स गणितीय रूप से सटीक है, जिससे यह न केवल प्रोग्रामर द्वारा समझा जाता है, बल्कि तकनीकी विज्ञान में शामिल सभी लोगों द्वारा भी समझा जाता है, यही कारण है कि इस भाषा में बहुत सारे नए उपकरण बनाए जाते हैं।

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लेकिन अजगर के गुणों का वर्णन करने के लिए पर्याप्त है, चलो अंत में हमारे चयन के लिए नीचे उतरें।

मशीन सीखने के उपकरण

शोगुन एक मशीन लर्निंग सॉल्यूशन है जिसमें सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) पर फोकस किया गया है। यह C ++ में लिखा गया है। शोगुन एकीकृत मशीन सीखने के तरीकों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है, जो विश्वसनीय और समझने योग्य एल्गोरिदम पर आधारित हैं।

शोगुन अच्छी तरह से प्रलेखित है। कमियों के बीच एपीआई के साथ काम करने की सापेक्ष जटिलता कहा जा सकता है। मुफ्त में बांटे गए।

केरस एक उच्च-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क एपीआई है जो पायथन के लिए एक गहन शिक्षण पुस्तकालय प्रदान करता है। यह उन लोगों के लिए सबसे अच्छा उपकरण है जो मशीन सीखने के विशेषज्ञ के रूप में अपना करियर शुरू करते हैं। अन्य पुस्तकालयों की तुलना में, केरस बहुत अधिक समझने योग्य है। लोकप्रिय पायथन फ्रेमवर्क जैसे कि टेंसोरफ्लो, सीएनटीके, या थीनो इसके साथ काम कर सकते हैं।

केरस के दर्शन को रेखांकित करने वाले 4 प्रमुख सिद्धांत उपयोगकर्ता मित्रता, प्रतिरूपकता, विस्तारशीलता और पायथन संगतता हैं। अन्य पुस्तकालयों की तुलना में कमियों को अपेक्षाकृत धीमी गति कहा जा सकता है।

स्किकिट-लर्न डेटा माइनिंग एंड एनालिसिस के लिए एक ओपन-सोर्स टूल है। इसका उपयोग डाटा-साइंस में भी किया जा सकता है। उपकरण एपीआई सुविधाजनक और व्यावहारिक है, इसका उपयोग बड़ी संख्या में सेवाएं बनाने के लिए किया जा सकता है। मुख्य लाभ में से एक काम की गति है: स्किकिट-लर्न बस रिकॉर्ड तोड़ता है। उपकरण की मुख्य विशेषताएं प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, मॉडल चयन, प्रीप्रोसेसिंग, वर्गीकरण हैं।

पैटर्न एक वेब खनन मॉड्यूल है जो डेटा संग्रह, भाषा प्रसंस्करण, मशीन सीखने, नेटवर्क विश्लेषण और विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन के लिए अवसर प्रदान करता है। यह अच्छी तरह से प्रलेखित है और 50 मामलों के साथ-साथ 350 यूनिट परीक्षणों के साथ आता है। और वह स्वतंत्र है!

थीनो का नाम प्राचीन ग्रीक दार्शनिक और गणितज्ञ के नाम पर रखा गया है, जिन्होंने दुनिया को बहुत सारी उपयोगी चीजें दीं। थीनो के मुख्य कार्य हैं- NumPy के साथ एकीकरण, GPU संसाधनों का पारदर्शी उपयोग, गति और स्थिरता, स्व-सत्यापन, गतिशील सी-कोड पीढ़ी। कमियों के बीच, कोई अन्य पुस्तकालयों के साथ तुलना में अपेक्षाकृत जटिल एपीआई और धीमी गति का उल्लेख कर सकता है।

डेटा-विज्ञान उपकरण

SciPy गणितज्ञों, आईटी पेशेवरों और इंजीनियरों के लिए ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर का पायथन-आधारित पारिस्थितिकी तंत्र है। SciPy NumPy, IPython, Pandas जैसे विभिन्न पैकेजों का उपयोग करता है, जो आपको गणितीय और वैज्ञानिक समस्याओं के समाधान के लिए लोकप्रिय पुस्तकालयों का उपयोग करने की अनुमति देता है। यदि आपको गंभीर कंप्यूटिंग डेटा दिखाने की आवश्यकता है, तो यह उपकरण एक शानदार विशेषता है। और वह स्वतंत्र है।

Dask एक ऐसा समाधान है जो NumPy, Pandas और Scikit-Learn जैसे पैकेज के साथ एकीकरण के माध्यम से एनालिटिक्स में डेटा समानता को सक्षम करता है। Dask के साथ, आप बस कुछ पंक्तियों को बदलकर मौजूदा कोड को समानांतर कर सकते हैं। तथ्य यह है कि इसका डेटाफ़्रेम पंडों के पुस्तकालय के समान है, और इसके साथ काम करने वाले न्यूमपी में शुद्ध पायथन में लिखे कार्यों को समानांतर बनाने की क्षमता है।

नुम्बा एक खुला स्रोत संकलक है जो मशीन कोड में पायथन सिंटैक्स को संकलित करने के लिए LLVM संकलक ढांचे का उपयोग करता है। नूम्पा के साथ वैज्ञानिक अनुसंधान के अनुप्रयोगों में काम करने का मुख्य लाभ NumPy सरणियों के साथ कोड का उपयोग करते समय इसकी गति कहा जा सकता है। स्किकिट-लर्न की तरह, नंबा मशीन सीखने के अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए उपयुक्त है। यह ध्यान देने योग्य है कि नुम्बा-आधारित समाधान मशीन सीखने या अनुसंधान अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किए गए उपकरणों पर विशेष रूप से तेजी से काम करेंगे।

उच्च प्रदर्शन विश्लेषिकी टूलकिट ( एचपीएटी ) बड़े डेटा के लिए एक कंपाइलर-आधारित ढांचा है। यह स्वचालित रूप से विश्लेषणात्मक कार्यक्रमों, साथ ही मशीन सीखने के कार्यक्रमों को क्लाउड सेवाओं के प्रदर्शन के स्तर तक ले जाता है और जंक डेकोरेटर का उपयोग करके कुछ कार्यों का अनुकूलन कर सकता है।

गणित कोड के साथ काम करने के लिए साइथन सबसे अच्छा विकल्प है। साइथॉन एक पायरेक्स-आधारित स्रोत कोड अनुवादक है जो आपको आसानी से पायथन के लिए सी एक्सटेंशन लिखने की अनुमति देता है। इसके अलावा, IPython / Jupyter के साथ एकीकरण के लिए समर्थन के अलावा, Cython का उपयोग करके लिखे गए कोड का उपयोग किसी अन्य Python कोड की तरह ही अंतर्निहित एनोटेशन के साथ Jupyter में किया जा सकता है।

उपरोक्त उपकरण वैज्ञानिकों, प्रोग्रामर और मशीन लर्निंग और बड़े डेटा से संबंधित किसी भी व्यक्ति के लिए लगभग सही हैं। और निश्चित रूप से, यह याद रखने योग्य है कि पायथन के तहत इन उपकरणों को तेज किया जाता है।

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