Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer. Alasannya adalah fleksibilitas, karena multitool dengan kemungkinan "mengasah" untuk berbagai kebutuhan. Hari ini kami menerbitkan pilihan yang menggambarkan 10 alat yang berguna untuk ilmuwan data dan spesialis AI.
Pembelajaran mesin, jaringan saraf, Big-data adalah tren yang semakin berkembang, yang berarti semakin banyak spesialis yang dibutuhkan. Sintaksis Python akurat secara matematis, sehingga dipahami tidak hanya oleh pemrogram, tetapi juga oleh semua yang terlibat dalam ilmu teknis, itulah sebabnya mengapa banyak alat baru dibuat dalam bahasa ini.
Skillbox merekomendasikan: Pengembang Python dari awal tentu saja.
Kami mengingatkan Anda: untuk semua pembaca "Habr" - diskon 10.000 rubel saat mendaftar untuk kursus Skillbox apa pun menggunakan kode promosi "Habr".
Tapi cukup untuk menggambarkan keutamaan Python, mari kita turun ke pilihan kita.
Alat pembelajaran mesin
Shogun adalah solusi pembelajaran mesin dengan fokus pada Support Vector Machines (SVM). Itu ditulis dalam C ++. Shogun menawarkan berbagai metode pembelajaran mesin terpadu, yang didasarkan pada algoritma yang andal dan dapat dipahami.
Shogun didokumentasikan dengan baik. Di antara kekurangannya bisa disebut kompleksitas relatif dari bekerja dengan API. Didistribusikan secara gratis.
Keras adalah API jaringan saraf tingkat tinggi yang menyediakan perpustakaan pembelajaran yang mendalam untuk Python. Ini adalah salah satu alat terbaik untuk mereka yang memulai karir mereka sebagai spesialis pembelajaran mesin. Dibandingkan dengan perpustakaan lain, Keras jauh lebih mudah dimengerti. Kerangka kerja Python populer seperti TensorFlow, CNTK, atau Theano dapat bekerja dengannya.
4 prinsip utama yang mendasari filosofi Keras adalah keramahan pengguna, modularitas, ekstensibilitas, dan kompatibilitas Python. Di antara kekurangannya bisa disebut kecepatan yang relatif lambat dibanding perpustakaan lainnya.
Scikit-Learn adalah alat sumber terbuka untuk penambangan dan analisis data. Ini juga dapat digunakan dalam ilmu data. Alat API nyaman dan praktis, dapat digunakan untuk membuat sejumlah besar layanan. Salah satu keuntungan utama adalah kecepatan kerja: Scikit-Learn hanya memecahkan rekor. Fitur utama alat ini adalah regresi, pengelompokan, pemilihan model, preprocessing, klasifikasi.
Pattern adalah modul penambangan web yang memberikan peluang untuk pengumpulan data, pemrosesan bahasa, pembelajaran mesin, analisis jaringan, dan berbagai visualisasi. Ini didokumentasikan dengan baik dan dilengkapi dengan 50 kasus, serta 350 unit tes. Dan dia bebas!
Theano dinamai setelah filsuf dan ahli matematika Yunani kuno, yang memberi dunia banyak hal berguna. Fungsi utama Theano adalah integrasi dengan NumPy, penggunaan sumber daya GPU yang transparan, kecepatan dan stabilitas, verifikasi mandiri, pembuatan kode-C yang dinamis. Di antara kekurangannya, orang dapat menyebutkan API yang relatif kompleks dan kecepatan lebih lambat jika dibandingkan dengan perpustakaan lain.
Alat data-sains
SciPy adalah ekosistem perangkat lunak open-source berbasis-Python untuk matematikawan, profesional TI, dan insinyur. SciPy menggunakan berbagai paket seperti NumPy, IPython, Pandas, yang memungkinkan Anda untuk menggunakan perpustakaan populer untuk memecahkan masalah matematika dan ilmiah. Alat ini adalah fitur hebat jika Anda perlu menunjukkan data komputasi serius. Dan dia bebas.
Dask adalah solusi yang memungkinkan paralelisme data dalam analitik melalui integrasi dengan paket-paket seperti NumPy, Pandas dan Scikit-Learn. Dengan Dask, Anda dapat dengan cepat memparalelkan kode yang ada dengan mengubah hanya beberapa baris. Faktanya adalah bahwa DataFrame-nya sama dengan di pustaka Pandas, dan NumPy yang bekerja dengannya memiliki kemampuan untuk memparalelkan tugas yang ditulis dengan Python murni.
Numba adalah kompiler open source yang menggunakan kerangka kerja compiler LLVM untuk mengkompilasi sintaksis Python ke dalam kode mesin. Keuntungan utama bekerja dengan Numba dalam aplikasi untuk penelitian ilmiah dapat disebut kecepatannya ketika menggunakan kode dengan array NumPy. Seperti Scikit-Learn, Numba cocok untuk membangun aplikasi pembelajaran mesin. Perlu dicatat bahwa solusi berbasis Numba akan bekerja sangat cepat pada peralatan yang dirancang untuk pembelajaran mesin atau aplikasi penelitian.
High-Performance Analytics Toolkit (
HPAT ) adalah kerangka kerja berbasis kompiler untuk data besar. Secara otomatis skala program analitis, serta program pembelajaran mesin, ke tingkat kinerja layanan cloud dan dapat mengoptimalkan fungsi tertentu menggunakan dekorator
jit .
Cython adalah pilihan terbaik untuk bekerja dengan kode matematika. Cython adalah penerjemah kode sumber berbasis Pyrex yang memungkinkan Anda untuk dengan mudah menulis ekstensi C untuk Python. Selain itu, dengan tambahan dukungan untuk integrasi dengan IPython / Jupyter, kode yang ditulis menggunakan Cython dapat digunakan di Jupyter dengan anotasi bawaan, sama seperti kode Python lainnya.
Alat-alat di atas hampir sempurna untuk para ilmuwan, programmer, dan siapa saja yang terkait dengan pembelajaran mesin dan data besar. Dan tentu saja, perlu diingat bahwa alat ini dipertajam dengan Python.
Skillbox merekomendasikan: