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仔細(xì)研究用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的十大Python工具

jmiy_worldofai ? 來(lái)源:cc ? 2019-02-15 15:03 ? 次閱讀
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毫無(wú)疑問(wèn),Python是最流行的語(yǔ)言之一,其成功的原因之一是它為科學(xué)計(jì)算提供了廣泛的報(bào)道。 在這里,我們仔細(xì)研究用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的十大Python工具。學(xué)會(huì)這些,程序員年薪百萬(wàn)沒(méi)問(wèn)題,工資都快溢出銀行卡。

據(jù)調(diào)查顯示,人工智能人才需求到達(dá)井噴期,真正供不應(yīng)求。從業(yè)者年薪30萬(wàn)起 ,工智能從業(yè)者薪資水平居IT行業(yè)首位。0年經(jīng)驗(yàn)AI工程師年薪30萬(wàn)起,算法工程師等年薪40萬(wàn)+。AI應(yīng)屆博士80萬(wàn)起!

專家們已經(jīng)明確表示2019年將是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的光明年。 他們中的一些人也表達(dá)了他們的觀點(diǎn),“機(jī)器學(xué)習(xí)往往具有Python風(fēng)格,因?yàn)樗?a target="_blank">Java更加用戶友好”。

在數(shù)據(jù)科學(xué)方面,Python的語(yǔ)法最接近數(shù)學(xué)語(yǔ)法,因此,是數(shù)學(xué)家或經(jīng)濟(jì)學(xué)家等專業(yè)最容易理解和學(xué)習(xí)的語(yǔ)言。

在這里,我將介紹我的十大最有用的Python工具列表,用于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序。 如果您想深入了解這兩個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)而且您不知道從哪里開(kāi)始,那么這是您的最佳選擇! 看一下清單,選擇最適合您的選擇!

機(jī)器學(xué)習(xí)工具

Shogun- Shogun是一個(gè)開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱,專注于支持向量機(jī)(SVM),它是用C ++編寫(xiě)的,它是1999年創(chuàng)建的最古老的機(jī)器學(xué)習(xí)工具之一! 它提供了廣泛的統(tǒng)一機(jī)器學(xué)習(xí)方法,其創(chuàng)建背后的目標(biāo)是為機(jī)器學(xué)習(xí)提供透明和可訪問(wèn)的算法以及免費(fèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具給任何對(duì)該領(lǐng)域感興趣的人。

Shogun提供了一個(gè)記錄良好的Python界面,它主要用于統(tǒng)一的大規(guī)模學(xué)習(xí),并提供高性能的速度。 但是,有些人發(fā)現(xiàn)它的API難以使用。

Keras- Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,提供了一個(gè)Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)。 對(duì)于任何初學(xué)者來(lái)說(shuō),這是機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳選擇,因?yàn)榕c其他圖書(shū)館相比,它提供了一種表達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)便方法。 Keras是用Python編寫(xiě)的,能夠運(yùn)行在流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架之上,如TensorFlow,CNTK或Theano。

根據(jù)官方網(wǎng)站,Keras專注于4個(gè)主要指導(dǎo)原則,即用戶友好性,模塊化,易于擴(kuò)展和使用Python。 然而,當(dāng)談到速度時(shí),Keras比其他庫(kù)更不利。

Scikit-Learn- 這是一個(gè)用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的開(kāi)源工具。 雖然它在本文的機(jī)器學(xué)習(xí)中列出,但它也適用于數(shù)據(jù)科學(xué)。 Scikit-Learn提供一致且易于使用的API以及網(wǎng)格和隨機(jī)搜索。 其主要優(yōu)勢(shì)之一是其在玩具數(shù)據(jù)集上執(zhí)行不同基準(zhǔn)測(cè)試的速度。 Scikit-Learn的主要功能包括分類,回歸,聚類,降維,模型選擇和預(yù)處理。

Pattern- Pattern是一個(gè)Web挖掘模塊,提供數(shù)據(jù)挖掘,自然語(yǔ)言處理,機(jī)器學(xué)習(xí),網(wǎng)絡(luò)分析和可視化的工具。 它還附帶了良好的文檔和超過(guò)50個(gè)示例以及350多個(gè)單元測(cè)試。 最重要的是,它是免費(fèi)的!

Theano- 可以說(shuō)是最成熟的Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)之一,Theano以希臘畢達(dá)哥拉斯哲學(xué)家和數(shù)學(xué)家的名字命名,據(jù)稱他是畢達(dá)哥拉斯的學(xué)生,女兒或妻子。 Theano的主要功能包括與NumPy的緊密集成,GPU的透明使用,高效的符號(hào)區(qū)分,速度和穩(wěn)定性優(yōu)化,動(dòng)態(tài)C代碼生成以及廣泛的單元測(cè)試和自我驗(yàn)證。

它提供了定義,優(yōu)化和評(píng)估數(shù)學(xué)表達(dá)式的工具,并且可以在探索其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的Theano上構(gòu)建許多其他庫(kù)。 盡管如此,與Theano合作時(shí)還存在一些缺點(diǎn); 它的API可能會(huì)增加一些人的學(xué)習(xí)曲線,而另一些人認(rèn)為T(mén)heano由于無(wú)法適應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境而不如其他圖書(shū)館效率高。

數(shù)據(jù)科學(xué)工具

SciPy- 這是一個(gè)基于Python的數(shù)學(xué),科學(xué)和工程開(kāi)源軟件生態(tài)系統(tǒng)。 SciPy使用各種軟件包,如NumPy,IPython或Pandas,為常見(jiàn)的數(shù)學(xué)和科學(xué)編程任務(wù)提供庫(kù)。 當(dāng)您想要在計(jì)算機(jī)上操作數(shù)字并顯示或發(fā)布結(jié)果時(shí),此工具是一個(gè)很好的選項(xiàng),它也是免費(fèi)的。

Dask- Dask是一種通過(guò)集成到其他社區(qū)項(xiàng)目(如NumPy,Pandas和Scikit-Learn)來(lái)為分析提供并行性的工具。 通過(guò)這種方式,您可以通過(guò)僅更改幾行代碼來(lái)快速并行化現(xiàn)有代碼,因?yàn)樗腄ataFrame與Pandas庫(kù)中的相同,其Array對(duì)象的工作方式類似于NumPy,以及。它能夠并行化用純Python編寫(xiě)的作業(yè)。

Numba- 此工具是一個(gè)開(kāi)源優(yōu)化編譯器,它使用LLVM編譯器基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)將Python語(yǔ)法編譯為機(jī)器代碼。 在數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序中使用Numba的主要優(yōu)點(diǎn)是它在使用NumPy數(shù)組的代碼時(shí)的速度,因?yàn)镹umba是一個(gè)NumPy識(shí)別編譯器。 與Scikit-Learn一樣,Numba也適用于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序,因?yàn)樗募铀倏梢栽趯闄C(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序特別構(gòu)建的硬件上運(yùn)行得更快。

HPAT- 高性能分析工具包(HPAT)是一種基于編譯器的大數(shù)據(jù)框架。 它可以自動(dòng)將Python中的分析/機(jī)器學(xué)習(xí)代碼擴(kuò)展到裸機(jī)群集/云性能,并可以使用@jit裝飾器優(yōu)化特定功能。

Cython- 使用數(shù)學(xué)繁重的代碼或在緊密循環(huán)中運(yùn)行的代碼時(shí),Cython是您的最佳選擇。 Cython是一個(gè)基于Pyrex的源代碼轉(zhuǎn)換器,允許您輕松編寫(xiě)Python的C擴(kuò)展。 此外,通過(guò)增加對(duì)與IPython / Jupyter筆記本集成的支持,使用Cython編譯的代碼可以通過(guò)內(nèi)聯(lián)注釋在Jupyter筆記本中使用,就像任何其他Python代碼一樣。

人工智能實(shí)踐與機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練加速

如果你想更加了解Python,或者說(shuō)想實(shí)踐一下人工智能項(xiàng)目?如何讓自己使用Python開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型快捷低成本的跑起來(lái)呢?

谷歌的另一款工具或許可以幫到你,也就是谷歌的AIY Projects 項(xiàng)目。在2017 年上半年,谷歌宣布了一個(gè)新的開(kāi)源計(jì)劃--AIY Projects(AIY計(jì)劃),其目標(biāo)是讓每個(gè)Maker(創(chuàng)客)都能DIY自己的 AI 人工智能產(chǎn)品,讓更多人能學(xué)習(xí)、探索并體驗(yàn)人工智能。

谷歌目前為 AIY Projects 推出了兩款硬件產(chǎn)品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。AIY Vision Kit(視覺(jué)套件)是一套簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),可運(yùn)行 3 種基于 TensorFlow 的類神經(jīng)網(wǎng)路模型應(yīng)用程序。

同時(shí),谷歌還將推出專用的人工智能芯片,幫助加速和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練——Edge TPU 是谷歌專用的 ASIC 芯片,專為在 Edge 運(yùn)行 TensorFlow Lite ML 模型而設(shè)計(jì), 用來(lái)處理 AI 預(yù)測(cè)部分。它的特點(diǎn)是比訓(xùn)練模型的計(jì)算強(qiáng)度要小。針對(duì)Edge TPU的新設(shè)備是:AIY Edge TPU Dev 開(kāi)發(fā)板和 AIY Edge TPU 加速器,二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:年薪200萬(wàn)的程序員,推薦的10大Python開(kāi)源免費(fèi)工具

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