A Python programozási nyelv számos nagy könyvtárral és keretrendszerrel rendelkezik, amelyek kényelmesek a kódíráshoz és a számítástechnika fejlesztéséhez. A Python nyelv az egyszerűségéről, könnyen megtanulható, könnyen olvasható kódjáról, logikai és tömör szintaxisáról híres, míg a gépi tanulás rendkívül összetett algoritmusokat és többlépcsős munkafolyamatokat foglal magában. Tehát itt a Python tömör és egyszerű logikája játszik szerepet. fontos szerepet játszik a fejlesztők időmegtakarításában.
Másrészt, ami a Data Science-t illeti, a Python speciális csomagokkal is rendelkezik erre a munkaterületre, mint például a SciPy, a NumPy vagy a Pandas, amelyek megkönnyítik az adatok elemzését és könnyen elemezhetők. Integrál a webalkalmazásokkal.
Ezenkívül a Python valóban nyílt forráskódú nyelv, szabadon használhatja és terjesztheti a Pythont, akár kereskedelmi célokra is. Ezáltal a Python rengeteg kiváló minőségű erőforrást és dokumentációt, valamint egy aktív fejlesztői közösséget biztosít, amely kész tanácsot és támogatást nyújtani a fejlesztési folyamat minden szakaszában.
Ezért a Docs.NeoTechSystems felkéri Önt, hogy beszéljen néhány hasznos Python-eszközről mind a gépi tanulási, mind az adattudományi alkalmazásokhoz.
Python eszközök az adattudományhoz
1. NUMBA
A Numba egy nyílt forráskódú NumPy-tudatos optimalizáló fordító, amely a Python szintaxist gépi kódba fordítja az Anaconda által támogatott LLVM fordító segítségével. A Data Science-ben alkalmazott Numba segít felgyorsítani a kódfordítást a NumPy Array segítségével. Számos megjegyzéssel ellátva a Python kód optimalizálható a C, C++ és Fortran teljesítményéhez hasonló teljesítmény elérésére anélkül, hogy a nyelvet vagy a tolmácsot kellene megváltoztatni.
2. CITON
A Cython a Python C változata. Elmondható, hogy ez a Python szülőkészlete, amely képes szabványos Python modulok létrehozására, jelentősen javítva a végrehajtási sebességet és teljesítményt. Alapvetően a Python C-bővítményeként készült, hogy a Python-kódot C/C++-kódba fordítsa, és a Jupyter-jegyzetfüzetekben használják soron belüli megjegyzésekkel.
3. DASK
A Dask egy rugalmas könyvtár a párhuzamos számításokhoz Pythonban. A Numpy vagy a Pandas használatakor néha szembe kell néznie a RAM-ban való adatkezelés problémájával. Itt a Dask könnyen kezelhető, mert kiterjeszti az interfészt nagyobb memórián belüli vagy elosztott környezetekre, mivel futhat helyi számítógépen vagy méretezhető fürtön való futtatásra. .
4. SCIPY
A SciPy a Python algoritmusainak és matematikai eszközeinek nyílt forráskódú könyvtára, amely a NumPy tömbobjektumokra épül, amelyek olyan eszközöket tartalmaznak, mint a Pandas, a SymPy és a Matplotlib. A SciPy számos számítási modult kínál a lineáris algebrától, az integrációtól, a differenciálástól, az interpolációtól a képfeldolgozásig, a Fourier-transzformációig...
Python eszközök a gépi tanuláshoz
1. SCIKIT-LEARN
A Scikit-learn (rövidítve sklearn) egy nyílt forráskódú könyvtár a gépi tanuláshoz, és a Data Science területén is használják. Ez egy nagyon hatékony és népszerű eszköz a Python közösségben, amelyet NumPy-n és SciPy-n terveztek. A Scikit-learn a legmodernebb gépi tanulási algoritmusokat tartalmazza, dokumentációval érkezik, mindig frissítve. Ez az eszköz egyszerű véletlenszerű keresést és API-használatot biztosít. De a Scikit-Learn használatának fő előnye a gyorsaság az adatkészlet különböző kiértékelései során.
2. KERAS
A Keras egy python nyelven írt nyílt forráskódú könyvtár neurális hálózatokhoz. A Keras egy magas szintű API, amelyet azért fejlesztettek ki, hogy a mélytanulási modelleket a lehető leggyorsabbá és legegyszerűbbé tegye a kutatáshoz, és MIT licenccel rendelkezik a nyílt forráskódú szoftverekhez. Ez az eszköz használható olyan híres Deep Learning könyvtárakkal, mint a TensorFlow, CNTK, Theano.
A Keras számos előnnyel rendelkezik, mint például:
3. THEANO
A Theano egy nyílt forráskódú Python-könyvtár, amely támogatja a CPU-n vagy GPU-n futtatható aritmetikai műveleteket, amelyeket mély tanulási modellek készítésére és fejlesztésére használnak. A Theano nagyon kényelmes konstrukciókat és modellhangolási módszereket kínál a számításokhoz a Numpy könyvtári függvények mellett, amelyek a hatékonyság érdekében a CPU mellett GPU architektúrán is futhatnak. A Theano emellett dinamikusan generál C kódot, kiterjedt egységteszttel és önellenőrzéssel rendelkezik, valamint optimalizálja a sebességet és a stabilitást. Ez az első olyan könyvtár, amely 2007 óta épített és fejlesztett mesterséges neurális hálózati tanulási modellt mély tanulási technikákat használva, és a kutatási és fejlesztési közösségben a Deep Learning technológia technológiai szabványának számít.
Ez Docs.NeoTechSystems listája. Ha úgy gondolja, hogy egy fontos eszköz hiányzik ebből a listából, kérjük, kommentálja alább, hogy a Docs.NeoTechSystems hozzáadhassa.
A vadászok gyakran éjszaka vadásznak, ezért észlelésükre drónokra szerelt infravörös kamerákat használnak. A probléma az, hogy mivel az orvvadász és az állat is hőt bocsát ki, nehéz lehet pontosan azonosítani őket.
Képzelje el, hogy alvás közben is válaszol az ügyfelek kérdéseire. Íme, mit tehetnek az ingyenes mesterséges intelligencia chatbotok az Ön webhelyén.
Japán elöregedő és csökkenő népessége miatt az országból jelentős számú fiatal munkaerő hiányzik, különösen a szolgáltatási szektorban.
A Character.AI, a Generatív mesterséges intelligencia és a chatbot technológiára összpontosító startup állítólag tárgyalásokat folytat olyan finanszírozás megszerzéséről, amely több mint 5 milliárd dollár értékben érheti el a céget.
A VIII. Henrik az angol irodalom történetének egyik legklasszikusabb darabja, amelyet két híres szerző, William Shakespeare és John Fletcher írt 1623-ban.
Egy YouTuber és egy brazíliai mérnök, Lucas Rizzotto a közelmúltban megosztotta a Twitteren azt a történetet, hogy megvalósította képzeletbeli barátját – egy mikrohullámú sütőt a házban, aki mesterséges intelligenciát használ, de élete "egyik legfélelmetesebb élményét" kapta.
A kutatók felfedezték, hogy a webkamerák és az okostelefonok kamerái kombinálhatók speciális mesterséges intelligencia-algoritmusokkal, hogy rendkívül hatékony távoli személyes egészségfigyelő rendszerként működjenek.
Úgy tűnik, hogy a modern élet egyre negatívabb hatással van az emberi kapcsolatokra.
Az élgráfokon alapuló összetett neurális hálózati architektúra segítségével a Google Brain mesterséges intelligencia modellje az emberi időnek csupán töredéke alatt képes alaprajzokat megtervezni.
A Python számos nagy könyvtárral és keretrendszerrel rendelkezik, amelyek kényelmesek a kódíráshoz és a számítástechnika fejlesztéséhez. A Docs.NeoTechSystems felkéri Önt, hogy beszéljen néhány hasznos Python-eszközről mind a gépi tanulási, mind az adattudományi alkalmazásokhoz.
