Programovací jazyk Python má veľa veľkých knižníc a rámcov, ktoré sú vhodné na písanie kódu a vývoj informatiky. Python je jazyk známy svojou jednoduchosťou, jednoduchosťou, ľahko čitateľným kódom, logickou a stručnou syntaxou, zatiaľ čo strojové učenie zahŕňa mimoriadne zložité algoritmy a viacstupňové pracovné postupy. Stručná a ľahká logika Pythonu tu teda hrá úlohu dôležitú úlohu pri šetrení času vývojárov.
Na druhej strane, pokiaľ ide o Data Science , Python má aj špeciálne balíky pre túto oblasť práce, ako sú SciPy, NumPy alebo Pandas, ktoré uľahčujú analýzu údajov a dajú sa ľahko analyzovať. Integruje sa s webovými aplikáciami.
Okrem toho je Python skutočne otvoreným zdrojovým jazykom, Python môžete voľne používať a distribuovať, a to aj na komerčné účely. To poskytuje Pythonu množstvo vysokokvalitných zdrojov a dokumentácie a aktívnu komunitu vývojárov pripravených poskytnúť rady a podporu počas všetkých fáz vývojového procesu.
Preto vás Docs.NeoTechSystems pozýva na diskusiu o niektorých užitočných nástrojoch Pythonu pre aplikácie Machine Learning a Data Science.
Nástroje Pythonu pre vedu o údajoch
1. NUMBA
Numba je open source optimalizačný kompilátor s podporou NumPy, ktorý kompiluje syntax Pythonu do strojového kódu pomocou kompilátora LLVM sponzorovaného spoločnosťou Anaconda. Numba aplikovaná v Data Science pomáha urýchliť kompiláciu kódu pomocou NumPy Array. Kód Python, ktorý je vybavený množstvom anotácií, možno optimalizovať tak, aby dosiahol podobný výkon ako C, C++ a Fortran bez toho, aby ste museli meniť jazyk alebo tlmočníka.
2. CYTHON
Cython je C variant jazyka Python. Dá sa povedať, že je to nadradená množina Pythonu, schopná vytvárať štandardné moduly Pythonu, čím sa výrazne zlepšuje rýchlosť a výkon. V podstate je navrhnutý ako rozšírenie jazyka C pre Python na kompiláciu kódu Python do kódu C/C++ a používa sa v notebookoch Jupyter prostredníctvom vložených komentárov.
3. DASK
Dask je flexibilná knižnica pre paralelné výpočty v Pythone. Pri používaní Numpy alebo Pandas sa niekedy stretnete s problémom manipulácie s údajmi v RAM, tu je Dask ľahko ovládateľný, pretože rozširuje rozhrania do väčších pamäťových alebo distribuovaných prostredí, ktoré môžu bežať na lokálnom počítači alebo škálovateľné tak, aby bežali na klastri. .
4. SCIPY
SciPy je open source knižnica algoritmov a matematických nástrojov pre Python, postavená na objektoch poľa NumPy, ktoré tvoria zásobník NumPy, ktorý obsahuje nástroje ako Pandas, SymPy a Matplotlib. SciPy poskytuje mnoho výpočtových modulov od lineárnej algebry, integrácie, diferenciácie, interpolácie až po spracovanie obrazu, Fourierovu transformáciu...
Nástroje Pythonu pre strojové učenie
1. SCIKIT-LEARN
Scikit-learn (skrátene sklearn) je open source knižnica pre strojové učenie a používa sa aj v Data Science. Toto je veľmi výkonný a obľúbený nástroj v komunite Python, navrhnutý pre NumPy a SciPy. Scikit-learn obsahuje najmodernejšie algoritmy strojového učenia, prichádza s dokumentáciou, ktorá je vždy aktualizovaná. Tento nástroj poskytuje jednoduché náhodné vyhľadávanie a používanie API. Ale hlavnou výhodou pri používaní Scikit-Learn je rýchlosť pri vykonávaní rôznych hodnotení v súbore údajov.
2. KERAS
Keras je open source knižnica napísaná v pythone pre neurónové siete. Keras je API na vysokej úrovni, vyvinuté na čo najrýchlejšie a najjednoduchšie vytváranie modelov hlbokého učenia pre výskum a má licenciu MIT na softvér s otvoreným zdrojovým kódom. Tento nástroj možno použiť so známymi knižnicami Deep Learning, ako sú TensorFlow, CNTK, Theano.
Keras má množstvo výhod ako napr.
3. THEANO
Theano je open source Python knižnica, ktorá podporuje aritmetické operácie, ktoré môžu bežať na CPU alebo GPU a používa sa na vytváranie a vývoj modelov hlbokého učenia. Theano poskytuje veľmi pohodlné konštrukcie a metódy ladenia modelov používané nad funkciami knižnice Numpy na výpočty, ktoré môžu bežať na architektúre GPU okrem CPU kvôli efektívnosti. Theano tiež generuje C kód dynamicky, má rozsiahle testovanie jednotiek a samooverovanie a optimalizuje rýchlosť a stabilitu. Toto je prvá knižnica, ktorá od roku 2007 vytvorila a vyvinula model učenia umelej neurónovej siete pomocou techník hlbokého učenia a je považovaná za technologický štandard pre technológiu hlbokého učenia v komunite výskumu a vývoja.
Toto je zoznam Docs.NeoTechSystemsu. Ak si myslíte, že v tomto zozname chýba dôležitý nástroj, uveďte komentár nižšie, aby ho mohol Quantriman pridať.
Poľovníci často lovia v noci, a preto sa na ich detekciu používajú infračervené kamery namontované na dronoch. Problém je, že keď pytliak aj zviera vyžarujú teplo, môže byť ťažké ich presne identifikovať.
Predstavte si, že odpovedáte na otázky zákazníkov, aj keď spíte. Tu je to, čo môžu bezplatné chatboty AI urobiť pre váš web.
V dôsledku starnutia a klesajúcej populácie Japonska v krajine chýba značný počet mladých pracovníkov, najmä v sektore služieb.
Character.AI, startup zameraný na generatívnu AI a technológiu chatbotov, údajne rokuje o získaní financií, ktoré by mohli oceniť spoločnosť na viac ako 5 miliárd dolárov.
Henry VIII je jednou z najklasickejších hier v histórii anglickej literatúry, ktorú napísali dvaja slávni autori William Shakespeare a John Fletcher v roku 1623.
YouTuber a inžinier z Brazílie menom Lucas Rizzotto sa nedávno na Twitteri podelili o príbeh, ako si uvedomil svojho imaginárneho priateľa – mikrovlnnú rúru v dome, používa AI, no získal „jeden z najdesivejších zážitkov“ svojho života.
Výskumníci zistili, že webové kamery a kamery smartfónov možno kombinovať so špecializovanými algoritmami AI, aby fungovali ako mimoriadne efektívne systémy vzdialeného monitorovania osobného zdravia.
Zdá sa, že moderný život má čoraz negatívny vplyv na medziľudské vzťahy.
Pomocou komplexnej architektúry neurónovej siete založenej na okrajových grafoch dokáže model umelej inteligencie Google Brain navrhnúť pôdorysy za zlomok času, ktorý zaberie človeku.
Python má veľa veľkých knižníc a rámcov, ktoré sú vhodné na písanie kódu a vývoj informatiky. Docs.NeoTechSystems vás pozýva na diskusiu o niektorých užitočných nástrojoch Pythonu pre aplikácie Machine Learning a Data Science.
