Најбоље Питхон библиотеке за науку података и машинско учење

Питхон библиотеке за науку података и машинско учење:

Дата Сциенце и су најтраженије технологије тог доба. Овај захтев је гурнуо све да науче различите библиотеке и пакете за примену науке о подацима и машинског учења. Овај пост на блогу фокусираће се на Питхон библиотеке за науку о подацима и машинско учење. То су библиотеке које бисте требали знати да бисте савладали две најпрометније вештине на тржишту.

Да бисте стекли детаљно знање о вештачкој интелигенцији и машинском учењу, можете се пријавити уживо Едурека са 24/7 подршком и доживотним приступом.

Ево листе тема које ће бити обрађене у овом блогу:

1. Увод у науку података и машинско учење
2. Зашто користити Питхон за науку о подацима и машинско учење?
3. Питхон библиотеке за науку података и машинско учење
   1. Питхон библиотеке за статистику
   2. Питхон библиотеке за визуелизацију
   3. Питхон библиотеке за машинско учење
   4. Питхон библиотеке за дубинско учење
   5. Питхон библиотеке за обраду природног језика

Увод у науку података и машинско учење

Када сам започео истраживање о науци података и машинском учењу, увек ме је то питање највише мучило! Шта је довело до галаме око машинског учења и науке о подацима?

Овај бузз има много везе са количином података које генеришемо. Подаци су гориво потребно за покретање модела машинског учења и пошто смо у ери великих података, јасно је зашто се наука о подацима сматра најперспективнијом радном улогом ере!

Рекао бих да су наука о подацима и машинско учење вештине, а не само технологије. То су вештине потребне за добијање корисних увида из података и решавање проблема изградњом предиктивних модела.

Формално говорећи, овако се дефинише наука о подацима и машинско учење:

Дата Сциенце је процес издвајања корисних информација из података у циљу решавања стварних проблема.

Машинско учење је процес који натера машину да научи како да решава проблеме уношењем пуно података.

Ова два домена су у тесној вези. Машинско учење је део науке о подацима која користи алгоритме машинског учења и друге статистичке технике да би разумела како подаци утичу и расту на посао.

Да бисте сазнали више о науци података и машинском учењу, можете проћи кроз следеће блогове:

1. Водич за науку о подацима - научите науку о подацима од нуле!

Сада да разумемо где се Питхон библиотеке уклапају у науку података и машинско учење.

Зашто користити Питхон за науку о подацима и машинско учење?

је на првом месту најпопуларнијег програмског језика који се користи за примену машинског учења и науке о подацима. Хајде да схватимо зашто толико много научника и инжењера машинског учења преферирају Питхон од било ког другог програмског језика.

• Једноставност учења: Питхон користи врло једноставну синтаксу која се може користити за примену једноставних израчунавања, као што је додавање две струне сложеним процесима као што је изградња сложених модела машинског учења.
• Мањи код: Имплементација науке о подацима и машинског учења укључује мноштво алгоритама. Захваљујући подршци за Питхонс за унапред дефинисане пакете, не морамо да кодирамо алгоритме. Да би олакшао ствари, Питхон нуди методологију „провери док кодираш“ која смањује терет тестирања кода.
• Унапред изграђене библиотеке: Питхон има стотине унапред изграђених библиотека за примену различитих алгоритама машинског учења и дубоког учења. Дакле, сваки пут када желите да покренете алгоритам на скупу података, све што треба да урадите је да инсталирате и учитате потребне пакете једном командом. Примери унапред изграђених библиотека укључују НумПи, Керас, Тенсорфлов, Питорцх итд.
• Независно од платформе: Питхон може да ради на више платформи, укључујући Виндовс, мацОС, Линук, Уник итд. Током преноса кода са једне платформе на другу можете користити пакете као што је ПиИнсталлер који ће се побринути за било какве проблеме зависности.
• Масивна подршка заједнице: Поред великог броја обожавалаца, Питхон има и више заједница, група и форума на којима програмери објављују грешке и помажу једни другима.

Сад кад знате зашто се Питхон сматра једним од најбољих програмских језика за науку података и машинско учење, хајде да разумемо различите Питхон библиотеке за науку података и машинско учење.

Питхон библиотеке за науку података и машинско учење

Најважнији разлог популарности Питхона на пољу уметничког интелигенције и машинског учења је чињеница да Питхон пружа хиљаде уграђених библиотека које имају уграђене функције и методе за лако извршавање анализе података, обраде, премештања, моделирања итд. на. У одељку у наставку размотрићемо библиотеке Наука података и Машинско учење за следеће задатке:

1. Статистичка анализа
2. Визуализација података
3. Моделовање података и машинско учење
4. Дубоко Учење
5. Обрада природног језика (НЛП)

Питхон библиотеке за статистичку анализу

Статистика је једна од најосновнијих основа науке о подацима и машинског учења. Сви алгоритми, технике итд. За машинско учење и дубоко учење изграђени су на основним принципима и концептима статистике.

Да бисте сазнали више о Статистици за науку о подацима, можете да прођете кроз следеће блогове:

Питхон долази са мноштвом библиотека само у сврху статистичке анализе. На овом блогу „Питхон библиотеке за науку података и машинско учење“ фокусираћемо се на најважније статистичке пакете који пружају уграђене функције за обављање најсложенијих статистичких прорачуна.

Ево листе најбољих Питхон библиотека за статистичку анализу:

1. НумПи
2. СциПи
3. Панде
4. СтатсМоделс

НумПи

или Нумерички Питхон је једна од најчешће коришћених Питхон библиотека. Главна карактеристика ове библиотеке је подршка за вишедимензионалне низове за математичке и логичке операције. Функције које пружа НумПи могу се користити за индексирање, сортирање, преобликовање и пренос слика и звучних таласа као низ реалних бројева у више димензија.

Ево листе карактеристика НумПи-а:

1. Извршите једноставна до сложена математичка и научна израчунавања
2. Снажна подршка за вишедимензионалне објекте низа и колекцију функција и метода за обраду елемената низа
3. Фуријеове трансформације и рутине за манипулацију подацима
4. Извршите линеарна израчунавања алгебре која су неопходна за алгоритме машинског учења као што су Линеарна регресија, Логистичка регресија, Наивни Баиес и тако даље.

СциПи

Изграђена на врху НумПи-а, СциПи библиотека је скуп потпакета који помажу у решавању најосновнијих проблема повезаних са статистичком анализом. СциПи библиотека се користи за обраду елемената низа дефинисаних помоћу НумПи библиотеке, па се често користи за израчунавање математичких једначина које се не могу урадити помоћу НумПи.

Ево листе карактеристика СциПи-а:

• Ради заједно са низима НумПи како би пружио платформу која пружа бројне математичке методе попут нумеричке интеграције и оптимизације.
• Има колекцију потпакета који се могу користити за векторску квантизацију, Фуријеову трансформацију, интеграцију, интерполацију и тако даље.
• Пружа пуноправни низ функција линеарне алгебре које се користе за напреднија израчунавања, као што је кластерисање помоћу алгоритма к-значи и тако даље.
• Пружа подршку за обраду сигнала, структуре података и нумеричке алгоритме, стварање оскудних матрица итд.

Панде

Панде је још једна важна статистичка библиотека која се углавном користи у широком спектру поља, укључујући статистику, финансије, економију, анализу података и тако даље. Библиотека се ослања на низ НумПи у сврху обраде података података о пандама. НумПи, Пандас и СциПи су у великој мери зависни једни од других за обављање научних прорачуна, манипулацију подацима и тако даље.

Често ме питају да изаберем најбоље међу Пандама, НумПи и СциПи, међутим, више волим да користим све јер су у великој мери зависни једни од других. Пандас је једна од најбољих библиотека за обраду огромних делова података, док НумПи има изврсну подршку за вишедимензионалне низове, а Сципи, с друге стране, пружа скуп потпакета који обављају већину задатака статистичке анализе.

Ево листе карактеристика Панда:

• Ствара брзе и ефикасне ДатаФраме објекте са унапред дефинисаним и прилагођеним индексирањем.
• Може се користити за манипулацију великим скуповима података и извођење подскупа, резање података, индексирање и тако даље.
• Пружа уграђене функције за стварање Екцел табела и извршавање сложених задатака анализе података, као што су описна статистичка анализа, премештање података, трансформација, манипулација, визуелизација и тако даље.
• Пружа подршку за манипулисање подацима временских серија

СтатсМоделс

Изграђен поврх НумПи и СциПи, пакет СтатсМоделс Питхон је најбољи за креирање статистичких модела, руковање подацима и процену модела. Уз употребу НумПи низова и научних модела из СциПи библиотеке, такође се интегрише са Пандама за ефикасно руковање подацима. Ова библиотека је позната по статистичким прорачунима, статистичким испитивањима и истраживању података.

Ево листе карактеристика СтатсМоделс:

• Најбоља библиотека за извођење статистичких тестова и тестирања хипотеза које нема у библиотекама НумПи и СциПи.
• Пружа примену формула у стилу Р за бољу статистичку анализу. Више је повезан са језиком Р који статистичари често користе.
• Често се користи за примену генерализованих линеарних модела (ГЛМ) и редовних модела линеарне регресије са најмањим квадратом (ОЛМ) због велике подршке за статистичка израчунавања.
• Статистичко испитивање, укључујући тестирање хипотеза (Нулта теорија), врши се помоћу библиотеке СтатсМоделс.

Дакле, ово је било највише најчешће коришћене и најефикасније Питхон библиотеке за статистичку анализу. Сада идемо на део за визуализацију података у Науци података и машинском учењу.

Питхон библиотеке за визуелизацију података

Слика говори више од хиљаду речи. Сви смо чули за овај цитат у смислу уметности, међутим, он важи и за науку о подацима и машинско учење. Угледни научници података и инжењери машинског учења знају моћ визуализације података, зато Питхон пружа мноштво библиотека само у сврху визуализације.

Визуализација података подразумева изражавање кључних увида из података, ефикасно кроз графичке приказе. Обухвата примену графикона, графикона, мапа ума, мапа топлоте, хистограма, графикона густине итд., За проучавање корелације између различитих променљивих података.

На овом блогу ћемо се фокусирати на најбоље Питхон пакете за визуализацију података који пружају уграђене функције за проучавање зависности између различитих карактеристика података.

Ево листе најбољих Питхон библиотека за визуелизацију података:

1. Матплотлиб
2. Сеаборн
3. Плотли
4. Бокех

Матплотлиб

је најосновнији пакет за визуелизацију података у Питхону. Пружа подршку широком спектру графикона као што су хистограми, тракасти дијаграми, спектри снаге, графикони грешака итд. То је дводимензионална графичка библиотека која даје јасне и сажете графиконе који су од суштинске важности за истраживачку анализу података (ЕДА).

Ево листе карактеристика Матплотлиба:

• Матплотлиб олакшава цртање графова пружајући функције за одабир одговарајућих стилова линија, стилова фонта, оса форматирања и тако даље.
• Израђени графикони помажу вам да јасно разумете трендове, обрасце и направите корелације. Они су обично инструменти за расуђивање о квантитативним информацијама.
• Садржи Пиплот модул који пружа интерфејс веома сличан корисничком интерфејсу МАТЛАБ. Ово је једна од најбољих карактеристика пакета матплотлиб.
• Пружа објектно оријентисани АПИ модул за интеграцију графова у апликације помоћу ГУИ алата као што су Ткинтер, вкПитхон, Кт итд.

Сеаборн

Матплотлиб библиотека чини основу Сеаборн библиотека. У поређењу са Матплотлибом, Сеаборн се може користити за стварање привлачнијих и описнијих статистичких графикона. Уз опсежну подршку за визуелизацију података, Сеаборн такође долази са уграђеним АПИ-јем оријентисаним према скупу података за проучавање односа између више променљивих.

Ево листе карактеристика Сеаборна:

• Пружа могућности за анализу и визуализацију униваријантних и биваријантних тачака података и за упоређивање података са другим подскуповима података.
• Подршка за аутоматизовану статистичку процену и графички приказ модела линеарне регресије за различите врсте циљних променљивих.
• Гради сложене визуелизације за структурирање вишеплотних мрежа пружајући функције које изводе апстракције на високом нивоу.
• Долази са бројним уграђеним темама за обликовање и креирање матплотлиб графикона

Плотли

Плоти је једна од најпознатијих графичких Питхон библиотека. Пружа интерактивне графиконе за разумевање зависности између циљне и предикторске променљиве. Може се користити за анализу и визуелизацију статистичких, финансијских, трговинских и научних података како би се добили јасни и сажети графикони, подплотови, топлотне карте, 3Д графикони и тако даље.

Ево листе функција због којих је Плоти једна од најбољих библиотека за визуелизацију:

• Долази са више од 30 врста графикона, укључујући 3Д графиконе, научне и статистичке графиконе, СВГ мапе итд. За добро дефинисану визуализацију.
• Помоћу Плоти’с Питхон АПИ-а можете да креирате јавне / приватне контролне табле које се састоје од графикона, графикона, текста и веб слика.
• Визуализације креиране помоћу Плоти-а серирају се у ЈСОН формату, због чега им можете лако приступити на различитим платформама попут Р, МАТЛАБ, Јулиа итд.
• Долази са уграђеним АПИ-јем под називом Плотли Грид који вам омогућава директан увоз података у окружење Плоти.

Бокех

Једна од најинтерактивнијих библиотека у Питхону, Бокех се може користити за изградњу описних графичких приказа за веб прегледаче. Може лако да обрађује громогласне скупове података и гради свестране графиконе који помажу у обављању опсежне ЕДА. Бокех пружа најбоље дефинисану функционалност за изградњу интерактивних плоча, контролних плоча и апликација за податке.

како се користи трим метода у јави

Ево листе карактеристика Бокех-а:

• Помаже вам да брзо направите сложене статистичке графиконе уз употребу једноставних наредби
• Подржава излазе у облику ХТМЛ-а, бележнице и сервера. Такође подржава вишејезичне везе, укључујући Р, Питхон, луа, Јулиа итд.
• Фласк и дјанго су такође интегрисани са Бокех-ом, па тако можете да изразите визуелизацију и на овим апликацијама
• Пружа подршку за трансформисање визуализације написане у другим библиотекама попут матплотлиб, сеаборн, ггплот итд.

Дакле, ово су били најкорисније Питхон библиотеке за визуелизацију података. Хајде сада да разговарамо о најбољим Питхон библиотекама за примену целокупног процеса машинског учења.

Питхон библиотеке за машинско учење

Стварање модела машинског учења који могу тачно предвидети исход или решити одређени проблем најважнији је део било ког пројекта Дата Сциенце.

Имплементација машинског учења, дубоког учења итд. Укључује кодирање 1000 редова кода и то може постати гломазније када желите да креирате моделе који решавају сложене проблеме путем неуронских мрежа. Али на срећу не морамо кодирати ниједан алгоритам, јер Питхон долази са неколико пакета само у сврху примене техника и алгоритама машинског учења.

На овом блогу ћемо се фокусирати на најбоље пакете машинског учења који пружају уграђене функције за примену свих алгоритама машинског учења.

Ево листе најбољих Питхон библиотека за машинско учење:

1. Сцикит-леарн
2. КСГБоост
3. Ели5

Сцикит-леарн

Једна од најкориснијих Питхон библиотека, Сцикит-леарн је најбоља библиотека за моделирање података и процену модела. Долази са тонама и тонама функција само у сврху стварања модела. Садржи све надгледане и ненадгледане алгоритме машинског учења, а такође долази са добро дефинисаним функцијама за учење ансамбла и појачавање машинског учења.

Ево листе карактеристика Сцикит-леарн:

• Пружа скуп стандардних скупова података који ће вам помоћи да започнете са машинским учењем. На пример, чувени скуп података Ирис и скуп података Бостон Хоусе Прицес део су Сцикит-леарн библиотеке.
• Уграђене методе за извођење надгледаног и ненадгледаног машинског учења. То укључује проблеме решавања, груписања, класификације, регресије и откривања аномалија.
• Долази са уграђеним функцијама за издвајање и одабир карактеристика које помажу у идентификовању значајних атрибута у подацима.
• Пружа методе за извођење унакрсне валидације за процену перформанси модела, а такође долази са функцијама за подешавање параметара како би се побољшале перформансе модела.

КСГБоост

КСГБоост, што је скраћеница за Ектреме Градиент Боостинг, један је од најбољих Питхон пакета за извођење појачања машинског учења. Библиотеке попут ЛигхтГБМ и ЦатБоост такође су једнако опремљене добро дефинисаним функцијама и методама. Ова библиотека је направљена углавном у сврху примене машина за појачавање градијента које се користе за побољшање перформанси и тачности модела машинског учења.

Ево неколико његових кључних карактеристика:

• Библиотека је првобитно написана на језику Ц ++, сматра се једном од најбржих и најефикаснијих библиотека за побољшање перформанси модела машинског учења.
• Основни КСГБоост алгоритам је паралелизиран и може ефикасно да користи снагу рачунара са више језгара. Ово такође чини библиотеку довољно снажном за обраду масивних скупова података и рад у мрежи скупова података.
• Пружа интерне параметре за извођење унакрсне провере ваљаности, подешавање параметара, регуларизацију, руковање недостајућим вредностима, а такође нуди и сцикит-леарн компатибилне АПИ-је.
• Ова библиотека се често користи на врхунским такмичењима у науци података и машинском учењу, јер се непрекидно показала као боља од осталих алгоритама.

ЕлИ5

ЕЛИ5 је још једна Питхон библиотека која је углавном усредсређена на побољшање перформанси модела машинског учења. Ова библиотека је релативно нова и обично се користи заједно са КСГБоост, ЛигхтГБМ, ЦатБоост и тако даље да би се повећала тачност модела машинског учења.

Ево неколико његових кључних карактеристика:

• Пружа интеграцију са Сцикит-леарн пакетом да би изразио значај карактеристика и објаснио предвиђања стабала одлука и ансамбала заснованих на дрвету.
• Анализира и објашњава предвиђања КСГБЦлассифиер, КСГБРегрессор, ЛГБМЦлассифиер, ЛГБМРегрессор, ЦатБоостЦлассифиер, ЦатБоостРегрессор и цатбоост.ЦатБоост.
• Пружа подршку за примену неколико алгоритама како би се прегледали модели црних кутија који укључују ТектЕкплаинер модул који вам омогућава да објасните предвиђања израђена помоћу класификатора текста.
• Помаже у анализи тежине и предвиђања сцикит-леарн општих линеарних модела (ГЛМ) који укључују линеарне регресоре и класификаторе.

Питхон библиотеке за дубоко учење

Највећи напредак у машинском учењу и вештачкој интелигенцији постигнут је кроз дубоко учење. Увођењем дубоког учења сада је могуће градити сложене моделе и обрађивати хумунг скупове података. Срећом, Питхон нуди најбоље пакете за дубоко учење који помажу у изградњи ефикасних неуронских мрежа.

На овом блогу ћемо се фокусирати на најбоље пакете дубоког учења који пружају уграђене функције за примену замршених неуронских мрежа.

Ево листе најбољих Питхон библиотека за дубинско учење:

1. ТенсорФлов
2. Питорцх
3. Тешко

Тенсорфлов

Једна од најбољих Питхон библиотека за дубинско учење, ТенсорФлов је библиотека отвореног кода за програмирање протока података за низ задатака. То је симболична математичка библиотека која се користи за изградњу јаких и прецизних неуронских мрежа. Пружа интуитивни интерфејс за програмирање на више платформи који је високо скалабилан у великом домену поља.

Ево неколико кључних карактеристика ТенсорФлов-а:

• Омогућава вам изградњу и обуку више неуронских мрежа које помажу у прилагођавању великих пројеката и скупова података.
• Заједно са подршком за неуронске мреже, он такође пружа функције и методе за обављање статистичке анализе. На пример, долази са уграђеним функцијама за стварање вероватноћних модела и Бајесових мрежа као што су Берноулли, Цхи2, Униформ, Гамма итд.
• Библиотека нуди слојевите компоненте које изводе слојевите операције на тежинама и пристрасностима, а такође побољшавају перформансе модела применом техника регуларизације као што су нормализација серије, испадање итд.
• Долази са Визуализатором под називом ТенсорБоард који креира интерактивне графиконе и визуелне елементе за разумевање зависности карактеристика података.

Питорцх

је пакет за научно рачунање заснован на Питхону који се користи за примену техника дубоког учења и неуронских мрежа на великим скуповима података. Фацебоок ову библиотеку активно користи за развој неуронских мрежа које помажу у разним задацима као што су препознавање лица и аутоматско означавање.

Ево неколико кључних карактеристика Питорцх-а:

• Пружа АПИ-је који се лако користе за интеграцију са другим оквирима за науку о подацима и за машинско учење.
• Попут НумПи, Питорцх пружа вишедимензионалне низове зване Тенсори, који се за разлику од НумПи могу чак користити на ГПУ-у.
• Не само да се може користити за моделирање неуронских мрежа великих размера, већ пружа и интерфејс са више од 200+ математичких операција за статистичку анализу.
• Створите динамичке графичке графиконе који граде динамичке графиконе у свакој тачки извршавања кода. Ови графикони помажу у анализи временских серија док предвиђају продају у реалном времену.

Тешко

Керас се сматра једном од најбољих библиотека за дубоко учење у Питхону. Пружа пуну подршку за изградњу, анализу, процену и побољшање неуронских мрежа. Керас је изграђен на врху Тхеано и ТенсорФлов Питхон библиотека што пружа додатне функције за изградњу сложених и великих модела дубоког учења.

Ево неколико кључних карактеристика Кераса:

• Пружа подршку за изградњу свих врста неуронских мрежа, тј. Потпуно повезаних, конволуцијских, удруживања, понављања, уграђивања итд. За велике скупове података и проблеме, ови модели се могу даље комбиновати да би се створила пуноправна неуронска мрежа
• Има уграђене функције за извођење израчунавања неуронске мреже као што су дефинисање слојева, циљева, функција активирања, оптимизатора и мноштво алата за олакшавање рада са сликовним и текстуалним подацима.
• Долази са неколико претходно обрађених скупови података и обучени модели, укључујући МНИСТ, ВГГ, Инцептион, СкуеезеНет, РесНет итд.
• Лако се проширује и пружа подршку за додавање нових модула који укључују функције и методе.

Питхон библиотеке за обраду природног језика

Да ли сте се икад запитали како Гоогле тако прикладно предвиђа оно што тражите? Технологија која стоји иза Алека, Сири и других цхатботова је обрада природног језика. НЛП је одиграо велику улогу у дизајнирању система заснованих на АИ који помажу у описивању интеракције између људског језика и рачунара.

На овом блогу ћемо се фокусирати на најбоље пакете за обраду природног језика који пружају уграђене функције за примену система заснованих на АИ.

Ево листе најбољих Питхон библиотека за обраду природних језика:

1. НЛТК
2. СпаЦи
3. Генсим

НЛТК (Приручник за природни језик)

НЛТК се сматра најбољим Питхон пакетом за анализу људског језика и понашања. Преферирана од већине научника за податке, библиотека НЛТК пружа једноставне интерфејсе који садрже преко 50 корпуса и лексичке ресурсе који помажу у описивању људских интеракција и изградњи система заснованих на АИ, попут механизама за препоруке.

Ево неколико кључних карактеристика библиотеке НЛТК:

• Пружа скуп метода обраде података и текста за класификацију, токенизацију, резање, означавање, рашчлањивање и семантичко резоновање за анализу текста.
• Садржи омоте за НЛП библиотеке на индустријском нивоу за изградњу замршених система који помажу у класификацији текста и проналажењу трендова и образаца понашања у људском говору
• Долази са свеобухватним водичем који описује примену рачунарске лингвистике и комплетним водичем за документацију АПИ-ја који помаже свим почетницима да започну са НЛП-ом.
• Има огромну заједницу корисника и професионалаца који пружају свеобухватне водиче и брзе водиче како би научили како се рачунска лингвистика може изводити помоћу Питхона.

спаЦи

спаЦи је бесплатна Питхон библиотека отвореног кода за примену напредних техника обраде природног језика (НЛП). Када радите са пуно текста, важно је да разумете морфолошко значење текста и како се може класификовати тако да разуме људски језик. Ови задаци се лако могу постићи помоћу спаЦИ-а.

Ево неколико кључних карактеристика спаЦИ библиотеке:

• Заједно са језичким прорачунима, спаЦи нуди одвојене модуле за изградњу, обуку и тестирање статистичких модела који ће вам помоћи да разумете значење речи.
• Испоручује се са разним уграђеним језичким напоменама које вам помажу у анализи граматичке структуре реченице. Ово не само да помаже у разумевању теста, већ помаже и у проналажењу односа између различитих речи у реченици.
• Може се користити за примену токенизације на сложеним угнежђеним токенима који садрже скраћенице и вишеструке интерпункцијске знакове.
• Уз изузетно робустан и брз, спаЦи пружа подршку за више од 51 језика.

Генсим

Генсим је још један Питхон пакет отвореног кода дизајниран за издвајање семантичких тема из великих докумената и текстова за обраду, анализу и предвиђање људског понашања путем статистичких модела и лингвистичких прорачуна. Има способност обраде хумунг података, без обзира да ли су подаци необрађени и неструктурирани.

Ево неколико кључних карактеристика генеизма:

• Може се користити за изградњу модела који могу ефикасно класификовати документе разумевањем статистичке семантике сваке речи.
• Долази са алгоритмима за обраду текста као што су Ворд2Вец, ФастТект, Латент Семантиц Аналисис, итд. Који проучавају статистичке обрасце истовремене појаве у документу како би филтрирали непотребне речи и изградили модел са само значајним карактеристикама.
• Пружа И / О омотаче и читаче који могу увести и подржати широк спектар формата података.
• Долази са једноставним и интуитивним интерфејсима које почетници могу лако користити. Крива АПИ учења је такође прилично ниска што објашњава зашто се многим програмерима свиђа ова библиотека.

Сад кад знате најбоље Питхон библиотеке за науку података и машинско учење, сигуран сам да сте знатижељни да сазнате више. Ево неколико блогова који ће вам помоћи да започнете:

Ако желите да се упишете на комплетан курс о вештачкој интелигенцији и машинском учењу, Едурека има посебно курираног то ће вас оспособити за технике попут учења под надзором, учења без надзора и обраде природног језика. Обухвата обуку о најновијим достигнућима и техничким приступима у вештачкој интелигенцији и машинском учењу као што су дубоко учење, графички модели и учење ојачања.