Najbolje Python knjižnice za znanost o podacima i strojno učenje

Python knjižnice za znanost podataka i strojno učenje:

Znanost o podacima i su najtraženije tehnologije tog doba. Ovaj je zahtjev gurnuo sve da nauče različite knjižnice i pakete za primjenu znanosti o znanosti i strojnog učenja. Ovaj će se post na blogu usredotočiti na Python knjižnice za znanost o podacima i strojno učenje. To su knjižnice koje biste trebali znati kako biste ovladali dvjema najpoznatijim vještinama na tržištu.

Da biste stekli detaljno znanje o umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, možete se prijaviti uživo Edureka s podrškom 24/7 i doživotnim pristupom.

Evo popisa tema koje će biti obrađene u ovom blogu:

1. Uvod u znanost o podacima i strojno učenje
2. Zašto koristiti Python za znanost o podacima i za strojno učenje?
3. Python knjižnice za znanost o podacima i strojno učenje
   1. Python knjižnice za statistiku
   2. Python knjižnice za vizualizaciju
   3. Python knjižnice za strojno učenje
   4. Python knjižnice za dubinsko učenje
   5. Python knjižnice za obradu prirodnog jezika

Uvod u znanost o podacima i strojno učenje

Kad sam započeo svoje istraživanje znanosti o podacima i strojnog učenja, uvijek me je to pitanje najviše mučilo! Što je dovelo do brujanja oko strojnog učenja i znanosti o podacima?

Ova buzz ima puno veze s količinom podataka koje generiramo. Podaci su gorivo potrebno za pokretanje modela strojnog učenja, a budući da smo u eri velikih podataka, jasno je zašto se Data Science smatra najperspektivnijom ulogom posla tog doba!

Rekao bih da su znanost podataka i strojno učenje vještine, a ne samo tehnologije. To su vještine potrebne za dobivanje korisnih uvida iz podataka i rješavanje problema izgradnjom prediktivnih modela.

Formalno govoreći, ovako se definira znanost podataka i strojno učenje:

Data Science postupak je izdvajanja korisnih podataka iz podataka radi rješavanja stvarnih problema.

Strojno učenje proces je kojim se stroj uči kako rješavati probleme unoseći mu puno podataka.

Te su dvije domene međusobno jako povezane. Strojno učenje dio je Znanosti o podacima koji koristi algoritme strojnog učenja i druge statističke tehnike da bi razumio kako podaci utječu i rastu na posao.

Da biste saznali više o znanosti o podacima i strojnom učenju, možete proći kroz sljedeće blogove:

1. Vodič za znanost o podacima - naučite nauku o podacima iz početka!

Sada da razumijemo gdje se Python knjižnice uklapaju u znanost podataka i strojno učenje.

Zašto koristiti Python za znanost o podacima i za strojno učenje?

rangiran je na 1. mjestu najpopularnijeg programskog jezika koji se koristi za implementaciju strojnog učenja i znanosti o podacima. Razumijemo zašto toliko mnogo znanstvenika podataka i inženjera strojnog učenja preferira Python u odnosu na bilo koji drugi programski jezik.

• Jednostavnost učenja: Python koristi vrlo jednostavnu sintaksu koja se može koristiti za provedbu jednostavnih izračunavanja, poput dodavanja dva niza složenim procesima, poput izrade složenih modela strojnog učenja.
• Manje koda: Primjena znanosti o podacima i strojnog učenja uključuje mnoštvo algoritama. Zahvaljujući podršci za Pythons za unaprijed definirane pakete, ne moramo kodirati algoritme. Da bi olakšao stvari, Python nudi metodologiju 'provjeri dok kodiraš' koja smanjuje teret testiranja koda.
• Unaprijed izgrađene knjižnice: Python ima stotine unaprijed izgrađenih knjižnica za implementaciju različitih algoritama strojnog učenja i dubokog učenja. Dakle, svaki put kad želite pokrenuti algoritam na skupu podataka, sve što morate učiniti je instalirati i učitati potrebne pakete jednom naredbom. Primjeri unaprijed izgrađenih knjižnica uključuju NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch i tako dalje.
• Neovisno o platformi: Python može raditi na više platformi, uključujući Windows, MacOS, Linux, Unix itd. Tijekom prijenosa koda s jedne platforme na drugu možete koristiti pakete kao što je PyInstaller koji će se pobrinuti za sve probleme ovisnosti.
• Masivna podrška zajednice: Osim velikog broja obožavatelja, Python ima i više zajednica, grupa i foruma na kojima programeri objavljuju svoje pogreške i pomažu jedni drugima.

Sad kad znate zašto se Python smatra jednim od najboljih programskih jezika za znanost podataka i strojno učenje, shvatimo različite Python knjižnice za znanost podataka i strojno učenje.

Python knjižnice za znanost o podacima i strojno učenje

Najvažniji razlog popularnosti Pythona na polju umjetne inteligencije i strojnog učenja jest činjenica da Python nudi tisuće ugrađenih knjižnica koje imaju ugrađene funkcije i metode za lako provođenje analize podataka, obrade, premetanja, modeliranja i tako dalje na. U sljedećem odjeljku razgovarat ćemo o bibliotekama znanosti o podacima i strojnog učenja za sljedeće zadatke:

1. Statistička analiza
2. Vizualizacija podataka
3. Modeliranje podataka i strojno učenje
4. Duboko Učenje
5. Obrada prirodnog jezika (NLP)

Python knjižnice za statističku analizu

Statistika je jedna od najosnovnijih osnova znanosti o podacima i strojnog učenja. Svi algoritmi, tehnike itd. Za strojno učenje i duboko učenje izgrađeni su na osnovnim načelima i konceptima statistike.

Da biste saznali više o Statistici za znanost o podacima, možete proći kroz sljedeće blogove:

Python dolazi s mnoštvom biblioteka samo u svrhu statističke analize. U ovom blogu ‘Python knjižnice za znanost podataka i strojno učenje’ usredotočit ćemo se na najvažnije statističke pakete koji pružaju ugrađene funkcije za obavljanje najsloženijih statističkih proračuna.

Evo popisa najboljih Python knjižnica za statističku analizu:

1. NumPy
2. SciPy
3. Pande
4. StatsModels

NumPy

ili Numerički Python jedna je od najčešće korištenih Python knjižnica. Glavna značajka ove knjižnice je podrška za višedimenzionalne nizove za matematičke i logičke operacije. Funkcije koje pruža NumPy mogu se koristiti za indeksiranje, sortiranje, preoblikovanje i prijenos slika i zvučnih valova kao niz realnih brojeva u više dimenzija.

Evo popisa značajki NumPy-a:

1. Izvodite jednostavne do složene matematičke i znanstvene proračune
2. Snažna podrška za višedimenzionalne objekte niza i zbirku funkcija i metoda za obradu elemenata niza
3. Fourierove transformacije i rutine za manipulaciju podacima
4. Izvršite linearne algebarske proračune koji su neophodni za algoritme strojnog učenja kao što su Linearna regresija, Logistička regresija, Naivni Bayes i tako dalje.

SciPy

Izgrađena na vrhu NumPy-a, SciPy knjižnica je skup potpaketa koji pomažu u rješavanju najosnovnijih problema povezanih sa statističkom analizom. SciPy knjižnica koristi se za obradu elemenata niza definiranih pomoću biblioteke NumPy, pa se često koristi za izračunavanje matematičkih jednadžbi koje se ne mogu izvesti pomoću NumPy.

Evo popisa značajki SciPy-a:

• Djeluje zajedno s nizima NumPy kako bi pružio platformu koja pruža brojne matematičke metode poput numeričke integracije i optimizacije.
• Ima zbirku potpaketa koji se mogu koristiti za vektorsku kvantizaciju, Fourierovu transformaciju, integraciju, interpolaciju i tako dalje.
• Pruža punopravni stog linearnih algebarskih funkcija koje se koriste za naprednija izračunavanja kao što je grupiranje pomoću algoritma k-znači i tako dalje.
• Pruža podršku za obradu signala, strukture podataka i numeričke algoritme, stvaranje rijetkih matrica i tako dalje.

Pande

Pande je još jedna važna statistička knjižnica koja se uglavnom koristi u širokom rasponu područja, uključujući statistiku, financije, ekonomiju, analizu podataka i tako dalje. Biblioteka se u svrhu obrade podataka podataka o pandama oslanja na niz NumPy. NumPy, Pandas i SciPy međusobno su u velikoj mjeri ovisni o obavljanju znanstvenih proračuna, manipulaciji podacima i tako dalje.

Često me pitaju da odaberem najbolje među Pandama, NumPyem i SciPyjem, međutim, više volim koristiti sve jer su međusobno u velikoj mjeri ovisni. Pandas je jedna od najboljih knjižnica za obradu ogromnih dijelova podataka, dok NumPy ima izvrsnu podršku za višedimenzionalne nizove, a Scipy, s druge strane, nudi skup potpaketa koji obavljaju većinu zadataka statističke analize.

Evo popisa značajki Panda:

razlika između preopterećenja metode i nadjačavanja metode

• Stvara brze i učinkovite DataFrame objekte s unaprijed definiranim i prilagođenim indeksiranjem.
• Može se koristiti za manipulaciju velikim skupovima podataka i izvođenje podskupa, rezanje podataka, indeksiranje i tako dalje.
• Pruža ugrađene značajke za stvaranje Excel grafikona i izvršavanje složenih zadataka analize podataka, kao što su opisna statistička analiza, premještanje podataka, transformacija, manipulacija, vizualizacija i tako dalje.
• Pruža podršku za manipulaciju podacima vremenskih serija

StatsModels

Izgrađen na vrhu NumPy i SciPy, paket StatsModels Python najbolji je za izradu statističkih modela, rukovanje podacima i procjenu modela. Uz upotrebu NumPy nizova i znanstvenih modela iz SciPy biblioteke, također se integrira s Pandama za učinkovito rukovanje podacima. Ova je knjižnica poznata po statističkim proračunima, statističkim ispitivanjima i istraživanju podataka.

Evo popisa značajki StatsModels:

• Najbolja knjižnica za provođenje statističkih testova i testiranja hipoteza koje nema u bibliotekama NumPy i SciPy.
• Pruža primjenu formula u stilu R za bolju statističku analizu. Više je povezan s jezikom R koji statističari često koriste.
• Često se koristi za implementaciju generaliziranih linearnih modela (GLM) i redovnih modela linearne regresije s najmanjim kvadratom (OLM) zbog velike podrške za statističke proračune.
• Statistička ispitivanja, uključujući ispitivanje hipoteza (Nulta teorija), provode se pomoću biblioteke StatsModels.

Dakle, ovih je bilo najviše najčešće korištene i najučinkovitije Python knjižnice za statističku analizu. Sada ćemo prijeći na dio vizualizacije podataka u Nauci podataka i strojnom učenju.

Python knjižnice za vizualizaciju podataka

Slika govori više od tisuću riječi. Svi smo čuli za ovaj citat u umjetničkom smislu, međutim vrijedi i za znanost o podacima i za strojno učenje. Ugledni znanstvenici podataka i inženjeri strojnog učenja znaju snagu vizualizacije podataka, zato Python nudi mnoštvo biblioteka samo u svrhu vizualizacije.

Vizualizacija podataka sastoji se od izražavanja ključnih uvida iz podataka, učinkovito putem grafičkih prikaza. Uključuje primjenu grafikona, grafikona, mentalnih mapa, toplotnih karata, histograma, grafikona gustoće itd., Kako bi se proučile korelacije između različitih varijabli podataka.

U ovom ćemo se blogu usredotočiti na najbolje Python pakete za vizualizaciju podataka koji pružaju ugrađene funkcije za proučavanje ovisnosti između različitih značajki podataka.

Evo popisa najboljih Python knjižnica za vizualizaciju podataka:

1. Matplotlib
2. Pomorski
3. Kompletno
4. Bokeh

Matplotlib

je najosnovniji paket za vizualizaciju podataka u Pythonu. Pruža podršku širokom spektru grafikona kao što su histogrami, trakasti dijagrami, spektri snage, grafikoni pogrešaka itd. To je dvodimenzionalna grafička knjižnica koja daje jasne i sažete grafikone koji su bitni za istraživačku analizu podataka (EDA).

Evo popisa značajki Matplotliba:

• Matplotlib olakšava crtanje grafova pružajući funkcije za odabir prikladnih stilova linija, stilova fonta, osi oblikovanja i tako dalje.
• Izrađeni grafikoni pomažu vam da jasno razumijete trendove, obrasce i napravite korelacije. Oni su obično instrumenti za rasuđivanje o kvantitativnim informacijama.
• Sadrži Pyplot modul koji pruža sučelje vrlo slično korisničkom sučelju MATLAB. Ovo je jedna od najboljih karakteristika paketa matplotlib.
• Pruža objektno orijentirani API modul za integraciju grafova u aplikacije pomoću GUI alata kao što su Tkinter, wxPython, Qt itd.

Pomorski

Knjižnica Matplotlib čini bazu Pomorski knjižnica. U usporedbi s Matplotlibom, Seaborn se može koristiti za stvaranje privlačnijih i opisnijih statističkih grafova. Uz opsežnu podršku za vizualizaciju podataka, Seaborn također dolazi s ugrađenim API-jem usmjerenim prema skupu podataka za proučavanje odnosa između više varijabli.

Evo popisa značajki Seaborna:

• Pruža mogućnosti za analizu i vizualizaciju univarijantnih i bivarijantnih točaka podataka te za usporedbu podataka s drugim podskupinama podataka.
• Podrška za automatiziranu statističku procjenu i grafički prikaz linearnih regresijskih modela za različite vrste ciljanih varijabli.
• Izrađuje složene vizualizacije za strukturiranje višeploskih mreža pružajući funkcije koje izvode apstrakcije na visokoj razini.
• Dolazi s brojnim ugrađenim temama za oblikovanje i stvaranje matplotlib grafikona

Kompletno

Ploty je jedna od najpoznatijih grafičkih Python knjižnica. Pruža interaktivne grafikone za razumijevanje ovisnosti između ciljane i prediktorske varijable. Može se koristiti za analizu i vizualizaciju statističkih, financijskih, trgovinskih i znanstvenih podataka za izradu jasnih i sažetih grafikona, podplosa, toplotnih karata, 3D karata i tako dalje.

Evo popisa značajki koje Ploty čine jednom od najboljih biblioteka za vizualizaciju:

• Dolazi s više od 30 vrsta grafikona, uključujući 3D grafikone, znanstvene i statističke grafikone, SVG karte itd. Za dobro definiranu vizualizaciju.
• Pomoću Ploty’s Python API-a možete stvoriti javne / privatne nadzorne ploče koje se sastoje od grafikona, grafikona, teksta i web slika.
• Vizualizacije stvorene pomoću Plotyja seriraju se u JSON formatu, zbog čega im možete lako pristupiti na različitim platformama poput R, MATLAB, Julia itd.
• Dolazi s ugrađenim API-jem pod nazivom Plotly Grid koji vam omogućuje izravan uvoz podataka u okruženje Ploty.

Bokeh

Jedna od najinteraktivnijih knjižnica u Pythonu, Bokeh se može koristiti za izgradnju opisnih grafičkih prikaza za web preglednike. Može lako obraditi gromoglasne skupove podataka i izgraditi svestrane grafikone koji pomažu u izvođenju opsežne EDA. Bokeh pruža najbolje definiranu funkcionalnost za izgradnju interaktivnih ploha, nadzornih ploča i podatkovnih aplikacija.

Evo popisa značajki Bokeha:

• Pomaže vam u brzom stvaranju složenih statističkih grafikona pomoću jednostavnih naredbi
• Podržava izlaze u obliku HTML-a, prijenosnog računala i poslužitelja. Također podržava višejezične vezove, uključujući R, Python, lua, Julia itd.
• Flask i django također su integrirani s Bokehom, tako da možete izraziti vizualizacije i na tim aplikacijama
• Pruža podršku za transformiranje vizualizacije napisane u drugim knjižnicama kao što su matplotlib, seaborn, ggplot itd.

Dakle, ovo su bili najkorisnije Python knjižnice za vizualizaciju podataka. Sada razgovarajmo o najboljim Python knjižnicama za provedbu cijelog procesa strojnog učenja.

Python knjižnice za strojno učenje

Stvaranje modela strojnog učenja koji mogu točno predvidjeti ishod ili riješiti određeni problem najvažniji je dio bilo kojeg projekta Data Science.

Implementacija strojnog učenja, dubinskog učenja itd. Uključuje kodiranje 1000 linija redaka koda, a to može postati glomaznije kada želite stvoriti modele koji rješavaju složene probleme putem neuronskih mreža. No, srećom ne moramo kodirati nijedan algoritam, jer Python dolazi s nekoliko paketa samo u svrhu primjene tehnika i algoritama strojnog učenja.

Na ovom ćemo se blogu usredotočiti na vrhunske pakete strojnog učenja koji pružaju ugrađene funkcije za implementaciju svih algoritama strojnog učenja.

Evo popisa najboljih Python knjižnica za strojno učenje:

1. Scikit-nauči
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-nauči

Jedna od najkorisnijih Python knjižnica, Scikit-nauči je najbolja knjižnica za modeliranje podataka i ocjenu modela. Dolazi s tonama i tonama funkcija s jedinom svrhom stvaranja modela. Sadrži sve nadzirane i nenadgledane algoritme strojnog učenja, a također dolazi s dobro definiranim funkcijama za ansambl učenje i pojačavanje strojnog učenja.

Evo popisa značajki Scikit-learn:

• Pruža skup standardnih skupova podataka koji će vam pomoći da započnete s strojnim učenjem. Na primjer, poznati skup podataka Iris i skup podataka Boston House Prices dio su Scikit-learn knjižnice.
• Ugrađene metode za provođenje i nadziranog i nenadziranog strojnog učenja. To uključuje rješavanje, grupiranje, klasificiranje, regresiju i otkrivanje anomalija.
• Dolazi s ugrađenim funkcijama za izdvajanje i odabir značajki koje pomažu u prepoznavanju značajnih atributa u podacima.
• Pruža metode za izvođenje unakrsne provjere valjanosti za procjenu izvedbe modela, a također dolazi s funkcijama za podešavanje parametara kako bi se poboljšale performanse modela.

XGBoost

XGBoost koji je skraćenica od Extreme Gradient Boosting jedan je od najboljih Python paketa za izvođenje pojačanja strojnog učenja. Knjižnice poput LightGBM i CatBoost također su jednako opremljene dobro definiranim funkcijama i metodama. Ova je knjižnica izgrađena uglavnom u svrhu primjene strojeva za pojačavanje gradijenta koji se koriste za poboljšanje performansi i točnosti modela strojnog učenja.

Evo nekoliko njegovih ključnih značajki:

• Knjižnica je izvorno napisana na jeziku C ++, a smatra se jednom od najbržih i najučinkovitijih knjižnica za poboljšanje izvedbe modela strojnog učenja.
• Osnovni XGBoost algoritam paralelizira se i može učinkovito koristiti snagu višejezgrenih računala. To također čini knjižnicu dovoljno snažnom za obradu masivnih skupova podataka i rad u mreži skupova podataka.
• Pruža interne parametre za obavljanje unakrsne provjere valjanosti, podešavanje parametara, regularizaciju, rukovanje nedostajućim vrijednostima, a također nudi i API-je kompatibilne s scikit-learn.
• Ova se knjižnica često koristi u vrhunskim natjecanjima iz znanosti o znanosti i strojnog učenja jer se dosljedno pokazala boljom od ostalih algoritama.

ElI5

ELI5 je još jedna Pythonova biblioteka koja je uglavnom usmjerena na poboljšanje izvedbe modela strojnog učenja. Ova je knjižnica relativno nova i obično se koristi uz XGBoost, LightGBM, CatBoost i tako dalje za povećanje preciznosti modela strojnog učenja.

Evo nekoliko njegovih ključnih značajki:

• Pruža integraciju s Scikit-learn paketom kako bi izrazio značaj značajki i objasnio predviđanja stabala odluka i cjelina temeljenih na stablima.
• Analizira i objašnjava predviđanja XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor i catboost.CatBoost.
• Pruža podršku za implementaciju nekoliko algoritama kako bi se pregledali modeli crnih kutija koji uključuju TextExplainer modul koji vam omogućuje objašnjenje predviđanja izrađenih pomoću klasifikatora teksta.
• Pomaže u analizi težine i predviđanja scikit-learn općih linearnih modela (GLM) koji uključuju linearne regresore i klasifikatore.

Python knjižnice za duboko učenje

Najveći napredak u strojnom učenju i umjetnoj inteligenciji postignut je dubokim učenjem. Uvođenjem dubokog učenja sada je moguće graditi složene modele i obrađivati ​​gromoglasne skupove podataka. Srećom, Python nudi najbolje pakete dubokog učenja koji pomažu u izgradnji učinkovitih neuronskih mreža.

Na ovom ćemo se blogu usredotočiti na najvažnije pakete dubokog učenja koji pružaju ugrađene funkcije za implementaciju zamršenih neuronskih mreža.

Evo popisa najboljih Python knjižnica za dubinsko učenje:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Teško

Tenzor protok

Jedna od najboljih Python knjižnica za dubinsko učenje, TensorFlow je biblioteka otvorenog koda za programiranje protoka podataka kroz niz zadataka. To je simbolična matematička knjižnica koja se koristi za izgradnju snažnih i preciznih neuronskih mreža. Pruža intuitivno multiplatformno programsko sučelje koje je visoko skalabilno na širokom području polja.

Evo nekoliko ključnih značajki TensorFlow-a:

• Omogućuje vam izgradnju i obuku više neuronskih mreža koje pomažu prilagoditi velikim projektima i skupovima podataka.
• Uz podršku za neuronske mreže, također pruža funkcije i metode za provođenje statističke analize. Na primjer, dolazi s ugrađenim funkcijama za stvaranje vjerojatnih modela i Bayesovih mreža kao što su Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma itd.
• Biblioteka nudi slojevite komponente koje izvode slojevite operacije na težinama i pristranostima, a također poboljšavaju performanse modela primjenom tehnika regularizacije kao što su normalizacija serije, ispadanje itd.
• Dolazi s vizualizatorom nazvanim TensorBoard koji stvara interaktivne grafikone i vizuale za razumijevanje ovisnosti značajki podataka.

Pytorch

je otvoreni izvor, Python-ov znanstveni računalni paket koji se koristi za implementaciju tehnika dubokog učenja i neuronskih mreža na velikim skupovima podataka. Facebook ovu knjižnicu aktivno koristi za razvoj neuronskih mreža koje pomažu u raznim zadacima kao što su prepoznavanje lica i automatsko označavanje.

Evo nekoliko ključnih značajki Pytorcha:

• Pruža API-je koji se lako koriste za integraciju s drugim okvirima znanosti o podacima i Strojnog učenja.
• Poput NumPy, Pytorch nudi višedimenzionalne nizove zvane Tensori, koji se za razliku od NumPy mogu čak koristiti na GPU-u.
• Ne samo da se može koristiti za modeliranje velikih neuronskih mreža, već nudi i sučelje s više od 200+ matematičkih operacija za statističku analizu.
• Stvorite dinamičke grafičke grafikone koji grade dinamičke grafikone u svakoj točki izvršavanja koda. Ovi grafikoni pomažu u analizi vremenskih serija dok predviđaju prodaju u stvarnom vremenu.

Teško

Keras se smatra jednom od najboljih knjižnica dubokog učenja u Pythonu. Pruža potpunu podršku za izgradnju, analizu, procjenu i poboljšanje neuronskih mreža. Keras je izgrađen na vrhu Theano i TensorFlow Python knjižnica što pruža dodatne značajke za izgradnju složenih i velikih modela dubokog učenja.

Evo nekoliko ključnih značajki Kerasa:

kakva je korist od serializacije u javi

• Pruža podršku za izgradnju svih vrsta neuronskih mreža, tj. Potpuno povezanih, konvolucijskih, udruživanja, ponavljanja, ugrađivanja itd. Za velike skupove podataka i probleme, ovi se modeli mogu dalje kombinirati kako bi se stvorila punopravna neuronska mreža
• Ima ugrađene funkcije za izvođenje izračuna neuronske mreže kao što su definiranje slojeva, ciljeva, funkcija aktiviranja, optimizacija i mnoštvo alata za olakšavanje rada sa slikovnim i tekstualnim podacima.
• Dolazi s nekoliko prethodno obrađenih skupovi podataka i obučeni modeli, uključujući MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet itd.
• Lako je proširiv i pruža podršku za dodavanje novih modula koji uključuju funkcije i metode.

Python knjižnice za obradu prirodnog jezika

Jeste li se ikad zapitali kako Google tako prikladno predviđa ono što tražite? Tehnologija koja stoji iza Alexa, Siri i ostalih chatbotova je obrada prirodnog jezika. NLP je odigrao veliku ulogu u dizajniranju sustava temeljenih na AI koji pomažu u opisivanju interakcije između ljudskog jezika i računala.

Na ovom ćemo se blogu usredotočiti na vrhunske pakete za obradu prirodnog jezika koji pružaju ugrađene funkcije za implementaciju sustava visoke razine utemeljene na AI.

Evo popisa najboljih Python knjižnica za obradu prirodnih jezika:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (Alat za prirodni jezik)

NLTK se smatra najboljim Pythonovim paketom za analizu ljudskog jezika i ponašanja. Preferirana od većine znanstvenika podataka, knjižnica NLTK nudi sučelja jednostavna za upotrebu koja sadrže preko 50 korpusa i leksičke resurse koji pomažu u opisivanju ljudskih interakcija i izgradnji sustava temeljenih na AI, poput mehanizama za preporuke.

Evo nekoliko ključnih značajki knjižnice NLTK:

• Pruža skup metoda obrade podataka i teksta za klasifikaciju, tokenizaciju, rezanje, označavanje, raščlanjivanje i semantičko obrazloženje za analizu teksta.
• Sadrži omote za NLP knjižnice na industrijskoj razini za izgradnju zamršenih sustava koji pomažu u klasifikaciji teksta i pronalaženju trendova i obrazaca ponašanja u ljudskom govoru
• Dolazi s opsežnim vodičem koji opisuje primjenu računalne lingvistike i cjelovitim vodičem za API dokumentaciju koji pomaže svim početnicima da započnu s NLP-om.
• Ima ogromnu zajednicu korisnika i profesionalaca koji nude opsežne vodiče i brze vodiče kako bi naučili kako se računalna lingvistika može izvoditi pomoću Pythona.

spaCy

spaCy je besplatna Python biblioteka s otvorenim kodom za primjenu naprednih tehnika obrade prirodnog jezika (NLP). Kada radite s puno teksta, važno je da razumijete morfološko značenje teksta i kako se može klasificirati da razumije ljudski jezik. Ovi se zadaci mogu lako postići pomoću spaCY-a.

Evo nekoliko ključnih značajki spaCY knjižnice:

• Zajedno s lingvističkim proračunima, spaCy nudi zasebne module za izgradnju, obuku i testiranje statističkih modela koji će vam bolje pomoći da razumijete značenje riječi.
• Isporučuje se s nizom ugrađenih jezičnih napomena koje vam pomažu u analizi gramatičke strukture rečenice. To ne samo da pomaže u razumijevanju testa, već pomaže i u pronalaženju odnosa između različitih riječi u rečenici.
• Može se koristiti za primjenu tokenizacije na složenim ugniježđenim tokenima koji sadrže kratice i višestruke interpunkcijske znakove.
• Uz izuzetno robustan i brz, spaCy pruža podršku za više od 51 jezika.

Gensim

Gensim je još jedan Python paket otvorenog koda dizajniran za izdvajanje semantičkih tema iz velikih dokumenata i tekstova za obradu, analizu i predviđanje ljudskog ponašanja putem statističkih modela i lingvističkih proračuna. Ima sposobnost obrade humung podataka, bez obzira jesu li podaci neobrađeni i nestrukturirani.

Evo nekoliko ključnih značajki generizma:

• Može se koristiti za izgradnju modela koji mogu učinkovito klasificirati dokumente razumijevanjem statističke semantike svake riječi.
• Dolazi s algoritmima za obradu teksta kao što su Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis, itd. Koji proučavaju statističke obrasce istovremene pojave u dokumentu kako bi filtrirali nepotrebne riječi i izgradili model sa samo značajnim značajkama.
• Pruža I / O omote i čitače koji mogu uvesti i podržati širok raspon formata podataka.
• Dolazi s jednostavnim i intuitivnim sučeljima koja početnici mogu lako koristiti. API krivulja učenja također je prilično niska što objašnjava zašto se mnogim programerima sviđa ova knjižnica.

Sad kad znate najbolje Python biblioteke za znanost podataka i strojno učenje, siguran sam da želite znati više. Evo nekoliko blogova koji će vam pomoći da započnete:

Ako se želite upisati na cjeloviti tečaj o umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, Edureka ima posebno kuriranog koji će vas osposobiti za tehnike poput nadziranog učenja, nenadgledanog učenja i obrade prirodnog jezika. Uključuje obuku o najnovijim dostignućima i tehničkim pristupima u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, poput dubokog učenja, grafičkih modela i učenja ojačanja.