ಇಂದಿನ ಸಮಾಜದಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ!
ಎಷ್ಟರಮಟ್ಟಿಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು "ಇಪ್ಪತ್ತೊಂದನೇ ಶತಮಾನದ ಸೆಕ್ಸಿಯೆಸ್ಟ್ ಜಾಬ್" ಎಂದು ಕಿರೀಟವನ್ನು ಅಲಂಕರಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಗೀಕಿ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಮಾದಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಯಾರೂ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿರಲಿಲ್ಲ!
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾದ ಅಗಾಧ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಇದೀಗ ಸಾಕಷ್ಟು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ.
ಪೈಥಾನ್, ಅದರ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಓದುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳು ಈ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಬಂದಾಗ ಪೈಥಾನ್ ತನ್ನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳನ್ನು ವಿಸ್ಮಯಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಓರಿಯೆಂಟೆಡ್, ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್, ವಿವಿಧ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ.
ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ಗಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅದನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳು ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರತಿದಿನ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.
ಪರಿಗಣಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
1. ಪಾಂಡಾಗಳು
ಪಾಂಡಾಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ "ಲೇಬಲ್" ಮತ್ತು "ಸಂಬಂಧಿತ" ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ: "ಸರಣಿ" (ಒಂದು ಆಯಾಮದ, ವಸ್ತುಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ) ಮತ್ತು "ಡೇಟಾ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು" (ಎರಡು ಆಯಾಮದ, ಬಹು ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಟೇಬಲ್ನಂತೆ).
ಪಾಂಡಾಗಳು ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಡೇಟಾಫ್ರೇಮ್ನಿಂದ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು/ಅಳಿಸುವುದು, ಕಾಣೆಯಾದ ಫೈಲ್ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ಲಾಟ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಡೇಟಾ ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ಬರೆಯಲು ಇದು ಹಲವಾರು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕ್ಷಿಪ್ರ ಮತ್ತು ಸರಳ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡುವಿಕೆ, ಡೇಟಾ ಓದುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಬರವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ಬೀಸ್ಟ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಪಾಂಡಾಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ.
2. ನಂಪಿ
NumPy (ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪೈಥಾನ್) ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ರಚನೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಒಂದು ಅದ್ಭುತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
ಲೈಬ್ರರಿಯು ಪೈಥಾನ್ನಲ್ಲಿ n-ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಹಲವಾರು ಸಹಾಯಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಅದೇ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅರೇಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರೇಗಳಲ್ಲಿ (ವೆಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ ಸೇರಿದಂತೆ) ಅಂಕಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ವೆಕ್ಟರೈಸ್ ಮಾಡಲು NumPy ಅರೇ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಗಣಿತ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಬಹುಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲವು ಗ್ರಂಥಾಲಯದ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಬಹುಆಯಾಮದ ಶ್ರೇಣಿಯಂತೆ ದೃಶ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ತರಂಗಗಳನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕ, ವಿಂಗಡಿಸಲು, ಮರುರೂಪಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು NumPy ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
3. ಮ್ಯಾಟ್ಪ್ಲೋಟ್ಲಿಬ್
ಪೈಥಾನ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಮ್ಯಾಟ್ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಸ್ಥಿರ, ಅನಿಮೇಟೆಡ್ ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Matplotlib ಬಹಳಷ್ಟು ಚಾರ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳು ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಚದುರಿಸಬಹುದು, ತಿರುಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸಬಹುದು. ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಓರಿಯೆಂಟೆಡ್ API ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಬೇಕು.
ಜನಪ್ರಿಯ ಚಾರ್ಟಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಯಾವುದೇ ತೊಂದರೆಯಿಲ್ಲದೆ ಮ್ಯಾಟ್ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಹಬಾಳ್ವೆ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಗತಿ.
ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಇದನ್ನು ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು, ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಐಪಿಥಾನ್ ಶೆಲ್ಗಳು, ಜುಪಿಟರ್ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸರ್ವರ್ಗಳು.
ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು, ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು, ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು, ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳು, ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು, ದೋಷ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು, ಪವರ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಾ, ಸ್ಟೆಂಪ್ಲಾಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಚಾರ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಇದರೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಬಹುದು.
4. ಸೀಬಾರ್ನ್
ಸೀಬಾರ್ನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಮ್ಯಾಟ್ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. Matplotlib ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕ ಮತ್ತು ತಿಳಿವಳಿಕೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸೀಬಾರ್ನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಸೀಬಾರ್ನ್ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಬೆಂಬಲದ ಜೊತೆಗೆ, ಅನೇಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಸಮಗ್ರ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್-ಆಧಾರಿತ API ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಸೀಬಾರ್ನ್ ಸಮಯ-ಸರಣಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ಜಂಟಿ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು, ಪಿಟೀಲು ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅದ್ಭುತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಆಳವಾದ ಒಳನೋಟಗಳೊಂದಿಗೆ ತಿಳಿವಳಿಕೆ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಇದು ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾ ಫ್ರೇಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅರೇಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಹಲವಾರು ಡೇಟಾಸೆಟ್-ಆಧಾರಿತ ಚಾರ್ಟಿಂಗ್ ದಿನಚರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಇದರ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳು ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು, ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು, ಹಿಸ್ಟೋಗ್ರಾಮ್ಗಳು, ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ಪ್ಲಾಟ್ಗಳು, ದೋಷ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಈ ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಲೈಬ್ರರಿಯು ಬಣ್ಣದ ಪ್ಯಾಲೆಟ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
5. ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಕಲಿಯಿರಿ
ಡೇಟಾ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸಹಾಯಕವಾದ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಸಮಷ್ಟಿ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ದಿನಚರಿಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಾದ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ರಿಗ್ರೆಶನ್, ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ, ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ. ಇದು ಸಮಗ್ರ ದಾಖಲಾತಿಯೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶಂಸನೀಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ವರ್ಗೀಕರಣ, ಹಿಂಜರಿತ, ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು, ಹತ್ತಿರದ ನೆರೆಹೊರೆಯವರು, ನಿಷ್ಕಪಟ ಬೇಯೆಸ್, ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಮುಂತಾದವುಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಪೈಥಾನ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಯು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿವಿಧ ಸರಳ-ಆದರೂ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವಿಕೆಗಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇಲ್ಲಿದೆ ಸ್ಕಿಟ್-ಕಲಿಯಿರಿ.
6. XGBboost
XGBoost ವೇಗ, ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವಿತರಿಸಿದ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಆಗಿದೆ. ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು, ಇದು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. XGBoost ಒಂದು ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಸಮಾನಾಂತರ ಟ್ರೀ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು ಅದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.
ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಈ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.
ಇದು ಸಮಾನಾಂತರ ಟ್ರೀ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಹಡೂಪ್, ಎಸ್ಜಿಇ ಮತ್ತು ಎಂಪಿಐಗೆ ಒಂದೇ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ವಿತರಿಸಿದ ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
7. ಟೆನ್ಸರ್ ಫ್ಲೋ
ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಎನ್ನುವುದು ದೊಡ್ಡ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರಿಕರಗಳು, ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಚಿತ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ AI ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದೆ. TensorFlow ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಪರಿಚಿತವಾಗಿರಬೇಕು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳು ಪೈಥಾನ್ನಲ್ಲಿ.
ಇದು ಗೂಗಲ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕಾಗಿ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಗಣಿತ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಆಗಿದೆ. ಗ್ರಾಫ್ ನೋಡ್ಗಳು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ TensorFlow ಡೇಟಾ ಫ್ಲೋ ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ.
ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಗ್ರಾಫ್ ಅಂಚುಗಳು ಬಹುಆಯಾಮದ ಡೇಟಾ ಅರೇಗಳಾಗಿವೆ, ಇದನ್ನು ಟೆನ್ಸರ್ಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಅದು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ನೋಡ್ಗಳ ನಡುವೆ ಹರಿಯುತ್ತದೆ. ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದೆ ಡೆಸ್ಕ್ಟಾಪ್, ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನ ಅಥವಾ ಸರ್ವರ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ CPU ಗಳು ಅಥವಾ GPU ಗಳ ನಡುವೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಇದು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
TensorFlow ಅನ್ನು C ಮತ್ತು C++ ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. TensorFlow ನೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಸರಳವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತರಬೇತಿ Keras ನಂತಹ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ API ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗಳು.
ಇದು ಅನೇಕ ಡಿಗ್ರಿ ಅಮೂರ್ತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೌಡ್, ಬ್ರೌಸರ್ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು TensorFlow ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವು ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಕೃತಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಅದು ಹಲವಾರು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಬೇಕು.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವಿಕೆಗಾಗಿ TensorFlow ನಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ತ್ವರಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇಲ್ಲಿದೆ.
8. ಕೇರಸ್
ಕೆರಾಸ್ ಉಚಿತ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಪೈಥಾನ್ ಆಧಾರಿತ ನರಮಂಡಲ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಟೂಲ್ಕಿಟ್. ವೀಕ್ಷಣಾ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಫೋಟೋಗಳು ಅಥವಾ ಆಡಿಯೋ) ಅರ್ಥೈಸಲು ನರಮಂಡಲಗಳನ್ನು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಹ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಗ್ರಾಫಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಪರಿಕರಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಇದು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪೂರ್ವ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಇದು ಬಳಸಲು ಸುಲಭ, ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿತ, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್, ಪೂಲಿಂಗ್, ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರ ರೀತಿಯ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಗಾಧವಾದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದು ಅದ್ಭುತವಾದ ಗ್ರಂಥಾಲಯವಾಗಿದೆ.
ಇದು ಬಳಸಲು ಸರಳವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇತರ ಪೈಥಾನ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕೆರಾಸ್ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಮೊದಲು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡಲು ಬಂದಾಗ ಕೆರಾಸ್ ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಅಭಿವ್ಯಕ್ತ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲದು.
9. ಪೈಟೋರ್ಚ್
PyTorch ಜನಪ್ರಿಯ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿದೆ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ. ಇದು ಪೈಥಾನ್-ಆಧಾರಿತ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು.
ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ನಂತಹ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ನರ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಫೇಸ್ಬುಕ್ ಈ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
PyTorch ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಬಯಸುವ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ. GPU ವೇಗವರ್ಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಟೆನ್ಸರ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಉಪಕರಣವು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಇತರ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಸಹ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅದೃಷ್ಟವಶಾತ್, PyTorch ಒಂದು ಅದ್ಭುತವಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಗರಿಷ್ಠ ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವೇಗವನ್ನು ನೀಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಬಂದಾಗ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತನೆ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
10. ಎನ್ಎಲ್ಟಿಕೆ
NLTK (ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್) ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಜನಪ್ರಿಯ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿದೆ. ಪಠ್ಯ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್, ಟೋಕನೈಸೇಶನ್, ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಇತರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು NLTK ಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ AI ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು NLTK ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು (ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ) ಉದ್ಯೋಗಗಳು. NLTK ಅನ್ನು ಮೂಲತಃ ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತದಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬೋಧನಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಿದೆ. ಮೂಲಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿ ಬಳಸುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಬೋಧನಾ ಸಾಧನವಾಗಿ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಧ್ಯಯನ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಕೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ವರ್ಗೀಕರಣ, ಪಾರ್ಸಿಂಗ್, ಲಾಕ್ಷಣಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ಸ್ಟೆಮ್ಮಿಂಗ್, ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಎಲ್ಲಾ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಅದು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ಗಾಗಿ ಅಗ್ರ ಹತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಪೈಥಾನ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಆಯ್ಕೆಯು ಅವರು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಯೋಜನೆಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ