Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
Di civaka îroyîn de, zanistiya daneyê pir girîng e!
Bi qasê ku zanyarê daneyê wekî "Karê Herî Seksî yê Sedsala Bîst û Yekemîn" hate tackirin, tevî ku kes li bendê ne ku karên geeky seksî bin!
Lêbelê, ji ber girîngiya pir mezin a daneyê, Zanistiya Daneyê niha pir populer e.
Python, bi analîzên statîstîkî, modela daneyê, û xwendina xwe, yek ji çêtirîn e zimanên bernamenûs ji bo derxistina nirxê ji vê daneyê.
Python çu carî dev ji matmayîna bernamenûsên xwe bernade dema ku ew tê ser kêşeyên zanistiya daneyê. Ew zimanek bernamesaziyê ya pir tê bikar anîn, objekt-oriented, çavkaniyek vekirî, bi performansa bilind e ku bi cûrbecûr taybetmendiyên zêde ve girêdayî ye.
Python ji bo zanistiya daneyê bi pirtûkxaneyên balkêş hatine sêwirandin ku bernamenûs her roj ji bo çareserkirina pirsgirêkan bikar tînin.
Li vir pirtûkxaneyên Python ên çêtirîn hene ku bifikirin:
1. pandas
Pandas pakêtek e ku ji bo arîkariya pêşdebiran di xebata bi daneyên "nîşankirî" û "têkilî" de bi rengek xwezayî hatî çêkirin. Ew li ser du strukturên daneya sereke hatî çêkirin: "Rêz" (yek-alî, mîna navnîşek tiştan) û "Çarçeyên Daneyê" (du-alî, mîna tabloyek bi pir stûnan).
Panda piştgirî dide veguheztina strukturên daneyê li tiştên DataFrame, mijûlbûna bi daneyên wenda, lê zêdekirin / jêbirina stûnên ji DataFrame, binavkirina pelên winda, û dîtbarkirina daneyan bi kar tînin histogram an qutiyên komployê.
Di heman demê de ew ji bo xwendin û nivîsandina daneyan di navbera strukturên daneya nav-bîrê û çend formên pelan de gelek amûr peyda dike.
Bi kurtasî, ew ji bo pêvajoyek daneya bilez û hêsan, berhevkirina daneyan, xwendin û nivîsandina daneyan, û dîtina daneyan îdeal e. Dema ku hûn projeyek zanistiya daneyê diafirînin, hûn ê her gav pirtûkxaneya cenawir Pandas bikar bînin da ku daneyên xwe hilînin û analîz bikin.
2. Pizrikî
NumPy (Numerical Python) amûrek fantastîk e ji bo kirina hesabên zanistî û operasyonên rêzê yên bingehîn û sofîstîke.
Pirtûkxane ji bo xebata bi n-array û matrices di Python de gelek taybetmendiyên alîkar peyda dike.
Ew hêsantir dike ku meriv rêzikên ku nirxên heman celebê daneyê dihewîne û li ser rêzan (vektorîzasyon jî tê de) operasyonên arîtmetîk pêk bîne, hêsantir dike. Di rastiyê de, karanîna celebê array NumPy ji bo vektorîzekirina operasyonên matematîkî performansê baştir dike û dema darvekirinê kêm dike.
Piştgiriya rêzikên piralî ji bo operasyonên matematîkî û mentiqî taybetmendiya bingehîn a pirtûkxaneyê ye. Fonksiyonên NumPy dikare ji bo nîşankirin, rêzkirin, vesazkirin û ragihandina dîmen û pêlên deng wekî komek piralî ya hejmarên rastîn were bikar anîn.
3. matplotlib
Di cîhana Python de, Matplotlib yek ji pirtûkxaneyên ku herî zêde tê bikar anîn e. Ew ji bo afirandina dîmenên daneya statîk, anîmasyon û înteraktîf tê bikar anîn. Matplotlib gelek vebijarkên nexşe û xwerûkirinê hene.
Bi karanîna histograman, bernamenûs dikarin grafîkan belav bikin, bişkînin û biguherînin. Pirtûkxaneya-çavkaniya vekirî ji bo lê zêdekirina plansaziyan di bernameyan de API-ya objekt-oriented peyda dike.
Dema ku vê pirtûkxaneyê ji bo afirandina dîmenên tevlihev bikar bînin, lêbelê, pêşdebiran divê ji normalê bêtir kodê binivîsin.
Hêjayî gotinê ye ku pirtûkxaneyên nexşeyên populer bi Matplotlib re bê navber bi hev re dijîn.
Di nav tiştên din de, ew di nivîsarên Python, şêlên Python û IPython, notebookên Jupyter, û serîlêdana web servers.
Plot, nexşeyên bar, nexşeyên piyan, histogram, xêzên belavbûyî, nexşeyên xeletiyê, spektrayên hêzê, stemplot, û her cûre nexşeya dîtbarîkirinê hemî dikarin bi wê re bêne afirandin.
4. deryayê
Pirtûkxaneya Seaborn li ser Matplotlib hatiye avakirin. Seaborn dikare ji Matplotlib re ji bo çêkirina grafikên statîstîkî yên balkêş û agahdartir were bikar anîn.
Seaborn ji bo vekolîna danûstendinên di navbera gelek guherbaran de, ji bilî piştgirîya bêkêmasî ji bo dîtina daneyan, API-ya daneya-rêvebir a yekbûyî vedihewîne.
Seaborn ji bo dîtbarkirina daneyan hejmareke berbiçav vebijarkan pêşkêşî dike, di nav de dîtbariya rêzikên demkî, nexşeyên hevbeş, diagramên kemanê, û gelekên din.
Ew nexşeya semantîk û berhevkirina statîstîkî bikar tîne da ku dîmenên agahdar bi têgihiştinên kûr peyda bike. Ew çend rûtînên nexşe-rêvebiriya danûstendinê vedihewîne ku bi çarçova daneyan û rêzikên ku tevaya danehevan vedihewîne re dixebitin.
Dîmenên daneya wê dikare nexşeyên bar, nexşeyên pie, histogram, spatterplots, nexşeyên xeletiyê, û grafikên din jî hebin. Vê pirtûkxaneya dîtbarî ya daneya Python di heman demê de amûrên ji bo hilbijartina paletên rengan jî vedihewîne, ku di vedîtina meylên di danezan de dibe alîkar.
5. Scikit-hîn bibin
Scikit-learn ji bo modelkirina daneyan û nirxandina modelê pirtûkxaneya Pythonê ya herî mezin e. Ew yek ji pirtûkxaneyên Python-ê yên herî alîkar e. Ew xwedan gelek kapasîteyên ku tenê ji bo mebesta modelkirinê hatine çêkirin hene.
Ew hemî algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê yên Bi Çavdêrî û Neserperiştkirî, û her weha fonksiyonên Fêrbûna Ensembleyê û Pêşvebirina Fêrbûna Makîneyê bi tevahî diyarkirî vedihewîne.
Ew ji hêla zanyarên daneyê ve tê bikar anîn da ku rûtîn bikin fêrbûna makîneyê û çalakiyên danûstendinê yên wekî kombûn, paşveçûn, hilbijartina modelê, kêmkirina pîvanê, û dabeşkirin. Di heman demê de ew bi belgeyên berfireh tê û bi heybetî pêk tîne.
Scikit-learn dikare ji bo afirandina cûrbecûr modelên Fêrbûna Makîneyê yên Bi Çavdêrî û Neçavdêrkirî yên wekî Dabeşkirin, Regresyon, Makîneyên Vektora Piştgiriyê, Daristanên Tesadûfî, Cîranên Herî Nêzîk, Naive Bayes, Darên Biryarê, Clustering, û hwd.
Pirtûkxaneya fêrbûna makîneya Python cûrbecûr amûrên hêsan-lê-berbiçav ji bo pêkanîna analîza daneyê û karên kanan vedihewîne.
Ji bo xwendina bêtir, li vir rêberê me ye Scikit-hînbûn.
6. XGBoost
XGBoost amûrek bihêzkirina gradientê ya belavkirî ye ku ji bo bilez, nermbûn û veguheztinê hatî çêkirin. Ji bo pêşvebirina algorîtmayên ML, ew çarçoweya Boosting Gradient bikar tîne. XGBoost teknolojiyek bihêzkirina dara paralel a bilez û rast e ku dikare cûrbecûr pirsgirêkên zanistiya daneyê çareser bike.
Bi karanîna çarçoveya Gradient Boosting, ev pirtûkxane dikare ji bo afirandina algorîtmayên fêrbûna makîneyê were bikar anîn.
Ew xurtkirina dara paralel vedigire, ku di çareserkirina cûrbecûr pirsgirêkên zanistiya daneyê de alîkariya tîmê dike. Feydeyek din ev e ku pêşdebir dikarin heman kodê ji bo Hadoop, SGE, û MPI bikar bînin.
Di heman demê de hem di rewşên belavbûyî û hem jî di rewşên sînorkirî de pêbawer e.
7. herikîna tensor
TensorFlow platformek AI-ya çavkaniya vekirî ya dawî-bi-dawî ya belaş e ku bi navgînek mezin a amûr, pirtûkxane û çavkaniyan re ye. TensorFlow divê ji her kesê ku li ser dixebite re nas be projeyên fêrbûna makîneyê li Python.
Ew amûrek matematîkî ya sembolîk-çavkaniyek vekirî ye ji bo hesabên hejmarî ku grafikên herikîna daneyê ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin bikar tîne. Girêkên grafîkê pêvajoyên matematîkî di grafiyek herikîna daneya TensorFlow de nîşan didin.
Ji aliyekî din ve, keviyên grafîkê, rêzikên daneya piralî ne, ku wekî tensor jî têne zanîn, ku di navbera girêkên torê de diherikin. Ew dihêle bernamenûs bêyî ku kodê biguhezîne pêvajoyê di nav yek an çend CPU an GPU de li ser sermaseyek, cîhaza mobîl, an serverek belav bikin.
TensorFlow di C û C ++ de hatî pêşve xistin. Bi TensorFlow, hûn dikarin bi hêsanî sêwiran bikin û trên Fêrbûna Machine modelên ku API-yên asta bilind ên mîna Keras bikar tînin.
Di heman demê de gelek dereceyên abstractionê jî heye, ku dihêle hûn ji bo modela xwe çareseriya çêtirîn hilbijêrin. TensorFlow di heman demê de dihêle hûn modelên Fêrbûna Makîneyê li ewr, gerokek an cîhaza xwe bicîh bikin.
Ew ji bo karên wekî naskirina tiştan, naskirina axaftinê, û gelekên din amûra herî bi bandor e. Ew di pêşveçûna sûnî de dibe alîkar torên neural ku divê bi gelek çavkaniyên daneyê re mijûl bibe.
Li vir rêberê meya bilez li ser TensorFlow ji bo xwendina bêtir heye.
8. Keras
Keras çavkaniyek belaş û vekirî ye Tora neuralî ya bingehîn a Python toolkit ji bo îstîxbarata sûnî, fêrbûna kûr, û çalakiyên zanistiya daneyê. Tora neuralî di Zanistiya Daneyê de jî ji bo şîrovekirina daneyên çavdêriyê (wêne an deng) têne bikar anîn.
Ew berhevokek amûran e ji bo afirandina modelan, grafîkkirina daneyan û nirxandina daneyan. Di heman demê de ew berhevokên pêş-etîketkirî jî vedihewîne ku dikarin zû werin guheztin û barkirin.
Ji bo lêkolîna keşfê hêsan e, pirreng û îdeal e. Digel vê yekê, ew dihêle hûn bi tevahî ve girêdayî, hevgirtî, hevgirtî, dûbare, vegirtin, û formên din ên Tora Neuralî biafirînin.
Van modelan dikarin werin yek kirin ku ji bo berhevok û pirsgirêkên mezin ên daneyê tora Neuralî ya bêkêmasî ava bikin. Ji bo modelkirin û afirandina torên neuralî pirtûkxaneyek fantastîk e.
Bikaranîna wê hêsan e û gelek nermbûnê dide pêşdebiran. Keras li gorî pakêtên fêrbûna makîneya Python yên din sist e.
Ev ji ber ku ew pêşî grafiyek hesabkerî çêdike ku binesaziya paşîn bikar tîne û dûv re jî wê bikar tîne da ku operasyonan bike. Keras dema ku ew tê lêkolîna nû dike bêbawer îfadeker û adapteyî ye.
9. PyTorch
PyTorch ji bo pakêtek Python-a populer e hînbûna kûr û fêrbûna makîneyê. Ew nermalava hesabkirina zanistî-çavkaniya vekirî-based Python-ê ye ku ji bo bicîhkirina Fêrbûna Kûr û Tora Neuralî li ser daneyên mezin.
Facebook bi berfirehî vê amûrê bikar tîne da ku torên neuralî biafirîne ku di çalakiyên wekî naskirina rû û nîşankirina otomatîkî de dibe alîkar.
PyTorch ji bo zanyarên daneyê ku dixwazin zû karên fêrbûna kûr temam bikin platformek e. Amûr dihêle ku hesabên tensorê bi lezkirina GPU re bêne kirin.
Di heman demê de ew ji bo tiştên din jî tê bikar anîn, di nav de avakirina torên hesabkerî yên dînamîkî û bixweber hesabkirina gradientan.
Xwezî, PyTorch pakêtek fantastîk e ku destûrê dide pêşdebiran ku bi hêsanî ji teorî û lêkolînê derbasî perwerdehî û pêşkeftinê bibin dema ku ew tê ser fêrbûna makîneyê û lêkolîna fêrbûna kûr ji bo ku nermbûn û leza herî zêde bidin.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) ji bo zanyarên daneyan pakêtek Python-a populer e. Nîşankirina nivîsê, tokenîzasyon, ramana semantîkî, û karên din ên ku bi pêvajoya zimanê xwezayî ve girêdayî ne dikarin bi NLTK-ê re bêne kirin.
NLTK di heman demê de dikare were bikar anîn da ku AI-ya tevlihevtir temam bike (Îstîxbaratê ya sûnî) kar. NLTK bi eslê xwe ji bo piştgirîkirina paradîgmayên hînkirina fêrbûna AI û makîneyê yên cihêreng, wekî modela zimanî û teoriya cognitive hate afirandin.
Ew naha di cîhana rastîn de algorîtmaya AI-ê û pêşkeftina modela fêrbûnê dimeşîne. Ew ji bo karanîna wekî amûrek hînkirinê û wekî amûrek lêkolînê ya kesane bi berfirehî hate pejirandin, ji bilî ku wekî platformek ji bo prototîpkirin û pêşxistina pergalên lêkolînê tê bikar anîn.
Dabeşkirin, parskirin, ramana semantîkî, stemming, nîşankirin, û tokenîzasyon hemî têne piştgirî kirin.
Xelasî
Ew ji bo zanistiya daneyê deh pirtûkxaneyên herî pêşîn ên Python diqede. Pirtûkxaneyên zanistiya daneya Python bi rêkûpêk têne nûve kirin ji ber ku zanistiya daneyê û fêrbûna makîneyê populertir dibin.
Ji bo Zanistiya Daneyê gelek pirtûkxaneyên Python hene, û bijartina bikarhêner bi piranî li gorî celebê projeya ku ew li ser dixebitin tê destnîşankirin.
Leave a Reply