ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ഇന്നത്തെ സമൂഹത്തിൽ, ഡാറ്റ സയൻസ് വളരെ പ്രധാനമാണ്!
അത്രയധികം ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞൻ "ഇരുപത്തിയൊന്നാം നൂറ്റാണ്ടിലെ ഏറ്റവും സെക്സിയസ്റ്റ് ജോബ്" ആയി തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ടു, ഗീക്കി ജോലികൾ സെക്സി ആയിരിക്കുമെന്ന് ആരും പ്രതീക്ഷിക്കുന്നില്ലെങ്കിലും!
എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റയുടെ വലിയ പ്രാധാന്യം കാരണം, ഡാറ്റ സയൻസ് ഇപ്പോൾ വളരെ ജനപ്രിയമാണ്.
പൈത്തൺ, അതിന്റെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനം, ഡാറ്റ മോഡലിംഗ്, റീഡബിലിറ്റി എന്നിവയിൽ മികച്ച ഒന്നാണ് പ്രോഗ്രാമിങ് ഭാഷകൾ ഈ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മൂല്യം വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നതിന്.
ഡാറ്റാ സയൻസ് വെല്ലുവിളികളെ അതിജീവിക്കുമ്പോൾ പൈത്തൺ അതിന്റെ പ്രോഗ്രാമർമാരെ വിസ്മയിപ്പിക്കുന്നത് അവസാനിപ്പിക്കുന്നില്ല. ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന, ഒബ്ജക്റ്റ് ഓറിയന്റഡ്, ഓപ്പൺ സോഴ്സ്, വിവിധ അധിക ഫീച്ചറുകളുള്ള ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയാണ്.
പ്രോഗ്രാമർമാർ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ പരിഹരിക്കാൻ എല്ലാ ദിവസവും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാ സയൻസിനായി ശ്രദ്ധേയമായ ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് പൈത്തൺ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.
പരിഗണിക്കേണ്ട മികച്ച പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ ഇതാ:
1. പാണ്ഡകൾ
"ലേബൽ ചെയ്ത", "റിലേഷണൽ" ഡാറ്റയുമായി സ്വാഭാവികമായ രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ ഡവലപ്പർമാരെ സഹായിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു പാക്കേജാണ് പാണ്ടസ്. ഇത് രണ്ട് പ്രധാന ഡാറ്റാ ഘടനകളിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്: "സീരീസ്" (ഒബ്ജക്റ്റുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് പോലെയുള്ള ഏകമാനം), "ഡാറ്റ ഫ്രെയിമുകൾ" (ദ്വിമാനം, ഒന്നിലധികം നിരകളുള്ള ഒരു പട്ടിക പോലെ).
ഡാറ്റാ ഘടനകളെ ഡാറ്റാഫ്രെയിം ഒബ്ജക്റ്റുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനും, നഷ്ടമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും, ഡാറ്റാഫ്രെയിമിൽ നിന്ന് കോളങ്ങൾ ചേർക്കുന്നതിനും/ഇല്ലാതാക്കുന്നതിനും, നഷ്ടമായ ഫയലുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനും പാണ്ടകൾ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നു ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്ലോട്ട് ബോക്സുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഇൻ-മെമ്മറി ഡാറ്റാ ഘടനകൾക്കും നിരവധി ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകൾക്കുമിടയിൽ ഡാറ്റ വായിക്കുന്നതിനും എഴുതുന്നതിനുമുള്ള നിരവധി ടൂളുകളും ഇത് നൽകുന്നു.
ചുരുക്കത്തിൽ, ദ്രുതവും ലളിതവുമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്, ഡാറ്റ അഗ്രഗേഷൻ, ഡാറ്റ റീഡിംഗ്, റൈറ്റിംഗ്, ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ എന്നിവയ്ക്ക് ഇത് അനുയോജ്യമാണ്. ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോജക്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും നിങ്ങൾ എപ്പോഴും മൃഗ ലൈബ്രറി പാണ്ടകൾ ഉപയോഗിക്കും.
2. നംപി
NumPy (ന്യൂമറിക്കൽ പൈത്തൺ) ശാസ്ത്രീയമായ കണക്കുകൂട്ടലുകളും അടിസ്ഥാനവും സങ്കീർണ്ണവുമായ അറേ ഓപ്പറേഷനുകൾ ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു മികച്ച ഉപകരണമാണ്.
പൈത്തണിലെ n-arrays, matrices എന്നിവയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് സഹായകമായ നിരവധി സവിശേഷതകൾ ലൈബ്രറി നൽകുന്നു.
ഒരേ ഡാറ്റാ തരത്തിലുള്ള മൂല്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന അറേകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതും അറേകളിൽ (വെക്ടറൈസേഷൻ ഉൾപ്പെടെ) ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്നതും ഇത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. യഥാർത്ഥത്തിൽ, ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങൾ വെക്ടറൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് NumPy അറേ തരം ഉപയോഗിക്കുന്നത് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും നിർവ്വഹണ സമയം കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഗണിതശാസ്ത്രപരവും യുക്തിപരവുമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കുള്ള മൾട്ടിഡൈമൻഷണൽ അറേകൾക്കുള്ള പിന്തുണയാണ് ലൈബ്രറിയുടെ പ്രധാന സവിശേഷത. യഥാർത്ഥ സംഖ്യകളുടെ ഒരു മൾട്ടിഡൈമൻഷണൽ ശ്രേണിയായി ദൃശ്യങ്ങളും ശബ്ദ തരംഗങ്ങളും സൂചികയിലാക്കാനും അടുക്കാനും പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും ആശയവിനിമയം നടത്താനും NumPy ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
3. മാറ്റ്പ്ലോട്ട്ലിബ്
പൈത്തൺ ലോകത്ത്, ഏറ്റവും വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ലൈബ്രറികളിൽ ഒന്നാണ് മാറ്റ്പ്ലോട്ട്ലിബ്. സ്റ്റാറ്റിക്, ആനിമേറ്റഡ്, ഇന്ററാക്ടീവ് ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. Matplotlib-ന് ധാരാളം ചാർട്ടിംഗ്, കസ്റ്റമൈസേഷൻ ഓപ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്.
ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, പ്രോഗ്രാമർമാർക്ക് ഗ്രാഫുകൾ ചിതറിക്കാനും തിരുത്താനും എഡിറ്റുചെയ്യാനും കഴിയും. പ്രോഗ്രാമുകളിലേക്ക് പ്ലോട്ടുകൾ ചേർക്കുന്നതിന് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് ലൈബ്രറി ഒരു ഒബ്ജക്റ്റ് ഓറിയന്റഡ് API നൽകുന്നു.
സങ്കീർണ്ണമായ ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഡെവലപ്പർമാർ സാധാരണയേക്കാൾ കൂടുതൽ കോഡ് എഴുതണം.
ജനപ്രിയ ചാർട്ടിംഗ് ലൈബ്രറികൾ മാറ്റ്പ്ലോട്ട്ലിബിനൊപ്പം ഒരു തടസ്സവുമില്ലാതെ നിലനിൽക്കുന്നുവെന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്.
മറ്റ് കാര്യങ്ങളിൽ, ഇത് പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, പൈത്തൺ, ഐപൈത്തൺ ഷെല്ലുകൾ, ജൂപ്പിറ്റർ നോട്ട്ബുക്കുകൾ, കൂടാതെ വെബ് അപ്ലിക്കേഷൻ സെർവറുകൾ.
പ്ലോട്ടുകൾ, ബാർ ചാർട്ടുകൾ, പൈ ചാർട്ടുകൾ, ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ, സ്കാറ്റർപ്ലോട്ടുകൾ, പിശക് ചാർട്ടുകൾ, പവർ സ്പെക്ട്ര, സ്റ്റെംപ്ലോട്ടുകൾ, കൂടാതെ മറ്റേതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള വിഷ്വലൈസേഷൻ ചാർട്ടും ഇതുപയോഗിച്ച് സൃഷ്ടിക്കാനാകും.
4. കടൽ
സീബോൺ ലൈബ്രറി Matplotlib-ലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. Matplotlib-നേക്കാൾ ആകർഷകവും വിജ്ഞാനപ്രദവുമായ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഗ്രാഫുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ സീബോൺ ഉപയോഗിക്കാം.
ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനുള്ള പൂർണ്ണ പിന്തുണയ്ക്ക് പുറമേ, നിരവധി വേരിയബിളുകൾ തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലുകൾ അന്വേഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംയോജിത ഡാറ്റ സെറ്റ്-ഓറിയന്റഡ് API സീബോൺ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
ടൈം-സീരീസ് വിഷ്വലൈസേഷൻ, ജോയിന്റ് പ്ലോട്ടുകൾ, വയലിൻ ഡയഗ്രമുകൾ, കൂടാതെ മറ്റു പലതും ഉൾപ്പെടെ ഡാറ്റാ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിനായി സീബോൺ അതിശയിപ്പിക്കുന്ന നിരവധി ഓപ്ഷനുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകളോടെ വിജ്ഞാനപ്രദമായ വിഷ്വലൈസേഷനുകൾ നൽകുന്നതിന് ഇത് സെമാന്റിക് മാപ്പിംഗും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അഗ്രഗേഷനും ഉപയോഗിക്കുന്നു. മുഴുവൻ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ഉൾപ്പെടുന്ന ഡാറ്റ ഫ്രെയിമുകളിലും അറേകളിലും പ്രവർത്തിക്കുന്ന നിരവധി ഡാറ്റാസെറ്റ്-ഓറിയന്റഡ് ചാർട്ടിംഗ് ദിനചര്യകൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഇതിന്റെ ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിൽ ബാർ ചാർട്ടുകൾ, പൈ ചാർട്ടുകൾ, ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ, സ്കാറ്റർപ്ലോട്ടുകൾ, പിശക് ചാർട്ടുകൾ, മറ്റ് ഗ്രാഫിക്സ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടാം. ഈ പൈത്തൺ ഡാറ്റ വിഷ്വലൈസേഷൻ ലൈബ്രറിയിൽ വർണ്ണ പാലറ്റുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലെ ട്രെൻഡുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു.
5. സ്കിക്കിറ്റ്-പഠിക്കുക
ഡാറ്റാ മോഡലിംഗിനും മോഡൽ മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനുമുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച പൈത്തൺ ലൈബ്രറിയാണ് സ്കിറ്റ്-ലേൺ. ഏറ്റവും സഹായകരമായ പൈത്തൺ ലൈബ്രറികളിൽ ഒന്നാണിത്. മോഡലിംഗിന്റെ ഉദ്ദേശ്യത്തിനായി മാത്രം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത നിരവധി കഴിവുകൾ ഇതിന് ഉണ്ട്.
ഇതിൽ സൂപ്പർവൈസുചെയ്തതും മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതുമായ എല്ലാ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും പൂർണ്ണമായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട എൻസെംബിൾ ലേണിംഗ്, ബൂസ്റ്റിംഗ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഫംഗ്ഷനുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾ ദിനചര്യകൾ ചെയ്യാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് കൂടാതെ ക്ലസ്റ്ററിംഗ്, റിഗ്രഷൻ, മോഡൽ സെലക്ഷൻ, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി റിഡക്ഷൻ, വർഗ്ഗീകരണം തുടങ്ങിയ ഡാറ്റാ മൈനിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ. ഇത് സമഗ്രമായ ഡോക്യുമെന്റേഷനുമായി വരുന്നു, ഒപ്പം മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, റിഗ്രഷൻ, സപ്പോർട്ട് വെക്റ്റർ മെഷീനുകൾ, റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ്, അടുത്തുള്ള അയൽക്കാർ, നേവ് ബെയ്സ്, ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് എന്നിങ്ങനെയുള്ള സൂപ്പർവൈസുചെയ്തതും മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതുമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ Scikit-learn ഉപയോഗിക്കാം.
പൈത്തൺ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ലൈബ്രറിയിൽ ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനും മൈനിംഗ് ജോലികൾക്കും വേണ്ടിയുള്ള ലളിതവും എന്നാൽ കാര്യക്ഷമവുമായ വിവിധ ടൂളുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.
കൂടുതൽ വായനയ്ക്കായി, ഞങ്ങളുടെ ഗൈഡ് ഇതാ സ്കിറ്റ്-പഠിക്കുക.
6. XGBoost
വേഗത, വഴക്കം, പോർട്ടബിലിറ്റി എന്നിവയ്ക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു വിതരണം ചെയ്ത ഗ്രേഡിയന്റ് ബൂസ്റ്റിംഗ് ടൂൾകിറ്റാണ് XGBoost. ML അൽഗോരിതങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന്, അത് ഗ്രേഡിയന്റ് ബൂസ്റ്റിംഗ് ചട്ടക്കൂട് ഉപയോഗിക്കുന്നു. XGBoost ഒരു വേഗമേറിയതും കൃത്യവുമായ സമാന്തര ട്രീ ബൂസ്റ്റിംഗ് സാങ്കേതികതയാണ്, അത് ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രശ്നങ്ങളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണി പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും.
ഗ്രേഡിയന്റ് ബൂസ്റ്റിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിച്ച്, ഈ ലൈബ്രറി മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം.
ഇതിൽ സമാന്തര ട്രീ ബൂസ്റ്റിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് വിവിധ ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു. ഹഡൂപ്പ്, എസ്ജിഇ, എംപിഐ എന്നിവയ്ക്കായി ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഒരേ കോഡ് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും എന്നതാണ് മറ്റൊരു നേട്ടം.
വിതരണത്തിലും മെമ്മറി പരിമിതമായ സാഹചര്യങ്ങളിലും ഇത് ആശ്രയിക്കാവുന്നതാണ്.
7. ടെൻസർഫ്ലോ
TensorFlow എന്നത് ടൂളുകൾ, ലൈബ്രറികൾ, റിസോഴ്സുകൾ എന്നിവയുടെ ഒരു വലിയ ശ്രേണിയുള്ള ഒരു സൗജന്യ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഓപ്പൺ സോഴ്സ് AI പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ്. പ്രവർത്തിക്കുന്ന ആർക്കും TensorFlow പരിചിതമായിരിക്കണം യന്ത്ര പഠന പദ്ധതികൾ പൈത്തണിൽ.
ഗൂഗിൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ഡാറ്റ ഫ്ലോ ഗ്രാഫുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സംഖ്യാ കണക്കുകൂട്ടലിനുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സിംബോളിക് മാത്ത് ടൂൾകിറ്റാണിത്. ഗ്രാഫ് നോഡുകൾ ഒരു സാധാരണ TensorFlow ഡാറ്റാ ഫ്ലോ ഗ്രാഫിലെ ഗണിത പ്രക്രിയകളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു.
ഗ്രാഫ് അരികുകൾ, മറിച്ച്, നെറ്റ്വർക്ക് നോഡുകൾക്കിടയിൽ ഒഴുകുന്ന ടെൻസറുകൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന മൾട്ടിഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റ അറേകളാണ്. കോഡ് മാറ്റാതെ തന്നെ ഡെസ്ക്ടോപ്പിലോ മൊബൈൽ ഉപകരണത്തിലോ സെർവറിലോ ഒന്നോ അതിലധികമോ CPU-കൾ അല്ലെങ്കിൽ GPU-കൾക്കിടയിൽ പ്രോസസ്സിംഗ് വിതരണം ചെയ്യാൻ ഇത് പ്രോഗ്രാമർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു.
C, C++ എന്നിവയിൽ TensorFlow വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്. TensorFlow ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് ലളിതമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും കഴിയും മെഷീൻ ലേണിംഗ് പരിശീലിപ്പിക്കുക Keras പോലുള്ള ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള API-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന മോഡലുകൾ.
ഇതിന് നിരവധി ഡിഗ്രി അമൂർത്തതയുണ്ട്, നിങ്ങളുടെ മോഡലിന് ഏറ്റവും മികച്ച പരിഹാരം തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ക്ലൗഡിലേക്കോ ബ്രൗസറിലേക്കോ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഉപകരണത്തിലേക്കോ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കാനും TensorFlow നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ, സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ തുടങ്ങിയ ജോലികൾക്കുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ഉപകരണമാണിത്. ഇത് കൃത്രിമമായി വികസിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ അത് നിരവധി ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളുമായി ഇടപെടണം.
കൂടുതൽ വായനയ്ക്കായി ടെൻസർഫ്ലോയെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ ദ്രുത ഗൈഡ് ഇതാ.
8. കേരസ്
കേരസ് ഒരു സ്വതന്ത്രവും തുറന്നതുമായ ഉറവിടമാണ് പൈത്തൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, ആഴത്തിലുള്ള പഠനം, ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള ടൂൾകിറ്റ്. നിരീക്ഷണ ഡാറ്റയെ (ഫോട്ടോകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഓഡിയോ) വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഡാറ്റ സയൻസിൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു.
മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റ ഗ്രാഫ് ചെയ്യുന്നതിനും ഡാറ്റ വിലയിരുത്തുന്നതിനുമുള്ള ഉപകരണങ്ങളുടെ ഒരു ശേഖരമാണിത്. വേഗത്തിൽ ഇറക്കുമതി ചെയ്യാനും ലോഡുചെയ്യാനും കഴിയുന്ന പ്രീ-ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമാണ്, വൈവിധ്യമാർന്നതും പര്യവേക്ഷണ ഗവേഷണത്തിന് അനുയോജ്യവുമാണ്. കൂടാതെ, പൂർണ്ണമായും കണക്റ്റുചെയ്തതും കൺവല്യൂഷണൽ, പൂളിംഗ്, ആവർത്തന, ഉൾച്ചേർക്കൽ, മറ്റ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാനും ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്കും പ്രശ്നങ്ങൾക്കുമായി ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഈ മോഡലുകൾ ലയിപ്പിക്കാനാകും. മോഡലിംഗ് ചെയ്യുന്നതിനും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു മികച്ച ലൈബ്രറിയാണിത്.
ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ ലളിതവും ഡെവലപ്പർമാർക്ക് വളരെയധികം വഴക്കവും നൽകുന്നു. മറ്റ് പൈത്തൺ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പാക്കേജുകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കേരസ് മന്ദഗതിയിലാണ്.
കാരണം, ഇത് ആദ്യം ബാക്കെൻഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഗ്രാഫ് സൃഷ്ടിക്കുകയും തുടർന്ന് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്താൻ അത് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പുതിയ ഗവേഷണം നടത്തുമ്പോൾ കേരസ് അവിശ്വസനീയമാംവിധം പ്രകടിപ്പിക്കുകയും പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
9. പൈടോർച്ച്
PyTorch ഒരു ജനപ്രിയ പൈത്തൺ പാക്കേജാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം യന്ത്ര പഠനവും. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഡീപ് ലേണിംഗും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള പൈത്തൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്സ് സയന്റിഫിക് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയറാണിത്.
മുഖം തിരിച്ചറിയൽ, സ്വയമേവ ടാഗുചെയ്യൽ തുടങ്ങിയ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ സഹായിക്കുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് Facebook ഈ ടൂൾകിറ്റ് വിപുലമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ആഴത്തിലുള്ള പഠന ജോലികൾ വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കുള്ള ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമാണ് PyTorch. ജിപിയു ആക്സിലറേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് ടെൻസർ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താൻ ഉപകരണം പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
ഡൈനാമിക് കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ഗ്രേഡിയന്റുകൾ സ്വയമേവ കണക്കാക്കുന്നതിനും ഉൾപ്പെടെയുള്ള മറ്റ് കാര്യങ്ങൾക്കും ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഭാഗ്യവശാൽ, പരമാവധി വഴക്കവും വേഗതയും നൽകുന്നതിനായി മെഷീൻ ലേണിംഗും ആഴത്തിലുള്ള പഠന ഗവേഷണവും വരുമ്പോൾ, സിദ്ധാന്തത്തിൽ നിന്നും ഗവേഷണത്തിൽ നിന്നും പരിശീലനത്തിലേക്കും വികസനത്തിലേക്കും എളുപ്പത്തിൽ മാറാൻ ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു മികച്ച പാക്കേജാണ് PyTorch.
10. എൻ.എൽ.ടി.കെ
NLTK (നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് ടൂൾകിറ്റ്) ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്കുള്ള ഒരു ജനപ്രിയ പൈത്തൺ പാക്കേജാണ്. ടെക്സ്റ്റ് ടാഗിംഗ്, ടോക്കണൈസേഷൻ, സെമാന്റിക് റീസണിംഗ്, കൂടാതെ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട മറ്റ് ജോലികൾ എന്നിവ NLTK ഉപയോഗിച്ച് പൂർത്തിയാക്കാൻ കഴിയും.
കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ AI പൂർത്തിയാക്കാനും NLTK ഉപയോഗിക്കാം (നിർമ്മിത ബുദ്ധി) ജോലികൾ. ഭാഷാ മാതൃകയും വൈജ്ഞാനിക സിദ്ധാന്തവും പോലുള്ള വ്യത്യസ്ത AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടീച്ചിംഗ് മാതൃകകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനാണ് NLTK യഥാർത്ഥത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടത്.
ഇത് നിലവിൽ AI അൽഗോരിതം നയിക്കുകയും യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് മോഡൽ വികസനം പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനും ഗവേഷണ സംവിധാനങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുപുറമെ, ഒരു അധ്യാപന ഉപകരണമായും വ്യക്തിഗത പഠന ഉപകരണമായും ഇത് വിപുലമായി സ്വീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
വർഗ്ഗീകരണം, പാഴ്സിംഗ്, സെമാന്റിക് റീസണിംഗ്, സ്റ്റെമ്മിംഗ്, ടാഗിംഗ്, ടോക്കണൈസേഷൻ എന്നിവയെല്ലാം പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
തീരുമാനം
ഡാറ്റാ സയൻസിനായുള്ള മികച്ച പത്ത് പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ ഇതോടെ സമാപിച്ചു. ഡാറ്റാ സയൻസും മെഷീൻ ലേണിംഗും കൂടുതൽ ജനപ്രിയമാകുമ്പോൾ പൈത്തൺ ഡാറ്റ സയൻസ് ലൈബ്രറികൾ പതിവായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു.
ഡാറ്റാ സയൻസിനായി നിരവധി പൈത്തൺ ലൈബ്രറികൾ ഉണ്ട്, കൂടാതെ ഉപയോക്താവിന്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് അവർ പ്രവർത്തിക്കുന്ന പ്രോജക്റ്റ് തരം അനുസരിച്ചായിരിക്കും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക