ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਅੱਜ ਦੇ ਸਮਾਜ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ!
ਇੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਨੂੰ "ਇੱਕੀਵੀਂ ਸਦੀ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸੈਕਸੀ ਨੌਕਰੀ" ਦਾ ਤਾਜ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਗੀਕੀ ਨੌਕਰੀਆਂ ਸੈਕਸੀ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ!
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਇਸ ਸਮੇਂ ਕਾਫ਼ੀ ਮਸ਼ਹੂਰ ਹੈ.
ਪਾਈਥਨ, ਇਸਦੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮੁੱਲ ਕੱਢਣ ਲਈ.
ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਪਾਈਥਨ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਹਟਦਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਵਸਤੂ-ਮੁਖੀ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਾਧੂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ।
ਪਾਈਥਨ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਕਮਾਲ ਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਰਤਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ:
1. ਪਾਂਡਾ
ਪਾਂਡਾਸ ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ "ਲੇਬਲ" ਅਤੇ "ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ" ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਦੋ ਮੁੱਖ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ: "ਸੀਰੀਜ਼" (ਇਕ-ਅਯਾਮੀ, ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇ ਸਮਾਨ) ਅਤੇ "ਡੇਟਾ ਫਰੇਮ" (ਦੋ-ਅਯਾਮੀ, ਕਈ ਕਾਲਮਾਂ ਵਾਲੀ ਟੇਬਲ ਵਾਂਗ)।
ਪਾਂਡਾਸ ਡੇਟਾ ਸਟਰਕਚਰ ਨੂੰ ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਆਬਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ, ਡੇਟਾਫ੍ਰੇਮ ਤੋਂ ਕਾਲਮ ਜੋੜਨ/ਮਿਟਾਉਣ, ਗੁੰਮ ਹੋਈਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਜਾਂ ਪਲਾਟ ਬਕਸੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਇਹ ਇਨ-ਮੈਮੋਰੀ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਕਈ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੂਲ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਡੇਟਾ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ, ਡੇਟਾ ਰੀਡਿੰਗ ਅਤੇ ਰਾਈਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ। ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਬੀਸਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਪਾਂਡਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਗੇ।
2. ਕੱਚਾ
NumPy (ਨਿਊਮਰੀਕਲ ਪਾਈਥਨ) ਵਿਗਿਆਨਕ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਐਰੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਟੂਲ ਹੈ।
ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ n-ਐਰੇ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸਹਾਇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਐਰੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਐਰੇ (ਵੈਕਟੋਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਮੇਤ) 'ਤੇ ਅੰਕਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ NumPy ਐਰੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਗਣਿਤਿਕ ਅਤੇ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। NumPy ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਐਰੇ ਵਜੋਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਧੁਨੀ ਤਰੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਛਾਂਟਣ, ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
3. ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ
ਪਾਈਥਨ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਥਿਰ, ਐਨੀਮੇਟਡ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Matplotlib ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਚਾਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿਕਲਪ ਹਨ.
ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਖਿਲਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਟਵੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪਲਾਟ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਚਾਰਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।
ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਆਈਪਾਈਥਨ ਸ਼ੈੱਲਾਂ, ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਅਤੇ ਵੈੱਬ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਰਵਰਾਂ
ਪਲਾਟ, ਬਾਰ ਚਾਰਟ, ਪਾਈ ਚਾਰਟ, ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ, ਸਕੈਟਰਪਲੋਟਸ, ਐਰਰ ਚਾਰਟ, ਪਾਵਰ ਸਪੈਕਟਰਾ, ਸਟੈਂਪਲਟ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਚਾਰਟ ਇਸ ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
4. ਸਮੁੰਦਰੀ
ਸੀਬੋਰਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ। Seaborn ਨੂੰ Matplotlib ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਆਕਰਸ਼ਕ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਅੰਕੜਾ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੀਬੋਰਨ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਪੂਰੀ ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ-ਅਧਾਰਿਤ API ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਸੀਬੋਰਨ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਸੰਯੁਕਤ ਪਲਾਟ, ਵਾਇਲਨ ਚਿੱਤਰ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਹ ਡੂੰਘੀ ਸੂਝ ਦੇ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਰਥ ਮੈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾਸੇਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਚਾਰਟਿੰਗ ਰੁਟੀਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਫ੍ਰੇਮਾਂ ਅਤੇ ਐਰੇ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਬਾਰ ਚਾਰਟ, ਪਾਈ ਚਾਰਟ, ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ, ਸਕੈਟਰਪਲੋਟਸ, ਗਲਤੀ ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਹੋਰ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪਾਈਥਨ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਰੰਗ ਪੈਲੇਟਸ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਟੂਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਬੇਪਰਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
5. ਵਿਗਿਆਨ-ਸਿੱਖੋ
ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਮਦਦਗਾਰ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਬਹੁਤਾਤ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਐਨਸੇਮਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਬੂਸਟਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਹ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਰੁਟੀਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਮਾਡਲ ਚੋਣ, ਅਯਾਮ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ। ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸ਼ਲਾਘਾਯੋਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਅਣਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ, ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ, ਨੇੜਲੇ ਗੁਆਂਢੀ, ਭੋਲੇ ਭਾਲੇ, ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖ, ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਹੋਰ।
ਪਾਈਥਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਾਈਨਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਧਾਰਨ-ਅਜੇ-ਕੁਸ਼ਲ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਹੋਰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਸਾਡੀ ਗਾਈਡ ਹੈ ਸਕਿਟ-ਸਿੱਖੋ।
6. XGBoost
XGBoost ਇੱਕ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਟਿਡ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਟੂਲਕਿੱਟ ਹੈ ਜੋ ਗਤੀ, ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਪੋਰਟੇਬਿਲਟੀ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। XGBoost ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਟ੍ਰੀ ਬੂਸਟਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੈਰਲਲ ਟ੍ਰੀ ਬੂਸਟਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੈਡੂਪ, ਐਸਜੀਈ, ਅਤੇ ਐਮਪੀਆਈ ਲਈ ਇੱਕੋ ਕੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਵਿਤਰਿਤ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ-ਸਬੰਧਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ।
7. ਟੈਨਸਰਫਲੋ
TensorFlow ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੂਲਸ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ। TensorFlow ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ.
ਇਹ ਅੰਕੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਗਣਿਤ ਟੂਲਕਿੱਟ ਹੈ ਜੋ ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਗ੍ਰਾਫ਼ ਨੋਡ ਇੱਕ ਆਮ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਗ੍ਰਾਫ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ, ਬਹੁ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਐਰੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟੈਂਸਰ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੋਡਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਹਿ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ CPUs ਜਾਂ GPUs ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੈਸਕਟਾਪ, ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸ, ਜਾਂ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਕੋਡ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵੰਡਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
TensorFlow ਨੂੰ C ਅਤੇ C++ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। TensorFlow ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਬਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੇਰਸ ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ।
ਇਸ ਵਿੱਚ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਕਈ ਡਿਗਰੀਆਂ ਵੀ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਊਡ, ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਆਪਣੀ ਡਿਵਾਈਸ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਆਬਜੈਕਟ ਪਛਾਣ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਇਹ ਨਕਲੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਜਿਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਇੱਥੇ ਟੈਨਸਰਫਲੋ 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਤੇਜ਼ ਗਾਈਡ ਹੈ।
8. ਕੇਰਸ
ਕੇਰਸ ਇੱਕ ਮੁਫਤ ਅਤੇ ਖੁੱਲਾ ਸਰੋਤ ਹੈ ਪਾਈਥਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਟੂਲਕਿੱਟ। ਨਿਰੀਖਣ ਡੇਟਾ (ਫੋਟੋਆਂ ਜਾਂ ਆਡੀਓ) ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ, ਡੇਟਾ ਗ੍ਰਾਫਿੰਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਜਲਦੀ ਆਯਾਤ ਅਤੇ ਲੋਡ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ, ਬਹੁਮੁਖੀ ਅਤੇ ਖੋਜੀ ਖੋਜ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ, ਪੂਲਿੰਗ, ਆਵਰਤੀ, ਏਮਬੈਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਹੋਰ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਅਤੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਿਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
ਇਹ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਚਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਪਾਈਥਨ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕੇਰਸ ਸੁਸਤ ਹੈ।
ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਬੈਕਐਂਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗ੍ਰਾਫ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਨਵੀਂ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕੇਰਸ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
9. ਪਾਈਟੋਰਚ
PyTorch ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਾਈਥਨ ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ 'ਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਹੈ।
ਫੇਸਬੁੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਟੂਲਕਿੱਟ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਆਟੋ-ਟੈਗਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
PyTorch ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਟੂਲ ਟੈਂਸਰ ਕੈਲਕੂਲੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ GPU ਪ੍ਰਵੇਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, PyTorch ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪੈਕੇਜ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੇਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਖੋਜ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਖੋਜ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
10. NLTK
NLTK (ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਟੂਲਕਿੱਟ) ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਪਾਈਥਨ ਪੈਕੇਜ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਟੈਗਿੰਗ, ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਤਰਕ, ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋਰ ਕੰਮ NLTK ਨਾਲ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
NLTK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ (ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ) ਨੌਕਰੀਆਂ। NLTK ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਧਿਆਪਨ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਸਿਧਾਂਤ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਇਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਚਲਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸਨੂੰ ਅਧਿਆਪਨ ਸੰਦ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਧਿਐਨ ਸੰਦ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਪਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਵਰਗੀਕਰਨ, ਪਾਰਸਿੰਗ, ਅਰਥਵਾਦੀ ਤਰਕ, ਸਟੈਮਿੰਗ, ਟੈਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਾਰੇ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਇਹ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਚੋਟੀ ਦੀਆਂ ਦਸ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲਈ ਕਈ ਪਾਈਥਨ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪਸੰਦ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ