Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Di masarakat ayeuna, élmu data penting pisan!
Janten élmuwan data parantos dinobatkeun salaku "Padamelan Seksi dina Abad Dua Puluh Kahiji," sanaos teu aya anu nyangka padamelan geeky janten seksi!
Nanging, kusabab pentingna data, Data Science cukup populer ayeuna.
Python, kalayan analisa statistikna, modél data, sareng kabaca, mangrupikeun salah sahiji anu pangsaéna programming language pikeun extracting nilai tina data ieu.
Python henteu pernah lirén kagum programer na nalika ngatasi tantangan élmu data. Ieu mangrupikeun basa pamrograman anu seueur dianggo, berorientasi obyék, open-source, kinerja tinggi sareng sababaraha fitur tambahan.
Python parantos dirarancang kalayan perpustakaan anu luar biasa pikeun élmu data anu dianggo ku programer unggal dinten pikeun ngarengsekeun kasusah.
Ieu mangrupikeun perpustakaan Python anu pangsaéna pikeun dipertimbangkeun:
1. pandas
Pandas mangrupikeun pakét anu dirancang pikeun ngabantosan pamekar dina damel sareng data "dilabélan" sareng "relasional" sacara alami. Ieu diwangun dina dua struktur data utama: "Series" (hiji diménsi, sarupa jeung daptar objék) jeung "Data Frames" (dua diménsi, kawas tabel kalawan sababaraha kolom).
Pandas ngarojong ngarobah struktur data kana objék DataFrame, nungkulan data leungit, nambahkeun / mupus kolom tina DataFrame, imputing leungit file, jeung visualizing data ngagunakeun histogram atawa kotak plot.
Éta ogé nyayogikeun sababaraha alat pikeun maca sareng nyerat data antara struktur data dina mémori sareng sababaraha format file.
Dina nutshell, éta idéal pikeun ngolah data gancang tur basajan, aggregation data, maca jeung nulis data, sarta visualisasi data. Nalika nyiptakeun proyék élmu data, anjeun bakal salawasna nganggo perpustakaan sato galak Pandas pikeun nanganan sareng nganalisis data anjeun.
2. numpy
NumPy (Numerical Python) mangrupikeun alat anu saé pikeun ngalakukeun komputasi ilmiah sareng operasi array dasar sareng canggih.
Perpustakaan nyadiakeun sajumlah fitur mantuan pikeun gawé bareng n-arrays na matrices di Python.
Ngagampangkeun pikeun ngolah arrays anu ngandung nilai tina tipe data anu sami sareng ngalaksanakeun operasi arithmetic dina arrays (kaasup vectorization). Sabenerna, ngagunakeun tipe Asép Sunandar Sunarya NumPy pikeun vectorize operasi matematik ngaronjatkeun kinerja sarta ngurangan waktu palaksanaan.
Pangrojong pikeun arrays multidimensional pikeun operasi matematik jeung logis mangrupa fitur inti perpustakaan urang. Fungsi NumPy tiasa dianggo pikeun ngindeks, nyortir, ngawangun deui, sareng komunikasi visual sareng gelombang sora salaku susunan multidimensional tina wilangan riil.
3. matplotlib
Di dunya Python, Matplotlib mangrupikeun salah sahiji perpustakaan anu paling seueur dianggo. Hal ieu dianggo pikeun ngahasilkeun visualisasi data statik, animasi, sareng interaktif. Matplotlib gaduh seueur pilihan charting sareng kustomisasi.
Ngagunakeun histograms, programer bisa paburencay, tweak, sarta ngédit grafik. Perpustakaan open-source nyayogikeun API berorientasi obyék pikeun nambihan plot kana program.
Nalika ngagunakeun perpustakaan ieu pikeun ngahasilkeun visualisasi anu kompleks, kumaha ogé, pamekar kedah nyerat langkung seueur kode tibatan normal.
Perlu dicatet yén perpustakaan charting populér hirup babarengan sareng Matplotlib tanpa halangan.
Diantara hal séjén, éta dianggo dina skrip Python, cangkang Python sareng IPython, notebook Jupyter, sareng aplikasi wéb server.
Plot, bagan bar, bagan pai, histogram, scatterplots, bagan kasalahan, spéktra kakuatan, stemplots, sareng bagan visualisasi anu sanés tiasa didamel nganggo éta.
4. Laut laut
Perpustakaan Seaborn diwangun dina Matplotlib. Seaborn tiasa dianggo pikeun ngadamel grafik statistik anu langkung pikaresepeun sareng informatif tibatan Matplotlib.
Seaborn ngawengku hiji data set-berorientasi API terpadu pikeun nalungtik interaksi antara loba variabel, sajaba rojongan pinuh pikeun visualisasi data.
Seaborn nawiskeun sajumlah pilihan pikeun visualisasi data, kalebet visualisasi séri waktos, plot gabungan, diagram biola, sareng seueur anu sanésna.
Éta ngagunakeun pemetaan semantik sareng agrégasi statistik pikeun nyayogikeun visualisasi informatif sareng wawasan anu jero. Éta kalebet sababaraha rutinitas charting berorientasi dataset anu tiasa dianggo sareng pigura data sareng susunan anu kalebet set data sadayana.
Visualisasi datana tiasa kalebet bagan bar, bagan pai, histogram, scatterplots, bagan kasalahan, sareng grafik sanésna. Perpustakaan visualisasi data Python ieu ogé kalebet alat pikeun milih palet warna, anu ngabantosan dina ngabongkar tren dina set data.
5. Scikit-diajar
Scikit-diajar teh perpustakaan Python greatest pikeun modeling data na assessment model. Ieu mangrupikeun salah sahiji perpustakaan Python anu paling mantuan. Mibanda plethora kamampuhan dirancang solely keur kaperluan modeling.
Éta kalebet sadaya algoritma Pembelajaran Mesin Diawaskeun sareng Henteu Diawaskeun, kitu ogé fungsi Pembelajaran Ensemble sareng Ngaronjatkeun Pembelajaran Mesin.
Hal ieu dipaké ku élmuwan data pikeun ngalakukeun rutin learning mesin jeung kagiatan data mining saperti clustering, régrési, pilihan modél, réduksi dimensi, jeung klasifikasi. Éta ogé hadir sareng dokuméntasi anu lengkep sareng ngalaksanakeun saé.
Scikit-learning bisa dipaké pikeun nyieun rupa-rupa model Machine Learning diawaskeun jeung Unsupervised kayaning Klasifikasi, Regression, Rojongan Mesin Véktor, Leuweung Acak, Tatanggana pangdeukeutna, Bayes naif, Tangkal Kaputusan, Clustering, jeung saterusna.
Perpustakaan pembelajaran mesin Python ngawengku rupa-rupa alat basajan-acan-efisien pikeun ngalakukeun analisa data sareng tugas pertambangan.
Pikeun bacaan salajengna, ieu pituduh kami Scikit-diajar.
6. XGBoost
XGBoost mangrupikeun toolkit naekeun gradién anu disebarkeun dirancang pikeun kagancangan, kalenturan, sareng portabilitas. Pikeun ngembangkeun algoritma ML, éta ngagunakeun kerangka Gradient Boosting. XGBoost mangrupikeun téknik naekeun tangkal paralel anu gancang sareng akurat anu tiasa ngabéréskeun sajumlah masalah élmu data.
Ngagunakeun kerangka Gradient Boosting, perpustakaan ieu bisa dipaké pikeun nyieun algoritma mesin learning.
Éta kalebet naekeun tangkal paralel, anu ngabantosan tim pikeun ngarengsekeun sababaraha masalah élmu data. Kauntungan sanésna nyaéta pamekar tiasa nganggo kode anu sami pikeun Hadoop, SGE, sareng MPI.
Éta ogé tiasa diandelkeun dina kaayaan anu disebarkeun sareng dibatesan memori.
7. Aliran tensor
TensorFlow mangrupikeun platform AI open-source gratis tungtung-ka-tungtung kalayan sajumlah ageung alat, perpustakaan, sareng sumber. TensorFlow kedah wawuh ka saha waé anu damel proyék learning mesin dina Python.
Éta mangrupikeun toolkit matematika simbolis open-source pikeun itungan numerik ngagunakeun grafik aliran data anu dikembangkeun ku Google. Titik grafik ngagambarkeun prosés matematik dina grafik aliran data TensorFlow has.
Ujung-ujung grafik, di sisi séjén, nyaéta susunan data multidimensional, ogé katelah tensor, anu ngalir di antara titik-titik jaringan. Éta ngamungkinkeun programer ngadistribusikaeun pamrosésan diantara hiji atanapi langkung CPU atanapi GPU dina desktop, alat sélulér, atanapi server tanpa ngarobih kode.
TensorFlow dikembangkeun dina C jeung C ++. Kalayan TensorFlow, anjeun ngan saukur tiasa ngarancang sareng ngalatih Mesin Learning model ngagunakeun API tingkat luhur kawas Keras.
Éta ogé ngagaduhan seueur tingkat abstraksi, ngamungkinkeun anjeun milih solusi anu pangsaéna pikeun modél anjeun. TensorFlow ogé ngamungkinkeun anjeun nyebarkeun modél Pembelajaran Mesin kana méga, browser, atanapi alat anjeun nyalira.
Ieu mangrupikeun alat anu paling mujarab pikeun padamelan sapertos pangakuan obyék, pangakuan ucapan, sareng seueur anu sanésna. Ieu aid dina ngembangkeun jieunan jaringan neural nu kudu nungkulan loba sumber data.
Ieu pituduh gancang kami dina TensorFlow pikeun bacaan salajengna.
8. Keras
Keras mangrupikeun sumber gratis sareng open source jaringan saraf basis Python toolkit pikeun kecerdasan jieunan, learning jero, jeung kagiatan elmu data. Jaringan saraf ogé dianggo dina Élmu Data pikeun napsirkeun data observasi (poto atanapi audio).
Ieu mangrupikeun kumpulan alat pikeun nyiptakeun modél, ngagambarkeun data, sareng ngévaluasi data. Éta ogé kalebet set data pra-dilabélan anu tiasa gancang diimpor sareng dimuat.
Gampang dianggo, serbaguna, sareng idéal pikeun panalungtikan éksplorasi. Saterusna, eta ngidinan Anjeun pikeun nyieun pinuh disambungkeun, convolutional, pooling, recurrent, embedding, sarta bentuk séjén Neural Networks.
Modél ieu tiasa dihijikeun pikeun ngawangun Jaringan Neural anu lengkep pikeun set data sareng masalah anu ageung. Éta perpustakaan anu saé pikeun modél sareng nyiptakeun jaringan saraf.
Éta saderhana dianggo sareng masihan pamekar seueur kalenturan. Keras sluggish dibandingkeun sareng pakét pembelajaran mesin Python anu sanés.
Ieu sabab mimitina ngahasilkeun grafik komputasi ngagunakeun infrastruktur backend teras dianggo pikeun ngalaksanakeun operasi. Keras luar biasa ekspresif sareng adaptasi nalika ngalakukeun panalungtikan anyar.
9. PyTorch
PyTorch mangrupakeun pakét Python populér pikeun learning jero jeung machine learning. Éta mangrupikeun parangkat lunak komputasi ilmiah open-source berbasis Python pikeun nerapkeun Deep Learning sareng Neural Networks dina set data anu ageung.
Facebook ngagunakeun alat ieu sacara éksténsif pikeun nyiptakeun jaringan saraf anu ngabantosan kagiatan sapertos pangenal raray sareng tag otomatis.
PyTorch mangrupikeun platform pikeun élmuwan data anu hoyong ngalengkepan padamelan diajar jero gancang. Alat ieu ngamungkinkeun itungan tensor tiasa dilakukeun sareng akselerasi GPU.
Éta ogé dianggo pikeun hal-hal sanés, kalebet ngawangun jaringan komputasi dinamis sareng ngitung gradién sacara otomatis.
Untungna, PyTorch mangrupikeun pakét anu saé anu ngamungkinkeun para pangembang gampang ngalih tina téori sareng panalungtikan ka palatihan sareng pamekaran nalika datang ka mesin diajar sareng panalungtikan diajar jero pikeun masihan kalenturan sareng kagancangan anu maksimal.
10. NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) mangrupikeun pakét Python anu populér pikeun élmuwan data. Tagging téks, tokenisasi, penalaran semantik, sareng tugas sanés anu aya hubunganana sareng pamrosésan basa alami tiasa dilaksanakeun nganggo NLTK.
NLTK ogé tiasa dianggo pikeun ngalengkepan AI anu langkung kompleks (Kacerdasan buatan) padamelan. NLTK mimitina diciptakeun pikeun ngadukung paradigma pangajaran AI sareng pembelajaran mesin anu béda, sapertos modél linguistik sareng téori kognitif.
Ayeuna nuju nyetir algoritma AI sareng pamekaran modél diajar di dunya saleresna. Éta parantos dianut sacara éksténsif pikeun dianggo salaku alat pangajaran sareng salaku alat diajar individu, salian dianggo salaku platform pikeun prototyping sareng ngembangkeun sistem panalungtikan.
Klasifikasi, parsing, penalaran semantik, stemming, tagging, sareng tokenisasi sadayana dirojong.
kacindekan
Éta nyimpulkeun luhureun sapuluh perpustakaan Python pikeun élmu data. Perpustakaan sains data Python diropéa sacara rutin kumargi élmu data sareng pembelajaran mesin janten langkung populer.
Aya sababaraha perpustakaan Python pikeun Élmu Data, sareng pilihan pangguna biasana ditangtukeun ku jinis proyék anu aranjeunna damel.
Leave a Reply