Atọka akoonu[Fipamọ][Ifihan]
Ni awujọ ode oni, imọ-jinlẹ data jẹ pataki pupọ!
Ki Elo ki data sayensi ti a ti ade ni "Sexiest Job ti awọn ogun-First Century,"Pelu ko si ọkan reti geeky ise lati wa ni gbese!
Sibẹsibẹ, nitori pataki nla ti data, Imọ-jinlẹ data jẹ olokiki pupọ ni bayi.
Python, pẹlu iṣiro iṣiro rẹ, awoṣe data, ati kika, jẹ ọkan ninu awọn ti o dara julọ awọn ede siseto fun yiyo iye lati yi data.
Python ko dawọ lati ṣe iyalẹnu awọn olupilẹṣẹ rẹ nigbati o ba de bibori awọn italaya imọ-jinlẹ data. O jẹ lilo pupọ, iṣalaye ohun, orisun ṣiṣi, ede siseto iṣẹ ṣiṣe giga pẹlu ọpọlọpọ awọn ẹya afikun.
Python ti ṣe apẹrẹ pẹlu awọn ile-ikawe iyalẹnu fun imọ-jinlẹ data ti awọn olupilẹṣẹ lo lojoojumọ lati yanju awọn iṣoro.
Eyi ni awọn ile-ikawe Python ti o dara julọ lati ronu:
1. pandas
Pandas jẹ package ti a ṣe apẹrẹ lati ṣe iranlọwọ fun awọn idagbasoke ni ṣiṣẹ pẹlu “aami” ati data “ibasepo” ni ọna adayeba. O ti wa ni itumọ ti lori meji pataki data ẹya: "Series" (ọkan-onisẹpo, iru si awọn akojọ ti awọn ohun) ati "Data Frames" (meji-onisẹpo, bi a tabili pẹlu ọpọ ọwọn).
Pandas ṣe atilẹyin iyipada awọn ẹya data si awọn ohun elo DataFrame, ṣiṣe pẹlu data ti o padanu, fifi kun / piparẹ awọn ọwọn lati DataFrame, sisọ awọn faili ti o padanu, ati visualizing data lilo histograms tabi Idite apoti.
O tun pese nọmba awọn irinṣẹ fun kika ati kikọ data laarin awọn ẹya data inu-iranti ati ọpọlọpọ awọn ọna kika faili.
Ni kukuru, o jẹ apẹrẹ fun ṣiṣe data iyara ati irọrun, iṣakojọpọ data, kika data ati kikọ, ati iworan data. Nigbati o ba ṣẹda iṣẹ akanṣe imọ-jinlẹ data, iwọ yoo lo Pandas ikawe ẹranko nigbagbogbo lati mu ati ṣe itupalẹ data rẹ.
2. Nọmba
NumPy (Numerical Python) jẹ ohun elo ikọja fun ṣiṣe awọn iṣiro imọ-jinlẹ ati ipilẹ ati awọn iṣẹ isọdi ti o fafa.
Ile-ikawe naa pese nọmba awọn ẹya iranlọwọ fun ṣiṣẹ pẹlu awọn eto n-n-ati awọn matrices ni Python.
O jẹ ki o rọrun lati ṣe ilana ilana ti o ni awọn iye ti iru data kanna ni ati lati ṣe awọn iṣẹ ṣiṣe iṣiro lori awọn akojọpọ (pẹlu vectorization). Ni otitọ, lilo iru ọna NumPy lati ṣe afihan awọn iṣẹ ṣiṣe mathematiki ṣe ilọsiwaju iṣẹ ati dinku akoko ipaniyan.
Atilẹyin fun awọn akojọpọ onisẹpo fun awọn iṣẹ ṣiṣe mathematiki ati ọgbọn jẹ ẹya pataki ti ile-ikawe naa. Awọn iṣẹ NumPy le ṣee lo lati ṣe atọka, too, tun ṣe, ati ibaraẹnisọrọ awọn wiwo ati awọn igbi ohun bi opo onisẹpo ti awọn nọmba gidi.
3. matplotlib
Ninu aye Python, Matplotlib jẹ ọkan ninu awọn ile-ikawe ti o lo pupọ julọ. O jẹ lilo lati ṣe ina aimi, ere idaraya, ati awọn iwoye data ibaraenisepo. Matplotlib ni ọpọlọpọ awọn charting ati awọn aṣayan isọdi.
Lilo awọn histogram, awọn pirogirama le tuka, tweak, ati ṣatunkọ awọn aworan. Ile-ikawe orisun-ìmọ pese API ti o da lori ohun fun fifi awọn igbero sinu awọn eto.
Nigbati o ba nlo ile-ikawe yii lati ṣe agbekalẹ awọn iwoye idiju, sibẹsibẹ, awọn olupilẹṣẹ gbọdọ kọ koodu diẹ sii ju deede lọ.
O tọ lati ṣe akiyesi pe awọn ile-ikawe charting olokiki wa papọ pẹlu Matplotlib laisi ikọlu kan.
Ninu awọn ohun miiran, o nlo ni awọn iwe afọwọkọ Python, Python ati awọn ikarahun IPython, awọn iwe ajako Jupyter, ati ohun elo ayelujara olupin.
Awọn idite, awọn shatti igi, awọn shatti paii, awọn itan-akọọlẹ, awọn itọka kaakiri, awọn shatti aṣiṣe, iwoye agbara, awọn apẹrẹ stemplot, ati iru iru aworan iwoye eyikeyi le ṣee ṣẹda pẹlu rẹ.
4. omi okun
Ile-ikawe Seaborn ti wa ni itumọ ti lori Matplotlib. Seaborn le ṣee lo lati ṣe awọn aworan iṣiro ti o wuyi ati alaye ju Matplotlib lọ.
Seaborn pẹlu API ti o ni ipilẹ data ti a ṣepọ fun ṣiṣewadii awọn ibaraenisepo laarin ọpọlọpọ awọn oniyipada, ni afikun si atilẹyin kikun fun iworan data.
Seaborn nfunni ni nọmba iyalẹnu ti awọn aṣayan fun iworan data, pẹlu iworan jara-akoko, awọn igbero apapọ, awọn aworan violin, ati ọpọlọpọ awọn miiran.
O nlo aworan atọka ati akopọ iṣiro lati pese awọn iwoye alaye pẹlu awọn oye ti o jinlẹ. O pẹlu nọmba awọn ilana ṣiṣe aworan ti o da lori ipilẹ data ti o nṣiṣẹ pẹlu awọn fireemu data ati awọn akojọpọ ti o pẹlu gbogbo awọn ipilẹ data.
Awọn iwoye data rẹ le pẹlu awọn shatti igi, awọn shatti paii, awọn iwe itan-akọọlẹ, awọn itọka, awọn shatti aṣiṣe, ati awọn eya aworan miiran. Ile-ikawe iworan data Python yii tun pẹlu awọn irinṣẹ fun yiyan awọn paleti awọ, eyiti o ṣe iranlọwọ ni ṣiṣafihan awọn aṣa ni ipilẹ data kan.
5. Scikit-kọ ẹkọ
Scikit-learn jẹ ile-ikawe Python ti o tobi julọ fun awoṣe data ati igbelewọn awoṣe. O jẹ ọkan ninu awọn ile-ikawe Python ti o ṣe iranlọwọ julọ. O ni plethora ti awọn agbara ti a ṣe apẹrẹ nikan fun idi ti awoṣe.
O pẹlu gbogbo Awọn algoridimu Ẹkọ Ẹrọ Abojuto ati Abojuto, bakanna bi Ẹkọ Ẹgbẹ ti o ni kikun ati Igbelaruge awọn iṣẹ ikẹkọ ẹrọ.
O jẹ lilo nipasẹ awọn onimọ-jinlẹ data lati ṣe ilana ṣiṣe imudani ẹrọ ati awọn iṣẹ iwakusa data gẹgẹbi iṣupọ, ipadasẹhin, yiyan awoṣe, idinku iwọn, ati ipin. O tun wa pẹlu okeerẹ iwe ati ki o ṣe admirably.
Scikit-learn le ṣee lo lati ṣẹda ọpọlọpọ Awọn awoṣe Ẹkọ Ẹrọ Abojuto ati Aibikita gẹgẹbi Isọdi, Ipadasẹyin, Awọn ẹrọ Vector Atilẹyin, Awọn igbo laileto, Awọn aladugbo to sunmọ, Naive Bayes, Awọn igi Ipinnu, Iṣiro, ati bẹbẹ lọ.
Ile-ikawe ikẹkọ ẹrọ Python pẹlu ọpọlọpọ awọn irinṣẹ ti o rọrun sibẹsibẹ-daradara fun ṣiṣe itupalẹ data ati awọn iṣẹ-ṣiṣe iwakusa.
Fun kika siwaju, eyi ni itọsọna wa lori Scikit-kọ ẹkọ.
6. XGBoost
XGBoost jẹ ohun elo irinṣẹ igbega gradient pinpin ti a ṣe apẹrẹ fun iyara, irọrun, ati gbigbe. Lati ṣe agbekalẹ awọn algoridimu ML, o nlo ilana Igbelaruge Gradient. XGBoost jẹ ilana imudara igi ti o ni afiwe ati deede ti o le yanju ọpọlọpọ awọn iṣoro imọ-jinlẹ data lọpọlọpọ.
Lilo ilana Igbelaruge Gradient, ile-ikawe yii le ṣee lo lati ṣẹda awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ.
O pẹlu igbega igi ti o jọra, eyiti o ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yanju ọpọlọpọ awọn ọran imọ-jinlẹ data. Anfaani miiran ni pe awọn olupilẹṣẹ le lo koodu kanna fun Hadoop, SGE, ati MPI.
O tun jẹ igbẹkẹle ninu mejeeji pinpin ati awọn ipo idinamọ iranti.
7. sisan tensor
TensorFlow jẹ ipilẹ-orisun AI ṣiṣi-ipari-si-opin ọfẹ pẹlu ọpọlọpọ awọn irinṣẹ, awọn ile-ikawe, ati awọn orisun. TensorFlow gbọdọ jẹ faramọ si ẹnikẹni ti n ṣiṣẹ lori ẹrọ eko ise agbese ni Python.
O jẹ ohun elo irinṣẹ iṣiro aami orisun ṣiṣi fun iṣiro nọmba ni lilo awọn aworan sisan data ti Google ṣe idagbasoke. Awọn apa ayaworan ṣe afihan awọn ilana mathematiki ni iwọn ṣiṣan data TensorFlow aṣoju kan.
Awọn egbegbe ayaworan, ni ida keji, jẹ awọn akojọpọ data multidimensional, ti a tun mọ si awọn tenors, ti nṣan laarin awọn apa netiwọki. O jẹ ki awọn pirogirama kaakiri iṣelọpọ laarin ọkan tabi diẹ sii CPUs tabi GPUs lori tabili tabili, ẹrọ alagbeka, tabi olupin laisi iyipada koodu.
TensorFlow ti ni idagbasoke ni C ati C ++. Pẹlu TensorFlow, o le nirọrun ṣe apẹrẹ ati reluwe Machine Learning awọn awoṣe lilo awọn API ipele giga bi Keras.
O tun ni ọpọlọpọ awọn iwọn ti abstraction, gbigba ọ laaye lati yan ojutu ti o dara julọ fun awoṣe rẹ. TensorFlow tun jẹ ki o ran awọn awoṣe Ẹkọ Ẹrọ lọ si awọsanma, ẹrọ aṣawakiri kan, tabi ẹrọ tirẹ.
O jẹ ohun elo ti o munadoko julọ fun awọn iṣẹ bii idanimọ ohun, idanimọ ọrọ, ati ọpọlọpọ awọn miiran. O ṣe iranlọwọ ni idagbasoke ti artificial awọn nẹtiwọki ti nhu ti o gbọdọ wo pẹlu afonifoji data orisun.
Eyi ni itọsọna iyara wa lori TensorFlow fun kika siwaju.
8. Keras
Keras jẹ orisun ọfẹ ati ṣiṣi Python-orisun nkankikan nẹtiwọki ohun elo irinṣẹ fun oye atọwọda, ẹkọ ti o jinlẹ, ati awọn iṣẹ imọ-jinlẹ data. Awọn nẹtiwọọki nkankikan tun jẹ lilo ni Imọ-jinlẹ Data lati tumọ data akiyesi (awọn fọto tabi ohun ohun).
O jẹ akojọpọ awọn irinṣẹ fun ṣiṣẹda awọn awoṣe, data iyaworan, ati iṣiro data. O pẹlu pẹlu aami-ami-tẹlẹ datasets ti o le wa ni kiakia wole ati ki o kojọpọ.
O rọrun lati lo, wapọ, ati apẹrẹ fun iwadii iṣawakiri. Pẹlupẹlu, o gba ọ laaye lati ṣẹda asopọ ni kikun, iyipada, idapọmọra, loorekoore, ifibọ, ati awọn ọna miiran ti Awọn Nẹtiwọọki Neural.
Awọn awoṣe wọnyi le ṣe idapọpọ lati kọ Nẹtiwọọki Neural ti o ni kikun fun awọn eto data nla ati awọn ọran. O jẹ ile-ikawe ikọja fun awoṣe ati ṣiṣẹda awọn nẹtiwọọki nkankikan.
O rọrun lati lo ati fun awọn olupilẹṣẹ ni irọrun pupọ. Keras jẹ onilọra ni akawe si awọn idii ikẹkọ ẹrọ Python miiran.
Eyi jẹ nitori pe o kọkọ ṣe agbejade aworan iṣiro kan ni lilo awọn amayederun ẹhin ati lẹhinna lo lati ṣe awọn iṣẹ. Keras jẹ asọye iyalẹnu ati iyipada nigbati o ba de ṣiṣe iwadii tuntun.
9. PyTorch
PyTorch jẹ package Python olokiki fun ẹkọ jinlẹ ati ẹrọ eko. O jẹ sọfitiwia iṣiro imọ-jinlẹ orisun orisun-orisun Python fun imuse Ẹkọ Jin ati Awọn Nẹtiwọọki Neural lori awọn ipilẹ data nla.
Facebook ṣe lilo ohun elo irinṣẹ lọpọlọpọ lati ṣẹda awọn nẹtiwọọki nkankikan ti o ṣe iranlọwọ ni awọn iṣe bii idanimọ oju ati fifi aami si aifọwọyi.
PyTorch jẹ pẹpẹ fun awọn onimọ-jinlẹ data ti o fẹ lati pari awọn iṣẹ ikẹkọ jinlẹ ni iyara. Ọpa naa ngbanilaaye awọn iṣiro tensor lati ṣee ṣe pẹlu isare GPU.
O tun lo fun awọn ohun miiran, pẹlu kikọ awọn nẹtiwọọki iširo ti o ni agbara ati ṣiṣe iṣiro awọn gradients laifọwọyi.
Ni akoko, PyTorch jẹ package ikọja ti o fun laaye awọn olupilẹṣẹ lati yipada ni irọrun lati imọ-jinlẹ ati iwadii si ikẹkọ ati idagbasoke nigbati o ba de ikẹkọ ẹrọ ati iwadii ikẹkọ jinlẹ lati fun ni irọrun ati iyara to pọ julọ.
10. NLTK
NLTK (Apoti Ohun elo Ede Adayeba) jẹ package Python olokiki fun awọn onimọ-jinlẹ data. Ifiṣamisi ọrọ, isamisi, ero atunmọ, ati awọn iṣẹ ṣiṣe miiran ti o nii ṣe pẹlu sisẹ ede adayeba le ṣee ṣe pẹlu NLTK.
NLTK tun le ṣee lo lati pari AI eka diẹ sii (Oye atọwọda) awọn iṣẹ. A ṣẹda NLTK ni akọkọ lati ṣe atilẹyin AI oriṣiriṣi ati awọn eto ẹkọ ẹkọ ẹrọ, gẹgẹbi awoṣe ede ati imọ-ọrọ oye.
O n ṣe awakọ algorithm lọwọlọwọ AI ati idagbasoke awoṣe kikọ ni agbaye gangan. O ti gba lọpọlọpọ fun lilo bi ohun elo ikọni ati bi ohun elo ikẹkọọkọọkan, ni afikun si lilo bi pẹpẹ fun apẹrẹ ati idagbasoke awọn eto iwadii.
Ìsọ̀rí, ìtúpalẹ̀, ìtumọ̀ ìtumọ̀, ìsokọ́ra, fífi àmì sí, àti àmi ni gbogbo wọn ní àtìlẹ́yìn.
ipari
Iyẹn pari awọn ile-ikawe Python mẹwa mẹwa fun imọ-jinlẹ data. Awọn ile-ikawe imọ-jinlẹ Python ti ni imudojuiwọn ni igbagbogbo bi imọ-jinlẹ data ati ẹkọ ẹrọ di olokiki diẹ sii.
Awọn ile-ikawe Python lọpọlọpọ wa fun Imọ-jinlẹ data, ati yiyan olumulo jẹ ipinnu pupọ julọ nipasẹ iru iṣẹ akanṣe ti wọn n ṣiṣẹ lori.
Fi a Reply