Les millors biblioteques Python per a ciències de dades i aprenentatge automàtic

Aquest bloc sobre les biblioteques Python per a ciències de dades i aprenentatge automàtic us ajudarà a entendre les biblioteques més importants per implementar Data Science & Machine Learning.

Biblioteques Python per a ciències de dades i aprenentatge automàtic:

Ciència de les dades i són les tecnologies més demandades de l’època. Aquesta demanda ha empès tothom a aprendre les diferents biblioteques i paquets per implementar Data Science i Machine Learning. Aquesta entrada de bloc se centrarà en les biblioteques Python per a la ciència de dades i l’aprenentatge automàtic. Aquestes són les biblioteques que heu de conèixer per dominar les dues habilitats més publicitàries del mercat.



Per obtenir un coneixement en profunditat de la Intel·ligència Artificial i l’aprenentatge automàtic, podeu inscriure-us per viure per Edureka amb assistència les 24 hores del dia, els 7 dies de la setmana i accés permanent.



Aquí teniu una llista de temes que es tractaran en aquest bloc:

  1. Introducció a la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic
  2. Per què utilitzar Python per a la ciència de dades i l’aprenentatge automàtic?
  3. Biblioteques Python per a ciències de dades i aprenentatge automàtic
    1. Biblioteques Python per a estadístiques
    2. Biblioteques Python per a la visualització
    3. Biblioteques Python per a l'aprenentatge automàtic
    4. Biblioteques Python per a l'aprenentatge profund
    5. Biblioteques Python per al processament del llenguatge natural

Introducció a la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic

Quan vaig començar la meva investigació sobre ciència de dades i aprenentatge automàtic, sempre hi havia aquesta pregunta que més em preocupava. Què va provocar el brunzit al voltant de l'aprenentatge automàtic i la ciència de dades?



Aquest buzz té molt a veure amb la quantitat de dades que generem. Les dades són el combustible necessari per impulsar els models d’aprenentatge automàtic i, ja que estem a l’era del Big Data, queda clar per què la ciència de dades es considera el paper laboral més prometedor de l’època.

Introducció a la ciència de dades i aprenentatge automàtic - Ciència de dades i aprenentatge automàtic - Biblioteques Python per a ciència de dades i aprenentatge automàtic - EdurekaDiria que la ciència de dades i l’aprenentatge automàtic són habilitats i no només tecnologies. Són les habilitats necessàries per obtenir informació útil a partir de dades i resoldre problemes mitjançant la creació de models predictius.

Formalment parlant, així es defineix la ciència de dades i l’aprenentatge automàtic:



La ciència de dades és el procés d’extreure informació útil de dades per resoldre problemes del món real.

L’aprenentatge automàtic és el procés per fer que una màquina aprengui a resoldre problemes aportant-li moltes dades.

Aquests dos dominis estan fortament interconnectats. L’aprenentatge automàtic és una part de la ciència de dades que fa ús d’algoritmes d’aprenentatge automàtic i altres tècniques estadístiques per entendre com les dades afecten i fan créixer un negoci.

Per obtenir més informació sobre ciència de dades i aprenentatge automàtic, podeu consultar els blocs següents:

mapa de hash vs taula de hash
  1. Tutorial de ciència de dades: apreneu la ciència de dades des de zero.

Ara entenem-ho on les biblioteques Python s'adapten a la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic.

Per què utilitzar Python per a la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic?

està classificat al número 1 del llenguatge de programació més popular utilitzat per implementar l’aprenentatge automàtic i la ciència de dades. Comprenem per què tants científics de dades i enginyers d’aprenentatge automàtic prefereixen Python per sobre de qualsevol altre llenguatge de programació.

  • Facilitat d'aprenentatge: Python utilitza una sintaxi molt senzilla que es pot utilitzar per implementar càlculs simples, com ara l’addició de dues cadenes a processos complexos, com ara la construcció de models complexos d’aprenentatge automàtic.
  • Menys Codi: La implementació de la ciència de dades i l’aprenentatge automàtic impliquen tones i tones d’algoritmes. Gràcies al suport de Pythons per a paquets predefinits, no hem de codificar algorismes. I per facilitar les coses, Python proporciona una metodologia de 'comprovació mentre codifiqueu' que redueix la càrrega de provar el codi.
  • Biblioteques preconstruïdes: Python té centenars de biblioteques preconstruïdes per implementar diversos algoritmes d’aprenentatge automàtic i d’aprenentatge profund. Per tant, cada vegada que vulgueu executar un algorisme en un conjunt de dades, tot el que heu de fer és instal·lar i carregar els paquets necessaris amb una sola ordre. Alguns exemples de biblioteques preconstruïdes inclouen NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch, etc.
  • Plataforma independent: Python pot funcionar en diverses plataformes, incloses Windows, macOS, Linux, Unix, etc. Mentre es transfereix codi d’una plataforma a l’altra, es pot fer ús de paquets com PyInstaller que s’encarregaran de qualsevol problema de dependència.
  • Assistència massiva de la comunitat: A part d’un gran seguidor de fans, Python té diverses comunitats, grups i fòrums on els programadors publiquen els seus errors i s’ajuden mútuament.

Ara que ja ho saps per què es considera que Python és un dels millors llenguatges de programació per a ciències de dades i aprenentatge automàtic, comprenguem les diferents biblioteques de Python per a ciències de dades i aprenentatge automàtic.

Biblioteques Python per a ciències de dades i aprenentatge automàtic

L’única raó més important de la popularitat de Python en el camp de la intel·ligència artificial i l’aprenentatge automàtic és el fet que Python proporciona milers de biblioteques incorporades que tenen funcions i mètodes integrats per dur a terme fàcilment anàlisis, processament, disputa, modelització de dades, etc. encès. A la secció següent analitzarem les biblioteques de ciència de dades i aprenentatge automàtic per a les tasques següents:

  1. Anàlisi estadística
  2. Visualització de dades
  3. Modelització de dades i aprenentatge automàtic
  4. Profund Aprenentatge
  5. Processament del llenguatge natural (PNL)

Biblioteques Python per a anàlisis estadístiques

L’estadística és un dels fonaments més bàsics de la ciència de dades i l’aprenentatge automàtic. Tots els algoritmes, tècniques, aprenentatge automàtic i aprenentatge profund es basen en els principis i conceptes bàsics de l’Estadística.

Per obtenir més informació sobre Statistics for Data Science, podeu consultar els següents blocs:

Python inclou moltes biblioteques amb l’únic propòsit d’anàlisi estadística. En aquest bloc 'Python libraries for Data Science and Machine Learning', ens centrarem en els millors paquets estadístics que proporcionen funcions integrades per realitzar els càlculs estadístics més complexos.

A continuació, es mostra una llista de les principals biblioteques Python per a anàlisis estadístiques:

  1. NumPy
  2. SciPy
  3. pandes
  4. StatsModels

NumPy

o Python numèric és una de les biblioteques Python més utilitzades. La principal característica d’aquesta biblioteca és el seu suport a matrius multidimensionals per a operacions matemàtiques i lògiques. Les funcions proporcionades per NumPy es poden utilitzar per indexar, ordenar, remodelar i transmetre imatges i ones sonores com una matriu de nombres reals en múltiples dimensions.

A continuació, es mostra una llista de funcions de NumPy:

  1. Realitzar càlculs matemàtics i científics senzills a complexos
  2. Fort suport per a objectes de matriu multidimensionals i una col·lecció de funcions i mètodes per processar els elements de matriu
  3. Transformacions de Fourier i rutines per a la manipulació de dades
  4. Realitzeu càlculs d’àlgebra lineal, necessaris per a algoritmes d’aprenentatge automàtic, com ara la regressió lineal, la regressió logística, Naive Bayes, etc.

SciPy

Construïda sobre NumPy, la biblioteca SciPy és un col·lectiu de sub-paquets que ajuden a resoldre els problemes més bàsics relacionats amb l’anàlisi estadística. La biblioteca SciPy s'utilitza per processar els elements de matriu definits mitjançant la biblioteca NumPy, de manera que sovint s'utilitza per calcular equacions matemàtiques que no es poden fer amb NumPy.

A continuació, es mostra una llista de funcions de SciPy:

  • Funciona al costat de les matrius NumPy per proporcionar una plataforma que proporciona nombrosos mètodes matemàtics com la integració numèrica i l'optimització.
  • Té una col·lecció de sub-paquets que es poden utilitzar per a la quantització de vectors, transformació de Fourier, integració, interpolació, etc.
  • Proporciona una pila completa de funcions d'àlgebra lineal que s'utilitzen per a càlculs més avançats, com ara agrupar mitjançant l'algorisme k-means, etc.
  • Proporciona suport per al processament de senyals, estructures de dades i algorismes numèrics, la creació de matrius disperses, etc.

pandes

pandes és una altra important biblioteca estadística que s'utilitza principalment en una àmplia gamma de camps, com ara estadístiques, finances, economia, anàlisi de dades, etc. La biblioteca es basa en la matriu NumPy amb el propòsit de processar objectes de dades de pandes. NumPy, Pandas i SciPy depenen molt els uns dels altres per realitzar càlculs científics, manipulació de dades, etc.

Sovint se’m demana que trieu el millor entre Pandas, NumPy i SciPy, però prefereixo utilitzar-los tots perquè depenen molt els uns dels altres. Pandas és una de les millors llibreries per processar grans quantitats de dades, mentre que NumPy té un excel·lent suport per a matrius multidimensionals i Scipy, en canvi, proporciona un conjunt de sub-paquets que realitzen la majoria de les tasques d’anàlisi estadística.

A continuació, es mostra una llista de funcions de Pandas:

  • Crea objectes DataFrame ràpids i eficaços amb una indexació predefinida i personalitzada.
  • Es pot utilitzar per manipular grans conjunts de dades i realitzar subconjunts, tall de dades, indexació, etc.
  • Proporciona funcions integrades per crear gràfics d'Excel i realitzar tasques complexes d'anàlisi de dades, com ara anàlisi estadística descriptiva, disputa de dades, transformació, manipulació, visualització, etc.
  • Proporciona suport per a la manipulació de dades de sèries temporals

StatsModels

Basat en NumPy i SciPy, el paquet StatsModels Python és el millor per crear models estadístics, tractament de dades i avaluació de models. Juntament amb l’ús de matrius NumPy i models científics de la biblioteca SciPy, també s’integra amb Pandas per a un tractament eficaç de les dades. Aquesta biblioteca és famosa per càlculs estadístics, proves estadístiques i exploració de dades.

A continuació, es mostra una llista de funcions de StatsModels:

  • Millor biblioteca per realitzar proves estadístiques i proves d’hipòtesis que no es troben a les biblioteques NumPy i SciPy.
  • Proporciona la implementació de fórmules d'estil R per a una millor anàlisi estadística. Està més afiliat al llenguatge R, que sovint és utilitzat pels estadístics.
  • Sovint s’utilitza per implementar models de models lineals generalitzats (GLM) i models de regressió lineal mínima quadrada (OLM) degut al seu gran suport per a càlculs estadístics.
  • Les proves estadístiques, incloses les proves d’hipòtesis (teoria nul), es fan mitjançant la biblioteca StatsModels.

Aquests van ser el màxim les biblioteques Python més utilitzades i més efectives per a l'anàlisi estadística. Ara anem a la part de visualització de dades a Ciència de dades i aprenentatge automàtic.

Biblioteques Python per a la visualització de dades

Una imatge parla més de mil paraules. Tots hem sentit a parlar d’aquesta cita en termes d’art, però també és vàlida per a la ciència de dades i l’aprenentatge automàtic. Els reputats científics de dades i els enginyers d’aprenentatge automàtic coneixen el poder de la visualització de dades, per això Python proporciona un munt de biblioteques amb l’únic propòsit de visualització.

La visualització de dades consisteix a expressar les idees clau a partir de dades, de manera efectiva a través de representacions gràfiques. Inclou la implementació de gràfics, gràfics, mapes mentals, mapes de calor, histogrames, gràfics de densitat, etc., per estudiar les correlacions entre diverses variables de dades.

En aquest bloc, ens centrarem en els millors paquets de visualització de dades de Python que proporcionen funcions integrades per estudiar les dependències entre diverses funcions de dades.

A continuació, es mostra una llista de les biblioteques Python principals per a la visualització de dades:

  1. Matplotlib
  2. Nascut al mar
  3. Complotament
  4. Bokeh

Matplotlib

és el paquet de visualització de dades més bàsic de Python. Proporciona suport per a una àmplia varietat de gràfics com ara histogrames, gràfics de barres, espectres de potència, gràfics d’errors, etc. És una biblioteca gràfica bidimensional que produeix gràfics clars i concisos que són essencials per a l’anàlisi exploratòria de dades (EDA).

A continuació, es mostra una llista de funcions de Matplotlib:

  • Matplotlib facilita molt la representació de gràfics proporcionant funcions per triar els estils de línia, estils de tipus de lletra, eixos de format, etc.
  • Els gràfics creats us ajuden a entendre clarament les tendències, els patrons i fer correlacions. Normalment són instruments per raonar sobre la informació quantitativa.
  • Conté el mòdul Pyplot que proporciona una interfície molt similar a la interfície d'usuari MATLAB. Aquesta és una de les millors característiques del paquet matplotlib.
  • Proporciona un mòdul API orientat a objectes per integrar gràfics a aplicacions mitjançant eines GUI com Tkinter, wxPython, Qt, etc.

Nascut al mar

La biblioteca Matplotlib constitueix la base del fitxer Nascut al mar biblioteca. En comparació amb Matplotlib, Seaborn es pot utilitzar per crear gràfics estadístics més atractius i descriptius. Juntament amb amplis suports per a la visualització de dades, Seaborn també inclou una API orientada a conjunts de dades integrats per estudiar les relacions entre múltiples variables.

A continuació, es mostra una llista de funcions de Seaborn:

  • Proporciona opcions per analitzar i visualitzar punts de dades univariants i bivariants i per comparar les dades amb altres subconjunts de dades.
  • Suport per a l'estimació estadística automatitzada i la representació gràfica de models de regressió lineal per a diversos tipus de variables objectiu.
  • Construeix visualitzacions complexes per estructurar quadrícules de diverses trames proporcionant funcions que realitzen abstraccions d'alt nivell.
  • Inclou nombrosos temes integrats per dissenyar i crear gràfics matplotlib

Complotament

Ploty és una de les biblioteques gràfiques Python més conegudes. Proporciona gràfics interactius per comprendre les dependències entre les variables objectiu i predictor. Es pot utilitzar per analitzar i visualitzar dades estadístiques, financeres, comercials i científiques per produir gràfics clars i concisos, subtrames, mapes de calor, gràfics 3D, etc.

A continuació, es mostra una llista de funcions que fan de Ploty una de les millors biblioteques de visualització:

  • Inclou més de 30 tipus de gràfics, inclosos gràfics en 3D, gràfics científics i estadístics, mapes SVG, etc., per a una visualització ben definida.
  • Amb l’API Python de Ploty, podeu crear taulers de control públics / privats que consisteixen en gràfics, gràfics, text i imatges web.
  • Les visualitzacions creades amb Ploty es serialitzen en format JSON, per la qual cosa podeu accedir-hi fàcilment en diferents plataformes com R, MATLAB, Julia, etc.
  • Inclou una API integrada anomenada Plotly Grid que us permet importar dades directament a l’entorn Ploty.

Bokeh

Una de les biblioteques més interactives de Python, Bokeh, es pot utilitzar per crear representacions gràfiques descriptives per als navegadors web. Pot processar fàcilment conjunts de dades enormes i crear gràfics versàtils que ajudin a realitzar una EDA extensa. Bokeh proporciona la funcionalitat més ben definida per crear parcel·les interactives, taulers i aplicacions de dades.

A continuació, es mostra una llista de funcions de Bokeh:

  • Us ajuda a crear gràfics estadístics complexos ràpidament amb l'ús d'ordres simples
  • Admet sortides en forma d'HTML, bloc de notes i servidor. També admet enllaços de diversos idiomes, inclosos R, Python, lua, Julia, etc.
  • Flask i django també estan integrats amb Bokeh, de manera que també podeu expressar visualitzacions en aquestes aplicacions
  • Proporciona suport per transformar la visualització escrita en altres biblioteques com matplotlib, seaborn, ggplot, etc.

Aquests van ser els les biblioteques Python més útils per a la visualització de dades. Ara parlem de les biblioteques Python més importants per implementar tot el procés d’aprenentatge automàtic.

Biblioteques Python per a l'aprenentatge automàtic

La creació de models d’aprenentatge automàtic que puguin predir amb precisió el resultat o resoldre un determinat problema és la part més important de qualsevol projecte de ciència de dades.

Implementar l’aprenentatge automàtic, l’aprenentatge profund, etc., implica codificar milers de línies de codi i això pot resultar més feixuc quan es volen crear models que resolguin problemes complexos mitjançant xarxes neuronals. Però, per sort, no hem de codificar cap algorisme perquè Python inclou diversos paquets només per implementar tècniques i algorismes d’aprenentatge automàtic.

En aquest bloc, ens centrarem en els millors paquets d’aprenentatge automàtic que ofereixen funcions integrades per implementar tots els algorismes d’aprenentatge automàtic.

A continuació, es mostra una llista de les principals biblioteques Python per a l’aprenentatge automàtic:

  1. Scikit-aprendre
  2. XGBoost
  3. Eli5

Scikit-aprendre

Una de les biblioteques Python més útils, Scikit-aprendre és la millor biblioteca per al modelatge de dades i l'avaluació del model. Ve amb tones i tones de funcions amb l’únic propòsit de crear un model. Conté tots els algoritmes d’aprenentatge automàtic supervisats i no supervisats i també inclou funcions ben definides per a l’aprenentatge automàtic de conjunts i l’impuls de l’aprenentatge automàtic.

A continuació, es mostra una llista de funcions de Scikit-learn:

  • Proporciona un conjunt de conjunts de dades estàndard per ajudar-vos a començar amb l'aprenentatge automàtic. Per exemple, el famós conjunt de dades Iris i el conjunt de dades Boston House Prices formen part de la biblioteca Scikit-learn.
  • Mètodes integrats per dur a terme aprenentatge automàtic supervisat i no supervisat. Això inclou la resolució, agrupació, classificació, regressió i problemes de detecció d’anomalies.
  • Inclou funcions integrades per a l'extracció i selecció de funcions que ajuden a identificar els atributs significatius de les dades.
  • Proporciona mètodes per realitzar validacions creuades per estimar el rendiment del model i també inclou funcions per a l’ajust de paràmetres per tal de millorar el rendiment del model.

XGBoost

XGBoost, que significa Extreme Gradient Boosting, és un dels millors paquets de Python per realitzar Boosting Machine Learning. Les biblioteques com LightGBM i CatBoost també estan equipades amb funcions i mètodes ben definits. Aquesta biblioteca es construeix principalment amb la finalitat d’implementar màquines d’augment de gradient que s’utilitzen per millorar el rendiment i la precisió dels models d’aprenentatge automàtic.

Aquí hi ha algunes de les seves característiques principals:

  • La biblioteca es va escriure originalment en C ++, es considera una de les biblioteques més ràpides i efectives per millorar el rendiment dels models d’aprenentatge automàtic.
  • L’algorisme bàsic XGBoost és paral·lelitzable i pot utilitzar eficaçment la potència dels ordinadors multi-nucli. Això també fa que la biblioteca sigui prou forta per processar conjunts de dades massius i treballar en una xarxa de conjunts de dades.
  • Proporciona paràmetres interns per a la validació creuada, l’ajust de paràmetres, la regularització, la gestió de valors que falten i també proporciona API compatibles amb scikit-learning.
  • Aquesta biblioteca s'utilitza sovint a les millors competicions de ciència de dades i aprenentatge automàtic, ja que sempre ha demostrat superar els altres algorismes.

ElI5

ELI5 és una altra biblioteca de Python que se centra principalment a millorar el rendiment dels models d’aprenentatge automàtic. Aquesta biblioteca és relativament nova i s’utilitza generalment al costat de XGBoost, LightGBM, CatBoost, etc., per augmentar la precisió dels models d’aprenentatge automàtic.

Aquí hi ha algunes de les seves característiques principals:

  • Proporciona integració amb el paquet Scikit-learn per expressar la importància de les funcions i explicar les prediccions dels arbres de decisió i dels conjunts basats en arbres.
  • Analitza i explica les prediccions fetes per XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor i catboost.CatBoost.
  • Proporciona suport per a la implementació de diversos algoritmes per inspeccionar models de caixes negres que inclouen el mòdul TextExplainer que us permet explicar les prediccions realitzades pels classificadors de text.
  • Ajuda a analitzar pesos i prediccions dels models lineals generals (GLM) de scikit-learn que inclouen els regressors i classificadors lineals.

Biblioteques Python per a un aprenentatge profund

Els majors avenços en aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial han estat a través de l’aprenentatge profund. Amb la introducció a Deep Learning, ara és possible construir models complexos i processar conjunts de dades humungous. Afortunadament, Python proporciona els millors paquets d’aprenentatge profund que ajuden a construir xarxes neuronals eficaços.

En aquest bloc, ens centrarem en els millors paquets d’aprenentatge profund que proporcionen funcions integrades per implementar xarxes neuronals complicades.

A continuació, es mostra una llista de les principals biblioteques Python per a l’aprenentatge profund:

  1. TensorFlow
  2. Pytorch
  3. Difícil

Tensorflow

Una de les millors biblioteques de Python per a l’aprenentatge profund, TensorFlow és una biblioteca de codi obert per a la programació de flux de dades en diverses tasques. És una biblioteca de matemàtiques simbòlica que s’utilitza per construir xarxes neuronals fortes i precises. Proporciona una interfície de programació multiplataforma intuïtiva que és altament escalable en un ampli domini de camps.

A continuació, es detallen algunes de les funcions clau de TensorFlow:

  • Us permet construir i formar múltiples xarxes neuronals que ajudin a acomodar projectes i conjunts de dades a gran escala.
  • Juntament amb el suport per a xarxes neuronals, també proporciona funcions i mètodes per realitzar anàlisis estadístiques. Per exemple, inclou funcions integrades per crear models probabilístics i xarxes bayesianes com Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma, etc.
  • La biblioteca proporciona components en capes que realitzen operacions de capes en pesos i biaixos i també milloren el rendiment del model implementant tècniques de regularització com ara normalització per lots, abandonament, etc.
  • Ve amb un visualitzador anomenat TensorBoard que crea gràfics i visuals interactius per entendre les dependències de les funcions de dades.

Pytorch

és un paquet d'informàtica científica de codi obert basat en Python que s'utilitza per implementar tècniques d'aprenentatge profund i xarxes neuronals en grans conjunts de dades. Aquesta biblioteca és utilitzada activament per Facebook per desenvolupar xarxes neuronals que ajudin en diverses tasques com el reconeixement facial i l’etiquetatge automàtic.

A continuació, es detallen algunes de les funcions clau de Pytorch:

  • Proporciona API fàcils d'utilitzar per integrar-se amb altres marcs de ciència de dades i d'aprenentatge automàtic.
  • Igual que NumPy, Pytorch proporciona matrius multidimensionals anomenats tensors, que a diferència de NumPy, fins i tot es poden utilitzar en una GPU.
  • No només es pot utilitzar per modelar xarxes neuronals a gran escala, sinó que també proporciona una interfície, amb més de 200 operacions matemàtiques per a l'anàlisi estadística.
  • Creeu gràfics de càlcul dinàmic que acumulin gràfics dinàmics en cada punt d'execució del codi. Aquests gràfics ajuden a l’anàlisi de sèries temporals mentre es pronostiquen les vendes en temps real.

Difícil

Keras és considerada com una de les millors biblioteques d’aprenentatge profund de Python. Proporciona suport complet per a la creació, anàlisi, avaluació i millora de xarxes neuronals. Keras està construït a sobre de les biblioteques Theano i TensorFlow Python, que ofereixen funcions addicionals per crear models d’aprenentatge profund complexes i a gran escala.

A continuació, es detallen algunes de les funcions clau de Keras:

  • Proporciona suport per construir tot tipus de xarxes neuronals, és a dir, completament connectades, convolucionals, agrupades, recurrents, incrustades, etc. Per a grans conjunts de dades i problemes, es poden combinar aquests models per crear una xarxa neuronal completa.
  • Té funcions integrades per realitzar càlculs de xarxes neuronals com definir capes, objectius, funcions d’activació, optimitzadors i una gran quantitat d’eines per facilitar el treball amb dades d’imatges i text.
  • Ve amb diversos processats prèviament conjunts de dades i models formats, inclosos MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, etc.
  • És fàcilment extensible i proporciona suport per afegir nous mòduls que inclouen funcions i mètodes.

Biblioteques Python per al processament del llenguatge natural

Us heu preguntat mai com Google prediu tan adequadament el que esteu cercant? La tecnologia darrere d’Alexa, Siri i altres Chatbots és el processament del llenguatge natural. La PNL ha tingut un paper enorme en el disseny de sistemes basats en la IA que ajuden a descriure la interacció entre el llenguatge humà i els ordinadors.

En aquest bloc, ens centrarem en els millors paquets de processament del llenguatge natural que ofereixen funcions integrades per implementar sistemes basats en IA d’alt nivell.

Aquí teniu una llista de les principals biblioteques Python per al processament del llenguatge natural:

  1. NLTK
  2. SpaCy
  3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

NLTK es considera el millor paquet de Python per analitzar el llenguatge i el comportament humans. Preferida per la majoria dels científics de dades, la biblioteca NLTK proporciona interfícies fàcils d'utilitzar que contenen més de 50 corpus i recursos lèxics que ajuden a descriure les interaccions humanes i a construir sistemes basats en IA, com ara motors de recomanació.

Preguntes sobre l'entrevista java class loader

A continuació, es detallen algunes de les funcions clau de la biblioteca NLTK:

  • Proporciona un conjunt de mètodes de processament de dades i text per a la classificació, la tokenització, la derivació, l’etiquetatge, l’anàlisi i el raonament semàntic per a l’anàlisi de text.
  • Conté embolcalls per a biblioteques de PNL a nivell industrial per construir sistemes enrevessats que ajuden a classificar els textos i a trobar tendències i patrons de comportament en la parla humana
  • Inclou una guia completa que descriu la implementació de la lingüística computacional i una completa guia de documentació de l'API que ajuda a tots els principiants a començar amb NLP.
  • Compta amb una enorme comunitat d’usuaris i professionals que ofereixen tutorials complets i guies ràpides per conèixer com es pot dur a terme la lingüística computacional mitjançant Python.

spaCy

spaCy és una biblioteca Python de codi obert i gratuïta per implementar tècniques avançades de processament del llenguatge natural (NLP). Quan treballeu amb molt text, és important que entengueu el significat morfològic del text i com es pot classificar per entendre el llenguatge humà. Aquestes tasques es poden aconseguir fàcilment mitjançant spaCY.

A continuació, es detallen algunes de les funcions clau de la biblioteca spaCY:

  • Juntament amb els càlculs lingüístics, spaCy proporciona mòduls separats per construir, formar i provar models estadístics que us ajudaran a comprendre millor el significat d’una paraula.
  • Inclou diverses anotacions lingüístiques integrades per ajudar-vos a analitzar l’estructura gramatical d’una frase. Això no només ajuda a entendre la prova, sinó que també ajuda a trobar les relacions entre paraules diferents en una frase.
  • Es pot utilitzar per aplicar tokenització a fitxes complexes i imbricades que contenen abreviatures i diversos signes de puntuació.
  • A més de ser extremadament robust i ràpid, spaCy proporciona suport per a més de 51 idiomes.

Gensim

Gensim és un altre paquet de codi obert Python modelat per extreure temes semàntics de documents i textos grans per processar, analitzar i predir el comportament humà mitjançant models estadístics i càlculs lingüístics. Té la capacitat de processar dades humungous, independentment de si les dades són crues i no estructurades.

A continuació, es detallen algunes de les característiques clau del genisme:

  • Es pot utilitzar per construir models que puguin classificar de manera efectiva els documents comprenent la semàntica estadística de cada paraula.
  • Inclou algorismes de processament de text com Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis, etc. que estudien els patrons estadístics de coincidència del document per filtrar paraules innecessàries i construir un model amb només les característiques significatives.
  • Proporciona embolcalls i lectors d'E / S que poden importar i donar suport a una àmplia gamma de formats de dades.
  • Ve amb interfícies senzilles i intuïtives que poden utilitzar fàcilment els principiants. La corba d'aprenentatge de l'API també és força baixa, cosa que explica per què a molts desenvolupadors els agrada aquesta biblioteca.

Ara que ja coneixeu les biblioteques Python més importants per a la ciència de dades i l’aprenentatge automàtic, estic segur que teniu curiositat per obtenir més informació. Aquí teniu uns quants blocs que us ajudaran a començar:

Si voleu inscriure-us a un curs complet d’Intel·ligència Artificial i Aprenentatge Automàtic, Edureka disposa d’un programa especialitzat que us farà dominar tècniques com l'aprenentatge supervisat, l'aprenentatge sense supervisió i el processament del llenguatge natural. Inclou formació sobre els últims avenços i enfocaments tècnics en intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic, com ara aprenentatge profund, models gràfics i aprenentatge de reforç.