Най-добрите библиотеки на Python за наука за данни и машинно обучение

Python библиотеки за наука за данни и машинно обучение:

Наука за данни и са най-търсените технологии от епохата. Това търсене подтикна всички да научат различните библиотеки и пакети за внедряване на науката за данни и машинното обучение. Тази публикация в блога ще се фокусира върху библиотеките на Python за наука за данни и машинно обучение. Това са библиотеките, които трябва да знаете, за да овладеете двете най-свръх умения на пазара.

За да получите задълбочени познания по изкуствен интелект и машинно обучение, можете да се запишете на живо от Edureka с денонощна поддръжка и доживотен достъп.

Ето списък с теми, които ще бъдат разгледани в този блог:

1. Въведение в науката за данните и машинното обучение
2. Защо да използваме Python за наука за данни и машинно обучение?
3. Python библиотеки за наука за данни и машинно обучение
   1. Python библиотеки за статистика
   2. Python библиотеки за визуализация
   3. Python библиотеки за машинно обучение
   4. Python библиотеки за дълбоко обучение
   5. Python библиотеки за обработка на естествен език

Въведение в науката за данните и машинното обучение

Когато започнах изследванията си по наука за данни и машинно обучение, винаги имаше този въпрос, който ме притесняваше най-много! Какво доведе до шума около машинното обучение и науката за данни?

Този вест има много общо с количеството данни, които генерираме. Данните са горивото, необходимо за задвижване на модели за машинно обучение и тъй като сме в ерата на Големите данни, е ясно защо Data Science се смята за най-обещаващата роля за работа в епохата!

Бих казал, че науката за данни и машинното обучение са умения, а не само технологии. Те са уменията, необходими за извличане на полезна информация от данните и решаване на проблеми чрез изграждане на прогнозни модели.

Формално погледнато, така се дефинират науката за данните и машинното обучение:

Data Science е процес на извличане на полезна информация от данни с цел решаване на реални проблеми.

Машинното обучение е процесът да накарате една машина да се научи как да решава проблеми, като й подава много данни.

Тези два домейна са силно свързани помежду си. Машинното обучение е част от Data Science, която използва алгоритми за машинно обучение и други статистически техники, за да разбере как данните влияят и развиват бизнеса.

За да научите повече за науката за данни и машинното обучение, можете да прегледате следните блогове:

1. Урок за наука за данни - Научете науката за данни от нулата!

Сега нека разберем където библиотеките на Python се вписват в науката за данни и машинното обучение.

Защо да използваме Python за наука за данни и машинно обучение?

е класиран на номер 1 за най-популярния език за програмиране, използван за внедряване на машинно обучение и наука за данни. Нека разберем защо толкова много изследователи на данни и инженери по машинно обучение предпочитат Python пред всеки друг език за програмиране.

• Лесно обучение: Python използва много прост синтаксис, който може да се използва за реализиране на прости изчисления като добавяне на два низа към сложни процеси като изграждане на сложни модели за машинно обучение.
• Код по-малко: Внедряването на науката за данни и машинното обучение включва много тонове алгоритми. Благодарение на поддръжката на Pythons за предварително дефинирани пакети, не е нужно да кодираме алгоритми. И за да улесни нещата, Python предоставя методология „проверявайте, докато кодирате“, която намалява тежестта от тестването на кода.
• Предварително изградени библиотеки: Python има 100-те предварително изградени библиотеки за внедряване на различни алгоритми за машинно обучение и дълбоко обучение. Така че всеки път, когато искате да стартирате алгоритъм на набор от данни, всичко, което трябва да направите, е да инсталирате и заредите необходимите пакети с една команда. Примери за предварително изградени библиотеки включват NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch и т.н.
• Независима от платформата: Python може да работи на множество платформи, включително Windows, macOS, Linux, Unix и т.н. Докато прехвърляте код от една платформа на друга, можете да използвате пакети като PyInstaller, които ще се погрижат за всякакви проблеми със зависимостта.
• Масивна подкрепа от общността: Освен огромен почитател, Python има множество общности, групи и форуми, където програмистите публикуват своите грешки и си помагат.

Сега вече знаете защо Python се счита за един от най-добрите езици за програмиране за наука за данни и машинно обучение, нека разберем различните библиотеки на Python за наука за данни и машинно обучение.

Python библиотеки за наука за данни и машинно обучение

Единствената най-важна причина за популярността на Python в областта на изкуствения интелект и машинното обучение е фактът, че Python предоставя 1000 вградени библиотеки, които имат вградени функции и методи за лесно извършване на анализ на данни, обработка, преборване, моделиране и т.н. На. В раздела по-долу ще обсъдим библиотеките за наука за данни и машинно обучение за следните задачи:

1. Статистически анализ
2. Визуализация на данни
3. Моделиране на данни и машинно обучение
4. Дълбок Изучаване на
5. Обработка на естествен език (NLP)

Python библиотеки за статистически анализ

Статистиката е една от най-основните основи на науката за данните и машинното обучение. Всички алгоритми, техники и др. Машинно обучение и дълбоко обучение са изградени върху основните принципи и концепции на статистиката.

За да научите повече за Статистика за науката за данни, можете да преминете през следните блогове:

Python се предлага с множество библиотеки с единствената цел статистически анализ. В този блог „Python библиотеки за наука за данни и машинно обучение“ ще се фокусираме върху най-добрите статистически пакети, които предоставят вградени функции за извършване на най-сложните статистически изчисления.

Ето списък с най-добрите библиотеки на Python за статистически анализ:

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

NumPy

или Numerical Python е една от най-често използваните библиотеки на Python. Основната характеристика на тази библиотека е нейната поддръжка за многомерни масиви за математически и логически операции. Функциите, предоставени от NumPy, могат да се използват за индексиране, сортиране, преоформяне и предаване на изображения и звукови вълни като масив от реални числа в многоизмерност.

Ето списък с функции на NumPy:

1. Извършвайте прости до сложни математически и научни изчисления
2. Силна поддръжка за многомерни обекти на масив и колекция от функции и методи за обработка на елементите на масива
3. Фурие трансформации и процедури за манипулиране на данни
4. Извършвайте линейни изчисления на алгебра, които са необходими за алгоритмите за машинно обучение като линейна регресия, логистична регресия, наивни байесови и така нататък.

SciPy

Изградена върху NumPy, библиотеката SciPy е съвкупност от подпакети, които помагат при решаването на най-основните проблеми, свързани със статистическия анализ. Библиотеката SciPy се използва за обработка на елементите на масива, дефинирани с помощта на библиотеката NumPy, така че често се използва за изчисляване на математически уравнения, които не могат да бъдат направени с помощта на NumPy.

Ето списък с функции на SciPy:

сортиране на масиви c ++

• Той работи заедно с масивите NumPy, за да осигури платформа, която предоставя многобройни математически методи като, числена интеграция и оптимизация.
• Той има колекция от подпакети, които могат да се използват за векторно квантуване, преобразуване на Фурие, интегриране, интерполация и т.н.
• Осигурява пълноценен стек от функции на линейна алгебра, които се използват за по-усъвършенствани изчисления като клъстериране с помощта на алгоритъма k-средно и така нататък.
• Осигурява поддръжка за обработка на сигнали, структури от данни и числени алгоритми, създаване на оскъдни матрици и т.н.

Панди

Панди е друга важна статистическа библиотека, използвана главно в широк спектър от области, включително статистика, финанси, икономика, анализ на данни и т.н. Библиотеката разчита на масива NumPy за целите на обработката на обекти от данни на панди. NumPy, Pandas и SciPy са силно зависими един от друг за извършване на научни изчисления, манипулиране на данни и т.н.

Често ме молят да избера най-добрия сред Pandas, NumPy и SciPy, но предпочитам да използвам всички, защото те са силно зависими един от друг. Pandas е една от най-добрите библиотеки за обработка на огромни парчета данни, докато NumPy има отлична поддръжка за многоизмерни масиви, а Scipy, от друга страна, предоставя набор от подпакети, които изпълняват по-голямата част от задачите за статистически анализ.

Ето списък с функции на Pandas:

• Създава бързи и ефективни обекти на DataFrame с предварително дефинирано и персонализирано индексиране.
• Може да се използва за манипулиране на големи масиви от данни и извършване на подмножество, нарязване на данни, индексиране и т.н.
• Осигурява вградени функции за създаване на диаграми в Excel и изпълнение на сложни задачи за анализ на данни, като описателен статистически анализ, преборване на данни, трансформация, манипулация, визуализация и т.н.
• Осигурява поддръжка за манипулиране на данни от времеви редове

StatsModels

Изграден върху NumPy и SciPy, пакетът StatsModels Python е най-добрият за създаване на статистически модели, обработка на данни и оценка на модели. Заедно с използването на масиви NumPy и научни модели от библиотеката SciPy, той също се интегрира с Pandas за ефективна обработка на данни. Тази библиотека е известна със статистически изчисления, статистически тестове и проучване на данни.

Ето списък с функции на StatsModels:

• Най-добрата библиотека за извършване на статистически тестове и тестове за хипотези, които не се намират в библиотеките NumPy и SciPy.
• Осигурява прилагането на формули в стил R за по-добър статистически анализ. Той е по-свързан с езика R, който често се използва от статистиците.
• Често се използва за внедряване на генерализирани линейни модели (GLM) и обикновени модели с най-малка квадратна линейна регресия (OLM), поради това, че е огромна подкрепа за статистически изчисления.
• Статистическо тестване, включително тестване на хипотези (Null Theory) се извършва с помощта на библиотеката StatsModels.

Така че това бяха най-много често използвани и най-ефективните библиотеки на Python за статистически анализ. Сега нека да стигнем до частта за визуализация на данните в науката за данни и машинното обучение.

Python библиотеки за визуализация на данни

Картината говори повече от хиляда думи. Всички сме чували за този цитат от гледна точка на изкуството, но той важи и за науката за данни и машинното обучение. Известни изследователи на данни и инженери по машинно обучение знаят силата на визуализацията на данните, затова Python предоставя тонове библиотеки с единствената цел визуализация.

Визуализацията на данните е свързана с изразяване на ключови прозрения от данни, ефективно чрез графични представяния. Включва внедряването на графики, диаграми, мисловни карти, топлинни карти, хистограми, графици на плътността и т.н., за да се изследват корелациите между различни променливи данни.

В този блог ще се фокусираме върху най-добрите пакети за визуализация на данни на Python, които предоставят вградени функции за изследване на зависимостите между различните функции на данните.

Ето списък с най-добрите библиотеки на Python за визуализация на данни:

1. Matplotlib
2. Seaborn
3. Сюжетно
4. Боке

Matplotlib

е най-основният пакет за визуализация на данни в Python. Той осигурява поддръжка за голямо разнообразие от графики като хистограми, диаграми, мощностни спектри, диаграми на грешки и т.н. Това е двуизмерна графична библиотека, която създава ясни и кратки графики, които са от съществено значение за проучвателния анализ на данните (EDA).

Ето списък с функции на Matplotlib:

• Matplotlib прави изключително лесно начертаването на графики, като предоставя функции за избор на подходящи стилове на редове, стилове на шрифтове, оси за форматиране и така нататък.
• Създадените графики ви помагат да получите ясно разбиране за тенденциите, моделите и да направите корелации. Те обикновено са инструменти за разсъждения относно количествената информация.
• Той съдържа модула Pyplot, който осигурява интерфейс, много подобен на потребителския интерфейс на MATLAB. Това е една от най-добрите характеристики на пакета matplotlib.
• Предоставя обектно-ориентиран API модул за интегриране на графики в приложения, използващи GUI инструменти като Tkinter, wxPython, Qt и др.

Seaborn

Библиотеката Matplotlib формира основата на Seaborn библиотека. В сравнение с Matplotlib, Seaborn може да се използва за създаване на по-привлекателни и описателни статистически графики. Заедно с обширната поддръжка за визуализация на данни, Seaborn се предлага и с вграден API, ориентиран към набор от данни за изучаване на връзките между множество променливи.

Ето списък с функции на Seaborn:

• Осигурява опции за анализ и визуализиране на едномерни и двумерни точки от данни и за сравняване на данните с други подмножества от данни.
• Поддръжка за автоматизирана статистическа оценка и графично представяне на линейни регресионни модели за различни видове целеви променливи.
• Изгражда сложни визуализации за структуриране на мулти-сюжетни мрежи, като предоставя функции, които изпълняват абстракции на високо ниво.
• Предлага се с множество вградени теми за стилизиране и създаване на matplotlib графики

Сюжетно

Ploty е една от най-добре познатите графични библиотеки на Python. Той предоставя интерактивни графики за разбиране на зависимостите между целевите и прогнозните променливи. Той може да се използва за анализ и визуализиране на статистически, финансови, търговски и научни данни, за да се получат ясни и кратки графики, под-графики, топлинни карти, 3D диаграми и така нататък.

Ето списък с функции, които правят Ploty една от най-добрите библиотеки за визуализация:

• Той се предлага с повече от 30 типа диаграми, включително триизмерни диаграми, научни и статистически графики, SVG карти и така нататък за добре дефинирана визуализация.
• С Ploty’s Python API можете да създавате публични / частни табла за управление, които се състоят от графики, графики, текст и уеб изображения.
• Визуализациите, създадени с помощта на Ploty, са сериализирани във формат JSON, поради което можете лесно да получите достъп до тях на различни платформи като R, MATLAB, Julia и др.
• Той се предлага с вграден API, наречен Plotly Grid, който ви позволява директно да импортирате данни в средата Ploty.

Боке

Една от най-интерактивните библиотеки в Python, Bokeh може да се използва за изграждане на описателни графични представяния за уеб браузъри. Той може лесно да обработва наситени набори от данни и да изгражда гъвкави графики, които помагат при извършването на обширна EDA. Bokeh предоставя най-добре дефинираната функционалност за изграждане на интерактивни графики, табла за управление и приложения за данни.

Ето списък с функции на Bokeh:

• Помага ви да създавате бързо сложни статистически графики с помощта на прости команди
• Поддържа изходи под формата на HTML, тетрадка и сървър. Той също така поддържа многоезични обвързвания, включително R, Python, lua, Julia и др.
• Flask и django също са интегрирани с Bokeh, поради което можете да изразявате визуализации и на тези приложения
• Той осигурява поддръжка за трансформиране на визуализация, написана в други библиотеки като matplotlib, seaborn, ggplot и т.н.

Така че това бяха най-полезните библиотеки на Python за визуализация на данни. Сега нека обсъдим най-добрите библиотеки на Python за внедряване на целия процес на машинно обучение.

Python библиотеки за машинно обучение

Създаването на модели за машинно обучение, които могат точно да предвидят резултата или да решат определен проблем, е най-важната част от всеки проект за Data Science.

Внедряването на машинно обучение, задълбочено обучение и т.н. включва кодиране на 1000 редове код и това може да стане по-тромаво, когато искате да създадете модели, които решават сложни проблеми чрез невронни мрежи. Но за щастие не е нужно да кодираме алгоритми, защото Python се предлага с няколко пакета само с цел прилагане на техники и алгоритми за машинно обучение.

В този блог ще се фокусираме върху най-добрите пакети за машинно обучение, които предоставят вградени функции за внедряване на всички алгоритми за машинно обучение.

Ето списък с най-добрите библиотеки на Python за машинно обучение:

1. Scikit-learn
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-learn

Една от най-полезните библиотеки на Python, Scikit-learn е най-добрата библиотека за моделиране на данни и оценка на модели. Той се предлага с тонове и тонове функции с единствената цел да се създаде модел. Той съдържа всички контролирани и ненаблюдавани алгоритми за машинно обучение, а също така се предлага с добре дефинирани функции за обучение по ансамбъл и усилване на машинното обучение.

Ето списък с функции на Scikit-learn:

• Предоставя набор от стандартни набори от данни, които да ви помогнат да започнете с машинното обучение. Например известният набор от данни на Iris и наборът от данни на Boston House Prices са част от библиотеката Scikit-learn.
• Вградени методи за извършване както на контролирано, така и на ненаблюдавано машинно обучение. Това включва решаване, групиране, класификация, регресия и откриване на аномалии.
• Предлага се с вградени функции за извличане и избор на характеристики, които помагат при идентифицирането на значимите атрибути в данните.
• Той предоставя методи за извършване на кръстосана проверка за оценка на производителността на модела, а също така се предлага с функции за настройка на параметри с цел подобряване на производителността на модела.

XGBoost

XGBoost, което означава Extreme Gradient Boosting, е един от най-добрите Python пакети за извършване на Boosting Machine Learning. Библиотеките като LightGBM и CatBoost също са еднакво оборудвани с добре дефинирани функции и методи. Тази библиотека е изградена главно с цел внедряване на машини за увеличаване на градиента, които се използват за подобряване на производителността и точността на моделите за машинно обучение.

Ето някои от основните му характеристики:

• Библиотеката първоначално е написана на C ++, счита се за една от най-бързите и ефективни библиотеки за подобряване на производителността на моделите за машинно обучение.
• Основният алгоритъм XGBoost е успореден и той може ефективно да използва силата на многоядрените компютри. Това също прави библиотеката достатъчно силна за обработка на масивни набори от данни и работа в мрежа от набори от данни.
• Осигурява вътрешни параметри за извършване на кръстосана проверка, настройка на параметри, регулиране, обработка на липсващи стойности, а също така предоставя съвместими с scikit-learn API интерфейси.
• Тази библиотека често се използва в най-добрите състезания по наука за данни и машинно обучение, тъй като постоянно се оказва, че превъзхожда други алгоритми.

ElI5

ELI5 е друга библиотека на Python, която е фокусирана основно върху подобряването на производителността на моделите за машинно обучение. Тази библиотека е сравнително нова и обикновено се използва заедно с XGBoost, LightGBM, CatBoost и така нататък, за да повиши точността на моделите за машинно обучение.

Ето някои от основните му характеристики:

• Осигурява интеграция с Scikit-learn пакет, за да изрази значението на функциите и да обясни прогнозите на дърветата за решения и ансамблите, базирани на дървета.
• Той анализира и обяснява прогнозите, направени от XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor и catboost.CatBoost.
• Той осигурява поддръжка за внедряване на няколко алгоритми, за да се проверят модели на черна кутия, които включват модула TextExplainer, който ви позволява да обясните прогнозите, направени от текстовите класификатори.
• Помага при анализирането тегла и прогнози на scikit-learn Общите линейни модели (GLM), които включват линейни регресори и класификатори.

Python библиотеки за задълбочено обучение

Най-големият напредък в машинното обучение и изкуствения интелект е чрез дълбокото обучение. С въвеждането на Deep Learning вече е възможно да се изграждат сложни модели и да се обработват наситени набори от данни. За щастие, Python предлага най-добрите пакети за дълбоко обучение, които помагат за изграждането на ефективни невронни мрежи.

В този блог ще се фокусираме върху най-добрите пакети за дълбоко обучение, които предоставят вградени функции за внедряване на заплетени невронни мрежи.

Ето списък с най-добрите библиотеки на Python за задълбочено обучение:

1. TensorFlow
2. Питорх
3. Трудно

Tensorflow

Една от най-добрите библиотеки на Python за дълбоко обучение, TensorFlow е библиотека с отворен код за програмиране на потока от данни за редица задачи. Това е символична математическа библиотека, която се използва за изграждане на силни и прецизни невронни мрежи. Той осигурява интуитивен мултиплатформен интерфейс за програмиране, който е силно мащабируем в обширен домейн от полета.

Ето някои ключови характеристики на TensorFlow:

• Тя ви позволява да изграждате и обучавате множество невронни мрежи, които спомагат за побирането на мащабни проекти и набори от данни.
• Заедно с поддръжката за невронни мрежи, той също така предоставя функции и методи за извършване на статистически анализ. Например, той се предлага с вградени функции за създаване на вероятностни модели и байесови мрежи като Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma и др.
• Библиотеката предоставя слоести компоненти, които извършват слоести операции с тежести и отклонения, а също така подобряват производителността на модела чрез прилагане на техники за регулиране като нормализиране на партиди, отпадане и т.н.
• Той се предлага с визуализатор, наречен TensorBoard, който създава интерактивни графики и визуални елементи, за да разбере зависимостите на характеристиките на данните.

Питорх

е с отворен код, базиран на Python научен изчислителен пакет, който се използва за внедряване на техники за дълбоко обучение и невронни мрежи на големи масиви от данни. Тази библиотека се използва активно от Facebook за разработване на невронни мрежи, които помагат в различни задачи като разпознаване на лица и автоматично маркиране.

Ето някои ключови характеристики на Pytorch:

• Предоставя лесни за използване API за интегриране с други рамки за наука за данни и машинно обучение.
• Подобно на NumPy, Pytorch предоставя многомерни масиви, наречени Тензори, които за разлика от NumPy могат дори да се използват на графичен процесор.
• Той не само може да се използва за моделиране на мащабни невронни мрежи, но също така осигурява интерфейс с повече от 200+ математически операции за статистически анализ.
• Създавайте динамични графични графики, които изграждат динамични графики във всяка точка на изпълнение на кода. Тези графики помагат при анализ на времеви редове, докато прогнозират продажбите в реално време.

Трудно

Keras се счита за една от най-добрите библиотеки за дълбоко обучение в Python. Той предоставя пълна подкрепа за изграждане, анализ, оценка и подобряване на невронните мрежи. Keras е изграден върху библиотеките Theano и TensorFlow Python, което предоставя допълнителни функции за изграждане на сложни и мащабни модели за дълбоко обучение.

Ето някои ключови характеристики на Keras:

• Осигурява поддръжка за изграждане на всички видове невронни мрежи, т.е. напълно свързани, конволюционни, обединяване, повтарящи се, вграждане и др. За големи масиви от данни и проблеми тези модели могат допълнително да се комбинират, за да създадат пълноценна невронна мрежа
• Той има вградени функции за извършване на изчисления на невронни мрежи като дефиниране на слоеве, цели, функции за активиране, оптимизатори и множество инструменти за улесняване на работата с изображения и текстови данни.
• Предлага се с няколко предварително обработени набори от данни и обучени модели, включително MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet и др.
• Лесно се разширява и осигурява поддръжка за добавяне на нови модули, които включват функции и методи.

Python библиотеки за обработка на естествен език

Замисляли ли сте се как Google толкова подходящо предсказва това, което търсите? Технологията зад Alexa, Siri и други Chatbots е обработката на естествен език. НЛП изигра огромна роля в проектирането на системи, базирани на ИИ, които помагат при описването на взаимодействието между човешкия език и компютрите.

В този блог ще се фокусираме върху най-добрите пакети за обработка на естествен език, които предоставят вградени функции за внедряване на системи на високо ниво на AI.

Ето списък с най-добрите библиотеки на Python за обработка на естествен език:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Генсим

NLTK (Инструментариум за естествен език)

NLTK се счита за най-добрият пакет на Python за анализ на човешкия език и поведение. Предпочитана от повечето изследователи на данни, библиотеката NLTK предоставя лесни за използване интерфейси, съдържащи над 50 корпуса и лексикални ресурси, които помагат при описване на човешки взаимодействия и изграждане на системи, базирани на AI, като механизми за препоръки.

Ето някои ключови характеристики на библиотеката NLTK:

• Предоставя набор от методи за обработка на данни и текст за класификация, токенизация, извличане, маркиране, анализиране и семантични разсъждения за анализ на текст.
• Съдържа обвивки за NLP библиотеки на индустриално ниво за изграждане на сложни системи, които помагат при класифицирането на текстове и намирането на поведенчески тенденции и модели в човешката реч
• Той идва с изчерпателно ръководство, което описва внедряването на компютърната лингвистика и пълно ръководство за документация на API, което помага на всички начинаещи да започнат работа с NLP.
• Той разполага с огромна общност от потребители и професионалисти, които предоставят изчерпателни уроци и бързи ръководства, за да научат как компютърната лингвистика може да се извършва с помощта на Python.

spaCy

spaCy е безплатна библиотека на Python с отворен код за внедряване на усъвършенствани техники за обработка на естествен език (NLP). Когато работите с много текст, е важно да разберете морфологичното значение на текста и как той може да бъде класифициран за разбиране на човешки език. Тези задачи могат лесно да бъдат постигнати чрез spaCY.

Ето някои ключови характеристики на библиотеката spaCY:

• Наред с лингвистичните изчисления, spaCy предоставя отделни модули за изграждане, обучение и тестване на статистически модели, които по-добре ще ви помогнат да разберете значението на дадена дума.
• Предлага се с разнообразни вградени езикови анотации, за да ви помогне да анализирате граматичната структура на изречението. Това не само помага за разбирането на теста, но също така помага за намирането на връзките между различни думи в изречението.
• Може да се използва за прилагане на токенизация върху сложни, вложени символи, които съдържат съкращения и множество пунктуационни знаци.
• Освен че е изключително здрав и бърз, spaCy осигурява поддръжка за над 51 езика.

Генсим

Gensim е друг пакет с отворен код на Python, моделиран за извличане на семантични теми от големи документи и текстове за обработка, анализ и прогнозиране на човешкото поведение чрез статистически модели и лингвистични изчисления. Той има способността да обработва неограничени данни, независимо дали данните са необработени и неструктурирани.

Ето някои ключови характеристики на генизма:

• Може да се използва за изграждане на модели, които могат ефективно да класифицират документите, като разбират статистическата семантика на всяка дума.
• Той се предлага с алгоритми за обработка на текст като Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis и др., Които изучават статистическите модели на съпътстващи събития в документа, за да филтрират ненужните думи и да изградят модел само със значимите характеристики.
• Осигурява I / O обвивки и четци, които могат да импортират и поддържат широк спектър от формати за данни.
• Той се предлага с прости и интуитивни интерфейси, които лесно могат да се използват от начинаещи. Кривата на обучение на API също е доста ниска, което обяснява защо много разработчици харесват тази библиотека.

След като познавате най-добрите библиотеки на Python за наука за данни и машинно обучение, сигурен съм, че сте любопитни да научите повече. Ето няколко блога, които ще ви помогнат да започнете:

Ако искате да се запишете за пълен курс по изкуствен интелект и машинно обучение, Edureka има специално подготвен което ще ви накара да владеете техники като контролирано обучение, учене без надзор и обработка на естествен език. Включва обучение за най-новите постижения и технически подходи в областта на изкуствения интелект и машинното обучение като дълбоко обучение, графични модели и обучение за подсилване.