Le 7 migliori librerie Python per l'apprendimento automatico

Questo articolo presenta le 7 migliori librerie Python per il Machine Learning che hanno eliminato la necessità di scrivere codici separati per ogni algoritmo.

In informatica, l'apprendimento automatico (ML) è un campo che richiede molti algoritmi. Questo è un aspetto che molti sviluppatori temono nella scelta di un dominio così complesso. Ma oggi non è più così. Non è necessario creare codici separati per ogni algoritmo, perché le librerie Python per l'apprendimento automatico sono qui per darvi una mano.

La libreria di apprendimento automatico Python è considerata il linguaggio preferito quando si tratta di implementare algoritmi di apprendimento automatico. Se volete padroneggiare l'apprendimento automatico e la scienza dei dati, dovete imparare Python. Questa guida elenca le sette migliori librerie Python disponibili per l'apprendimento automatico. Diamo un'occhiata.

Un elenco delle 7 migliori librerie Python per il Machine Learning

Le principali librerie Python per l'apprendimento automatico sono elencate di seguito.

1. SciPy

Nel 2001 Piau Peterson, Eric Jones e Travis Oliphant hanno creato questa libreria. Una comunità aperta di esperti di sviluppo sponsorizza e sostiene l'attuale sviluppo della libreria SciPy. SciPy è una libreria open source ampiamente utilizzata per la matematica, la scienza e l'ingegneria, costruita sulla base di NumPy. La libreria offre un'ampia gamma di moduli, tra cui, ma non solo, l'elaborazione delle immagini, le trasformate veloci di Fourier, l'interpolazione integrale, l'algebra lineare, le funzioni speciali, l'ottimizzazione delle immagini e l'elaborazione dei segnali.

Inoltre, la risoluzione di equazioni differenziali ordinarie e altri compiti di calcolo in ambito analitico e scientifico sono funzioni che questa libreria mette a disposizione. La libreria SciPy utilizza gli array di dati multidimensionali forniti dal modulo NumPy. Per le subroutine di manipolazione degli array, SciPy si affida molto a NumPy. La libreria SciPy è stata introdotta per fornire funzioni numeriche efficaci utilizzando le sequenze NumPy.

Caratteristiche principali

• Risolvere equazioni differenziali e trasformate di Fourier.
• Questa libreria consente di eseguire complessi calcoli di algebra lineare utilizzando algoritmi altamente ottimizzati.
• Dispone di una serie di funzioni, tra cui una funzione di elaborazione di immagini multidimensionali.

2. Theano

È considerata una delle migliori librerie Python per l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo. Se si desidera eseguire calcoli matriciali e manipolare espressioni matematiche, Theano si comporta come un compilatore ottimizzato. La sua interfaccia è abbastanza simile a quella di NumPy perché è costruita su NumPy. La libreria Theano funziona perfettamente su CPU (Central Processing Unit) e GPU (Graphics Processing Unit).

L'integrazione dell'architettura GPU produce risultati più rapidi. Rispetto alle CPU, Theano su GPU può eseguire calcoli ad alta intensità di dati 140 volte più velocemente. Evita automaticamente bug ed errori quando Theano tratta funzioni esponenziali e logaritmiche. Inoltre, questa libreria Python per l'apprendimento automatico dispone di strumenti integrati per la validazione e il test unitario. L'elevata velocità di elaborazione di Theano è utile per i progetti C che richiedono calcoli ad alta intensità di dati.

Theano era una popolare libreria di calcolo numerico utilizzata per il deep learning, ma è stata ampiamente sostituita da altri framework come TensorFlow e PyTorch a causa della mancanza di sviluppo attivo e di alcune limitazioni.

Caratteristiche principali

• Le equazioni non stazionarie possono essere determinate nella libreria di Theano e poi risolte utilizzando le equazioni stazionarie.
• Con questa libreria è possibile disegnare grafici simbolici per i calcoli.
• È più veloce di Python e alcune espressioni possono essere implementate su CPU e GPU.

3. Keras

Si tratta di uno dei grandi strumenti open-source per l'apprendimento automatico e le reti neurali, introdotto nel 2015. Nel 2023, più di 2,5 milioni di sviluppatori saranno associati a questa libreria. Funziona con PlaidML, Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow, R e Theano. La libreria Keras si occupa dei componenti di una rete neurale: ottimizzatori, funzioni di attivazione, obiettivi e strati.

Per quanto riguarda il codice delle reti neurali profonde, la libreria Keras fornisce funzioni utili per l'elaborazione di immagini e testi. Oltre al supporto standard per le reti neurali, la libreria offre un supporto nativo per le reti neurali ricorrenti e convoluzionali. Fin dalla sua introduzione sul mercato, questo open source per l'apprendimento automatico condivide molti aspetti con TensorFlow. Rende l'apprendimento profondo e l'apprendimento automatico più accessibili a tutti gli utenti.

Caratteristiche principali

• L'architettura di TensorFlow è spiegata in modo semplice e comprensibile.
• La libreria facilita l'apprendimento automatico commerciale in Python con il supporto di GPU e TPU di grandi dimensioni.
• È efficace in una varietà di applicazioni, tra cui l'apprendimento profondo generativo, l'apprendimento per rinforzo, la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale.
• La libreria Keras è molto utile per i dati delle serie temporali, i dati audio, i dati strutturati e i dati grafici.

4. Pandas

È un'altra libreria eccellente, annoverata tra i migliori pacchetti Python per l'apprendimento automatico. Pandas è considerato uno dei migliori strumenti open-source per l'apprendimento automatico. Supporto profondo per strutture di dati espressive, flessibili e veloci, progettate specificamente per lavorare con dati etichettati e relazionali. Se volete analizzare i dati in tempo reale, non c'è modo migliore che usare Pandas.

Questa libreria offre prestazioni altamente ottimizzate ed è super stabile. Se parliamo del codice di backend di Pandas, è scritto in Python puro o in C. Pandas utilizza due diverse strutture di dati, tra cui "DataFrame (2-dimensionale)" e "Series (1-dimensionale)". È in grado di gestire facilmente grandi quantità di dati e casi d'uso provenienti da diversi ambiti, tra cui quello finanziario, sociale, statistico e della scienza dei dati.

Caratteristiche principali

• Aiuta a gestire facilmente le serie temporali e i dati mancanti.
• Per supportare un'ampia implementazione dei dati, Pandas offre un potente oggetto DataFrame.
• Utilizza Cython e C per scrivere codice ottimizzato per Python.
• La libreria supporta la fusione, l'unione, la suddivisione, il rimodellamento, l'affettamento e l'indicizzazione di enormi insiemi di dati.

5. NumPy

NumPy è una libreria fondamentale per il calcolo numerico in Python. Supporta array e matrici multidimensionali di grandi dimensioni e fornisce un'ampia gamma di funzioni matematiche per la manipolazione di questi array. NumPy è la spina dorsale di molte altre librerie scientifiche e di dati ed è ampiamente riconosciuto per le sue prestazioni e funzionalità. Questa libreria è uno dei migliori pacchetti Python per l'apprendimento automatico. NumPy contiene un'enorme collezione di funzioni matematiche complesse. La libreria si è quindi dimostrata uno strumento potente per l'elaborazione di matrici e array di grandi dimensioni in più dimensioni. Se vi piace lavorare con i numeri casuali, le trasformate di Fourier e l'algebra lineare, vale sicuramente la pena utilizzare NumPy.

Con NumPy è possibile definire tipi di dati arbitrari e integrarli con molti database in modo semplice e conveniente. È inoltre possibile utilizzare questa libreria per qualsiasi tipo di dati come contenitore multidimensionale. Permette di integrare i codici di C++, C e Fortran con gli strumenti di base. NumPy ha molte altre caratteristiche importanti, come le funzioni broadcast e gli oggetti array N-dimensionali.

Caratteristiche principali

• La libreria NumPy supporta metodi di algebra lineare, trasformate di Fourier, generatori di numeri casuali e varie espressioni matematiche complesse.
• Offre una maggiore flessibilità grazie al codice Python di alto livello completamente ottimizzato.
• La libreria supporta oggetti array N-dimensionali, consentendo operazioni di broadcast, indicizzazione e vettorizzazione.
• NumPy può essere utilizzato per eseguire operazioni numeriche in varie librerie legate alla bioinformatica, all'informatica quantistica, alla scienza dei dati, all'elaborazione geografica, alla visualizzazione dei dati, all'elaborazione dei segnali e delle immagini.

6. Seaborn

Anche questa è una libreria Python open-source per l'apprendimento automatico. Seaborn è basato su Matplotlib e si concentra quindi sulla visualizzazione e sul plottaggio dei dati. Allo stesso tempo, presenta la struttura dati della libreria Pandas.

La libreria Seaborn aiuta a creare grafici dei dati di allenamento. Pertanto, viene utilizzato soprattutto nei progetti di apprendimento automatico. Se siete alla ricerca di una libreria Python efficace per l'analisi dei dati e il marketing, non cercate altro che Seaborn, con la sua capacità di creare grafici e diagrammi che attirano l'attenzione.

Caratteristiche principali

• Con Seaborn è possibile creare grafici e diagrammi accattivanti.
• Rende più efficace l'analisi dei dati e il marketing.
• Essendo una libreria open source, ha accesso a un'ampia assistenza online.

7. Matplotlib

Matplotlib è una delle librerie di visualizzazione dei dati più utilizzate in Python. Offre un set di strumenti ampio e flessibile per creare diversi tipi di grafici, diagrammi e visualizzazioni. Anche se potenti, possono richiedere più codice di Seaborn per ottenere determinati risultati estetici.

Questa libreria di visualizzazione dei dati è utilizzata principalmente per i grafici 2D e produce grafici di figure e immagini di qualità editoriale in diversi formati. Le funzionalità che si possono creare con questa libreria includono: grafici a barre, grafici di errore, istogrammi, diagrammi di dispersione, diagrammi e altro ancora. L'interfaccia utente di Matplotlib è amichevole e simile a quella di MATLAB.

La libreria fornisce un'intelligenza artificiale orientata agli oggetti che utilizza strumenti GUI come Qt, Tkinter, wxPython e GTK+. Con Matplotlib è possibile incorporare facilmente grafici e diagrammi in varie applicazioni. Sebbene sia la più vecchia libreria Python per l'apprendimento automatico, molti programmatori la usano ancora frequentemente perché è considerata la libreria Python più innovativa e unica nel suo genere per la visualizzazione dei dati.

Caratteristiche principali

• La libreria può essere utilizzata per generare grafici e diagrammi per presentare i dati in un formato narrativo.
• È possibile personalizzare grafici e diagrammi ed esportarli in diversi formati.
• Offre diverse applicazioni basate su GUI di visualizzazioni incorporabili.
• Matplotlib è esteso da varie librerie e framework in Python.

Parole finali

Molti sviluppatori Python hanno creato diverse librerie per l'apprendimento automatico per i propri progetti e compiti. In seguito, lo rilasciano a beneficio del pubblico e ne traggono profitto. Il vantaggio principale dell'uso di queste librerie è che non è necessario scrivere codice separato per i diversi algoritmi. È invece possibile ottenere pacchetti di codifica precostituiti e utilizzarli direttamente per raggiungere i propri obiettivi.

Se state cercando le migliori librerie Python per l'apprendimento automatico, assicuratevi di leggere la discussione presentata sopra. Ha elencato le 7 migliori librerie Python per l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo con le loro caratteristiche principali.