Maschinelles Lernen (ML), ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), ermöglicht es Computern, Aufgaben ohne spezifische Anweisungen auszuführen, indem sie aus Erfahrungen lernen. Python bietet mit seinem umfangreichen Funktionsumfang und der großen Auswahl an Bibliotheken von Drittanbietern eine hervorragende Unterstützung für ML.
Die für Python verfügbaren ML-Bibliotheken umfassen Tools und Funktionen zur Lösung mathematischer und wissenschaftlicher Berechnungen. Durch die Verwendung dieser Bibliotheken können Sie Modelle für maschinelles Lernen schneller erstellen, ohne alle Besonderheiten der zugrunde liegenden Techniken beherrschen zu müssen.
Das Google Brain-Team hat entwickelt TensorFlow als Open-Source-Framework für maschinelles Lernen das lässt dich verschiedene Arten neuronaler Netze aufbauen und trainieren. TensorFlow spielt eine entscheidende Rolle in einer Vielzahl von Anwendungen der künstlichen Intelligenz, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und verstärkendes Lernen.
TensorFlow stellt Daten als mehrdimensionale Arrays dar, die Tensoren genannt werden. Mit dieser Funktion können Sie äußerst flexibel und effizient mit Daten arbeiten und so Modelle für maschinelles Lernen einfacher entwerfen und optimieren.
Die Kompatibilität von TensorFlow mit Programmiersprachen wie Python, C++ und JavaScript macht es einem breiten Publikum zugänglich. Diese Vielseitigkeit hat zu seiner Beliebtheit sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie beigetragen.
Das KI-Forschungsteam von Meta hat PyTorch als kostenlose Open-Source-Bibliothek für Anwendungen in den Bereichen Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt. Mehrere Unternehmen, darunter Uber, Walmart und Microsoft, haben sich diese Bibliothek zu eigen gemacht.
Uber hat beispielsweise Pyro erworben, ein Deep-Learning-Programm, das PyTorch für die probabilistische Modellierung verwendet. Dies zeigt die Beliebtheit und den Nutzen von PyTorch bei Unternehmen, die fortschrittliche KI-Lösungen suchen.
Unternehmen wie Uber, Netflix, Square und Yelp entscheiden sich beim Umgang mit ihren Text- und Bilddaten für Keras gegenüber anderen Bibliotheken. Keras ist eine eigenständige Open-Source-Python-Bibliothek, die speziell für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerkaufgaben entwickelt wurde.
Sein modularer Aufbau, seine Lesbarkeit und Erweiterbarkeit ermöglichen es Entwicklern, bei der Erstellung neuronaler Netzwerkmodelle schneller zu experimentieren und zu iterieren. Darüber hinaus bietet Keras ein robustes Toolkit, das die Effizienz der Text- und Bildbearbeitung erheblich steigert.
NumPy, eine Open-Source-Python-Bibliothek, erleichtert wissenschaftliche und mathematische Berechnungen. Diese Bibliothek bietet eine breite Palette mathematischer Funktionen, einschließlich Operationen wie math.fsum und math.frexp. Darüber hinaus können Sie komplexe Berechnungen mit Matrizen und mehrdimensionalen Arrays durchführen.
SciPy baut auf den Fähigkeiten von NumPy auf und bietet eine breite Palette an Funktionen, die für verschiedene wissenschaftliche und technische Aufgaben unerlässlich sind. Diese Bibliothek enthält Module für Optimierung, Integration, Interpolation, lineare Algebra, Statistik und mehr.
Daher dient es als wertvolles Werkzeug für diejenigen, die an Aktivitäten wie Datenanalyse, numerischer Simulation und wissenschaftlicher Modellierung arbeiten. Typischerweise kombinieren Sie es mit anderen wissenschaftlichen Bibliotheken, um umfassende Rechenabläufe zu erstellen.
Scikit-Learn, die kostenlose Bibliothek für maschinelles Lernen, ist für ihre Geschwindigkeit und benutzerfreundliche API bekannt. Es basiert auf SciPy und umfasst eine breite Palette von Funktionen, darunter Regressionsmethoden, Datenclustering und Kategorisierungstools.
Diese Bibliothek bietet Unterstützung für führende maschinelle Lerntechniken wie Support Vector Machines, Random Forest, K-Means und Gradient Boosting. Darüber hinaus kann Ihnen die aktive Entwickler-Community bei Problemen wertvolle Hilfestellung leisten.
Scikit-Learn erfreut sich in verschiedenen Branchen großer Beliebtheit, mit bemerkenswerten Beispielen wie booking.com für Hotelreservierungen und Spotify für Online-Musik-Streaming machen es zu einer beliebten Wahl auf GitHub.
Orange3 ist eine Open-Source-Softwareanwendung, die für Data Mining, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung entwickelt wurde. Seine Ursprünge reichen bis ins Jahr 1996 zurück, als es erstmals von akademischen Experten an der Universität Ljubljana in Slowenien konzipiert und mit C++ erstellt wurde.
Im Laufe der Zeit, als die Nachfrage nach fortschrittlicheren und komplexeren Funktionen zunahm, begannen Fachleute, Python-Module in dieses Framework zu integrieren und so die Funktionen der Software zu erweitern und zu verbessern.
Pandas ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, die High-Level-Datenstrukturen und eine Vielzahl von Analysetools bereitstellt. Eine der großartigen Eigenschaften dieser Bibliothek ist ihre Fähigkeit, mit nur einem oder zwei Befehlen komplexe Operationen an Daten auszuführen.
Pandas verfügt über viele integrierte Methoden zum Gruppieren, Kombinieren und Filtern von Daten sowie Zeitreihenfunktionen.
Pandas stellt sicher, dass der gesamte Prozess der Datenbearbeitung einfach ist. Eines der Highlights von Pandas ist die Unterstützung von Vorgängen wie Neuindizierung, Iteration, Sortierung, Aggregation, Verkettungen und Visualisierung.
Matplotlib ist eine Bibliothek für Python, die alles enthält, was Sie zum Erstellen statischer, animierter und interaktiver Visualisierungen benötigen.
NumPy, die wissenschaftliche Computerbibliothek von Python, dient als Grundlage für die Entwicklung von Matplotlib. Sie können Matplotlib verwenden, um Daten schnell und einfach darzustellen, nachdem Sie sie mit NumPy vorverarbeitet haben.
Die Theano-Bibliothek, die 2007 vom Montreal Institute for Learning Algorithms gegründet wurde, dient als Plattform für den Entwurf und die Ausführung mathematischer Aussagen.
Damit können Sie mathematische Modelle effektiv manipulieren, bewerten und optimieren. Diese Bibliothek verarbeitet diese mathematischen Ausdrücke mithilfe mehrdimensionaler Arrays.
PyBrain – kurz für Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Network Library – ist ein vielseitiger Open-Source-Modulsatz zur Verwendung bei verschiedenen maschinellen Lernaufgaben.
PyBrain wurde mit einem starken Schwerpunkt auf Zugänglichkeit entwickelt und seine Kernstärken liegen in neuronalen Netzen und Methoden des verstärkenden Lernens.
Pythons Dominanz in der KI: Eine bibliotheksgesteuerte Revolution
Pythons umfangreiches Angebot an Bibliotheken für maschinelles Lernen hat dazu beigetragen, den Bereich der künstlichen Intelligenz voranzutreiben. Diese Bibliotheken bieten vorgefertigte Lösungen, die die Entwicklung beschleunigen, die Zusammenarbeit fördern und Sie in die Lage versetzen, komplexe Anwendungen effizient zu erstellen.
Diese Bibliotheken unterstreichen den Einfluss von Python auf maschinelles Lernen und befassen sich jeweils mit spezifischen Aspekten mathematischer Berechnungen, Datenanalyse, Visualisierung und mehr.
Diese Tools unterstreichen insgesamt die Rolle von Python als treibende Kraft in der KI-Landschaft.