Mashina o'rganish va ai uchun eng yaxshi Python kutubxonalari

2. Keras Python

Keras - bu neyron tarmoqlar va mashinani o'rganish loyihalarini qurish uchun yozilgan etakchi ochiq manba Python kutubxonasi. U Deeplearning4j, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Theano yoki TensorFlow da ishlashi mumkin. U optimizatorlar, neyron qatlamlar, faollashtirish funktsiyalari, ishga tushirish sxemalari, xarajat funktsiyalari va tartibga solish sxemalarini o'z ichiga olgan deyarli barcha mustaqil modullarni taklif qiladi. Bu xuddi yangi funksiyalar va sinflarni qo'shish kabi yangi modullarni qo'shishni osonlashtiradi. Model allaqachon kodda aniqlanganligi sababli, alohida model konfiguratsiya fayllariga ega bo'lishingiz shart emas.




Keras yangi boshlanuvchilar uchun neyron tarmoqni loyihalashtirish va rivojlantirishni osonlashtiradi. Keras Python konvolyutsion neyron tarmoqlari bilan ham shug'ullanadi. U normallashtirish, optimallashtirish va faollashtirish qatlamlari uchun algoritmlarni o'z ichiga oladi. Keras Python-ning kompyuter o'rganish kutubxonasi bo'lish o'rniga, modullilik va to'liq ifodalilikni oshiradigan foydalanuvchilarga qulay, kengaytiriladigan interfeys sifatida ishlaydi.
1
1
1
1

3. Theano Python

2007 yilda kelganidan beri Theano Python dasturchilari va ML va AI tadqiqotchilarini qo'lga kiritdi.




Asosiysi, bu ko'p o'lchovli massivlar bilan shug'ullanadigan matematik ifodalarni aniqlash, optimallashtirish va baholash imkonini beruvchi taniqli ilmiy hisoblash kutubxonasi. Bir nechta ML va AI ilovalarining asosi murakkab matematik ifodani takroriy hisoblashdir. Theano sizga ma'lumot talab qiladigan hisob-kitoblarni faqat protsessorda bajarishdan yuz baravar tezroq qilish imkonini beradi. Bundan tashqari, u GPUlar uchun yaxshi optimallashtirilgan bo'lib, u samarali ramziy farqlashni taklif qiladi va keng kod sinovi imkoniyatlarini o'z ichiga oladi.




Muvaffaqiyatlilik haqida gap ketganda, Theano ajoyib Python mashina o'rganish kutubxonasidir, chunki u katta neyron tarmoqlarda hisoblash bilan shug'ullanish qobiliyatini o'z ichiga oladi. U ML ilovalarini ishlab chiqish va bajarish vaqtini, xususan, chuqur o'rganish algoritmlarida ko'paytirishga qaratilgan. TensorFlow oldida Theanoning birgina kamchiliklari shundaki, uning sintaksisi yangi boshlanuvchilar uchun juda qiyin.