Python/Matlab dasturiy vositasining sun’iy intellektda qo’llaniladigan kutubxonalari (numpy, scipy, keras, pandas, tensorflow). TensorFlow

Python/Matlab dasturiy vositasining sun’iy intellektda qo’llaniladigan kutubxonalari (numpy, scipy, keras, pandas, tensorflow).

TensorFlow
Google tomonidan ishlab chiqilgan TensorFlow chuqur o'rganish tizimi, shubhasiz, neyron tarmoqlarni o'qitish uchun eng mashhur vositadir. Google Gmail va Google Translate kabi keng ko'lamli xizmatlar uchun o'z ramkasidan faol foydalanadi. TensorFlow Uber, Airbnb, Xiaomi, Dropbox va boshqalar kabi brendlar tomonidan qo'llaniladi.

TensorFlow yordamida siz neyron tarmoqning alohida qismlarini tasavvur qilishingiz mumkin.

Tensorflow modullari mustaqil bo'lishi mumkin.
TensorFlow sizga neyron tarmoqlarni ham CPU, ham GPU-da o'qitish imkonini beradi.
Quvurni o'rganish jarayoni.
Katta jamoa doimiy ravishda barqarorlikni yaxshilash va yangi xususiyatlar ustida ishlamoqda.

NumPy

NumPy - mashinani o'rganish uchun eng mashhur Python kutubxonalaridan biri. TensorFlow va boshqa kutubxonalar undan ko'p o'lchovli massivlarda operatsiyalarni bajarish uchun "ichki" sifatida foydalanadilar.

Interpretatsiya qilingan tillarda (Python) amalga oshirilgan matematik algoritmlar kompilyatsiya qilingan tillarga qaraganda ancha sekinroq ishlaydi. NumPy kutubxonasi ko'p o'lchovli massivlar bilan ishlash uchun optimallashtirilgan hisoblash algoritmlarini amalga oshirishni ta'minlaydi

Keras

Agar siz tez va oson chuqur o'rganish modelini yaratishingiz kerak bo'lsa, Keras mukammal tanlovdir. Bu TensorFlow va Theano ramkalari uchun qo'shimcha. Kutubxona ixcham, modulli va kengaytirilishi mumkin bo'lgan holda chuqur o'rganish tarmoqlari bilan tez ishlashga qaratilgan. Keras yuqori darajadagi, intuitiv mavhum mavhumlar to'plamini taqdim etadi, bu esa neyron tarmoqlarni shakllantirishni osonlashtiradi, ilmiy hisoblash kutubxonasidan qat'i nazar, hisoblashning orqa tomoni sifatida ishlatiladi.

Protsessor va GPUda ajoyib ishlaydi.

Murakkab modellarni yaratish uchun birlashtirilishi mumkin bo'lgan deyarli barcha neyron tarmoq modellarini qo'llab-quvvatlaydi.
Platforma to'liq Python-da yozilgan, ya'ni siz standart disk raskadrovka vositalaridan foydalanishingiz mumkin.

Pandas

Pandas - bu ma'lumotlar bilan ishlash uchun yuqori darajadagi tuzilmalarni va ma'lumotlarni tahlil qilish uchun keng ko'lamli vositalarni taqdim etadigan kutubxona. Kutubxona sizga kichik hajmdagi kodlar bilan ko'plab murakkab buyruqlarni bajarish imkonini beradi: ma'lumotlarni saralash va guruhlash, etishmayotgan ma'lumotlar bilan ishlash, vaqt seriyalari va boshqalar. Barcha ma'lumotlar dataframelar jadvallari sifatida taqdim etiladi.

SciPy

SciPy ilmiy va muhandislik hisob-kitoblarini, jumladan, mashinani o'rganish vazifalarini bajarish uchun mo'ljallangan.

Imkoniyatlar: funksiyalarning minimal va maksimallarini qidirish, integrallarni hisoblash, maxsus funktsiyalarni qo'llab-quvvatlash, signal va tasvirni qayta ishlash, differentsial tenglamalarni echish va boshqalar.

SciPy NumPy bilan chambarchas bog'liq, shuning uchun NumPy massivlari sukut bo'yicha qo'llab-quvvatlanadi.
SciPy kutubxonasi HDF5 formatidagi fayllardagi katta hajmdagi ma'lumotlarni boshqarish uchun mo'ljallangan ierarxik ma'lumotlar bazasi PyTables bilan o'zaro aloqada bo'lishi mumkin.