De bedste Python-biblioteker til datalogi og maskinindlæring

Python-biblioteker til datalogi og maskinindlæring:

Datalogi og er de mest efterspurgte teknologier i æraen. Denne efterspørgsel har skubbet alle til at lære de forskellige biblioteker og pakker at implementere Data Science og Machine Learning. Dette blogindlæg vil fokusere på Python-bibliotekerne til datalogi og maskinindlæring. Dette er de biblioteker, du bør vide for at mestre de to mest hypede færdigheder på markedet.

For at få indgående kendskab til kunstig intelligens og maskinindlæring kan du tilmelde dig live af Edureka med support døgnet rundt og adgang til hele livet.

Her er en liste over emner, der vil blive dækket i denne blog:

1. Introduktion til datalogi og maskinindlæring
2. Hvorfor bruge Python til datalogi og maskinindlæring?
3. Python-biblioteker til datalogi og maskinindlæring
   1. Python-biblioteker til statistik
   2. Python-biblioteker til visualisering
   3. Python-biblioteker til maskinindlæring
   4. Python-biblioteker til dyb læring
   5. Python-biblioteker til naturlig sprogbehandling

Introduktion til datalogi og maskinindlæring

Da jeg startede min forskning inden for datalogi og maskinindlæring, var der altid dette spørgsmål, der generede mig mest! Hvad førte til brummen omkring maskinlæring og datalogi?

Denne brummer har meget at gøre med den mængde data, vi genererer. Data er det brændstof, der er nødvendigt for at drive Machine Learning-modeller, og da vi er i Big Data-æraen, er det tydeligt, hvorfor Data Science betragtes som den mest lovende jobrolle i æraen!

Jeg vil sige, at datalogi og maskinindlæring er færdigheder og ikke kun teknologier. De er de nødvendige færdigheder til at få nyttig indsigt fra data og løse problemer ved at opbygge forudsigelige modeller.

Formelt set er dette, hvordan datalogi og maskinindlæring defineres:

Datavidenskab er processen med at udtrække nyttige oplysninger fra data for at løse virkelige problemer.

Machine Learning er processen med at få en maskine til at lære, hvordan man løser problemer ved at give den masser af data.

Disse to domæner er stærkt forbundet. Maskinindlæring er en del af datalogi, der gør brug af maskinindlæringsalgoritmer og andre statistiske teknikker til at forstå, hvordan data påvirker og vokser en virksomhed.

For at lære mere om datalogi og maskinindlæring kan du gå gennem følgende blogs:

hvad er token i java

1. Data Science Tutorial - Lær datalogi fra bunden!

Lad os nu forstå hvor Python-biblioteker passer ind i datalogi og maskinindlæring.

Hvorfor bruge Python til datalogi og maskinindlæring?

er rangeret som nummer 1 for det mest populære programmeringssprog, der bruges til at implementere Machine Learning og Data Science. Lad os forstå, hvorfor så mange dataforskere og maskinlæringsingeniører foretrækker Python frem for ethvert andet programmeringssprog.

• Nem læring: Python bruger en meget enkel syntaks, der kan bruges til at implementere enkle beregninger som tilføjelsen af ​​to strenge til komplekse processer som f.eks. At bygge komplekse Machine Learning-modeller.
• Mindre kode: Implementering af datalogi og maskinindlæring involverer tonsvis af algoritmer. Takket være Pythons-understøttelse af foruddefinerede pakker behøver vi ikke kode algoritmer. Og for at gøre tingene nemmere tilbyder Python 'check as you code' -metode, der reducerer byrden ved at teste koden.
• Forudbyggede biblioteker: Python har 100'erne forudbyggede biblioteker til at implementere forskellige maskinlæring og dyb læringsalgoritmer. Så hver gang du vil køre en algoritme på et datasæt, skal du bare installere og indlæse de nødvendige pakker med en enkelt kommando. Eksempler på forudbyggede biblioteker inkluderer NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch og så videre.
• Platformuafhængig: Python kan køre på flere platforme, herunder Windows, macOS, Linux, Unix og så videre. Mens du overfører kode fra en platform til den anden, kan du bruge pakker som PyInstaller, der tager sig af eventuelle afhængighedsproblemer.
• Massiv fællesskabsstøtte: Bortset fra en enorm fan, der følger, har Python flere samfund, grupper og fora, hvor programmører sender deres fejl og hjælper hinanden.

Nu hvor du ved det hvorfor Python betragtes som et af de bedste programmeringssprog til datalogi og maskinindlæring, lad os forstå de forskellige Python-biblioteker til datalogi og maskinindlæring.

Python-biblioteker til datalogi og maskinindlæring

Den vigtigste vigtige årsag til populariteten af ​​Python inden for AI og maskinindlæring er det faktum, at Python leverer tusindvis af indbyggede biblioteker, der har indbyggede funktioner og metoder til let at udføre dataanalyse, behandling, wrangling, modellering og så på. I nedenstående afsnit diskuterer vi datalogibibliotekerne og maskinindlæring til følgende opgaver:

1. Statistisk analyse
2. Datavisualisering
3. Datamodellering og maskinindlæring
4. Dyb Læring
5. Naturlig sprogbehandling (NLP)

Python-biblioteker til statistisk analyse

Statistik er et af de mest grundlæggende fundament for datalogi og maskinindlæring. Alle maskinlæring og dyb læringsalgoritmer, teknikker osv. Er bygget på de grundlæggende principper og begreber i statistik.

For at lære mere om statistik til datalogi kan du gå gennem følgende blogs:

Python leveres med masser af biblioteker til det eneste formål med statistisk analyse. I denne 'Python-biblioteker til datalogi og maskinindlæring'-blog vil vi fokusere på de bedste statistiske pakker, der leverer indbyggede funktioner til at udføre de mest komplekse statistiske beregninger.

Her er en liste over de bedste Python-biblioteker til statistisk analyse:

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

NumPy

eller Numerisk Python er et af de mest anvendte Python-biblioteker. Hovedfunktionen i dette bibliotek er dets understøttelse af flerdimensionelle arrays til matematiske og logiske operationer. Funktioner leveret af NumPy kan bruges til indeksering, sortering, omformning og formidling af billeder og lydbølger som en række reelle tal i multidimension.

Her er en liste over funktioner i NumPy:

1. Udfør enkle til komplekse matematiske og videnskabelige beregninger
2. Stærk understøttelse af flerdimensionelle matrixobjekter og en samling af funktioner og metoder til at behandle matrixelementerne
3. Fourier-transformationer og rutiner til datamanipulation
4. Udfør lineære algebra-beregninger, som er nødvendige for maskinindlæringsalgoritmer, såsom lineær regression, logistisk regression, Naive Bayes og så videre.

SciPy

Bygget oven på NumPy er SciPy-biblioteket en samling af underpakker, der hjælper med at løse de mest basale problemer i forbindelse med statistisk analyse. SciPy-biblioteket bruges til at behandle de matrixelementer, der er defineret ved hjælp af NumPy-biblioteket, så det bruges ofte til at beregne matematiske ligninger, der ikke kan gøres ved hjælp af NumPy.

Her er en liste over funktioner i SciPy:

• Det fungerer sammen med NumPy-arrays for at give en platform, der giver adskillige matematiske metoder som numerisk integration og optimering.
• Den har en samling af underpakker, der kan bruges til vektorkvantisering, Fourier-transformation, integration, interpolering og så videre.
• Tilbyder en fuldt udbygget stak med lineære algebrafunktioner, der bruges til mere avancerede beregninger såsom klyngedannelse ved hjælp af k-middelalgoritmen og så videre.
• Tilbyder support til signalbehandling, datastrukturer og numeriske algoritmer, oprettelse af sparsomme matricer osv.

Pandaer

Pandaer er et andet vigtigt statistisk bibliotek, der hovedsagelig bruges inden for en lang række områder, herunder statistik, økonomi, økonomi, dataanalyse og så videre. Biblioteket er afhængig af NumPy-arrayet med det formål at behandle pandadataobjekter. NumPy, Pandas og SciPy er stærkt afhængige af hinanden for at udføre videnskabelige beregninger, datamanipulation og så videre.

Jeg bliver ofte bedt om at vælge det bedste blandt Pandaer, NumPy og SciPy, men jeg foretrækker at bruge dem alle, fordi de er stærkt afhængige af hinanden. Pandas er et af de bedste biblioteker til behandling af enorme klumper af data, mens NumPy har fremragende understøttelse af flerdimensionelle arrays, og Scipy på den anden side leverer et sæt underpakker, der udfører et flertal af de statistiske analyseopgaver.

Her er en liste over funktioner i Pandaer:

• Opretter hurtige og effektive DataFrame-objekter med foruddefineret og tilpasset indeksering.
• Det kan bruges til at manipulere store datasæt og udføre underindstilling, dataskæring, indeksering og så videre.
• Tilbyder indbyggede funktioner til oprettelse af Excel-diagrammer og udførelse af komplekse dataanalysearbejde, såsom beskrivende statistisk analyse, datakørsel, transformation, manipulation, visualisering og så videre.
• Giver support til manipulering af tidsseriedata

StatsModels

Bygget oven på NumPy og SciPy er StatsModels Python-pakken den bedste til oprettelse af statistiske modeller, datahåndtering og modelevaluering. Sammen med at bruge NumPy-arrays og videnskabelige modeller fra SciPy-biblioteket integreres det også med Pandas til effektiv datahåndtering. Dette bibliotek er berømt kendt for statistiske beregninger, statistisk test og dataudforskning.

Her er en liste over funktioner i StatsModels:

• Bedste bibliotek til at udføre statistiske tests og hypotesetest, som ikke findes i NumPy- og SciPy-biblioteker.
• Giver implementering af R-stilformler til bedre statistisk analyse. Det er mere tilknyttet R-sproget, som ofte bruges af statistikere.
• Det bruges ofte til at implementere generaliserede lineære modeller (GLM) og almindelige mindst kvadratiske lineære regression (OLM) modeller på grund af det store understøttelse af statistiske beregninger.
• Statistisk test inklusive hypotesetest (Null Theory) udføres ved hjælp af StatsModels-biblioteket.

Så disse var mest almindeligt anvendte og de mest effektive Python-biblioteker til statistisk analyse. Lad os nu komme til datavisualiseringsdelen i Data Science og Machine Learning.

Python-biblioteker til datavisualisering

Et billede taler mere end tusind ord. Vi har alle hørt om dette citat med hensyn til kunst, men det gælder også for datalogi og maskinindlæring. Anerkendte dataforskere og maskinindlæringsingeniører kender kraften i datavisualisering, hvorfor Python leverer masser af biblioteker med det eneste formål at visualisere.

Datavisualisering handler om at udtrykke nøgleindsigten fra data effektivt gennem grafiske repræsentationer. Det inkluderer implementering af grafer, diagrammer, mindskort, varmekort, histogrammer, tæthedsdiagrammer osv. For at studere sammenhængen mellem forskellige datavariabler.

I denne blog vil vi fokusere på de bedste Python-datavisualiseringspakker, der leverer indbyggede funktioner til at undersøge afhængighederne mellem forskellige datafunktioner.

Her er en liste over de bedste Python-biblioteker til datavisualisering:

1. Matplotlib
2. Søfødt
3. Plotly
4. Bokeh

Matplotlib

er den mest basale datavisualiseringspakke i Python. Det giver support til en bred vifte af grafer, såsom histogrammer, søjlediagrammer, effektspektre, fejldiagrammer og så videre. Det er et 2-dimensionelt grafisk bibliotek, der producerer klare og koncise grafer, der er vigtige for Exploratory Data Analysis (EDA).

Her er en liste over funktioner i Matplotlib:

• Matplotlib gør det ekstremt let at plotte grafer ved at tilbyde funktioner til at vælge passende stilarter, skrifttypestile, formateringsakser og så videre.
• De oprettede grafer hjælper dig med at få en klar forståelse af tendenser, mønstre og til at lave korrelationer. De er typisk redskabsinstrumenter om kvantitative oplysninger.
• Det indeholder Pyplot-modulet, der giver en grænseflade, der ligner MATLAB-brugergrænsefladen. Dette er en af ​​de bedste funktioner i matplotlib-pakken.
• Tilbyder et objektorienteret API-modul til integration af grafer i applikationer ved hjælp af GUI-værktøjer som Tkinter, wxPython, Qt osv.

Søfødt

Matplotlib-biblioteket danner basen for Søfødt bibliotek. Sammenlignet med Matplotlib kan Seaborn bruges til at skabe mere tiltalende og beskrivende statistiske grafer. Sammen med omfattende understøttelser til datavisualisering leveres Seaborn også med en indbygget datasætorienteret API til at studere forholdet mellem flere variabler.

Her er en liste over funktioner i Seaborn:

• Giver muligheder for analyse og visualisering af univariate og bivariate datapunkter og til sammenligning af data med andre undergrupper af data.
• Støtte til automatiseret statistisk estimering og grafisk repræsentation af lineære regressionsmodeller for forskellige slags målvariabler.
• Bygger komplekse visualiseringer til strukturering af multi-plot-gitre ved at levere funktioner, der udfører abstraktioner på højt niveau.
• Leveres med adskillige indbyggede temaer til styling og oprettelse af matplotlib-grafer

Plotly

Ploty er et af de mest kendte grafiske Python-biblioteker. Det giver interaktive grafer til forståelse af afhængigheder mellem mål- og forudsigelsesvariabler. Det kan bruges til at analysere og visualisere statistiske, økonomiske, handelsmæssige og videnskabelige data for at producere klare og koncise grafer, delplot, heatmaps, 3D-diagrammer og så videre.

Her er en liste over funktioner, der gør Ploty til et af de bedste visualiseringsbiblioteker:

• Den leveres med mere end 30 diagramtyper inklusive 3D-kort, videnskabelige og statistiske grafer, SVG-kort og så videre til en veldefineret visualisering.
• Med Plotys Python API kan du oprette offentlige / private dashboards, der består af plot, grafer, tekst og webbilleder.
• Visualiseringer oprettet ved hjælp af Ploty serialiseres i JSON-format, som du nemt kan få adgang til dem på forskellige platforme som R, MATLAB, Julia osv.
• Den leveres med en indbygget API kaldet Plotly Grid, der giver dig mulighed for direkte at importere data til Ploty-miljøet.

Bokeh

Et af de mest interaktive biblioteker i Python, Bokeh, kan bruges til at oprette beskrivende grafiske repræsentationer til webbrowsere. Det kan nemt behandle humungøse datasæt og oprette alsidige grafer, der hjælper med at udføre omfattende EDA. Bokeh giver den mest veldefinerede funktionalitet til at opbygge interaktive plot, dashboards og dataprogrammer.

Her er en liste over funktioner i Bokeh:

• Hjælper dig med at oprette komplekse statistiske grafer hurtigt ved brug af enkle kommandoer
• Understøtter output i form af HTML, notesbog og server. Det understøtter også flere sprogbindinger inklusive R, Python, lua, Julia osv.
• Kolbe og django er også integreret med Bokeh, så du kan også udtrykke visualiseringer på disse apps
• Det giver support til at transformere visualisering skrevet i andre biblioteker som matplotlib, seaborn, ggplot osv.

Så disse var de mest nyttige Python-biblioteker til datavisualisering. Lad os nu diskutere de bedste Python-biblioteker til implementering af hele Machine Learning-processen.

Python-biblioteker til maskinindlæring

Oprettelse af maskinlæringsmodeller, der nøjagtigt kan forudsige resultatet eller løse et bestemt problem, er den vigtigste del af ethvert datalogiprojekt.

Implementering af maskinlæring, dyb læring osv. Involverer kodning af tusindvis af kodelinjer, og dette kan blive mere besværligt, når du vil oprette modeller, der løser komplekse problemer gennem neurale netværk. Men heldigvis behøver vi ikke kode nogen algoritmer, fordi Python leveres med flere pakker kun med det formål at implementere Machine Learning-teknikker og algoritmer.

I denne blog vil vi fokusere på de bedste Machine Learning-pakker, der indeholder indbyggede funktioner til implementering af alle Machine Learning-algoritmer.

gør dobbelt til int java

Her er en liste over de bedste Python-biblioteker til maskinindlæring:

1. Scikit-lær
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-lær

Et af de mest nyttige Python-biblioteker, Scikit-lær er det bedste bibliotek til datamodellering og modelevaluering. Den leveres med tonsvis af funktioner med det ene formål at skabe en model. Den indeholder alle de overvågede og ikke-overvågede algoritmer til maskinindlæring, og den kommer også med veldefinerede funktioner til ensembleindlæring og boosting af maskinindlæring.

Her er en liste over funktioner i Scikit-learning:

• Tilbyder et sæt standard datasæt, der hjælper dig med at komme i gang med Machine Learning. For eksempel er det berømte Iris-datasæt og Boston House Prices-datasættet en del af Scikit-lær-biblioteket.
• Indbyggede metoder til at udføre både tilsynet og ikke-overvåget maskinindlæring. Dette inkluderer problemer med at løse, gruppere, klassificere, regression og anomali.
• Leveres med indbyggede funktioner til udtrækning af funktioner og valg af funktioner, som hjælper med at identificere de væsentlige attributter i dataene.
• Det giver metoder til at udføre krydsvalidering til estimering af modelens ydeevne og leveres også med funktioner til parameterindstilling for at forbedre modelens ydeevne.

XGBoost

XGBoost, der står for Extreme Gradient Boosting, er en af ​​de bedste Python-pakker til udførelse af Boosting Machine Learning. Biblioteker som LightGBM og CatBoost er også lige udstyret med veldefinerede funktioner og metoder. Dette bibliotek er hovedsageligt bygget med det formål at implementere gradientforstærkningsmaskiner, der bruges til at forbedre ydeevnen og nøjagtigheden af ​​maskinlæringsmodeller.

Her er nogle af dens nøglefunktioner:

streng til dato konvertering i java

• Biblioteket blev oprindeligt skrevet i C ++, det anses for at være et af de hurtigste og mest effektive biblioteker, der forbedrer ydeevnen af ​​Machine Learning-modeller.
• XGBoost-kernealgoritmen kan paralleliseres, og den kan effektivt bruge styrken fra multikerne-computere. Dette gør også biblioteket stærkt nok til at behandle massive datasæt og arbejde på tværs af et netværk af datasæt.
• Tilbyder interne parametre til udførelse af krydsvalidering, parametertuning, regulering, håndtering af manglende værdier og giver også scikit-learning-kompatible API'er.
• Dette bibliotek bruges ofte i de bedste datalogi- og maskinindlæringskonkurrencer, da det konsekvent har vist sig at overgå andre algoritmer.

ElI5

ELI5 er et andet Python-bibliotek, der hovedsageligt er fokuseret på at forbedre ydeevnen for Machine Learning-modeller. Dette bibliotek er relativt nyt og bruges normalt sammen med XGBoost, LightGBM, CatBoost og så videre for at øge nøjagtigheden af ​​Machine Learning-modeller.

Her er nogle af dens nøglefunktioner:

• Tilbyder integration med Scikit-lære-pakken til at udtrykke funktionens vigtighed og forklare forudsigelser af beslutningstræer og træbaserede ensembler.
• Den analyserer og forklarer forudsigelserne fra XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor og catboost.CatBoost.
• Det yder support til implementering af flere algoritmer for at inspicere black-box-modeller, der inkluderer TextExplainer-modulet, der giver dig mulighed for at forklare forudsigelser fra tekstklassifikatorer.
• Det hjælper med at analysere vægte og forudsigelser af scikit-lær generelle lineære modeller (GLM), som inkluderer de lineære regressorer og klassifikatorer.

Python-biblioteker til dyb læring

De største fremskridt inden for maskinlæring og kunstig intelligens har været gennem dyb læring. Med introduktionen til Deep Learning er det nu muligt at opbygge komplekse modeller og behandle humungous datasæt. Heldigvis leverer Python de bedste Deep Learning-pakker, der hjælper med at opbygge effektive neurale netværk.

I denne blog vil vi fokusere på de dybeste indlæringspakker, der leverer indbyggede funktioner til implementering af indviklede neurale netværk.

Her er en liste over de bedste Python-biblioteker til dyb læring:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Hårdt

Tensorflow

Et af de bedste Python-biblioteker til Deep Learning, TensorFlow, er et open source-bibliotek til dataflowprogrammering på tværs af en række opgaver. Det er et symbolsk matematikbibliotek, der bruges til at opbygge stærke og præcise neurale netværk. Det giver en intuitiv multiplatform-programmeringsgrænseflade, der er meget skalerbar over et stort felt af felter.

Her er nogle nøglefunktioner i TensorFlow:

• Det giver dig mulighed for at opbygge og træne flere neurale netværk, der hjælper med at imødekomme store projekter og datasæt.
• Sammen med understøttelse af neurale netværk giver den også funktioner og metoder til at udføre statistisk analyse. For eksempel kommer den med indbyggede funktioner til oprettelse af probabilistiske modeller og Bayesian-netværk som Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma osv.
• Biblioteket leverer lagdelte komponenter, der udfører lagvise operationer på vægte og forspændinger og forbedrer også modelens ydeevne ved at implementere reguleringsteknikker såsom batchnormalisering, frafald osv.
• Den leveres med en Visualizer kaldet TensorBoard, der opretter interaktive grafer og visuals for at forstå afhængigheden af ​​datafunktioner.

Pytorch

er en open source, Python-baseret videnskabelig computerpakke, der bruges til at implementere Deep Learning-teknikker og neurale netværk på store datasæt. Dette bibliotek bruges aktivt af Facebook til at udvikle neurale netværk, der hjælper med forskellige opgaver såsom ansigtsgenkendelse og automatisk tagging.

Her er nogle nøglefunktioner i Pytorch:

• Tilbyder brugervenlige API'er til integration med andre datavidenskabs- og maskinindlæringsrammer.
• Ligesom NumPy giver Pytorch flerdimensionelle arrays kaldet Tensors, der i modsætning til NumPy endda kan bruges på en GPU.
• Ikke kun kan det bruges til at modellere store neurale netværk, det giver også en grænseflade med mere end 200+ matematiske operationer til statistisk analyse.
• Opret dynamiske beregningsgrafer, der opbygger dynamiske grafer på hvert punkt, hvor koden udføres. Disse grafer hjælper med at analysere tidsserier, mens de forudsiger salg i realtid.

Hårdt

Keras betragtes som et af de bedste Deep Learning-biblioteker i Python. Det giver fuld støtte til opbygning, analyse, evaluering og forbedring af neurale netværk. Keras er bygget oven på Theano og TensorFlow Python-bibliotekerne, som giver yderligere funktioner til at opbygge komplekse og store Deep Learning-modeller.

Her er nogle nøglefunktioner i Keras:

• Giver support til opbygning af alle typer neurale netværk, dvs. fuldt tilsluttet, sammenfaldende, pooling, tilbagevendende, indlejring osv. For store datasæt og problemer kan disse modeller yderligere kombineres for at skabe et fuldt udbygget neuralt netværk
• Det har indbyggede funktioner til at udføre neurale netværksberegninger såsom at definere lag, mål, aktiveringsfunktioner, optimeringsmidler og et væld af værktøjer for at gøre arbejdet med billed- og tekstdata lettere.
• Den leveres med flere forbehandlede datasæt og uddannede modeller inklusive MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet osv.
• Det er let udvideligt og giver support til at tilføje nye moduler, der inkluderer funktioner og metoder.

Python-biblioteker til naturlig sprogbehandling

Har du nogensinde spekuleret på, hvordan Google så passende forudsiger, hvad du leder efter? Teknologien bag Alexa, Siri og andre Chatbots er Natural Language Processing. NLP har spillet en stor rolle i designet af AI-baserede systemer, der hjælper med at beskrive interaktionen mellem menneskeligt sprog og computere.

I denne blog vil vi fokusere på de bedste Natural Language Processing-pakker, der leverer indbyggede funktioner til implementering af AI-baserede systemer på højt niveau.

Her er en liste over de bedste Python-biblioteker til naturlig sprogbehandling:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

NLTK betragtes som den bedste Python-pakke til analyse af menneskers sprog og adfærd. NLTK-biblioteket foretrækker de fleste af dataforskerne og giver brugervenlige grænseflader, der indeholder over 50 korporaer og leksikale ressourcer, der hjælper med at beskrive menneskelige interaktioner og opbygge AI-baserede systemer såsom anbefalingsmotorer.

Her er nogle nøglefunktioner i NLTK-biblioteket:

• Tilbyder en række data- og tekstbehandlingsmetoder til klassificering, tokenisering, stemming, tagging, parsing og semantisk begrundelse til tekstanalyse.
• Indeholder indpakninger til NLP-biblioteker på industrielt niveau til at bygge indviklede systemer, der hjælper med tekstklassificering og finde adfærdsmæssige tendenser og mønstre i menneskelig tale
• Den leveres med en omfattende guide, der beskriver implementeringen af ​​computinglingvistik og en komplet API-dokumentationsguide, der hjælper alle nybegyndere med at komme i gang med NLP.
• Det har et stort samfund af brugere og fagfolk, der giver omfattende tutorials og hurtige guider for at lære, hvordan computinglingvistik kan udføres ved hjælp af Python.

spaCy

spaCy er et gratis open source Python-bibliotek til implementering af avancerede NLP-teknikker (Natural Language Processing). Når du arbejder med en masse tekst, er det vigtigt, at du forstår den morfologiske betydning af teksten, og hvordan den kan klassificeres for at forstå det menneskelige sprog. Disse opgaver kan let opnås gennem spaCY.

Her er nogle nøglefunktioner i spaCY-biblioteket:

• Sammen med sproglige beregninger leverer spaCy separate moduler til at opbygge, træne og teste statistiske modeller, der bedre hjælper dig med at forstå betydningen af ​​et ord.
• Leveres med en række indbyggede sproglige kommentarer, der hjælper dig med at analysere en sætnings grammatiske struktur. Dette hjælper ikke kun med at forstå testen, men det hjælper også med at finde sammenhængen mellem forskellige ord i en sætning.
• Det kan bruges til at anvende tokenisering på komplekse, indlejrede tokens, der indeholder forkortelser og flere tegnsætningstegn.
• Udover at være ekstremt robust og hurtig giver spaCy support til 51+ sprog.

Gensim

Gensim er en anden open source Python-pakke modelleret til at udtrække semantiske emner fra store dokumenter og tekster til at behandle, analysere og forudsige menneskelig adfærd gennem statistiske modeller og sproglige beregninger. Det har evnen til at behandle humungous data, uanset om dataene er rå og ustrukturerede.

Her er nogle nøglefunktioner i Genism:

• Det kan bruges til at opbygge modeller, der effektivt kan klassificere dokumenter ved at forstå den statistiske semantik for hvert ord.
• Den leveres med tekstbehandlingsalgoritmer som Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis osv., Der studerer de statistiske co-forekomstmønstre i dokumentet for at filtrere unødvendige ord ud og opbygge en model med netop de væsentlige funktioner.
• Tilbyder I / O-indpakninger og læsere, der kan importere og understøtte en lang række dataformater.
• Den leveres med enkle og intuitive grænseflader, der let kan bruges af begyndere. API-indlæringskurven er også ret lav, hvilket forklarer, hvorfor mange udviklere kan lide dette bibliotek.

Nu hvor du kender de bedste Python-biblioteker til datalogi og maskinindlæring, er jeg sikker på, at du er nysgerrig efter at lære mere. Her er et par blogs, der hjælper dig med at komme i gang:

Hvis du ønsker at tilmelde dig et komplet kursus om kunstig intelligens og maskinindlæring, har Edureka en specielt kurateret der vil gøre dig dygtig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning og Natural Language Processing. Det inkluderer træning i de nyeste fremskridt og tekniske tilgange inden for kunstig intelligens og maskinindlæring som dyb læring, grafiske modeller og forstærkningslæring.