Cele mai bune biblioteci Python pentru știința datelor și învățarea automată

Biblioteci Python pentru știința datelor și învățarea automată:

Știința datelor și sunt cele mai solicitate tehnologii ale epocii. Această cerere i-a împins pe toți să învețe diferitele biblioteci și pachete pentru a implementa știința datelor și învățarea automată. Această postare de blog se va concentra asupra bibliotecilor Python pentru știința datelor și învățarea automată. Acestea sunt bibliotecile pe care ar trebui să le cunoașteți pentru a stăpâni cele mai cunoscute două abilități de pe piață.

Pentru a obține cunoștințe aprofundate despre inteligența artificială și învățarea automată, vă puteți înscrie pentru live de Edureka cu suport 24/7 și acces pe viață.

Iată o listă de subiecte care vor fi acoperite în acest blog:

1. Introducere în știința datelor și învățarea automată
2. De ce să folosim Python pentru știința datelor și învățarea automată?
3. Biblioteci Python pentru știința datelor și învățarea automată
   1. Biblioteci Python pentru statistici
   2. Biblioteci Python pentru vizualizare
   3. Biblioteci Python pentru Machine Learning
   4. Biblioteci Python pentru Deep Learning
   5. Biblioteci Python pentru procesarea limbajului natural

Introducere în știința datelor și învățarea automată

Când mi-am început cercetările în domeniul științei datelor și învățării automate, a existat întotdeauna această întrebare care m-a deranjat cel mai mult! Ce a condus la buzz în jurul învățării automate și a științei datelor?

Această noutate are mult de-a face cu cantitatea de date pe care o generăm. Datele reprezintă combustibilul necesar pentru a conduce modelele de învățare automată și, deoarece ne aflăm în era Big Data, este clar de ce Data Science este considerat cel mai promițător rol de muncă din epocă!

Aș spune că știința datelor și învățarea automată sunt abilități și nu doar tehnologii. Acestea sunt abilitățile necesare pentru a obține informații utile din date și a rezolva probleme prin construirea de modele predictive.

În mod formal, așa este definită Știința datelor și învățarea automată:

Știința datelor este procesul de extragere a informațiilor utile din date pentru a rezolva probleme din lumea reală.

Învățarea automată este procesul de a face o mașină să învețe cum să rezolve problemele hrănindu-i o mulțime de date.

Aceste două domenii sunt puternic interconectate. Învățarea automată este o parte a științei datelor care folosește algoritmi de învățare automată și alte tehnici statistice pentru a înțelege modul în care datele afectează și dezvoltă o afacere.

Pentru a afla mai multe despre știința datelor și învățarea automată, puteți accesa următoarele bloguri:

ce este un impas în Java

1. Tutorial Data Science - Aflați Data Science de la zero!

Acum să înțelegem unde bibliotecile Python se încadrează în știința datelor și învățarea automată.

De ce să folosiți Python pentru știința datelor și învățarea automată?

este clasat pe locul 1 pentru cel mai popular limbaj de programare folosit pentru implementarea Machine Learning și Data Science. Să înțelegem de ce atât de mulți specialiști în date și ingineri de învățare automată preferă Python în fața oricărui alt limbaj de programare.

• Ușurința de a învăța: Python folosește o sintaxă foarte simplă care poate fi utilizată pentru a implementa calcule simple, cum ar fi adăugarea a două șiruri la procese complexe, cum ar fi construirea de modele complexe de învățare automată.
• Mai puțin cod: Implementarea științei datelor și învățarea automată implică tone și tone de algoritmi. Datorită asistenței Pythons pentru pachetele predefinite, nu trebuie să codăm algoritmi. Și pentru a face lucrurile mai ușoare, Python oferă metodologia „verificați în timp ce codificați”, care reduce sarcina testării codului.
• Biblioteci pre-construite: Python are 100 de biblioteci pre-construite pentru a implementa diferiți algoritmi de învățare automată și învățare profundă. Deci, de fiecare dată când doriți să rulați un algoritm pe un set de date, tot ce trebuie să faceți este să instalați și să încărcați pachetele necesare cu o singură comandă. Exemple de biblioteci pre-construite includ NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch și așa mai departe.
• Platforma independenta: Python poate rula pe mai multe platforme, inclusiv Windows, macOS, Linux, Unix și așa mai departe. În timp ce transferați codul de pe o platformă pe cealaltă, puteți utiliza pachete precum PyInstaller care se vor ocupa de orice problemă de dependență.
• Sprijin comunitar masiv: În afară de fanii uriași, Python are mai multe comunități, grupuri și forumuri în care programatorii își postează erorile și se ajută reciproc.

Acum că știi de ce este considerat Python unul dintre cele mai bune limbaje de programare pentru știința datelor și învățarea automată, să înțelegem diferitele biblioteci Python pentru știința datelor și învățarea automată.

Biblioteci Python pentru știința datelor și învățarea automată

Cel mai important motiv al popularității Python în domeniul AI și al învățării automate este faptul că Python oferă mii de biblioteci încorporate care au funcții și metode încorporate pentru a efectua cu ușurință analiza datelor, procesarea, disputarea, modelarea și așa mai departe. pe. În secțiunea de mai jos vom discuta bibliotecile Știința datelor și învățarea automată pentru următoarele sarcini:

1. Analize statistice
2. Vizualizarea datelor
3. Modelarea datelor și învățarea automată
4. Adânc Învăţare
5. Prelucrarea limbajului natural (NLP)

Biblioteci Python pentru analize statistice

Statistica este unul dintre cele mai de bază elemente fundamentale ale științei datelor și învățării automate. Toți algoritmii, tehnicile, învățarea automată și învățarea profundă sunt construite pe principiile și conceptele de bază ale statisticii.

Pentru a afla mai multe despre Statistica pentru știința datelor, puteți accesa următoarele bloguri:

Python vine cu o mulțime de biblioteci în scopul unic al analizei statistice. În acest blog „Biblioteci Python pentru știința datelor și învățarea automată”, ne vom concentra pe pachetele statistice de top care oferă funcții încorporate pentru a efectua cele mai complexe calcule statistice.

Iată o listă cu bibliotecile Python de top pentru analize statistice:

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

NumPy

sau Python numeric este una dintre cele mai utilizate biblioteci Python. Principala caracteristică a acestei biblioteci este suportul pentru matrice multi-dimensionale pentru operații matematice și logice. Funcțiile furnizate de NumPy pot fi utilizate pentru indexarea, sortarea, remodelarea și transmiterea imaginilor și a undelor sonore ca o serie de numere reale în mai multe dimensiuni.

Iată o listă cu funcțiile NumPy:

1. Efectuați calcule matematice și științifice simple până la complexe
2. Suport puternic pentru obiecte matrice multi-dimensionale și o colecție de funcții și metode de procesare a elementelor matrice
3. Transformări Fourier și rutine pentru manipularea datelor
4. Efectuați calcule liniare de algebră, care sunt necesare pentru algoritmi de învățare automată, cum ar fi regresia liniară, regresia logistică, Naive Bayes și așa mai departe.

SciPy

Construită pe baza NumPy, biblioteca SciPy este un colectiv de subpachete care ajută la rezolvarea celor mai de bază probleme legate de analiza statistică. Biblioteca SciPy este utilizată pentru a procesa elementele matrice definite folosind biblioteca NumPy, deci este adesea utilizată pentru a calcula ecuații matematice care nu pot fi realizate folosind NumPy.

Iată o listă de caracteristici ale SciPy:

• Funcționează alături de tablourile NumPy pentru a oferi o platformă care oferă numeroase metode matematice, cum ar fi integrarea numerică și optimizarea.
• Are o colecție de subpachete care pot fi utilizate pentru cuantificarea vectorială, transformarea Fourier, integrare, interpolare și așa mai departe.
• Oferă o stivă completă de funcții de algebră liniară, care sunt utilizate pentru calcule mai avansate, cum ar fi clusterizarea utilizând algoritmul k-means și așa mai departe.
• Oferă suport pentru procesarea semnalului, structuri de date și algoritmi numerici, creând matrici rare și așa mai departe.

Panda

Panda este o altă bibliotecă statistică importantă utilizată în principal într-o gamă largă de domenii, inclusiv statistici, finanțe, economie, analiza datelor și așa mai departe. Biblioteca se bazează pe matricea NumPy în scopul procesării obiectelor de date pandas. NumPy, Pandas și SciPy sunt foarte dependenți unul de celălalt pentru efectuarea calculelor științifice, manipularea datelor și așa mai departe.

De multe ori mi se cere să aleg cel mai bun dintre Pandas, NumPy și SciPy, cu toate acestea, prefer să le folosesc pe toate, deoarece depind foarte mult unul de celălalt. Pandas este una dintre cele mai bune biblioteci pentru procesarea unor bucăți uriașe de date, în timp ce NumPy are un suport excelent pentru tablourile multidimensionale, iar Scipy, pe de altă parte, oferă un set de subpachete care efectuează majoritatea sarcinilor de analiză statistică.

Iată o listă cu caracteristicile pandelor:

• Creează obiecte DataFrame rapide și eficiente cu indexare predefinită și personalizată.
• Poate fi folosit pentru a manipula seturi mari de date și a efectua subseturi, tranșarea datelor, indexare și așa mai departe.
• Oferă funcții încorporate pentru crearea de diagrame Excel și efectuarea de sarcini complexe de analiză a datelor, cum ar fi analiza statistică descriptivă, lupta datelor, transformarea, manipularea, vizualizarea și așa mai departe.
• Oferă suport pentru manipularea datelor din seria temporală

StatsModels

Construit pe baza NumPy și SciPy, pachetul StatsModels Python este cel mai bun pentru crearea de modele statistice, tratarea datelor și evaluarea modelelor. Împreună cu utilizarea matricilor NumPy și a modelelor științifice din biblioteca SciPy, se integrează și cu Pandas pentru o manipulare eficientă a datelor. Această bibliotecă este cunoscută pentru calculele statistice, testarea statistică și explorarea datelor.

Iată o listă cu funcțiile StatsModels:

• Cea mai bună bibliotecă pentru a efectua teste statistice și teste de ipoteze care nu se găsesc în bibliotecile NumPy și SciPy.
• Oferă implementarea formulelor în stil R pentru o mai bună analiză statistică. Este mai afiliat limbii R, care este adesea folosită de statisticieni.
• Este adesea folosit pentru a implementa modele liniare generalizate (GLM) și modele de regresie liniară cel puțin pătrată (OLM) datorită suportului vast pentru calcule statistice.
• Testarea statistică, inclusiv testarea ipotezelor (teoria nulă), se face folosind biblioteca StatsModels.

Deci acestea au fost cele mai multe utilizate în mod obișnuit și cele mai eficiente biblioteci Python pentru analiza statistică. Acum, să trecem la partea de vizualizare a datelor din Știința datelor și învățarea automată.

Biblioteci Python pentru vizualizarea datelor

O imagine vorbește mai mult de o mie de cuvinte. Cu toții am auzit de acest citat în termeni de artă, totuși, acesta este valabil și pentru știința datelor și învățarea automată. Oamenii de știință de renume și inginerii de învățare automată știu puterea vizualizării datelor, de aceea Python oferă tone de biblioteci în singurul scop al vizualizării.

Vizualizarea datelor se referă la exprimarea informațiilor cheie din date, în mod eficient prin reprezentări grafice. Acesta include implementarea de grafice, diagrame, hărți mentale, hărți de căldură, histograme, graficele de densitate, etc, pentru a studia corelațiile dintre diferite variabile de date.

În acest blog, ne vom concentra pe cele mai bune pachete de vizualizare a datelor Python, care oferă funcții încorporate pentru a studia dependențele dintre diferite caracteristici de date.

Iată o listă cu bibliotecile Python de top pentru vizualizarea datelor:

1. Matplotlib
2. Seaborn
3. Complot
4. Bokeh

Matplotlib

este cel mai de bază pachet de vizualizare a datelor din Python. Oferă suport pentru o mare varietate de grafice, cum ar fi histograme, diagrame cu bare, spectre de putere, diagrame de eroare și așa mai departe. Este o bibliotecă grafică bidimensională care produce grafice clare și concise, care sunt esențiale pentru analiza datelor exploratorii (EDA).

Iată o listă cu caracteristicile Matplotlib:

• Matplotlib face extrem de ușor graficarea graficelor oferind funcții pentru alegerea stilurilor de linie adecvate, a stilurilor de font, a axelor de formatare și așa mai departe.
• Graficele create vă ajută să înțelegeți clar tendințele, tiparele și să creați corelații. Ele sunt, de obicei, instrumente pentru raționarea informațiilor cantitative.
• Acesta conține modulul Pyplot care oferă o interfață foarte asemănătoare cu interfața utilizator MATLAB. Aceasta este una dintre cele mai bune caracteristici ale pachetului matplotlib.
• Oferă un modul API orientat obiect pentru integrarea graficelor în aplicații folosind instrumente GUI precum Tkinter, wxPython, Qt etc.

Seaborn

Biblioteca Matplotlib constituie baza Seaborn bibliotecă. În comparație cu Matplotlib, Seaborn poate fi utilizat pentru a crea grafice statistice mai atrăgătoare și descriptive. Împreună cu suporturi extinse pentru vizualizarea datelor, Seaborn vine, de asemenea, cu un set de date încorporat orientat API pentru studierea relațiilor dintre mai multe variabile.

Iată o listă cu funcțiile Seaborn:

• Oferă opțiuni pentru analiza și vizualizarea punctelor de date univariate și bivariate și pentru compararea datelor cu alte subseturi de date.
• Suport pentru estimarea statistică automată și reprezentarea grafică a modelelor de regresie liniară pentru diferite tipuri de variabile țintă.
• Construiește vizualizări complexe pentru structurarea grilelor multi-grafic oferind funcții care realizează abstracții la nivel înalt.
• Vine cu numeroase teme încorporate pentru stilizarea și crearea graficelor matplotlib

Complot

Ploty este una dintre cele mai cunoscute biblioteci grafice Python. Oferă grafice interactive pentru a înțelege dependențele dintre variabilele țintă și predictor. Poate fi folosit pentru a analiza și vizualiza date statistice, financiare, comerciale și științifice pentru a produce grafice clare și concise, subploturi, hărți termice, diagrame 3D și așa mai departe.

Iată o listă de caracteristici care fac din Ploty una dintre cele mai bune biblioteci de vizualizare:

• Vine cu mai mult de 30 de tipuri de diagrame, inclusiv diagrame 3D, grafice științifice și statistice, hărți SVG și așa mai departe pentru o vizualizare bine definită.
• Cu API-ul Python de la Ploty, puteți crea tablouri de bord publice / private care constau în grafice, grafice, text și imagini web.
• Vizualizările create folosind Ploty sunt serializate în format JSON, datorită cărora le puteți accesa cu ușurință pe diferite platforme precum R, MATLAB, Julia etc.
• Acesta vine cu un API încorporat numit Plotly Grid care vă permite să importați direct date în mediul Ploty.

Bokeh

Una dintre cele mai interactive biblioteci din Python, Bokeh poate fi utilizată pentru a construi reprezentări grafice descriptive pentru browserele web. Poate procesa cu ușurință seturi de date uimitoare și poate crea grafice versatile care ajută la realizarea unui EDA extins. Bokeh oferă funcționalitatea cea mai bine definită pentru a construi parcele interactive, tablouri de bord și aplicații de date.

Iată o listă cu funcțiile Bokeh:

• Vă ajută să creați rapid grafice statistice complexe cu ajutorul comenzilor simple
• Suportă ieșiri sub formă de HTML, notebook și server. De asemenea, acceptă legări de mai multe limbi, inclusiv R, Python, lua, Julia etc.
• Flask și django sunt, de asemenea, integrate cu Bokeh, prin urmare, puteți exprima vizualizări și pe aceste aplicații
• Oferă suport pentru transformarea vizualizării scrise în alte biblioteci precum matplotlib, seaborn, ggplot etc.

Deci acestea au fost cele mai utile biblioteci Python pentru vizualizarea datelor. Acum, să discutăm bibliotecile Python de top pentru implementarea întregului proces de învățare automată.

Biblioteci Python pentru învățarea automată

Crearea de modele de învățare automată care pot prezice cu exactitate rezultatul sau rezolva o anumită problemă este cea mai importantă parte a oricărui proiect de știință a datelor.

Implementarea învățării automate, a învățării profunde etc. implică codificarea a 1000 de linii de cod și acest lucru poate deveni mai greoi atunci când doriți să creați modele care să rezolve probleme complexe prin rețelele neuronale. Dar, din fericire, nu trebuie să codificăm niciun algoritm, deoarece Python vine cu mai multe pachete doar în scopul implementării tehnicilor și algoritmilor de învățare automată.

În acest blog, ne vom concentra asupra pachetelor de învățare automată de top care oferă funcții încorporate pentru a implementa toți algoritmii de învățare automată.

Iată o listă cu bibliotecile Python de top pentru învățarea automată:

1. Scikit-learn
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-learn

Una dintre cele mai utile biblioteci Python, Scikit-learn este cea mai bună bibliotecă pentru modelarea datelor și evaluarea modelului. Acesta vine cu tone și tone de funcții cu scopul unic de a crea un model. Conține toți algoritmii de învățare automată supravegheați și nesupravegheați și vine, de asemenea, cu funcții bine definite pentru învățarea ansamblului și stimularea învățării automate.

Iată o listă cu caracteristicile Scikit-learn:

• Oferă un set de seturi de date standard pentru a vă ajuta să începeți cu Machine Learning. De exemplu, celebrul set de date Iris și setul de date Boston House Prices fac parte din biblioteca Scikit-learn.
• Metode încorporate pentru a realiza atât învățarea automată supravegheată, cât și cea nesupravegheată. Aceasta include rezolvarea, gruparea, clasificarea, regresia și problemele de detectare a anomaliilor.
• Vine cu funcții încorporate pentru extragerea caracteristicilor și selectarea caracteristicilor, care ajută la identificarea atributelor semnificative din date.
• Oferă metode pentru efectuarea validării încrucișate pentru estimarea performanței modelului și vine, de asemenea, cu funcții de reglare a parametrilor pentru a îmbunătăți performanța modelului.

XGBoost

XGBoost, care înseamnă Extreme Gradient Boosting, este unul dintre cele mai bune pachete Python pentru efectuarea Boosting Machine Learning. Bibliotecile precum LightGBM și CatBoost sunt, de asemenea, echipate în mod egal cu funcții și metode bine definite. Această bibliotecă este construită în principal în scopul implementării mașinilor de creștere a gradientului care sunt utilizate pentru a îmbunătăți performanța și precizia modelelor de învățare automată.

Iată câteva dintre caracteristicile sale cheie:

• Biblioteca a fost inițial scrisă în C ++, este considerată a fi una dintre cele mai rapide și eficiente biblioteci pentru a îmbunătăți performanța modelelor Machine Learning.
• Algoritmul de bază XGBoost este paralelizabil și poate utiliza în mod eficient puterea computerelor multi-core. Acest lucru face, de asemenea, biblioteca suficient de puternică pentru a procesa seturi de date masive și a lucra într-o rețea de seturi de date.
• Oferă parametri interni pentru efectuarea validării încrucișate, reglării parametrilor, regularizării, gestionării valorilor lipsă și oferă, de asemenea, API-uri compatibile scikit-learn.
• Această bibliotecă este adesea utilizată în competițiile de top pentru știința datelor și învățarea automată, deoarece s-a dovedit în mod constant că depășește alți algoritmi.

ElI5

ELI5 este o altă bibliotecă Python care se concentrează în principal pe îmbunătățirea performanței modelelor Machine Learning. Această bibliotecă este relativ nouă și este de obicei utilizată alături de XGBoost, LightGBM, CatBoost și așa mai departe pentru a spori precizia modelelor Machine Learning.

Iată câteva dintre caracteristicile sale cheie:

• Oferă integrare cu pachetul Scikit-learn pentru a exprima importanța caracteristicilor și a explica predicțiile arborilor de decizie și a ansamblurilor bazate pe arbori.
• Acesta analizează și explică predicțiile făcute de XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor și catboost.CatBoost.
• Oferă suport pentru implementarea mai multor algoritmi pentru a inspecta modele de cutii negre care includ modulul TextExplainer care vă permite să explicați predicțiile făcute de clasificatorii de text.
• Ajută la analiză greutăți și predicții ale modelelor liniare generale (GLM) scikit-learn care includ regresorii și clasificatorii lineari.

Biblioteci Python pentru învățare profundă

Cele mai mari progrese în învățarea automată și inteligența artificială au fost prin învățarea profundă. Odată cu introducerea în Deep Learning, acum este posibil să construim modele complexe și să procesăm seturi de date pline de umor. Din fericire, Python oferă cele mai bune pachete Deep Learning care ajută la construirea unor rețele neuronale eficiente.

În acest blog, ne vom concentra asupra pachetelor de învățare profundă de top care oferă funcții integrate pentru a implementa rețele neuronale complicate.

Iată o listă cu bibliotecile Python de top pentru Deep Learning:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Greu

Tensorflow

Una dintre cele mai bune biblioteci Python pentru Deep Learning, TensorFlow este o bibliotecă open-source pentru programarea fluxului de date într-o serie de sarcini. Este o bibliotecă de matematică simbolică care este utilizată pentru construirea unor rețele neuronale puternice și precise. Oferă o interfață intuitivă de programare multiplatformă, care este foarte scalabilă pe un domeniu vast de câmpuri.

Iată câteva caracteristici cheie ale TensorFlow:

• Vă permite să construiți și să instruiți mai multe rețele neuronale care să ajute la acomodarea proiectelor și seturilor de date la scară largă.
• Împreună cu suportul pentru rețelele neuronale, acesta oferă, de asemenea, funcții și metode pentru a efectua analize statistice. De exemplu, vine cu funcții încorporate pentru crearea de modele probabilistice și rețele bayesiene precum Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma etc.
• Biblioteca oferă componente stratificate care efectuează operații stratificate pe greutăți și părtiniri și, de asemenea, îmbunătățesc performanța modelului prin implementarea tehnicilor de regularizare, cum ar fi normalizarea lotului, abandonul etc.
• Acesta vine cu un Visualizer numit TensorBoard care creează grafice și imagini interactive pentru a înțelege dependențele caracteristicilor de date.

Pytorch

este un pachet de calcul științific open-source, bazat pe Python, care este utilizat pentru a implementa tehnici de învățare profundă și rețele neuronale pe seturi de date mari. Această bibliotecă este utilizată în mod activ de Facebook pentru a dezvolta rețele neuronale care ajută la diverse sarcini, cum ar fi recunoașterea feței și etichetarea automată.

Iată câteva caracteristici cheie ale Pytorch:

• Oferă API-uri ușor de utilizat pentru a se integra cu alte cadre de știință a datelor și de învățare automată.
• La fel ca NumPy, Pytorch oferă tablouri multidimensionale numite tensori, care spre deosebire de NumPy, pot fi folosite chiar și pe un GPU.
• Nu numai că poate fi folosit pentru a modela rețele neuronale pe scară largă, ci oferă și o interfață, cu peste 200 de operații matematice pentru analize statistice.
• Creați grafice dinamice de calcul care acumulează grafice dinamice la fiecare punct de execuție a codului. Aceste grafice ajută la analiza seriilor temporale în timp ce previzionează vânzările în timp real.

Greu

Keras este considerat una dintre cele mai bune biblioteci Deep Learning din Python. Oferă suport complet pentru construirea, analiza, evaluarea și îmbunătățirea rețelelor neuronale. Keras este construit deasupra bibliotecilor Theano și TensorFlow Python, care oferă caracteristici suplimentare pentru a construi modele complexe și la scară largă Deep Learning.

Iată câteva caracteristici cheie ale Keras:

• Oferă asistență pentru construirea tuturor tipurilor de rețele neuronale, adică complet conectate, convoluționale, grupare, recurente, încorporare etc. Pentru seturi și probleme mari de date, aceste modele pot fi combinate în continuare pentru a crea o rețea neuronală cu drepturi depline
• Are funcții încorporate pentru a efectua calcule de rețea neuronală, cum ar fi definirea straturilor, obiectivelor, funcțiilor de activare, optimizatorilor și o serie de instrumente pentru a facilita lucrul cu datele de imagine și text.
• Vine cu mai multe pre-procesate seturi de date și modele instruite, inclusiv, MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet etc.
• Este ușor extensibil și oferă suport pentru a adăuga noi module care includ funcții și metode.

Biblioteci Python pentru procesarea limbajului natural

V-ați întrebat vreodată cum prezice Google atât de bine ceea ce căutați? Tehnologia din spatele Alexa, Siri și a altor Chatbots este Procesarea limbajului natural. NLP a jucat un rol imens în proiectarea sistemelor bazate pe AI care ajută la descrierea interacțiunii dintre limbajul uman și calculatoare.

În acest blog, ne vom concentra pe pachetele de top de procesare a limbajului natural, care oferă funcții încorporate pentru a implementa sisteme bazate pe AI.

Iată o listă cu bibliotecile Python de top pentru procesarea limbajului natural:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (Natural Language Toolkit)

NLTK este considerat a fi cel mai bun pachet Python pentru analiza limbajului și comportamentului uman. Preferată de majoritatea cercetătorilor de date, biblioteca NLTK oferă interfețe ușor de utilizat care conțin peste 50 de corpuri și resurse lexicale care ajută la descrierea interacțiunilor umane și la construirea sistemelor bazate pe AI, cum ar fi motoarele de recomandare.

ce sunt bucătar și marionetă

Iată câteva caracteristici cheie ale bibliotecii NLTK:

• Oferă o suită de metode de procesare a datelor și a textului pentru clasificare, tokenizare, derivație, etichetare, analiză și raționament semantic pentru analiza textului.
• Conține împachetări pentru bibliotecile NLP la nivel industrial pentru a construi sisteme complicate care ajută la clasificarea textului și la găsirea tendințelor și modelelor comportamentale în vorbirea umană
• Acesta vine cu un ghid cuprinzător care descrie implementarea lingvisticii de calcul și un ghid complet de documentare API care ajută toți începătorii să înceapă cu NLP.
• Are o comunitate imensă de utilizatori și profesioniști care oferă tutoriale cuprinzătoare și ghiduri rapide pentru a afla cum poate fi realizată lingvistica de calcul folosind Python.

spaCy

spaCy este o bibliotecă Python gratuită, open-source, pentru implementarea tehnicilor avansate de procesare a limbajului natural (NLP). Când lucrați cu o mulțime de text, este important să înțelegeți semnificația morfologică a textului și cum poate fi clasificat pentru a înțelege limbajul uman. Aceste sarcini pot fi realizate cu ușurință prin spaCY.

Iată câteva caracteristici cheie ale bibliotecii spaCY:

• Împreună cu calculele lingvistice, spaCy oferă module separate pentru a construi, instrui și testa modele statistice care vă vor ajuta să înțelegeți mai bine semnificația unui cuvânt.
• Vine cu o varietate de adnotări lingvistice încorporate pentru a vă ajuta să analizați structura gramaticală a unei propoziții. Acest lucru nu numai că ajută la înțelegerea testului, dar ajută și la găsirea relațiilor dintre diferite cuvinte dintr-o propoziție.
• Poate fi folosit pentru a aplica tokenizarea pe jetoane complexe, imbricate care conțin abrevieri și semne de punctuație multiple.
• Pe lângă faptul că este extrem de robust și rapid, spaCy oferă suport pentru peste 51 de limbi.

Gensim

Gensim este un alt pachet Python open-source modelat pentru a extrage subiecte semantice din documente și texte mari pentru a procesa, analiza și prezice comportamentul uman prin modele statistice și calcule lingvistice. Are capacitatea de a prelucra date umplute, indiferent dacă datele sunt brute și nestructurate.

Iată câteva caracteristici cheie ale genismului:

• Poate fi folosit pentru a construi modele care pot clasifica în mod eficient documentele prin înțelegerea semanticii statistice a fiecărui cuvânt.
• Vine cu algoritmi de procesare a textului, cum ar fi Word2Vec, FastText, Analiza semantică latentă, etc., care studiază modelele statistice de co-apariție din document pentru a filtra cuvintele inutile și a construi un model cu doar caracteristicile semnificative.
• Oferă împachetări I / O și cititoare care pot importa și accepta o gamă largă de formate de date.
• Vine cu interfețe simple și intuitive care pot fi ușor folosite de începători. Curba de învățare API este, de asemenea, destul de scăzută, ceea ce explică de ce mulți dezvoltatori apreciază această bibliotecă.

Acum că cunoașteți bibliotecile Python de top pentru știința datelor și învățarea automată, sunt sigur că sunteți curios să aflați mai multe. Iată câteva bloguri care vă vor ajuta să începeți:

Dacă doriți să vă înscrieți la un curs complet de inteligență artificială și învățare automată, Edureka are un curs special care vă va face să faceți cunoștințe în tehnici precum învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și procesarea limbajului natural. Acesta include instruire cu privire la cele mai noi progrese și abordări tehnice în inteligența artificială și învățarea automată, cum ar fi învățarea profundă, modelele grafice și învățarea prin întărire.