De beste Python-bibliotekene for datavitenskap og maskinlæring

Python-biblioteker for datavitenskap og maskinlæring:

Datavitenskap og er de mest etterspurte teknologiene i tiden. Denne etterspørselen har presset alle til å lære de forskjellige bibliotekene og pakkene for å implementere datavitenskap og maskinlæring. Dette blogginnlegget vil fokusere på Python-bibliotekene for datavitenskap og maskinlæring. Dette er bibliotekene du bør vite for å mestre de to mest hyped ferdighetene i markedet.

For å få inngående kunnskap om kunstig intelligens og maskinlæring, kan du registrere deg for live av Edureka med 24/7 support og levetidstilgang.

Her er en liste over emner som vil bli dekket i denne bloggen:

1. Introduksjon til datavitenskap og maskinlæring
2. Hvorfor bruke Python til datavitenskap og maskinlæring?
3. Python-biblioteker for datavitenskap og maskinlæring
   1. Python-biblioteker for statistikk
   2. Python-biblioteker for visualisering
   3. Python-biblioteker for maskinlæring
   4. Python-biblioteker for dyp læring
   5. Python-biblioteker for naturlig språkbehandling

Introduksjon til datavitenskap og maskinlæring

Da jeg startet forskningen på datavitenskap og maskinlæring, var det alltid dette spørsmålet som plaget meg mest! Hva førte til suset rundt maskinlæring og datavitenskap?

Denne summen har mye å gjøre med mengden data vi genererer. Data er drivstoffet som trengs for å drive maskinlæringsmodeller, og siden vi er i Big Data-tiden, er det klart hvorfor Data Science regnes som den mest lovende jobbrollen i tiden!

Jeg vil si at datavitenskap og maskinlæring er ferdigheter, og ikke bare teknologier. De er ferdighetene som trengs for å få nyttig innsikt fra data og løse problemer ved å bygge prediktive modeller.

Formelt sett er dette definert datavitenskap og maskinlæring:

Datavitenskap er prosessen med å hente ut nyttig informasjon fra data for å løse virkelige problemer.

Machine Learning er prosessen med å få en maskin til å lære å løse problemer ved å mate den med masse data.

Disse to domenene er sterkt sammenkoblet. Maskinlæring er en del av datavitenskap som bruker maskinlæringsalgoritmer og andre statistiske teknikker for å forstå hvordan data påvirker og vokser en bedrift.

For å lære mer om datavitenskap og maskinlæring kan du gå gjennom følgende blogger:

1. Data Science Tutorial - Lær datavitenskap fra Scratch!

La oss nå forstå der Python-biblioteker passer inn i datavitenskap og maskinlæring.

Hvorfor bruke Python til datavitenskap og maskinlæring?

er rangert som nummer 1 for det mest populære programmeringsspråket som brukes til å implementere maskinlæring og datavitenskap. La oss forstå hvorfor så mange dataforskere og maskinlæringsingeniører foretrekker Python fremfor ethvert annet programmeringsspråk.

• Enkel læring: Python bruker en veldig enkel syntaks som kan brukes til å implementere enkle beregninger, som tillegg av to strenger til komplekse prosesser som å bygge komplekse maskinlæringsmodeller.
• Mindre kode: Implementering av datalogi og maskinlæring involverer tonnevis av algoritmer. Takket være Pythons-støtte for forhåndsdefinerte pakker, trenger vi ikke kode algoritmer. Og for å gjøre ting lettere, gir Python metodikk for 'sjekk mens du koder' som reduserer belastningen ved å teste koden.
• Forhåndsbyggede biblioteker: Python har 100-talls forhåndsbygde biblioteker for å implementere forskjellige maskinlærings- og dyplæringsalgoritmer. Så hver gang du vil kjøre en algoritme på et datasett, er alt du trenger å gjøre å installere og laste de nødvendige pakkene med en enkelt kommando. Eksempler på forhåndsbygde biblioteker inkluderer NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch og så videre.
• Plattformuavhengig: Python kan kjøres på flere plattformer, inkludert Windows, macOS, Linux, Unix og så videre. Mens du overfører kode fra en plattform til en annen, kan du bruke pakker som PyInstaller som vil ta seg av eventuelle avhengighetsproblemer.
• Massiv samfunnsstøtte: Bortsett fra en stor tilhenger, har Python flere lokalsamfunn, grupper og fora der programmerere legger ut feilene sine og hjelper hverandre.

Nå som du vet det hvorfor Python regnes som et av de beste programmeringsspråkene for datavitenskap og maskinlæring, la oss forstå de forskjellige Python-bibliotekene for datavitenskap og maskinlæring.

Python-biblioteker for datavitenskap og maskinlæring

Den viktigste årsaken til Pythons popularitet innen AI og maskinlæring er det faktum at Python tilbyr tusenvis av innebygde biblioteker som har innebygde funksjoner og metoder for enkelt å utføre dataanalyse, prosessering, krangling, modellering og så videre. på. I avsnittet nedenfor vil vi diskutere biblioteket for datalogi og maskinlæring for følgende oppgaver:

1. Statistisk analyse
2. Datavisualisering
3. Datamodellering og maskinlæring
4. Dyp Læring
5. Naturlig språkbehandling (NLP)

Python-biblioteker for statistisk analyse

Statistikk er en av de mest grunnleggende grunnleggende data- og maskinlæring. Alle maskinlærings- og dyplæringsalgoritmer, teknikker osv. Er bygget på de grunnleggende prinsippene og begrepene i statistikk.

For å lære mer om statistikk for datavitenskap, kan du gå gjennom følgende blogger:

Python kommer med tonnevis av biblioteker for det eneste formålet med statistisk analyse. I denne 'Python-biblioteket for datavitenskap og maskinlæring' -bloggen vil vi fokusere på de beste statistiske pakkene som gir innebygde funksjoner for å utføre de mest komplekse statistiske beregningene.

Her er en liste over de beste Python-bibliotekene for statistisk analyse:

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

NumPy

eller Numerical Python er et av de mest brukte Python-bibliotekene. Hovedtrekket i dette biblioteket er dets støtte for flerdimensjonale matriser for matematiske og logiske operasjoner. Funksjoner levert av NumPy kan brukes til indeksering, sortering, omforming og formidling av bilder og lydbølger som en rekke reelle tall i flerdimensjon.

Her er en liste over funksjoner i NumPy:

1. Utfør enkle til komplekse matematiske og vitenskapelige beregninger
2. Sterk støtte for flerdimensjonale matriseobjekter og en samling funksjoner og metoder for å behandle matriseelementene
3. Fourier-transformasjoner og rutiner for datamanipulering
4. Utfør lineære algebra beregninger, som er nødvendige for maskinlæringsalgoritmer som lineær regresjon, logistisk regresjon, Naive Bayes og så videre.

SciPy

Bygget på toppen av NumPy, er SciPy-biblioteket en samling av delpakker som hjelper til med å løse de mest grunnleggende problemene knyttet til statistisk analyse. SciPy-biblioteket brukes til å behandle matriseelementene som er definert ved hjelp av NumPy-biblioteket, så det brukes ofte til å beregne matematiske ligninger som ikke kan gjøres ved hjelp av NumPy.

Her er en liste over funksjoner i SciPy:

• Det fungerer sammen med NumPy-arrays for å gi en plattform som gir mange matematiske metoder som numerisk integrasjon og optimalisering.
• Den har en samling delpakker som kan brukes til vektorkvantisering, Fourier-transformasjon, integrering, interpolering og så videre.
• Tilbyr en fullverdig stabel med lineære algebrafunksjoner som brukes til mer avanserte beregninger som klynging ved hjelp av k-betyr-algoritmen og så videre.
• Støtter signalbehandling, datastrukturer og numeriske algoritmer, skaper sparsomme matriser og så videre.

Pandaer

Pandaer er et annet viktig statistisk bibliotek som hovedsakelig brukes i et bredt spekter av felt, inkludert statistikk, økonomi, økonomi, dataanalyse og så videre. Biblioteket er avhengig av NumPy-arrayet for å behandle pandas dataobjekter. NumPy, Pandas og SciPy er sterkt avhengige av hverandre for å utføre vitenskapelige beregninger, datamanipulering og så videre.

Jeg blir ofte bedt om å velge det beste blant Pandaer, NumPy og SciPy, men jeg foretrekker å bruke dem alle fordi de er sterkt avhengige av hverandre. Pandas er en av de beste bibliotekene for å behandle store deler av data, mens NumPy har utmerket støtte for flerdimensjonale matriser, og Scipy gir derimot et sett med underpakker som utfører et flertall av de statistiske analyseoppgavene.

Her er en liste over funksjoner i Pandas:

• Skaper raske og effektive DataFrame-objekter med forhåndsdefinert og tilpasset indeksering.
• Den kan brukes til å manipulere store datasett og utføre delmengder, datasnitting, indeksering og så videre.
• Tilbyr innebygde funksjoner for å lage Excel-diagrammer og utføre komplekse dataanalysearbeidsoppgaver, for eksempel deskriptiv statistisk analyse, datakamping, transformasjon, manipulering, visualisering og så videre.
• Gir støtte for manipulering av tidsseriedata

StatistikkModeller

Bygget på toppen av NumPy og SciPy, er StatsModels Python-pakken den beste for å lage statistiske modeller, datahåndtering og modellevaluering. I tillegg til å bruke NumPy-arrays og vitenskapelige modeller fra SciPy-biblioteket, integreres det også med Pandas for effektiv datahåndtering. Dette biblioteket er kjent for statistiske beregninger, statistisk testing og datautforskning.

Her er en liste over funksjoner i StatsModels:

• Beste biblioteket for å utføre statistiske tester og hypotesetesting som ikke finnes i NumPy og SciPy biblioteker.
• Tilbyr implementering av R-stilformler for bedre statistisk analyse. Det er mer tilknyttet R-språket som ofte brukes av statistikere.
• Den brukes ofte til å implementere generaliserte lineære modeller (GLM) og ordinære minst kvadratiske lineære regresjonsmodeller (OLM) på grunn av at den har stor støtte for statistiske beregninger.
• Statistisk testing inkludert hypotesetesting (Null Theory) gjøres ved hjelp av StatsModels-biblioteket.

Så disse var mest ofte brukte og de mest effektive Python-bibliotekene for statistisk analyse. La oss nå komme til datavisualiseringsdelen i Data Science and Machine Learning.

Python-biblioteker for datavisualisering

Et bilde snakker mer enn tusen ord. Vi har alle hørt om dette sitatet når det gjelder kunst, men det gjelder også for datavitenskap og maskinlæring. Anerkjente dataforskere og maskinlæringsingeniører kjenner kraften til datavisualisering, det er derfor Python tilbyr mange biblioteker med det eneste formålet med visualisering.

Datavisualisering handler om å uttrykke nøkkelinnblikk fra data, effektivt gjennom grafiske fremstillinger. Det inkluderer implementering av grafer, diagrammer, tankekart, varmekart, histogrammer, tetthetsdiagrammer, etc, for å studere sammenhengen mellom ulike datavariabler.

I denne bloggen vil vi fokusere på de beste Python-datavisualiseringspakker som tilbyr innebygde funksjoner for å studere avhengighet mellom ulike datafunksjoner.

Her er en liste over de beste Python-bibliotekene for datavisualisering:

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

Matplotlib

er den mest grunnleggende datavisualiseringspakken i Python. Den gir støtte for et bredt utvalg av grafer som histogrammer, stolpediagrammer, effektspektre, feildiagrammer og så videre. Det er et 2-dimensjonalt grafisk bibliotek som produserer klare og konsise grafer som er essensielle for Exploratory Data Analysis (EDA).

Her er en liste over funksjoner i Matplotlib:

• Matplotlib gjør det ekstremt enkelt å tegne grafer ved å tilby funksjoner for å velge passende linjestiler, skriftstiler, formateringsakser og så videre.
• Grafene som er opprettet, hjelper deg med å få en klar forståelse av trender, mønstre og å gjøre sammenhenger. De er vanligvis instrumenter for resonnement om kvantitativ informasjon.
• Den inneholder Pyplot-modulen som gir et grensesnitt som er veldig likt MATLAB-brukergrensesnittet. Dette er en av de beste funksjonene i matplotlib-pakken.
• Tilbyr en objektorientert API-modul for å integrere grafer i applikasjoner ved hjelp av GUI-verktøy som Tkinter, wxPython, Qt, etc.

Seaborn

Matplotlib-biblioteket danner basen til Seaborn bibliotek. Sammenlignet med Matplotlib kan Seaborn brukes til å lage mer tiltalende og beskrivende statistiske grafer. Sammen med omfattende støtte for datavisualisering, kommer Seaborn også med et innebygd datasettorientert API for å studere forholdet mellom flere variabler.

Her er en liste over funksjoner i Seaborn:

• Tilbyr muligheter for å analysere og visualisere univariate og bivariate datapunkter og for å sammenligne dataene med andre delmengder av data.
• Støtte for automatisert statistisk estimering og grafisk fremstilling av lineære regresjonsmodeller for ulike typer målvariabler.
• Bygger komplekse visualiseringer for strukturering av flerplottnett ved å tilby funksjoner som utfører abstraksjoner på høyt nivå.
• Leveres med mange innebygde temaer for styling og oppretting av matplotlib-grafer

Plottly

Ploty er et av de mest kjente grafiske Python-bibliotekene. Det gir interaktive grafer for å forstå avhengighetene mellom mål- og prediktorvariabler. Den kan brukes til å analysere og visualisere statistiske, økonomiske, kommersielle og vitenskapelige data for å produsere klare og konsise grafer, delplott, varmekart, 3D-diagrammer og så videre.

Her er en liste over funksjoner som gjør Ploty til et av de beste visualiseringsbibliotekene:

• Den leveres med mer enn 30 diagramtyper, inkludert 3D-kart, vitenskapelige og statistiske grafer, SVG-kart og så videre for en veldefinert visualisering.
• Med Ploty’s Python API kan du opprette offentlige / private dashbord som består av plott, grafer, tekst og nettbilder.
• Visualiseringer opprettet ved hjelp av Ploty serialiseres i JSON-format, på grunn av hvilket du enkelt kan få tilgang til dem på forskjellige plattformer som R, MATLAB, Julia, etc.
• Den leveres med et innebygd API kalt Plotly Grid som lar deg importere data direkte til Ploty-miljøet.

Bokeh

En av de mest interaktive bibliotekene i Python, Bokeh, kan brukes til å lage beskrivende grafiske representasjoner for nettlesere. Det kan enkelt behandle humungous datasett og bygge allsidige grafer som hjelper til med å utføre omfattende EDA. Bokeh gir den mest veldefinerte funksjonaliteten for å bygge interaktive plott, dashbord og dataprogrammer.

Her er en liste over funksjoner i Bokeh:

• Hjelper deg med å lage komplekse statistiske grafer raskt ved bruk av enkle kommandoer
• Støtter utdata i form av HTML, bærbar PC og server. Den støtter også flere språkbindinger, inkludert, R, Python, lua, Julia, etc.
• Flaske og django er også integrert med Bokeh, og derfor kan du også uttrykke visualiseringer på disse appene
• Det gir støtte for å transformere visualisering skrevet i andre biblioteker som matplotlib, seaborn, ggplot, etc

Så disse var de mest nyttige Python-biblioteker for datavisualisering. La oss nå diskutere de beste Python-bibliotekene for å implementere hele maskinlæringsprosessen.

Python-biblioteker for maskinlæring

Å lage maskinlæringsmodeller som nøyaktig kan forutsi resultatet eller løse et bestemt problem er den viktigste delen av ethvert datavitenskapsprosjekt.

Implementering av maskinlæring, dyp læring osv. Innebærer koding av tusenvis av kodelinjer, og dette kan bli vanskeligere når du vil lage modeller som løser komplekse problemer gjennom nevrale nettverk. Men heldigvis trenger vi ikke kode noen algoritmer fordi Python kommer med flere pakker bare for å implementere maskinlæringsteknikker og algoritmer.

I denne bloggen vil vi fokusere på de beste maskinlæringspakkene som gir innebygde funksjoner for å implementere alle maskinlæringsalgoritmene.

Her er en liste over de beste Python-bibliotekene for maskinlæring:

1. Scikit-lær
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-lær

En av de mest nyttige Python-bibliotekene, Scikit-lær er det beste biblioteket for datamodellering og modellevaluering. Den leveres med tonnevis av funksjoner med det ene formål å lage en modell. Den inneholder alle overvåket og ikke-overvåket maskinlæringsalgoritmer, og den kommer også med veldefinerte funksjoner for ensemblelæring og styrking av maskinlæring.

Her er en liste over funksjoner i Scikit-learning:

• Tilbyr et sett med standard datasett for å hjelpe deg i gang med maskinlæring. For eksempel er det berømte Iris-datasettet og Boston House Prices-datasettet en del av Scikit-lær-biblioteket.
• Innebygde metoder for å utføre både tilsyn og ikke-overvåket maskinlæring. Dette inkluderer problemer med å løse, klynging, klassifisering, regresjon og anomali.
• Leveres med innebygde funksjoner for funksjonsutvinning og funksjonsvalg som hjelper til med å identifisere viktige attributter i dataene.
• Det gir metoder for å utføre kryssvalidering for å estimere ytelsen til modellen, og kommer også med funksjoner for parameterinnstilling for å forbedre modellytelsen.

XGBoost

XGBoost som står for Extreme Gradient Boosting er en av de beste Python-pakkene for å utføre Boosting Machine Learning. Biblioteker som LightGBM og CatBoost er også like utstyrt med veldefinerte funksjoner og metoder. Dette biblioteket er hovedsakelig bygget for å implementere gradientforsterkende maskiner som brukes til å forbedre ytelsen og nøyaktigheten til maskinlæringsmodeller.

Her er noen av hovedfunksjonene:

• Biblioteket ble opprinnelig skrevet i C ++, det regnes som et av de raskeste og mest effektive bibliotekene for å forbedre ytelsen til maskinlæringsmodeller.
• XGBoost-kjernealgoritmen kan parallelliseres, og den kan effektivt bruke kraften til datamaskiner med flere kjerner. Dette gjør også biblioteket sterkt nok til å behandle store datasett og arbeide på tvers av et nettverk av datasett.
• Tilbyr interne parametere for å utføre kryssvalidering, parameterjustering, regulering, håndtering av manglende verdier, og gir også APIer som er kompatible med scikit-learning.
• Dette biblioteket brukes ofte i topp Data Science og Machine Learning-konkurranser, siden det konsekvent har vist seg å overgå andre algoritmer.

ElI5

ELI5 er et annet Python-bibliotek som hovedsakelig er fokusert på å forbedre ytelsen til maskinlæringsmodeller. Dette biblioteket er relativt nytt og brukes vanligvis sammen med XGBoost, LightGBM, CatBoost og så videre for å øke nøyaktigheten til maskinlæringsmodellene.

Her er noen av hovedfunksjonene:

• Tilbyr integrasjon med Scikit-lær-pakken for å uttrykke viktige funksjoner og forklare spådommer av beslutningstrær og trebaserte ensembler.
• Den analyserer og forklarer spådommer fra XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor og catboost.CatBoost.
• Det gir støtte for implementering av flere algoritmer for å inspisere black-box-modeller som inkluderer TextExplainer-modulen som lar deg forklare spådommer laget av tekstklassifiserere.
• Det hjelper med å analysere vekter og spådommer fra scikit-lær General Linear Models (GLM) som inkluderer lineære regressorer og klassifikatorer.

Python-biblioteker for dyp læring

De største fremskrittene innen maskinlæring og kunstig intelligens har vært gjennom dyp læring. Med introduksjonen til Deep Learning er det nå mulig å bygge komplekse modeller og bearbeide humungous datasett. Heldigvis gir Python de beste Deep Learning-pakkene som hjelper til med å bygge effektive nevrale nettverk.

I denne bloggen vil vi fokusere på de beste Deep Learning-pakkene som gir innebygde funksjoner for å implementere kronglete nevrale nettverk.

Her er en liste over de beste Python-bibliotekene for dyp læring:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Hard

Tensorstrøm

En av de beste Python-bibliotekene for Deep Learning, TensorFlow er et open source-bibliotek for dataflytprogrammering på tvers av en rekke oppgaver. Det er et symbolsk mattebibliotek som brukes til å bygge sterke og presise nevrale nettverk. Det gir et intuitivt multiplatform programmeringsgrensesnitt som er svært skalerbart over et stort felt av felt.

Her er noen viktige funksjoner i TensorFlow:

• Den lar deg bygge og trene flere nevrale nettverk som hjelper til med å imøtekomme store prosjekter og datasett.
• I tillegg til støtte for nevrale nettverk, gir den også funksjoner og metoder for å utføre statistisk analyse. For eksempel kommer den med innebygde funksjoner for å lage sannsynlighetsmodeller og Bayesian Networks som Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma, etc.
• Biblioteket tilbyr lagdelte komponenter som utfører lagvise operasjoner på vekter og forspenninger, og forbedrer også ytelsen til modellen ved å implementere reguleringsteknikker som batch normalisering, frafall osv.
• Den leveres med en Visualizer kalt TensorBoard som lager interaktive grafer og bilder for å forstå avhengighetene til datafunksjonene.

Pytorch

er en åpen kildekode, Python-basert vitenskapelig databehandlingspakke som brukes til å implementere Deep Learning-teknikker og nevrale nettverk på store datasett. Dette biblioteket brukes aktivt av Facebook for å utvikle nevrale nettverk som hjelper til med forskjellige oppgaver som ansiktsgjenkjenning og automatisk merking.

Her er noen viktige funksjoner i Pytorch:

• Tilbyr brukervennlige API-er for å integrere med annen datavitenskap og maskinlæringsrammer.
• I likhet med NumPy, gir Pytorch flerdimensjonale matriser kalt Tensors, som i motsetning til NumPy, til og med kan brukes på en GPU.
• Ikke bare kan den brukes til å modellere store nevrale nettverk, den gir også et grensesnitt med mer enn 200+ matematiske operasjoner for statistisk analyse.
• Lag dynamiske beregningsdiagrammer som bygger opp dynamiske grafer på hvert punkt for kodekjøring. Disse grafene hjelper deg med analyser av tidsserier mens du forutsier salg i sanntid.

Hard

Keras regnes som en av de beste Deep Learning-bibliotekene i Python. Den gir full støtte for å bygge, analysere, evaluere og forbedre nevrale nettverk. Keras er bygget på toppen av Theano og TensorFlow Python biblioteker som gir ekstra funksjoner for å bygge komplekse og store Deep Learning modeller.

Her er noen viktige funksjoner i Keras:

• Gir støtte for å bygge alle typer nevrale nettverk, dvs. fullstendig tilkoblet, konvolusjon, pooling, tilbakevendende, innebygging, etc. For store datasett og problemer kan disse modellene videre kombineres for å skape et fullverdig nevralt nettverk
• Den har innebygde funksjoner for å utføre nevrale nettverksberegninger som å definere lag, mål, aktiveringsfunksjoner, optimaliserere og en rekke verktøy for å gjøre arbeidet med bilde- og tekstdata enklere.
• Den leveres med flere forhåndsbehandlede datasett og trente modeller inkludert, MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, etc.
• Den er lett utvidbar og gir støtte for å legge til nye moduler som inkluderer funksjoner og metoder.

Python-biblioteker for naturlig språkbehandling

Har du noen gang lurt på hvordan Google forutsi det du søker etter? Teknologien bak Alexa, Siri og andre Chatbots er Natural Language Processing. NLP har spilt en stor rolle i utformingen av AI-baserte systemer som hjelper til med å beskrive samspillet mellom menneskets språk og datamaskiner.

I denne bloggen vil vi fokusere på de beste Natural Language Processing-pakkene som tilbyr innebygde funksjoner for å implementere AI-baserte systemer på høyt nivå.

Her er en liste over de beste Python-bibliotekene for behandling av naturlig språk:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

NLTK anses å være den beste Python-pakken for å analysere menneskelig språk og atferd. NLTK-biblioteket foretrekkes av de fleste datavitenskapere, og gir brukervennlige grensesnitt som inneholder over 50 korpus- og leksikalske ressurser som hjelper til med å beskrive menneskelige interaksjoner og bygge AI-baserte systemer som anbefalingsmotorer.

mysql arbeidsbenkopplæring for nybegynnere

Her er noen viktige funksjoner i NLTK-biblioteket:

• Tilbyr en rekke data- og tekstbehandlingsmetoder for klassifisering, tokenisering, stemming, tagging, parsing og semantisk resonnement for tekstanalyse.
• Inneholder innpakninger for NLP-biblioteker på industrielt nivå for å bygge innviklede systemer som hjelper til med tekstklassifisering og å finne atferdstrender og mønstre i menneskelig tale
• Den leveres med en omfattende guide som beskriver implementeringen av beregningslingvistikk og en komplett API-dokumentasjonsveiledning som hjelper alle nybegynnere å komme i gang med NLP.
• Den har et stort fellesskap av brukere og fagpersoner som gir omfattende veiledninger og raske guider for å lære hvordan beregningslingvistikk kan utføres ved hjelp av Python.

spaCy

spaCy er et gratis Python-bibliotek med åpen kildekode for implementering av avanserte Natural Language Processing (NLP) teknikker. Når du jobber med mye tekst, er det viktig at du forstår den morfologiske betydningen av teksten og hvordan den kan klassifiseres for å forstå menneskets språk. Disse oppgavene kan enkelt oppnås gjennom spaCY.

Her er noen viktige funksjoner i spaCY-biblioteket:

• I tillegg til språklige beregninger, tilbyr spaCy separate moduler for å bygge, trene og teste statistiske modeller som bedre hjelper deg å forstå betydningen av et ord.
• Leveres med en rekke innebygde språklige merknader for å hjelpe deg med å analysere den grammatiske strukturen til en setning. Dette hjelper ikke bare til å forstå testen, men det hjelper også å finne forholdet mellom forskjellige ord i en setning.
• Den kan brukes til å bruke tokenisering på komplekse, nestede tokens som inneholder forkortelser og flere skilletegn.
• I tillegg til å være ekstremt robust og rask, gir spaCy støtte for mer enn 51 språk.

Gensim

Gensim er en annen åpen kildekode-python-pakke som er modellert for å trekke ut semantiske emner fra store dokumenter og tekster for å behandle, analysere og forutsi menneskelig atferd gjennom statistiske modeller og språklige beregninger. Den har evnen til å behandle humungous data, uavhengig av om dataene er rå og ustrukturerte.

Her er noen hovedtrekk ved Genism:

• Den kan brukes til å bygge modeller som effektivt kan klassifisere dokumenter ved å forstå det statistiske semantikken til hvert ord.
• Den leveres med tekstbehandlingsalgoritmer som Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis, etc som studerer de statistiske ko-forekomstmønstrene i dokumentet for å filtrere ut unødvendige ord og bygge en modell med bare de viktige funksjonene.
• Tilbyr I / O-innpakninger og lesere som kan importere og støtte et stort utvalg av dataformater.
• Den leveres med enkle og intuitive grensesnitt som lett kan brukes av nybegynnere. API-læringskurven er også ganske lav, noe som forklarer hvorfor mange utviklere liker dette biblioteket.

Nå som du kjenner de beste Python-bibliotekene for datavitenskap og maskinlæring, er jeg sikker på at du er nysgjerrig på å lære mer. Her er noen blogger som vil hjelpe deg i gang:

Hvis du ønsker å melde deg på et komplett kurs om kunstig intelligens og maskinlæring, har Edureka en spesiell kurat som vil gjøre deg dyktig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning, and Natural Language Processing. Det inkluderer opplæring i de siste fremskrittene og tekniske tilnærmingene innen kunstig intelligens og maskinlæring som dyp læring, grafiske modeller og forsterkningslæring.