11 популярных библиотек Python для Data Science

<a href="https://www.tensorflow.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">TensorFlow</a>TensorFlow

Разработанный компанией Google фреймворк глубокого обучения TensorFlow, без сомнения, – популярнейший инструмент для обучения нейросетей. Google активно использует собственный фреймворк для таких крупномасштабных сервисов, как Gmail и Google Translate. TensorFlow применяют такие бренды, как Uber, Airbnb, Xiaomi, Dropbox и другие.

  • С помощью TensorFlow можно визуализировать отдельные части нейросети.
  • Модули Tensorflow можно делать автономными.
  • TensorFlow позволяет проводить обучение нейросетей и на CPU, и на GPU.
  • Конвейерный процесс обучения.
  • Большая команда постоянно работает над улучшением стабильности и новыми функциями.

<a href="https://scikit-learn.org/stable/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Scikit-Learn</a>Scikit-Learn

Популярная библиотека машинного обучения Scikit-Learn написана на Python , C и C ++. С амый распространенный выбор для решения классических задач машинного обучения. Используется и в промышленных системах, и в научных исследованиях.

  • Широкий выбор алгоритмов обучения с учителем и без учителя.
  • Scikit-learn специализируется исключительно на алгоритмах машинного обучения . В задачи библиотеки не входит загрузка, обработка, манипуляция данными и их визуализация.
  • Большое сообщество и подробная документация.

NumPyNumPy

NumPy – одна из самых популярных библиотек Python, применяемых для машинного обучения. TensorFlow и другие библиотеки используют ее «внутри себя» для выполнения операций с многомерными массивами.

Математические алгоритмы, реализованные на интерпретируемых языках (Python), часто работают гораздо медленнее тех же алгоритмов, реализованных на компилируемых языках. Библиотека NumPy предоставляет реализации вычислительных алгоритмов, оптимизированные для работы с многомерными массивами.

<a href="https://keras.io/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Keras</a>Keras

Keras – идеальный выбор, если нужно быстро и просто собрать модель глубокого обучения. П редставляет собой надстройку над фреймворками TensorFlow и Theano. Библиотека нацелена на оперативную работу с сетями глубинного обучения, при этом спроектирована так, чтобы быть компактной, модульной и расширяемой. Keras предоставляет высокоуровневый, интуитивный набор абстракций, который делает простым формирование нейронных сетей, независимо от используемой в качестве вычислительного бэкенда библиотеки научных вычислений.

  • Отлично работает как на CPU, так и на GPU.
  • Поддерживает практически все модели нейронных сетей, которые могут быть объединены для построения более сложных моделей.
  • Платформа полностью написана на Python, то есть можно использовать стандартные инструменты отладки.

<a href="https://pytorch.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">PyTorch</a>PyTorch

PyTorch – один из лучших вариантов для работы с нейросетями, давний конкурент TensorFlow. Разрабатывается преимущественно группой искусственного интеллекта Facebook. Именно PyTorch использовался в качестве фреймворка глубокого обучения в статье Генеративно-состязательная нейросеть: ваша первая GAN-модель.

  • Простая поддержка GPU.
  • В GPU-режиме PyTorch обеспечивает качественную оптимизацию, есть рантайм-среда с API на C++ .
  • Поддержка асинхронного выполнения вычислений.
  • Прямой доступ к платформам, визуализаторам и средам выполнения на базе ONNX .

<a href="https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">LightGBM</a>LightGBM

LightGBM – это фреймворк на основе градиентного бустинга – одного из самых популярных алгоритмов в соревнованиях Kaggle. Градиентный бустинг – это техника машинного обучения для задач классификации и регрессии, которая строит модель предсказания в форме ансамбля предсказывающих моделей, обычно деревьев решений.

  • Быстрая скорость обучения и высокая эффективность.
  • Низкое потребление памяти.
  • Поддержка параллельных вычислений и расчетов на GPU.
  • Можно работать с большими объемами данных.

<a href="https://pandas.pydata.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Pandas</a>Pandas

Pandas – библиотека, предоставляющая высокоуровневые структуры для работы с данными и широкий спектр инструментов для их анализа. Библиотека позволяет выполнять множество сложных команд с небольшим количеством кода: сортировка и группировка данных, работа с недостающими данными, временными рядами и т. д. Все данные представляются в виде таблиц датафреймов.

<a href="https://www.scipy.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">SciPy</a>SciPy

SciPy п редназначена для выполнения научных и инженерных расчётов , в том числе задач машинного обучения.

  • Возможности: поиск минимумов и максимумов функций, вычисление интегралов, поддержка специальных функций, обработка сигналов и изображений, решение дифференциальных уравнений и др.
  • SciPy тесно связан с NumPy, так что NumPy-массивы поддерживаются по умолчанию.
  • Библиотека SciPy может взаимодействовать с PyTables – иерархической базой данных, разработанной для управления большими объёмами данных в файлах формата HDF5.

Eli5Eli5

Eli5 – это библиотека Python для визуализации и отладки моделей машинного обучения с помощью унифицированного API. Имеется встроенная поддержка нескольких ML-фреймворков и библиотек : упоминавшихся выше scikit-learn, Keras, LightGBM, а также XGBoost, lightning и CatBoost.

NLTKNLTK

NLTK – пакет библиотек и программ для символьной и статистической обработки естественного языка. Сопровождается обширной документацией, включая книгу с объяснением концепций, стоящих за задачами обработки естественного языка, которые можно выполнять с помощью данного пакета.

PillowPillow

Pillow – улучшенная версия библиотеки изображений PIL (Python Image Library). Поддерживает разнообразные типы файлов: PDF, WebP, PCX, PNG, JPEG, GIF, PSD, WebP, PCX, GIF, IM, EPS, ICO, BMP и другие. Есть множество инструментов фильтрации, которые можно использовать для задач компьютерного зрения.

Мы рассмотрели подборку полезностей, которую активно используют специалисты машинного обучения, знатоки нейросетей и прочих направлений Data Science. Если вам интересна наука о данных, обратите внимание на наши публикации по тегу Data Science.

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Zed Наука о данных Разное Тренды

Как исследовать и визуализировать данные МО для обнаружения объектов на изображениях