Python è cresciuto in popolarità nel corso degli anni per diventare uno dei linguaggi di programmazione più popolari per le attività di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI). Ha sostituito molti dei linguaggi esistenti nel settore e risulta più efficiente rispetto ai linguaggi di programmazione mainstream. Inoltre, i suoi comandi simili all’inglese lo rendono accessibile sia ai principianti che agli esperti.
Un’altra caratteristica fondamentale di Python che attrae molti dei suoi utenti è la sua vasta collezione di librerie open-source. Queste librerie possono essere utilizzate da programmatori di tutti i livelli di esperienza per attività che coinvolgono ML e AI, data science, manipolazione di immagini e dati e molto altro.
Perché Python per Machine Learning e AI?
Le librerie open-source di Python non sono l’unico motivo per cui è favorevole per le attività di machine learning e AI. Python è anche altamente versatile e flessibile, il che significa che può essere utilizzato anche insieme ad altri linguaggi di programmazione quando necessario. Inoltre, può operare quasi su tutte le piattaforme e sistemi operativi sul mercato.
L’implementazione di reti neurali profonde e algoritmi di machine learning può essere estremamente dispendiosa in termini di tempo, ma Python offre molti pacchetti che riducono questo tempo. È anche un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti (OOP), il che lo rende estremamente utile per un uso efficiente dei dati e la categorizzazione.
Un altro fattore che rende Python favorevole, soprattutto per i principianti, è la sua comunità di utenti in crescita. Dal momento che è uno dei linguaggi di programmazione in più rapida crescita al mondo, il numero di sviluppatori Python e servizi di sviluppo è esploso. La comunità Python sta crescendo insieme al linguaggio, con membri attivi sempre alla ricerca di nuovi problemi da risolvere nel business.
Ora che sai perché Python è uno dei migliori linguaggi di programmazione, ecco le 10 migliori librerie Python per machine learning e AI:
1. NumPy
NumPy è ampiamente considerata la migliore libreria Python per machine learning e AI. È una libreria numerica open-source che può essere utilizzata per eseguire varie operazioni matematiche su diverse matrici. NumPy è considerata una delle librerie scientifiche più utilizzate, ed è per questo che molti data scientist si affidano a essa per analizzare i dati.
Le matrici NumPy richiedono molto meno spazio di archiviazione rispetto ad altre liste Python e sono più veloci e facili da usare. Puoi manipolare i dati nella matrice, trasporli e ridimensionarli con NumPy. In generale, NumPy è una grande opzione per aumentare le prestazioni dei modelli di machine learning senza richiedere troppo lavoro complesso.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di NumPy:
- Oggetto array N-dimensionale ad alte prestazioni.
- Manipolazione della forma.
- Pulizia/manipolazione dei dati.
- Operazioni statistiche e algebra lineare.
2. SciPy
SciPy è una libreria gratuita e open-source basata su NumPy. È particolarmente utile per grandi set di dati, in grado di eseguire calcoli scientifici e tecnici. SciPy include anche moduli incorporati per l’ottimizzazione degli array e l’algebra lineare, proprio come NumPy.
Il linguaggio di programmazione include tutte le funzioni di NumPy, ma le trasforma in strumenti scientifici facili da usare. Viene spesso utilizzato per la manipolazione delle immagini e fornisce funzionalità di base per l’elaborazione di funzioni matematiche non scientifiche di alto livello.
SciPy è una delle librerie Python fondamentali grazie al suo ruolo nell’analisi scientifica e nell’ingegneria.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di SciPy:
- Facile da usare.
- Visualizzazione e manipolazione dei dati.
- Analisi scientifica e tecnica.
- Calcola grandi set di dati.
3. Theano
Una libreria di calcolo numerico Python, Theano è stata sviluppata specificamente per il machine learning. Consente l’ottimizzazione, la definizione e la valutazione di espressioni matematiche e calcoli di matrici. Ciò consente l’impiego di array dimensionali per costruire modelli di apprendimento profondo.
Theano è una libreria altamente specifica e viene utilizzata principalmente dagli sviluppatori di machine learning e deep learning. Supporta l’integrazione con NumPy e può essere utilizzato con una unità di elaborazione grafica (GPU) invece di una unità centrale di elaborazione (CPU), il che porta a calcoli intensivi dei dati 140 volte più veloci.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di Theano:
- Strumenti di convalida e test unitari incorporati.
- Valutazioni veloci e stabili.
- Calcoli intensivi dei dati.
- Calcoli matematici ad alte prestazioni.
4. Pandas
Un’altra delle migliori librerie Python sul mercato è Pandas, che viene spesso utilizzata per il machine learning. Funziona come libreria di analisi dei dati che analizza e manipola i dati, consentendo agli sviluppatori di lavorare facilmente con dati multidimensionali strutturati e concetti di serie temporali.
La libreria Pandas offre un modo rapido ed efficiente per gestire ed esplorare i dati, fornendo serie e data frame che rappresentano i dati in modo efficiente, manipolandoli in diversi modi.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di Pandas:
- Indicizzazione dei dati.
- Allineamento dei dati.
- Unione/unione di set di dati.
- Manipolazione e analisi dei dati.
5. TensorFlow
Un’altra libreria Python gratuita e open-source è TensorFlow, che si specializza nella programmazione differenziabile. La libreria consiste in una raccolta di strumenti e risorse che consente ai principianti e ai professionisti di costruire modelli di apprendimento profondo e machine learning, nonché reti neurali.
TensorFlow consiste in un’architettura e un framework flessibili, che gli consentono di eseguire su varie piattaforme di calcolo come CPU e GPU. Con ciò detto, funziona meglio quando viene eseguito su una unità di elaborazione tensoriale (TPU). La libreria Python viene spesso utilizzata per implementare l’apprendimento per rinforzo nei modelli di machine learning e apprendimento profondo, e puoi visualizzare direttamente i modelli di machine learning.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di TensorFlow:
- Architettura e framework flessibili.
- Esegue su una varietà di piattaforme di calcolo.
- Capacità di astrazione.
- Gestisce le reti neurali profonde.
6. Keras
Keras è una libreria Python open-source rivolta allo sviluppo e alla valutazione di reti neurali all’interno dei modelli di machine learning e apprendimento profondo. È in grado di eseguire su Theano e TensorFlow, il che significa che può addestrare reti neurali con poco codice.
La libreria Keras è spesso preferita perché è modulare, estensibile e flessibile. Ciò la rende un’opzione facile da usare per i principianti. Può anche integrarsi con obiettivi, livelli, ottimizzatori e funzioni di attivazione. Keras opera in vari ambienti e può eseguire su CPU e GPU. Offre anche una delle gamme più ampie per i tipi di dati.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di Keras:
- Pool di dati.
- Sviluppo di livelli neurali.
- Crea modelli di apprendimento profondo e machine learning.
- Funzioni di attivazione e costo.
7. PyTorch
Un’altra opzione per una libreria di machine learning Python open-source è PyTorch, che si basa su Torch, un framework di programmazione in C. PyTorch è una libreria di data science che può essere integrata con altre librerie Python, come NumPy. La libreria può creare grafi computazionali che possono essere modificati mentre il programma è in esecuzione. È particolarmente utile per applicazioni di machine learning e apprendimento profondo come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale.
Alcuni dei principali punti di forza di PyTorch includono la sua alta velocità di esecuzione, che può raggiungere anche quando gestisce grafi pesanti. È anche una libreria flessibile, in grado di operare su processori semplificati o CPU e GPU. PyTorch ha API potenti che ti consentono di estendere la libreria, nonché uno strumento di linguaggio naturale.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di PyTorch:
- Distribuzione statistica e operazioni.
- Controllo sui set di dati.
- Sviluppo di modelli di apprendimento profondo.
- Altamente flessibile.
8. Scikit-Learn
Originariamente un’estensione di terze parti della libreria SciPy, Scikit-Learn è ora una libreria Python autonoma su Github. Viene utilizzata da grandi aziende come Spotify e ci sono molti vantaggi nell’utilizzarla. Ad esempio, è molto utile per algoritmi di machine learning classici, come quelli per la rilevazione di spam, il riconoscimento di immagini, la previsione e la segmentazione dei clienti.
Un altro dei principali punti di forza di Scikit-Learn è che è facilmente interoperabile con altri strumenti della pila SciPy. Scikit-Learn ha un’interazione utente-friendly e coerente che rende facile condividere e utilizzare i dati.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di Scikit-Learn:
- Classificazione e modellazione dei dati.
- Algoritmi di machine learning end-to-end.
- Pre-elaborazione dei dati.
- Seleziona il modello.
9. Matplotlib
Matplotlib è un’unità di NumPy e SciPy, ed è stato progettato per sostituire la necessità di utilizzare il linguaggio statistico MATLAB proprietario. La libreria completa, gratuita e open-source viene utilizzata per creare visualizzazioni statiche, animate e interattive in Python.
La libreria Python aiuta a comprendere i dati prima di passare all’elaborazione dei dati e all’addestramento per le attività di machine learning. Si basa su strumenti GUI Python per produrre grafici e tracciati con API orientate agli oggetti. Fornisce anche un’interfaccia simile a MATLAB in modo che l’utente possa eseguire attività simili a quelle di MATLAB.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di Matplotlib:
- Crea grafici di qualità pubblicabile.
- Personalizza lo stile visivo e il layout.
- Esporta in vari formati di file.
- Figure interattive che possono zoomare, scorrere e aggiornare.
10. Plotly
Chiudiamo la nostra lista delle 10 migliori librerie Python per machine learning e AI con Plotly, che è un’altra libreria di visualizzazione gratuita e open-source. È molto popolare tra gli sviluppatori grazie ai suoi grafici di alta qualità, immersivi e pronti per la pubblicazione. Alcuni dei grafici accessibili tramite Plotly includono boxplot, heatmap e grafici a bolle.
Plotly è uno degli strumenti di visualizzazione dei dati migliori sul mercato e si basa sul toolkit di visualizzazione D3.js, HTML e CSS. Scritto in Python, utilizza il framework Django e può aiutare a creare grafici interattivi. Funziona su vari strumenti di analisi e visualizzazione dei dati e ti consente di importare facilmente i dati in un grafico. Puoi anche utilizzare Plotly per creare slide deck e dashboard.
Ecco alcune delle principali caratteristiche di Plotly:
- Grafici e dashboard.
- Motore di snapshot.
- Big data per Python.
- Importa facilmente i dati nei grafici.
