सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरीज़ फॉर डेटा साइंस एंड मशीन लर्निंग

डेटा साइंस एंड मशीन लर्निंग के लिए पायथन लाइब्रेरीज़ का यह ब्लॉग आपको डेटा साइंस एंड मशीन लर्निंग को लागू करने के लिए शीर्ष पुस्तकालयों को समझने में मदद करेगा।

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए पायथन लाइब्रेरी:

डाटा साइंस तथा युग की सबसे अधिक मांग वाली प्रौद्योगिकियां हैं। इस मांग ने डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को लागू करने के लिए सभी को अलग-अलग पुस्तकालयों और पैकेजों को सीखने के लिए प्रेरित किया है। यह ब्लॉग पोस्ट डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए पायथन पुस्तकालयों पर केंद्रित होगा। ये वे पुस्तकालय हैं जिन्हें आपको बाजार में दो सबसे सम्मोहित कौशल में महारत हासिल करना चाहिए।

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यहां उन विषयों की सूची दी गई है, जिन्हें कवर किया जाएगा इस ब्लॉग में:

  1. डाटा साइंस और मशीन लर्निंग का परिचय
  2. क्यों डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए पायथन का उपयोग करें?
  3. डाटा साइंस एंड मशीन लर्निंग के लिए पायथन लाइब्रेरी
    1. सांख्यिकी के लिए पायथन लाइब्रेरी
    2. विज़ुअलाइज़ेशन के लिए पायथन लाइब्रेरी
    3. मशीन लर्निंग के लिए पायथन लाइब्रेरी
    4. डीप लर्निंग के लिए पायथन लाइब्रेरी
    5. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए अजगर पुस्तकालय

डाटा साइंस और मशीन लर्निंग का परिचय

जब मैंने डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग पर अपना शोध शुरू किया, तो हमेशा यह सवाल था कि मुझे सबसे ज्यादा परेशान किया! मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के आसपास क्या चर्चा हुई?



इस buzz का उस डेटा की मात्रा के साथ बहुत कुछ है जो हम पैदा कर रहे हैं। डेटा मशीन लर्निंग मॉडल को चलाने के लिए आवश्यक ईंधन है और चूंकि हम बिग डेटा के युग में हैं, इसलिए यह स्पष्ट है कि डेटा विज्ञान को युग की सबसे आशाजनक नौकरी क्यों माना जाता है!

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग का परिचय - डेटा साइंस एंड मशीन लर्निंग - डेटा साइंस एंड मशीन लर्निंग के लिए पायथन लाइब्रेरीज़ - एडुर्कामैं कहूंगा कि डेटा साइंस और मशीन लर्निंग कौशल हैं, न कि केवल प्रौद्योगिकियां। वे डेटा को उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और पूर्वानुमान मॉडल के निर्माण से समस्याओं को हल करने के लिए आवश्यक कौशल हैं।

औपचारिक रूप से, यह है कि डेटा साइंस और मशीन लर्निंग को कैसे परिभाषित किया जाता है:



डेटा विज्ञान वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए डेटा से उपयोगी जानकारी निकालने की प्रक्रिया है।

मशीन लर्निंग एक मशीन बनाने की प्रक्रिया है जो बहुत सारे डेटा खिलाकर समस्याओं को हल करना सीखती है।

ये दो डोमेन भारी आपस में जुड़े हुए हैं। मशीन लर्निंग डेटा साइंस का एक हिस्सा है जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और अन्य सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग यह समझने के लिए करता है कि डेटा किसी व्यवसाय को कैसे प्रभावित और बढ़ रहा है।

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के बारे में अधिक जानने के लिए आप निम्नलिखित ब्लॉगों पर जा सकते हैं:

  1. डेटा साइंस ट्यूटोरियल - स्क्रैच से डेटा साइंस सीखें!

अब समझने दो जहां पायथन लाइब्रेरी डाटा साइंस और मशीन लर्निंग में फिट होती है।

डेटा साइंस एंड मशीन लर्निंग के लिए पायथन का उपयोग क्यों करें?

मशीन लर्निंग और डेटा साइंस को लागू करने के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा के लिए नंबर 1 पर है। आइए समझते हैं कि इतने सारे वैज्ञानिक और मशीन लर्निंग इंजीनियर्स किसी अन्य प्रोग्रामिंग भाषा पर पाइथन को क्यों पसंद करते हैं।

  • सीखने में आसानी: पायथन एक बहुत ही सरल वाक्यविन्यास का उपयोग करता है जिसका उपयोग सरल संगणना को लागू करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि जटिल प्रक्रियाओं से दो स्ट्रिंग्स को जोड़ना जैसे कि जटिल मशीन लर्निंग मॉडल बनाना।
  • कम कोड: डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के कार्यान्वयन में टन और एल्गोरिदम के टन शामिल हैं। पूर्व-परिभाषित पैकेज के लिए पायथन समर्थन के लिए धन्यवाद, हमें एल्गोरिदम को कोड नहीं करना होगा। और चीजों को आसान बनाने के लिए, पायथन 'कोड के रूप में जाँच करें' पद्धति प्रदान करता है जो कोड के परीक्षण के बोझ को कम करता है।
  • पूर्वनिर्मित पुस्तकालय: पायथन में विभिन्न मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के लिए 100s पूर्व-निर्मित पुस्तकालय हैं। इसलिए हर बार जब आप डेटा सेट पर एक एल्गोरिथ्म चलाना चाहते हैं, तो आपको केवल एक कमांड के साथ आवश्यक पैकेजों को स्थापित और लोड करना होगा। पूर्व-निर्मित पुस्तकालयों के उदाहरणों में NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch इत्यादि शामिल हैं।
  • स्वतंत्र मंच: पायथन विंडोज, मैकओएस, लिनक्स, यूनिक्स और इतने पर सहित कई प्लेटफार्मों पर चल सकता है। एक प्लेटफ़ॉर्म से दूसरे में कोड ट्रांसफर करते समय आप PyInstaller जैसे पैकेज का उपयोग कर सकते हैं जो किसी भी निर्भरता के मुद्दों का ध्यान रखेगा।
  • बड़े पैमाने पर सामुदायिक सहायता: एक विशाल प्रशंसक के अलावा, पायथन में कई समुदाय, समूह और मंच हैं, जहां प्रोग्रामर अपनी त्रुटियों को पोस्ट करते हैं और एक दूसरे की मदद करते हैं।

अब आप जानते हैं कि क्यों पायथन को डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए सबसे अच्छी प्रोग्रामिंग भाषाओं में से एक माना जाता है, आइए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए अलग-अलग पायथन पुस्तकालयों को समझें।

पायथन लाइब्रेरीज़ फॉर डेटा साइंस एंड मशीन लर्निंग

एआई और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में पायथन की लोकप्रियता का एकमात्र सबसे महत्वपूर्ण कारण यह है कि पायथन इन-बिल्ट लाइब्रेरियों की अधिकता प्रदान करता है, जिसमें इन-बिल्ट फ़ंक्शंस और विधियाँ आसानी से डेटा विश्लेषण, प्रसंस्करण, तकरार, मॉडलिंग और इतने पर कार्य करने के लिए होती हैं पर। नीचे दिए गए अनुभाग में हम निम्नलिखित कार्यों के लिए डेटा साइंस और मशीन लर्निंग लाइब्रेरी पर चर्चा करेंगे:

  1. सांख्यिकीय विश्लेषण
  2. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
  3. डेटा मॉडलिंग और मशीन लर्निंग
  4. दीप सीख रहा हूँ
  5. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए पायथन लाइब्रेरी

सांख्यिकी डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग के सबसे बुनियादी बुनियादी सिद्धांतों में से एक है। सभी मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम, तकनीक, आदि सांख्यिकी के मूल सिद्धांतों और अवधारणाओं पर बनाए गए हैं।

डेटा विज्ञान के लिए सांख्यिकी के बारे में अधिक जानने के लिए, आप निम्नलिखित ब्लॉगों के माध्यम से जा सकते हैं:

अजगर सांख्यिकीय विश्लेषण के एकमात्र उद्देश्य के लिए पुस्तकालयों के साथ आता है। डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के ब्लॉग के लिए इस th पायथन लाइब्रेरी में, हम उन शीर्ष सांख्यिकीय पैकेजों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो सबसे जटिल सांख्यिकीय गणना करने के लिए इन-बिल्ट फ़ंक्शंस प्रदान करते हैं।

सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए शीर्ष पायथन पुस्तकालयों की सूची यहां दी गई है:

  1. न्यूम्पी
  2. विज्ञान
  3. पंडों को
  4. StatsModels

न्यूम्पी

या न्यूमेरिकल पायथन सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले पायथन लाइब्रेरी में से एक है। इस पुस्तकालय की मुख्य विशेषता गणितीय और तार्किक कार्यों के लिए बहुआयामी सरणियों के लिए इसका समर्थन है। NumPy द्वारा प्रदान किए गए कार्यों का उपयोग बहु-आयामों में वास्तविक संख्याओं की एक सरणी के रूप में अनुक्रमण, सॉर्टिंग, पुन: आकार और चित्रों और ध्वनि तरंगों को अनुक्रमित करने के लिए किया जा सकता है।

यहाँ NumPy की विशेषताओं की सूची दी गई है:

  1. सरल से जटिल गणितीय और वैज्ञानिक संगणनाएँ करें
  2. बहु-आयामी सरणी वस्तुओं के लिए मजबूत समर्थन और सरणी तत्वों को संसाधित करने के लिए फ़ंक्शन और विधियों का एक संग्रह
  3. फूरियर रूपांतरण और डेटा हेरफेर के लिए दिनचर्या
  4. रैखिक बीजगणित संगणनाएँ निष्पादित करें, जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जैसे रैखिक प्रतिगमन, लॉजिस्टिक प्रतिगमन, नाइव बेयस और इतने पर आवश्यक हैं।

विज्ञान

वर्ग और इंटरफ़ेस के बीच अंतर

NumPy के शीर्ष पर निर्मित, SciPy लाइब्रेरी उप-पैकेजों का एक समूह है जो सांख्यिकीय विश्लेषण से संबंधित सबसे बुनियादी समस्याओं को हल करने में मदद करता है। SciPy लाइब्रेरी का उपयोग NumPy लाइब्रेरी का उपयोग करके परिभाषित किए गए सरणी तत्वों को संसाधित करने के लिए किया जाता है, इसलिए इसका उपयोग अक्सर गणितीय समीकरणों की गणना करने के लिए किया जाता है जो NumPy का उपयोग करके नहीं किया जा सकता है।

यहाँ SciPy की विशेषताओं की सूची दी गई है:

  • यह एक मंच प्रदान करने के लिए NumPy सरणियों के साथ काम करता है जो कई गणितीय तरीके प्रदान करता है, जैसे संख्यात्मक एकीकरण और अनुकूलन।
  • इसमें उप-पैकेजों का एक संग्रह है जो वेक्टर मात्रा का ठहराव, फूरियर रूपांतरण, एकीकरण, प्रक्षेप और इतने पर उपयोग किया जा सकता है।
  • रैखिक बीजगणित कार्यों का एक पूरी तरह से विकसित ढेर प्रदान करता है जो कि k- साधन एल्गोरिथ्म का उपयोग करके क्लस्टरिंग जैसे अधिक उन्नत कम्प्यूटेशंस के लिए उपयोग किया जाता है।
  • सिग्नल प्रोसेसिंग, डेटा संरचनाओं और संख्यात्मक एल्गोरिदम के लिए समर्थन प्रदान करता है, विरल मैट्रिस और इतने पर।

पंडों को

पंडों को सांख्यिकी, वित्त, अर्थशास्त्र, डेटा विश्लेषण और इतने पर सहित क्षेत्रों की एक विस्तृत श्रृंखला में मुख्य रूप से इस्तेमाल एक और महत्वपूर्ण सांख्यिकीय पुस्तकालय है। पंडों के डेटा ऑब्जेक्ट्स को संसाधित करने के उद्देश्य से लाइब्रेरी नम्पी सरणी पर निर्भर करती है। NumPy, Pandas और SciPy वैज्ञानिक गणना, डेटा हेरफेर और इतने पर प्रदर्शन के लिए एक-दूसरे पर बहुत अधिक निर्भर हैं।

मुझे अक्सर पंडों, NumPy और SciPy में सबसे अच्छा चुनने के लिए कहा जाता है, हालांकि, मैं उन सभी का उपयोग करना पसंद करता हूं क्योंकि वे एक-दूसरे पर बहुत अधिक निर्भर हैं। पंडों को डेटा के विशाल हिस्से को संसाधित करने के लिए सबसे अच्छे पुस्तकालयों में से एक है, जबकि दूसरी तरफ NumPy के पास बहुआयामी सरणियों और Scipy के लिए उत्कृष्ट समर्थन है, दूसरी ओर, उप-पैकेजों का एक सेट प्रदान करता है जो अधिकांश सांख्यिकीय विश्लेषण कार्यों का प्रदर्शन करते हैं।

यहां पंडों की विशेषताओं की सूची दी गई है:

  • पूर्व-परिभाषित और अनुकूलित अनुक्रमण के साथ तेज़ और प्रभावी DataFrame ऑब्जेक्ट बनाता है।
  • इसका उपयोग बड़े डेटा सेटों में हेरफेर करने और सबसेटिंग, डेटा स्लाइसिंग, इंडेक्सिंग आदि के लिए किया जा सकता है।
  • एक्सेल चार्ट बनाने और जटिल डेटा विश्लेषण कार्य करने के लिए इनबिल्ट सुविधाएँ प्रदान करता है, जैसे कि वर्णनात्मक सांख्यिकीय विश्लेषण, डेटा क्रांति, परिवर्तन, हेरफेर, विज़ुअलाइज़ेशन और इतने पर।
  • समय श्रृंखला डेटा में हेरफेर करने के लिए समर्थन प्रदान करता है

StatsModels

NumPy और SciPy के शीर्ष पर निर्मित, StatsModels Python पैकेज सांख्यिकीय मॉडल, डेटा हैंडलिंग और मॉडल मूल्यांकन बनाने के लिए सबसे अच्छा है। SciPy लाइब्रेरी से NumPy सरणियों और वैज्ञानिक मॉडल का उपयोग करने के साथ, यह प्रभावी डेटा हैंडलिंग के लिए पंडों के साथ भी एकीकृत करता है। यह पुस्तकालय सांख्यिकीय गणनाओं, सांख्यिकीय परीक्षण और डेटा अन्वेषण के लिए प्रसिद्ध है।

यहाँ StatsModels की सुविधाओं की एक सूची है:

  • सांख्यिकीय परीक्षण और परिकल्पना परीक्षण करने के लिए सर्वश्रेष्ठ पुस्तकालय जो न्यूमपी और साइपीपी लाइब्रेरी में नहीं पाए जाते हैं।
  • बेहतर सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए आर-शैली के फार्मूले के कार्यान्वयन को प्रदान करता है। यह R भाषा से अधिक संबद्ध है जो अक्सर सांख्यिकीविदों द्वारा उपयोग की जाती है।
  • इसका उपयोग अक्सर सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (GLM) और साधारण न्यूनतम वर्ग रेखीय प्रतिगमन (OLM) मॉडल को कार्यान्वित करने के लिए किया जाता है, क्योंकि यह सांख्यिकीय संगणना के लिए बहुत बड़ा समर्थन है।
  • सांख्यिकीय परीक्षण सहित हाइपोथिसिस परीक्षण (नल थ्योरी) StatsModels पुस्तकालय का उपयोग करके किया जाता है।

तो ये सबसे ज्यादा थे आमतौर पर इस्तेमाल किया और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए सबसे प्रभावी पायथन पुस्तकालय। अब डेटा साइंस और मशीन लर्निंग में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पार्ट पर जाएँ।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए पायथन लाइब्रेरीज़

एक तस्वीर एक हजार से अधिक शब्द बोलती है। हम सभी ने कला के संदर्भ में इस उद्धरण के बारे में सुना है, हालांकि, यह डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए भी सही है। प्रतिष्ठित डेटा वैज्ञानिक और मशीन लर्निंग इंजीनियर्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की शक्ति को जानते हैं, यही कारण है कि पायथन विज़ुअलाइज़ेशन के एकमात्र उद्देश्य के लिए टन पुस्तकालय प्रदान करता है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सभी डेटा से प्रमुख अंतर्दृष्टि को प्रभावी ढंग से ग्राफिकल अभ्यावेदन के माध्यम से व्यक्त करने के बारे में है। इसमें विभिन्न डेटा चरों के बीच सहसंबंधों का अध्ययन करने के लिए ग्राफ़, चार्ट, माइंड मैप, हीट-मैप, हिस्टोग्राम, डेंसिटी प्लॉट इत्यादि का कार्यान्वयन शामिल है।

इस ब्लॉग में, हम सर्वश्रेष्ठ पायथन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पैकेज पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो विभिन्न डेटा सुविधाओं के बीच निर्भरता का अध्ययन करने के लिए इन-बिल्ट फ़ंक्शंस प्रदान करते हैं।

यहां डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए शीर्ष पायथन पुस्तकालयों की एक सूची दी गई है:

  1. माटप्लोटलिब
  2. समुद्र में रहनेवाला
  3. प्लॉटली
  4. बोकेह

माटप्लोटलिब

पायथन में सबसे बुनियादी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पैकेज है। यह हिस्टोग्राम, बार चार्ट, पावर स्पेक्ट्रा, त्रुटि चार्ट, और इतने पर जैसे विभिन्न प्रकार के ग्राफ़ के लिए समर्थन प्रदान करता है। यह एक 2 आयामी ग्राफिकल लाइब्रेरी है जो स्पष्ट और संक्षिप्त ग्राफ़ का निर्माण करती है जो कि खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) के लिए आवश्यक हैं।

यहाँ Matplotlib की विशेषताओं की सूची दी गई है:

  • माटप्लोटलिब उचित रेखा शैलियों, फ़ॉन्ट शैलियों, स्वरूपण कुल्हाड़ियों आदि को चुनने के लिए फ़ंक्शन प्रदान करके ग्राफ़ को प्लॉट करना बेहद आसान बनाता है।
  • बनाए गए ग्राफ़ आपको रुझानों, पैटर्न और सहसंबंध बनाने की स्पष्ट समझ पाने में मदद करते हैं। वे आम तौर पर मात्रात्मक जानकारी के बारे में तर्क के लिए साधन हैं।
  • इसमें Pyplot मॉड्यूल शामिल है जो MATLAB उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के समान एक इंटरफ़ेस प्रदान करता है। यह matplotlib पैकेज की सबसे अच्छी विशेषताओं में से एक है।
  • GUI टूल जैसे Tkinter, wxPython, Qt, आदि का उपयोग करके अनुप्रयोगों में ग्राफ़ को एकीकृत करने के लिए एक वस्तु-उन्मुख एपीआई मॉड्यूल प्रदान करता है।

समुद्र में रहनेवाला

Matplotlib लाइब्रेरी का आधार बनता है समुद्र में रहनेवाला पुस्तकालय। मैटलपोटलिब की तुलना में, सीबोर्न का उपयोग अधिक आकर्षक और वर्णनात्मक सांख्यिकीय रेखांकन बनाने के लिए किया जा सकता है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए व्यापक समर्थन के साथ, सीबॉर्न कई चर के बीच संबंधों का अध्ययन करने के लिए एक इनबिल्ट डेटा सेट ओरिएंटेड एपीआई भी आता है।

यहाँ सीबोर्न की विशेषताओं की सूची दी गई है:

  • डेटा और अन्य डेटा के साथ डेटा की तुलना करने के लिए और गैरकानूनी और द्विभाजित अंक का विश्लेषण करने के लिए विकल्प प्रदान करता है।
  • विभिन्न प्रकार के लक्ष्य चर के लिए रेखीय प्रतिगमन मॉडल के स्वचालित सांख्यिकीय अनुमान और चित्रमय प्रतिनिधित्व के लिए समर्थन।
  • उच्च-स्तरीय सार प्रदर्शन करने वाले कार्यों को प्रदान करके मल्टी-प्लॉट ग्रिड को संरचित करने के लिए जटिल विज़ुअलाइज़ेशन बनाता है।
  • स्टाइलिंग और मैटप्लोटलिब ग्राफ बनाने के लिए कई अंतर्निहित थीम के साथ आता है

प्लॉटली

प्लॉटी सबसे अच्छी तरह से पता है कि चित्रमय पायथन पुस्तकालयों में से एक है। यह लक्ष्य और भविष्य कहनेवाला चर के बीच निर्भरता को समझने के लिए इंटरैक्टिव रेखांकन प्रदान करता है। इसका उपयोग सांख्यिकीय और वित्तीय, वाणिज्य और वैज्ञानिक डेटा का विश्लेषण और कल्पना करने के लिए किया जा सकता है ताकि स्पष्ट और संक्षिप्त रेखांकन, उप-भूखंड, हीटमैप, 3 डी चार्ट और इतने पर उत्पादन किया जा सके।

यहां उन विशेषताओं की सूची दी गई है, जो प्लोटी को सर्वश्रेष्ठ विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी में से एक बनाती है:

  • यह 30 से अधिक चार्ट प्रकारों के साथ आता है, जिसमें 3 डी चार्ट, वैज्ञानिक और सांख्यिकीय रेखांकन, एसवीजी मानचित्र शामिल हैं, और एक अच्छी तरह से परिभाषित दृश्य के लिए।
  • प्लॉट के पायथन एपीआई के साथ, आप सार्वजनिक / निजी डैशबोर्ड बना सकते हैं जिसमें भूखंड, ग्राफ, पाठ और वेब चित्र शामिल हैं।
  • प्लॉट का उपयोग करके बनाई गई विज़ुअलाइज़ेशन को JSON प्रारूप में क्रमबद्ध किया जाता है, जिसके कारण आप उन्हें R, MATLAB, जूलिया, आदि जैसे विभिन्न प्लेटफार्मों पर आसानी से एक्सेस कर सकते हैं।
  • यह प्लॉटली ग्रिड नामक एक इन-बिल्ट एपीआई के साथ आता है जो आपको सीधे प्लॉट वातावरण में डेटा आयात करने की अनुमति देता है।

बोकेह

पायथन, बोकेह में सबसे इंटरैक्टिव पुस्तकालयों में से एक का उपयोग वेब ब्राउज़रों के लिए वर्णनात्मक चित्रमय अभ्यावेदन के निर्माण के लिए किया जा सकता है। यह आसानी से विनम्र डेटासेट को संसाधित कर सकता है और बहुमुखी ग्राफ़ बना सकता है जो व्यापक ईडीए प्रदर्शन करने में मदद करता है। बोके इंटरएक्टिव प्लॉट, डैशबोर्ड और डेटा एप्लिकेशन बनाने के लिए सबसे अच्छी तरह से परिभाषित कार्यक्षमता प्रदान करता है।

यहां बोकेह की विशेषताओं की सूची दी गई है:

  • सरल आदेशों के उपयोग से जटिल सांख्यिकीय ग्राफ़ बनाने में आपकी सहायता करता है
  • HTML, नोटबुक और सर्वर के रूप में आउटपुट का समर्थन करता है। यह आर, पायथन, लुआ, जूलिया, आदि सहित कई भाषा बाइंडिंग का समर्थन करता है।
  • फ्लास्क और django भी बोकेह के साथ एकीकृत हैं, इसलिए आप इन ऐप्स पर भी विज़ुअलाइज़ेशन व्यक्त कर सकते हैं
  • यह मैटलपोटलिब, सीबोर्न, जीजीप्लॉट, आदि जैसे अन्य पुस्तकालयों में लिखे दृश्य को बदलने में सहायता प्रदान करता है

तो ये थे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सबसे उपयोगी पायथन लाइब्रेरी। अब पूरी मशीन लर्निंग प्रक्रिया को लागू करने के लिए शीर्ष पायथन पुस्तकालयों पर चर्चा करें।

लॉजिस्टिक रिग्रेशन पायथन उदाहरण कोड

मशीन लर्निंग के लिए पायथन लाइब्रेरी

मशीन लर्निंग मॉडल बनाना जो सटीक रूप से परिणाम की भविष्यवाणी कर सकते हैं या एक निश्चित समस्या को हल कर सकते हैं, किसी भी डेटा साइंस प्रोजेक्ट का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है।

मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, इत्यादि को लागू करना, कोड की विभिन्न लाइनों को कोड करना शामिल है और यह अधिक बोझिल हो सकता है जब आप ऐसे मॉडल बनाना चाहते हैं जो तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से जटिल समस्याओं को हल करते हैं। लेकिन शुक्र है कि हमें किसी भी एल्गोरिदम को कोड नहीं करना है क्योंकि पायथन सिर्फ मशीन लर्निंग तकनीकों और एल्गोरिदम को लागू करने के उद्देश्य से कई पैकेजों के साथ आता है।

इस ब्लॉग में, हम उन सभी मशीन लर्निंग पैकेजों पर ध्यान केंद्रित करेंगे जो सभी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने के लिए इन-बिल्ट फ़ंक्शंस प्रदान करते हैं।

यहाँ मशीन लर्निंग के लिए शीर्ष पायथन पुस्तकालयों की एक सूची दी गई है:

  1. स्किकिट-सीखो
  2. XGBoost
  3. एली 5

स्किकिट-सीखो

सबसे उपयोगी पायथन पुस्तकालयों में से एक, स्किकिट-सीखो डेटा मॉडलिंग और मॉडल मूल्यांकन के लिए सबसे अच्छा पुस्तकालय है। यह एक मॉडल बनाने के एकमात्र उद्देश्य के लिए टन और टन के कार्यों के साथ आता है। इसमें सभी सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग एल्गोरिदम शामिल हैं और यह एन्सेम्बल लर्निंग और बूस्टिंग मशीन लर्निंग के लिए अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों के साथ भी आता है।

यहाँ दीक्षित-सिखने की विशेषताओं की एक सूची है:

  • मशीन लर्निंग के साथ आरंभ करने में मदद करने के लिए मानक डेटासेट का एक सेट प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, प्रसिद्ध आइरिस डेटासेट और बोस्टन हाउस प्राइस डेटासेट स्किटिट-लर्न लाइब्रेरी का एक हिस्सा हैं।
  • इन-बिल्ट विधियों को सुपरवाइज्ड और अनसुप्राइज़्ड मशीन लर्निंग दोनों को पूरा करने के लिए। इसमें हल करना, क्लस्टरिंग, वर्गीकरण, प्रतिगमन और विसंगतियों का पता लगाना शामिल है।
  • फीचर निष्कर्षण और सुविधा चयन के लिए इन-बिल्ट फ़ंक्शंस के साथ आता है जो डेटा में महत्वपूर्ण विशेषताओं की पहचान करने में मदद करता है।
  • यह मॉडल के प्रदर्शन का अनुमान लगाने के लिए क्रॉस-सत्यापन करने के लिए तरीके प्रदान करता है और मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए पैरामीटर ट्यूनिंग के कार्यों के साथ भी आता है।

XGBoost

XGBoost जो एक्सट्रीम ग्रैडिएंट बूस्टिंग के लिए है, बूस्टिंग मशीन लर्निंग प्रदर्शन करने के लिए सबसे अच्छे पायथन पैकेजों में से एक है। LightGBM और CatBoost जैसी लाइब्रेरी भी समान रूप से अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों और विधियों से सुसज्जित हैं। यह लाइब्रेरी मुख्य रूप से ग्रेडिएंट बूस्टिंग मशीनों को लागू करने के उद्देश्य से बनाई गई है, जिनका उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन और सटीकता को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है।

इसकी कुछ प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:

जावा में दशमलव के लिए द्विआधारी
  • लाइब्रेरी मूल रूप से C ++ में लिखी गई थी, इसे मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए सबसे तेज और प्रभावी पुस्तकालयों में से एक माना जाता है।
  • कोर XGBoost एल्गोरिथ्म समानांतर है और यह प्रभावी रूप से मल्टी-कोर कंप्यूटर की शक्ति का उपयोग कर सकता है। यह लाइब्रेरी को बड़े पैमाने पर डेटा सेट को संसाधित करने और डेटा सेट के नेटवर्क पर काम करने के लिए पर्याप्त मजबूत बनाता है।
  • क्रॉस-मान्यता, पैरामीटर ट्यूनिंग, नियमितीकरण, लापता मानों को संभालने के लिए आंतरिक पैरामीटर प्रदान करता है, साथ ही स्किट-लर्न-अप एपीआई भी प्रदान करता है।
  • यह लाइब्रेरी अक्सर शीर्ष डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग प्रतियोगिताओं में उपयोग की जाती है क्योंकि यह लगातार अन्य एल्गोरिदम को बेहतर साबित करने के लिए साबित हुई है।

एलआई 5

ELI5 एक और पायथन लाइब्रेरी है जो मुख्य रूप से मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने पर केंद्रित है। यह पुस्तकालय अपेक्षाकृत नया है और आमतौर पर XGBoost, LightGBM, CatBoost और इतने पर मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता को बढ़ावा देने के लिए उपयोग किया जाता है।

इसकी कुछ प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:

  • सुविधा आयातों को व्यक्त करने और निर्णय पेड़ों और पेड़-आधारित टुकड़ियों की भविष्यवाणियों को समझाने के लिए स्किकिट-लर्न पैकेज के साथ एकीकरण प्रदान करता है।
  • यह XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor और catboost .CatBoost द्वारा की गई भविष्यवाणियों का विश्लेषण और व्याख्या करता है।
  • यह ब्लैक-बॉक्स मॉडल का निरीक्षण करने के लिए कई एल्गोरिदम को लागू करने के लिए समर्थन प्रदान करता है, जिसमें टेक्स्टएक्सप्लेनर मॉड्यूल शामिल है जो आपको टेक्स्ट क्लासिफायर द्वारा किए गए पूर्वानुमानों की व्याख्या करने की अनुमति देता है।
  • यह विश्लेषण करने में मदद करता है वेट-स्किटिट-लर्न जनरल लीनियर मॉडल्स (जीएलएम) की भविष्यवाणियां जिसमें रैखिक रेजिस्टर और क्लासीफायर शामिल हैं।

दीप लर्निंग के लिए पायथन लाइब्रेरी

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में सबसे बड़ी प्रगति डीप लर्निंग के माध्यम से हुई है। डीप लर्निंग की शुरुआत के साथ, अब जटिल मॉडल बनाना और विनम्र डेटा सेट को संसाधित करना संभव है। शुक्र है, पायथन सबसे अच्छा डीप लर्निंग पैकेज प्रदान करता है जो प्रभावी न्यूरल नेटवर्क बनाने में मदद करता है।

इस ब्लॉग में, हम शीर्ष डीप लर्निंग पैकेजों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो कि इन-बिल्ट फंक्शंस प्रदान करते हैं, जो कि विवादास्पद न्यूरल नेटवर्क्स को लागू करने के लिए हैं।

दीप लर्निंग के लिए शीर्ष पायथन पुस्तकालयों की सूची यहां दी गई है:

  1. TensorFlow
  2. पाइटरॉच
  3. कठिन

टेन्सलफ्लो

डीप लर्निंग के लिए सर्वश्रेष्ठ पायथन लाइब्रेरी में से एक, टेन्सरफ्लो कई प्रकार के कार्यों के लिए डेटाफ़्लो प्रोग्रामिंग के लिए एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। यह एक प्रतीकात्मक गणित पुस्तकालय है जिसका उपयोग मजबूत और सटीक तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के लिए किया जाता है। यह एक सहज ज्ञान युक्त मल्टीप्लायर प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस प्रदान करता है जो कि एक विशाल डोमेन के क्षेत्र में अत्यधिक स्केलेबल है।

यहाँ TensorFlow की कुछ प्रमुख विशेषताएं हैं:

  • यह आपको कई तंत्रिका नेटवर्क बनाने और प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है जो बड़े पैमाने पर परियोजनाओं और डेटा सेट को समायोजित करने में मदद करते हैं।
  • तंत्रिका नेटवर्क के लिए समर्थन के साथ, यह सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए कार्य और तरीके भी प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, यह संभावित मॉडल और बेयसियन नेटवर्क जैसे बर्नौली, ची 2, यूनिफॉर्म, गामा, आदि बनाने के लिए इन-बिल्ट फंक्शन के साथ आता है।
  • पुस्तकालय स्तरित घटक प्रदान करता है जो भार और पूर्वाग्रहों पर स्तरित संचालन करता है और नियमितीकरण तकनीकों जैसे बैच सामान्यीकरण, ड्रॉपआउट इत्यादि को लागू करके मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करता है।
  • यह TensorBoard नामक एक विज़ुअलाइज़र के साथ आता है जो डेटा सुविधाओं की निर्भरता को समझने के लिए इंटरैक्टिव ग्राफ़ और विज़ुअल्स बनाता है।

पाइटरॉच

एक ओपन-सोर्स है, पायथन-आधारित वैज्ञानिक कंप्यूटिंग पैकेज जो बड़े डेटासेट पर डीप लर्निंग तकनीक और न्यूरल नेटवर्क को लागू करने के लिए उपयोग किया जाता है। इस लाइब्रेरी का उपयोग फ़ेसबुक द्वारा सक्रिय रूप से तंत्रिका नेटवर्क विकसित करने के लिए किया जाता है जो विभिन्न कार्यों जैसे चेहरा पहचानने और ऑटो-टैगिंग में मदद करता है।

यहाँ Pytorch की कुछ प्रमुख विशेषताएं हैं:

  • अन्य डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत करने के लिए एपीआई का उपयोग करना आसान प्रदान करता है।
  • NumPy की तरह, Pytorch, Tensors नामक बहुआयामी सरणियाँ प्रदान करता है, जो कि NumPy के विपरीत, यहां तक ​​कि एक GPU पर भी इसका उपयोग किया जा सकता है।
  • न केवल यह बड़े पैमाने पर तंत्रिका नेटवर्क को मॉडल करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, यह सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए 200+ से अधिक गणितीय संचालन के साथ एक इंटरफ़ेस भी प्रदान करता है।
  • कोड निष्पादन के हर बिंदु पर डायनामिक कम्प्यूटिंग ग्राफ़ बनाएँ, जो डायनेमिक ग्राफ़ बनाते हैं। ये ग्राफ़ वास्तविक समय में बिक्री की भविष्यवाणी करते हुए समय श्रृंखला विश्लेषण में मदद करते हैं।

कठिन

केरस को पायथन में सर्वश्रेष्ठ डीप लर्निंग लाइब्रेरी में से एक माना जाता है। यह तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण, विश्लेषण, मूल्यांकन और सुधार के लिए पूर्ण समर्थन प्रदान करता है। केरस को थीनो और टेन्सरफ्लो पायथन लाइब्रेरी के शीर्ष पर बनाया गया है जो जटिल और बड़े पैमाने पर डीप लर्निंग मॉडल बनाने के लिए अतिरिक्त सुविधाएँ प्रदान करता है।

यहाँ केरस की कुछ प्रमुख विशेषताएं हैं:

  • सभी प्रकार के न्यूरल नेटवर्क्स के निर्माण के लिए समर्थन प्रदान करता है, अर्थात्, पूरी तरह से जुड़ा हुआ, दृढ़, पूलिंग, आवर्तक, एम्बेडिंग, आदि। बड़े डेटा सेट और समस्याओं के लिए, इन मॉडलों को आगे एक पूर्ण विकसित नेटवर्क बनाने के लिए जोड़ा जा सकता है।
  • इसमें अंतर्निहित नेटवर्क संगणनाएँ जैसे कि परत, उद्देश्य, सक्रियण कार्य, ऑप्टिमाइज़र और उपकरण के एक मेजबान को छवि और पाठ डेटा के साथ काम करना आसान बनाने के लिए किया जाता है।
  • यह कई पूर्व-संसाधित के साथ आता है एमएनआईएसटी, वीजीजी, इंसेप्शन, स्क्वीज़नेट, रेसनेट आदि सहित डेटासेट और प्रशिक्षित मॉडल।
  • यह आसानी से एक्स्टेंसिबल है और नए मॉड्यूल को जोड़ने के लिए सहायता प्रदान करता है जिसमें फ़ंक्शन और विधियाँ शामिल हैं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए पायथन लाइब्रेरी

क्या आपने कभी सोचा है कि आप जिस तरह से खोज रहे हैं, उसके बारे में Google कैसे भविष्यवाणी करता है? एलेक्सा, सिरी और अन्य चैटबॉट्स के पीछे की तकनीक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण है। एनएलपी ने एआई-आधारित प्रणालियों को डिजाइन करने में एक बड़ी भूमिका निभाई है जो मानव भाषा और कंप्यूटर के बीच बातचीत का वर्णन करने में मदद करते हैं।

इस ब्लॉग में, हम उन शीर्ष प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पैकेजों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो उच्च-स्तरीय AI- आधारित प्रणालियों को लागू करने के लिए अंतर्निहित कार्य प्रदान करते हैं।

यहाँ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए शीर्ष पायथन पुस्तकालयों की एक सूची दी गई है:

  1. एनएलटीके
  2. स्पासी
  3. Gensim

NLTK (प्राकृतिक भाषा टूलकिट)

एनएलटीके को मानव भाषा और व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए सबसे अच्छा पायथन पैकेज माना जाता है। अधिकांश डेटा वैज्ञानिकों द्वारा पसंद किया गया, एनएलटीके पुस्तकालय 50 से अधिक कॉर्पोरा और लेक्सिकल संसाधनों से युक्त आसानी से उपयोग में आने वाले इंटरफेस प्रदान करता है जो मानव इंटरैक्शन का वर्णन करने में मदद करते हैं और एआई-आधारित सिस्टम जैसे सिफारिश इंजन का निर्माण करते हैं।

एनएलटीके लाइब्रेरी की कुछ प्रमुख विशेषताएं इस प्रकार हैं:

  • पाठ विश्लेषण के लिए वर्गीकरण, टोकेनाइजेशन, स्टेमिंग, टैगिंग, पार्सिंग और सिमेंटिक रीजनिंग के लिए डेटा और टेक्स्ट प्रोसेसिंग विधियों का एक सूट प्रदान करता है।
  • जटिल-स्तरीय एनएलपी पुस्तकालयों के लिए आवरण प्रणाली बनाने के लिए रैपर शामिल हैं जो पाठ वर्गीकरण में मदद करते हैं और भाषण में व्यवहार के रुझान और पैटर्न खोजने में मदद करते हैं।
  • यह एक व्यापक गाइड के साथ आता है जो कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान के कार्यान्वयन और एक पूर्ण एपीआई प्रलेखन गाइड का वर्णन करता है जो एनएलपी के साथ शुरू करने के लिए सभी newbies को मदद करता है।
  • इसमें उपयोगकर्ताओं और पेशेवरों का एक विशाल समुदाय है जो व्यापक ट्यूटोरियल और त्वरित गाइड प्रदान करता है यह जानने के लिए कि पायथन का उपयोग करके कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान कैसे किया जा सकता है।

स्पासी

स्पासी उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीकों को लागू करने के लिए एक मुक्त, मुक्त स्रोत पायथन पुस्तकालय है। जब आप बहुत सारे पाठ के साथ काम कर रहे हैं तो यह महत्वपूर्ण है कि आप पाठ के रूपात्मक अर्थ को समझें और इसे किसी अन्य भाषा को समझने के लिए कैसे वर्गीकृत किया जा सकता है। स्पासीवाई के माध्यम से इन कार्यों को आसानी से प्राप्त किया जा सकता है।

यहाँ स्पासीवाई लाइब्रेरी की कुछ प्रमुख विशेषताएं हैं:

  • भाषाई संगणना के साथ, SpaCy सांख्यिकीय मॉडल के निर्माण, प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए अलग-अलग मॉड्यूल प्रदान करता है जो आपको एक शब्द के अर्थ को समझने में बेहतर मदद करेगा।
  • एक वाक्य की व्याकरणिक संरचना का विश्लेषण करने में आपकी सहायता के लिए विभिन्न प्रकार के अंतर्निहित भाषाई एनोटेशन के साथ आता है। यह न केवल परीक्षण को समझने में मदद करता है, बल्कि यह एक वाक्य में विभिन्न शब्दों के बीच संबंधों को खोजने में सहायता करता है।
  • इसका उपयोग कॉम्प्लेक्स, नेस्टेड टोकन पर संक्षिप्त और कई विराम चिह्नों पर टोकन लागू करने के लिए किया जा सकता है।
  • बेहद मजबूत और तेज होने के साथ, SpaCy 51+ भाषाओं के लिए समर्थन प्रदान करता है।

Gensim

Gensim एक अन्य ओपन-सोर्स पायथन पैकेज है, जो सांख्यिकीय दस्तावेजों और भाषाई संगणना के माध्यम से मानव व्यवहार को संसाधित करने, विश्लेषण और भविष्यवाणी करने के लिए बड़े दस्तावेजों और ग्रंथों से शब्दार्थ विषयों को निकालने के लिए बनाया गया है। इसमें डेटा को कच्चा और असंरचित होने के बावजूद, विनम्र डेटा को संसाधित करने की क्षमता है।

यहाँ उत्पत्ति की कुछ प्रमुख विशेषताएं हैं:

  • इसका उपयोग उन मॉडलों के निर्माण के लिए किया जा सकता है जो प्रत्येक शब्द के सांख्यिकीय अर्थ को समझकर दस्तावेजों को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत कर सकते हैं।
  • यह Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis आदि जैसे टेक्स्ट प्रोसेसिंग एल्गोरिदम के साथ आता है, जो अनावश्यक शब्दों को फ़िल्टर करने और सिर्फ महत्वपूर्ण विशेषताओं के साथ एक मॉडल बनाने के लिए दस्तावेज़ में सांख्यिकीय सह-घटना पैटर्न का अध्ययन करते हैं।
  • आई / ओ रैपर और पाठक प्रदान करता है जो डेटा प्रारूपों की एक विशाल श्रृंखला का आयात और समर्थन कर सकते हैं।
  • यह सरल और सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस के साथ आता है जो आसानी से शुरुआती लोगों द्वारा उपयोग किया जा सकता है। एपीआई लर्निंग कर्व भी काफी कम है जो बताता है कि इस लाइब्रेरी को बहुत सारे डेवलपर्स क्यों पसंद करते हैं।

अब जब आप डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए शीर्ष पायथन लाइब्रेरी जानते हैं, तो मुझे यकीन है कि आप और जानने के लिए उत्सुक हैं। यहाँ कुछ ब्लॉग हैं जो आपको आरंभ करने में मदद करेंगे:

यदि आप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पर एक पूर्ण पाठ्यक्रम के लिए नामांकन करना चाहते हैं, तो एडुर्का ने विशेष रूप से क्यूरेट किया है जो आपको सुपरवाइज्ड लर्निंग, अनसुप्रवाइज्ड लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसी तकनीकों में पारंगत बना देगा। इसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड मशीन लर्निंग में नवीनतम प्रगति और तकनीकी दृष्टिकोण पर प्रशिक्षण शामिल है जैसे डीप लर्निंग, ग्राफिकल मॉडल और सुदृढीकरण सीखना।