Les meilleures bibliothèques Python pour la science des données et l'apprentissage automatique

Bibliothèques Python pour la science des données et l'apprentissage automatique:

Science des données et sont les technologies les plus demandées de l'époque. Cette demande a poussé tout le monde à apprendre les différentes bibliothèques et packages pour implémenter la science des données et l'apprentissage automatique. Cet article de blog se concentrera sur les bibliothèques Python pour la science des données et l'apprentissage automatique. Ce sont les bibliothèques que vous devez connaître pour maîtriser les deux compétences les plus en vogue du marché.

Pour acquérir une connaissance approfondie de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, vous pouvez vous inscrire en direct par Edureka avec une assistance 24/7 et un accès à vie.

Voici une liste de sujets qui seront abordés dans ce blog:

1. Introduction à la science des données et à l'apprentissage automatique
2. Pourquoi utiliser Python pour la science des données et l'apprentissage automatique?
3. Bibliothèques Python pour la science des données et l'apprentissage automatique
   1. Bibliothèques Python pour les statistiques
   2. Bibliothèques Python pour la visualisation
   3. Bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique
   4. Bibliothèques Python pour le Deep Learning
   5. Bibliothèques Python pour le traitement du langage naturel

Introduction à la science des données et à l'apprentissage automatique

Quand j'ai commencé mes recherches sur la science des données et l'apprentissage automatique, il y avait toujours cette question qui me dérangeait le plus! Qu'est-ce qui a suscité le buzz autour de l'apprentissage automatique et de la science des données?

Ce buzz a beaucoup à voir avec la quantité de données que nous générons. Les données sont le carburant nécessaire pour piloter les modèles d'apprentissage automatique et puisque nous sommes à l'ère du Big Data, il est clair pourquoi la science des données est considérée comme le poste de travail le plus prometteur de l'époque!

Je dirais que la science des données et l'apprentissage automatique sont des compétences et pas seulement des technologies. Ce sont les compétences nécessaires pour tirer des informations utiles des données et résoudre des problèmes en créant des modèles prédictifs.

pmi-acp vaut le coup

Formellement parlant, c'est ainsi que se définit la science des données et l'apprentissage automatique:

La science des données est le processus d'extraction d'informations utiles à partir de données afin de résoudre des problèmes du monde réel.

L'apprentissage automatique consiste à faire en sorte qu'une machine apprenne à résoudre des problèmes en lui fournissant beaucoup de données.

Ces deux domaines sont fortement interconnectés. L'apprentissage automatique fait partie de la science des données qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et d'autres techniques statistiques pour comprendre comment les données affectent et développent une entreprise.

Pour en savoir plus sur la science des données et l'apprentissage automatique, vous pouvez consulter les blogs suivants:

1. Tutoriel sur la science des données - Apprenez la science des données à partir de zéro!

Maintenant, comprenons où les bibliothèques Python s'intègrent dans la science des données et l'apprentissage automatique.

Pourquoi utiliser Python pour la science des données et l'apprentissage automatique?

est classé numéro 1 pour le langage de programmation le plus utilisé pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique et la science des données. Comprenons pourquoi tant de scientifiques des données et d'ingénieurs en apprentissage automatique préfèrent Python à tout autre langage de programmation.

• Facilité d'apprentissage: Python utilise une syntaxe très simple qui peut être utilisée pour implémenter des calculs simples comme l'ajout de deux chaînes à des processus complexes tels que la construction de modèles d'apprentissage automatique complexes.
• Moins de code: La mise en œuvre de la science des données et de l'apprentissage automatique implique des tonnes et des tonnes d'algorithmes. Grâce à la prise en charge de Pythons pour les packages prédéfinis, nous n'avons pas à coder d'algorithmes. Et pour faciliter les choses, Python fournit une méthodologie de «vérification en cours de codage» qui réduit le fardeau du test du code.
• Bibliothèques prédéfinies: Python dispose de centaines de bibliothèques prédéfinies pour implémenter divers algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Ainsi, chaque fois que vous souhaitez exécuter un algorithme sur un ensemble de données, il vous suffit d'installer et de charger les packages nécessaires avec une seule commande. Des exemples de bibliothèques prédéfinies incluent NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch, etc.
• Indépendant de la plateforme: Python peut fonctionner sur plusieurs plates-formes, notamment Windows, macOS, Linux, Unix, etc. Lors du transfert de code d'une plate-forme à l'autre, vous pouvez utiliser des packages tels que PyInstaller qui prendront en charge tous les problèmes de dépendance.
• Soutien communautaire massif: En plus d'un grand nombre de fans, Python a plusieurs communautés, groupes et forums où les programmeurs publient leurs erreurs et s'entraident.

Maintenant que tu sais pourquoi Python est considéré comme l'un des meilleurs langages de programmation pour la science des données et l'apprentissage automatique, voyons les différentes bibliothèques Python pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Bibliothèques Python pour la science des données et l'apprentissage automatique

La raison la plus importante de la popularité de Python dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique est le fait que Python fournit des milliers de bibliothèques intégrées qui ont des fonctions et des méthodes intégrées pour effectuer facilement l'analyse, le traitement, les disputes, la modélisation, etc. sur. Dans la section ci-dessous, nous aborderons les bibliothèques Data Science et Machine Learning pour les tâches suivantes:

1. Analyses statistiques
2. Visualisation de données
3. Modélisation des données et apprentissage automatique
4. Profond Apprentissage
5. Traitement du langage naturel (NLP)

Bibliothèques Python pour l'analyse statistique

Les statistiques sont l'un des principes fondamentaux les plus fondamentaux de la science des données et de l'apprentissage automatique. Tous les algorithmes, techniques, etc. de Machine Learning et Deep Learning sont construits sur les principes et concepts de base des statistiques.

Pour en savoir plus sur Statistics for Data Science, vous pouvez consulter les blogs suivants:

Python est livré avec des tonnes de bibliothèques dans le seul but de l'analyse statistique. Dans ce blog «Bibliothèques Python pour la science des données et l'apprentissage automatique», nous nous concentrerons sur les principaux packages statistiques qui fournissent des fonctions intégrées pour effectuer les calculs statistiques les plus complexes.

Voici une liste des meilleures bibliothèques Python pour l'analyse statistique:

1. NumPy
2. SciPy
3. Pandas
4. StatistiquesModèles

NumPy

ou Numerical Python est l'une des bibliothèques Python les plus couramment utilisées. La principale caractéristique de cette bibliothèque est sa prise en charge des tableaux multidimensionnels pour les opérations mathématiques et logiques. Les fonctions fournies par NumPy peuvent être utilisées pour indexer, trier, remodeler et transmettre des images et des ondes sonores sous la forme d'un tableau de nombres réels en plusieurs dimensions.

Voici une liste des fonctionnalités de NumPy:

1. Effectuer des calculs mathématiques et scientifiques simples à complexes
2. Prise en charge solide des objets de tableau multidimensionnel et d'une collection de fonctions et de méthodes pour traiter les éléments de tableau
3. Transformations de Fourier et routines pour la manipulation des données
4. Effectuez des calculs d'algèbre linéaire, nécessaires pour les algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression linéaire, la régression logistique, Naive Bayes, etc.

SciPy

Construit au-dessus de NumPy, la bibliothèque SciPy est un ensemble de sous-packages qui aident à résoudre les problèmes les plus élémentaires liés à l'analyse statistique. La bibliothèque SciPy est utilisée pour traiter les éléments du tableau définis à l'aide de la bibliothèque NumPy, elle est donc souvent utilisée pour calculer des équations mathématiques qui ne peuvent pas être effectuées à l'aide de NumPy.

Voici une liste des fonctionnalités de SciPy:

• Il fonctionne avec les tableaux NumPy pour fournir une plate-forme qui fournit de nombreuses méthodes mathématiques telles que l'intégration et l'optimisation numériques.
• Il a une collection de sous-packages qui peuvent être utilisés pour la quantification vectorielle, la transformation de Fourier, l'intégration, l'interpolation, etc.
• Fournit une pile complète de fonctions d'algèbre linéaire qui sont utilisées pour des calculs plus avancés tels que le clustering à l'aide de l'algorithme k-means, etc.
• Prend en charge le traitement du signal, les structures de données et les algorithmes numériques, la création de matrices clairsemées, etc.

Pandas

Pandas est une autre bibliothèque statistique importante principalement utilisée dans un large éventail de domaines, notamment les statistiques, la finance, l'économie, l'analyse de données, etc. La bibliothèque s'appuie sur le tableau NumPy pour traiter les objets de données pandas. NumPy, Pandas et SciPy sont fortement dépendants les uns des autres pour effectuer des calculs scientifiques, des manipulations de données, etc.

On me demande souvent de choisir le meilleur parmi Pandas, NumPy et SciPy, cependant, je préfère les utiliser tous car ils sont fortement dépendants les uns des autres. Pandas est l'une des meilleures bibliothèques pour traiter d'énormes morceaux de données, tandis que NumPy prend en charge les tableaux multidimensionnels et Scipy, d'autre part, fournit un ensemble de sous-packages qui effectuent la majorité des tâches d'analyse statistique.

Voici une liste des fonctionnalités de Pandas:

• Crée des objets DataFrame rapides et efficaces avec une indexation prédéfinie et personnalisée.
• Il peut être utilisé pour manipuler de grands ensembles de données et effectuer un sous-ensemble, un découpage des données, une indexation, etc.
• Fournit des fonctionnalités intégrées pour créer des graphiques Excel et effectuer des tâches d'analyse de données complexes, telles que l'analyse statistique descriptive, la gestion des données, la transformation, la manipulation, la visualisation, etc.
• Fournit un support pour la manipulation des données de séries chronologiques

StatistiquesModèles

Construit au-dessus de NumPy et SciPy, le package StatsModels Python est le meilleur pour la création de modèles statistiques, la gestion des données et l'évaluation de modèles. En plus d'utiliser les tableaux NumPy et les modèles scientifiques de la bibliothèque SciPy, il s'intègre également à Pandas pour une gestion efficace des données. Cette bibliothèque est connue pour les calculs statistiques, les tests statistiques et l'exploration de données.

Voici une liste des fonctionnalités de StatsModels:

• Meilleure bibliothèque pour effectuer des tests statistiques et des tests d'hypothèse qui ne se trouvent pas dans les bibliothèques NumPy et SciPy.
• Fournit la mise en œuvre de formules de style R pour une meilleure analyse statistique. Il est plus affilié au langage R qui est souvent utilisé par les statisticiens.
• Il est souvent utilisé pour implémenter des modèles linéaires généralisés (GLM) et des modèles de régression linéaire des moindres carrés ordinaires (OLM) en raison de sa large prise en charge des calculs statistiques.
• Les tests statistiques, y compris les tests d'hypothèses (Null Theory), sont effectués à l'aide de la bibliothèque StatsModels.

Donc c'étaient les plus les bibliothèques Python couramment utilisées et les plus efficaces pour l'analyse statistique. Passons maintenant à la partie visualisation des données dans la science des données et l'apprentissage automatique.

Bibliothèques Python pour la visualisation des données

Une image vaut plus de mille mots. Nous avons tous entendu parler de cette citation en termes d'art, mais cela vaut également pour la science des données et l'apprentissage automatique. Les data scientists et les ingénieurs en apprentissage automatique réputés connaissent la puissance de la visualisation des données, c'est pourquoi Python fournit des tonnes de bibliothèques dans le seul but de la visualisation.

La visualisation des données consiste à exprimer les informations clés à partir des données, de manière efficace par le biais de représentations graphiques. Il comprend la mise en œuvre de graphiques, de diagrammes, de cartes mentales, de cartes thermiques, d'histogrammes, de diagrammes de densité, etc., pour étudier les corrélations entre diverses variables de données.

Dans ce blog, nous nous concentrerons sur les meilleurs packages de visualisation de données Python qui fournissent des fonctions intégrées pour étudier les dépendances entre diverses fonctionnalités de données.

Voici une liste des meilleures bibliothèques Python pour la visualisation de données:

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

Matplotlib

est le package de visualisation de données le plus basique en Python. Il prend en charge une grande variété de graphiques tels que des histogrammes, des graphiques à barres, des spectres de puissance, des graphiques d'erreur, etc. Il s'agit d'une bibliothèque graphique bidimensionnelle qui produit des graphiques clairs et concis qui sont essentiels pour l'analyse exploratoire des données (EDA).

Voici une liste des fonctionnalités de Matplotlib:

• Matplotlib rend extrêmement facile le tracé des graphiques en fournissant des fonctions pour choisir les styles de ligne, les styles de police, les axes de formatage appropriés, etc.
• Les graphiques créés vous aident à comprendre clairement les tendances, les modèles et à établir des corrélations. Ce sont généralement des instruments de raisonnement sur des informations quantitatives.
• Il contient le module Pyplot qui fournit une interface très similaire à l'interface utilisateur MATLAB. C'est l'une des meilleures fonctionnalités du paquet matplotlib.
• Fournit un module API orienté objet pour l'intégration de graphiques dans des applications à l'aide d'outils d'interface graphique tels que Tkinter, wxPython, Qt, etc.

Seaborn

La bibliothèque Matplotlib constitue la base du Seaborn bibliothèque. Par rapport à Matplotlib, Seaborn peut être utilisé pour créer des graphiques statistiques plus attrayants et descriptifs. Outre un support étendu pour la visualisation des données, Seaborn est également livré avec une API intégrée orientée ensemble de données pour étudier les relations entre plusieurs variables.

Voici une liste des fonctionnalités de Seaborn:

• Fournit des options pour analyser et visualiser des points de données univariés et bivariés et pour comparer les données avec d'autres sous-ensembles de données.
• Prise en charge de l'estimation statistique automatisée et de la représentation graphique des modèles de régression linéaire pour divers types de variables cibles.
• Construit des visualisations complexes pour structurer des grilles multi-tracés en fournissant des fonctions qui effectuent des abstractions de haut niveau.
• Livré avec de nombreux thèmes intégrés pour le style et la création de graphiques matplotlib

Plotly

Ploty est l'une des bibliothèques graphiques Python les plus connues. Il fournit des graphiques interactifs pour comprendre les dépendances entre les variables cible et prédictive. Il peut être utilisé pour analyser et visualiser des données statistiques, financières, commerciales et scientifiques afin de produire des graphiques clairs et concis, des sous-tracés, des cartes thermiques, des graphiques 3D, etc.

Voici une liste de fonctionnalités qui font de Ploty l'une des meilleures bibliothèques de visualisation:

• Il est livré avec plus de 30 types de graphiques, y compris des graphiques 3D, des graphiques scientifiques et statistiques, des cartes SVG, etc. pour une visualisation bien définie.
• Avec l'API Python de Ploty, vous pouvez créer des tableaux de bord publics / privés composés de tracés, de graphiques, de texte et d'images Web.
• Les visualisations créées à l'aide de Ploty sont sérialisées au format JSON, grâce auquel vous pouvez facilement y accéder sur différentes plates-formes telles que R, MATLAB, Julia, etc.
• Il est livré avec une API intégrée appelée Plotly Grid qui vous permet d'importer directement des données dans l'environnement Ploty.

Bokeh

L'une des bibliothèques les plus interactives de Python, Bokeh peut être utilisée pour créer des représentations graphiques descriptives pour les navigateurs Web. Il peut facilement traiter d'énormes ensembles de données et créer des graphiques polyvalents qui aident à effectuer une EDA étendue. Bokeh fournit la fonctionnalité la plus bien définie pour créer des tracés interactifs, des tableaux de bord et des applications de données.

Voici une liste des fonctionnalités de Bokeh:

• Vous aide à créer rapidement des graphiques statistiques complexes à l'aide de commandes simples
• Prend en charge les sorties sous forme de HTML, de bloc-notes et de serveur. Il prend également en charge plusieurs liaisons de langage, notamment R, Python, lua, Julia, etc.
• Flask et django sont également intégrés à Bokeh, vous pouvez donc également exprimer des visualisations sur ces applications
• Il fournit un support pour transformer la visualisation écrite dans d'autres bibliothèques telles que matplotlib, seaborn, ggplot, etc.

Donc c'étaient les les bibliothèques Python les plus utiles pour la visualisation de données. Voyons maintenant les meilleures bibliothèques Python pour la mise en œuvre de l'ensemble du processus d'apprentissage automatique.

Bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique

La création de modèles d'apprentissage automatique capables de prédire avec précision le résultat ou de résoudre un certain problème est la partie la plus importante de tout projet de science des données.

La mise en œuvre de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond, etc. implique le codage de milliers de lignes de code, ce qui peut devenir plus fastidieux lorsque vous souhaitez créer des modèles qui résolvent des problèmes complexes via des réseaux de neurones. Mais heureusement, nous n'avons pas à coder d'algorithmes car Python est fourni avec plusieurs packages uniquement dans le but de mettre en œuvre des techniques et des algorithmes d'apprentissage automatique.

Dans ce blog, nous nous concentrerons sur les meilleurs packages de Machine Learning qui fournissent des fonctions intégrées pour implémenter tous les algorithmes de Machine Learning.

Voici une liste des meilleures bibliothèques Python pour le Machine Learning:

1. Scikit-learn
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-learn

L'une des bibliothèques Python les plus utiles, Scikit-learn est la meilleure bibliothèque pour la modélisation des données et l'évaluation des modèles. Il est livré avec des tonnes et des tonnes de fonctions dans le seul but de créer un modèle. Il contient tous les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé et il est également livré avec des fonctions bien définies pour l'apprentissage d'ensemble et le renforcement de l'apprentissage automatique.

Voici une liste des fonctionnalités de Scikit-learn:

• Fournit un ensemble d'ensembles de données standard pour vous aider à démarrer avec le Machine Learning. Par exemple, le célèbre jeu de données Iris et le jeu de données Boston House Prices font partie de la bibliothèque Scikit-learn.
• Méthodes intégrées pour effectuer à la fois l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé. Cela inclut la résolution, le regroupement, la classification, la régression et les problèmes de détection d'anomalies.
• Livré avec des fonctions intégrées pour l'extraction et la sélection de caractéristiques qui aident à identifier les attributs significatifs dans les données.
• Il fournit des méthodes pour effectuer une validation croisée pour estimer les performances du modèle et est également livré avec des fonctions de réglage des paramètres afin d'améliorer les performances du modèle.

XGBoost

XGBoost, qui signifie Extreme Gradient Boosting, est l'un des meilleurs packages Python pour effectuer Boosting Machine Learning. Les bibliothèques telles que LightGBM et CatBoost sont également équipées de fonctions et de méthodes bien définies. Cette bibliothèque est conçue principalement dans le but d'implémenter des machines d'amplification de gradient utilisées pour améliorer les performances et la précision des modèles d'apprentissage automatique.

Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques:

• La bibliothèque a été écrite à l'origine en C ++, elle est considérée comme l'une des bibliothèques les plus rapides et les plus efficaces pour améliorer les performances des modèles de Machine Learning.
• L'algorithme XGBoost de base est parallélisable et il peut utiliser efficacement la puissance des ordinateurs multicœurs. Cela rend également la bibliothèque suffisamment solide pour traiter des ensembles de données massifs et fonctionner sur un réseau d'ensembles de données.
• Fournit des paramètres internes pour effectuer la validation croisée, le réglage des paramètres, la régularisation, la gestion des valeurs manquantes et fournit également des API compatibles scikit-learn.
• Cette bibliothèque est souvent utilisée dans les principaux concours de science des données et d'apprentissage automatique, car elle a constamment prouvé qu'elle surpassait les autres algorithmes.

ElI5

ELI5 est une autre bibliothèque Python qui se concentre principalement sur l'amélioration des performances des modèles d'apprentissage automatique. Cette bibliothèque est relativement nouvelle et est généralement utilisée avec XGBoost, LightGBM, CatBoost, etc. pour améliorer la précision des modèles d'apprentissage automatique.

Voici quelques-unes de ses principales caractéristiques:

• Fournit une intégration avec le package Scikit-learn pour exprimer l'importance des fonctionnalités et expliquer les prédictions des arbres de décision et des ensembles basés sur des arbres.
• Il analyse et explique les prédictions faites par XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor et catboost.CatBoost.
• Il prend en charge la mise en œuvre de plusieurs algorithmes afin d'inspecter les modèles de boîte noire qui incluent le module TextExplainer qui vous permet d'expliquer les prédictions faites par les classificateurs de texte.
• Cela aide à analyser poids et prédictions des modèles linéaires généraux (GLM) scikit-learn qui incluent les régresseurs linéaires et les classificateurs.

Bibliothèques Python pour le Deep Learning

Les plus grandes avancées en matière d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle ont été réalisées grâce au Deep Learning. Avec l'introduction au Deep Learning, il est désormais possible de créer des modèles complexes et de traiter d'énormes ensembles de données. Heureusement, Python fournit les meilleurs packages d'apprentissage profond qui aident à créer des réseaux de neurones efficaces.

Dans ce blog, nous nous concentrerons sur les meilleurs packages de Deep Learning qui fournissent des fonctions intégrées pour implémenter des réseaux de neurones alambiqués.

Voici une liste des meilleures bibliothèques Python pour le Deep Learning:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Dur

Tensorflow

L'une des meilleures bibliothèques Python pour le Deep Learning, TensorFlow est une bibliothèque open-source pour la programmation de flux de données sur une gamme de tâches. Il s'agit d'une bibliothèque mathématique symbolique utilisée pour construire des réseaux de neurones puissants et précis. Il fournit une interface de programmation multiplateforme intuitive qui est hautement évolutive sur un vaste domaine de domaines.

Voici quelques fonctionnalités clés de TensorFlow:

• Il vous permet de créer et de former plusieurs réseaux de neurones qui aident à accueillir des projets et des ensembles de données à grande échelle.
• Outre la prise en charge des réseaux de neurones, il fournit également des fonctions et des méthodes pour effectuer des analyses statistiques. Par exemple, il est livré avec des fonctions intégrées pour créer des modèles probabilistes et des réseaux bayésiens tels que Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma, etc.
• La bibliothèque fournit des composants en couches qui effectuent des opérations en couches sur les poids et les biais et améliorent également les performances du modèle en mettant en œuvre des techniques de régularisation telles que la normalisation des lots, l'abandon, etc.
• Il est livré avec un visualiseur appelé TensorBoard qui crée des graphiques et des visuels interactifs pour comprendre les dépendances des fonctionnalités de données.

Pytorch

est un progiciel de calcul scientifique open source basé sur Python qui est utilisé pour implémenter des techniques d'apprentissage profond et des réseaux de neurones sur de grands ensembles de données. Cette bibliothèque est activement utilisée par Facebook pour développer des réseaux de neurones qui aident dans diverses tâches telles que la reconnaissance faciale et le marquage automatique.

Voici quelques fonctionnalités clés de Pytorch:

• Fournit des API faciles à utiliser à intégrer à d'autres infrastructures de science des données et d'apprentissage automatique.
• Comme NumPy, Pytorch fournit des tableaux multidimensionnels appelés Tensors, qui, contrairement à NumPy, peuvent même être utilisés sur un GPU.
• Non seulement il peut être utilisé pour modéliser des réseaux de neurones à grande échelle, mais il fournit également une interface, avec plus de 200 opérations mathématiques pour l'analyse statistique.
• Créez des graphiques de calcul dynamique qui construisent des graphiques dynamiques à chaque point d'exécution du code. Ces graphiques aident à l'analyse des séries chronologiques tout en prévoyant les ventes en temps réel.

Dur

Keras est considérée comme l'une des meilleures bibliothèques de Deep Learning en Python. Il fournit un support complet pour la construction, l'analyse, l'évaluation et l'amélioration des réseaux de neurones. Keras est construit sur les bibliothèques Theano et TensorFlow Python qui fournissent des fonctionnalités supplémentaires pour créer des modèles d'apprentissage profond complexes et à grande échelle.

Voici quelques fonctionnalités clés de Keras:

• Fournit un support pour construire tous les types de réseaux de neurones, c'est-à-dire entièrement connectés, convolutifs, regroupés, récurrents, d'intégration, etc. Pour les grands ensembles de données et les problèmes, ces modèles peuvent être combinés pour créer un réseau de neurones à part entière
• Il a des fonctions intégrées pour effectuer des calculs de réseau neuronal tels que la définition des couches, des objectifs, des fonctions d'activation, des optimiseurs et une multitude d'outils pour faciliter le travail avec des données d'image et de texte.
• Il est livré avec plusieurs pré-traités ensembles de données et modèles formés, y compris MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, etc.
• Il est facilement extensible et permet d'ajouter de nouveaux modules qui incluent des fonctions et des méthodes.

Bibliothèques Python pour le traitement du langage naturel

Vous êtes-vous déjà demandé comment Google prédit si bien ce que vous recherchez? La technologie derrière Alexa, Siri et d'autres chatbots est le traitement du langage naturel. La PNL a joué un rôle énorme dans la conception de systèmes basés sur l'IA qui aident à décrire l'interaction entre le langage humain et les ordinateurs.

Dans ce blog, nous nous concentrerons sur les meilleurs packages de traitement du langage naturel qui fournissent des fonctions intégrées pour mettre en œuvre des systèmes basés sur l'IA de haut niveau.

Voici une liste des meilleures bibliothèques Python pour le traitement du langage naturel:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (boîte à outils en langage naturel)

NLTK est considéré comme le meilleur package Python pour analyser le langage et le comportement humain. Préférée par la plupart des scientifiques des données, la bibliothèque NLTK fournit des interfaces faciles à utiliser contenant plus de 50 corpus et ressources lexicales qui aident à décrire les interactions humaines et à créer des systèmes basés sur l'IA tels que les moteurs de recommandation.

Voici quelques fonctionnalités clés de la bibliothèque NLTK:

• Fournit une suite de méthodes de traitement de données et de texte pour la classification, la tokenisation, la recherche de racines, le balisage, l'analyse et le raisonnement sémantique pour l'analyse de texte.
• Contient des wrappers pour les bibliothèques PNL de niveau industriel pour créer des systèmes alambiqués qui aident à la classification de texte et à la recherche de tendances et de modèles comportementaux dans la parole humaine
• Il est livré avec un guide complet qui décrit la mise en œuvre de la linguistique informatique et un guide complet de documentation sur l'API qui aide tous les débutants à se familiariser avec la PNL.
• Il dispose d'une énorme communauté d'utilisateurs et de professionnels qui fournissent des tutoriels complets et des guides rapides pour apprendre comment la linguistique informatique peut être réalisée à l'aide de Python.

spaCy

spaCy est une bibliothèque Python gratuite et open source pour l'implémentation de techniques avancées de traitement du langage naturel (NLP). Lorsque vous travaillez avec beaucoup de texte, il est important que vous compreniez la signification morphologique du texte et comment il peut être classé pour comprendre le langage humain. Ces tâches peuvent être facilement réalisées grâce à spaCY.

Voici quelques fonctionnalités clés de la bibliothèque spaCY:

• En plus des calculs linguistiques, spaCy fournit des modules séparés pour construire, former et tester des modèles statistiques qui vous aideront à mieux comprendre la signification d'un mot.
• Livré avec une variété d'annotations linguistiques intégrées pour vous aider à analyser la structure grammaticale d'une phrase. Cela aide non seulement à comprendre le test, mais cela aide également à trouver les relations entre les différents mots d'une phrase.
• Il peut être utilisé pour appliquer la tokenisation sur des jetons complexes et imbriqués qui contiennent des abréviations et plusieurs signes de ponctuation.
• En plus d'être extrêmement robuste et rapide, spaCy prend en charge plus de 51 langues.

Gensim

Gensim est un autre package Python open-source conçu pour extraire des sujets sémantiques à partir de documents et de textes volumineux afin de traiter, analyser et prédire le comportement humain grâce à des modèles statistiques et des calculs linguistiques. Il a la capacité de traiter des données gigantesques, que les données soient brutes et non structurées.

Voici quelques caractéristiques clés de Genism:

• Il peut être utilisé pour construire des modèles qui peuvent classer efficacement des documents en comprenant la sémantique statistique de chaque mot.
• Il est livré avec des algorithmes de traitement de texte tels que Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis, etc. qui étudient les modèles de cooccurrence statistique dans le document pour filtrer les mots inutiles et créer un modèle avec uniquement les fonctionnalités significatives.
• Fournit des wrappers et des lecteurs d'E / S capables d'importer et de prendre en charge une vaste gamme de formats de données.
• Il est livré avec des interfaces simples et intuitives qui peuvent facilement être utilisées par les débutants. La courbe d'apprentissage de l'API est également assez faible, ce qui explique pourquoi de nombreux développeurs aiment cette bibliothèque.

Maintenant que vous connaissez les meilleures bibliothèques Python pour la science des données et l'apprentissage automatique, je suis sûr que vous êtes curieux d'en savoir plus. Voici quelques blogs qui vous aideront à démarrer:

Si vous souhaitez vous inscrire à un cours complet sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, Edureka a un Cela vous permettra de maîtriser des techniques telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et le traitement du langage naturel. Il comprend une formation sur les dernières avancées et approches techniques en intelligence artificielle et apprentissage automatique telles que l'apprentissage en profondeur, les modèles graphiques et l'apprentissage par renforcement.