10 migliori librerie Python per l'apprendimento automatico

  • Redazione
  • 13/04/2022
  • Tempo di lettura: 8 minuti

Python è cresciuto in popolarità nel corso degli anni per diventare uno dei linguaggi di programmazione più popolari per i compiti di apprendimento automatico (ML) e intelligenza artificiale (AI). Ha sostituito molti dei linguaggi esistenti nel settore, ed è più efficiente rispetto a questi linguaggi di programmazione tradizionali. In cima a tutto questo, i suoi comandi simili all’inglese lo rendono accessibile sia ai principianti che agli esperti.

Un’altra caratteristica fondamentale di Python che attira 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 compiti che coinvolgono ML e AI, scienza dei dati, manipolazione di immagini e dati, e molto altro.

Perché Python per l’apprendimento automatico e l’IA?

Le librerie open-source di Python non sono l’unica caratteristica che lo rende favorevole per i compiti di apprendimento automatico e AI. Python è anche altamente versatile e flessibile, il che significa che può anche essere usato insieme ad altri linguaggi di programmazione quando necessario. Inoltre, può funzionare su quasi tutti i sistemi operativi e piattaforme sul mercato.

Implementare reti neurali profonde e algoritmi di apprendimento automatico può essere estremamente dispendioso in termini di tempo, ma Python offre molti pacchetti che riducono questo aspetto. È anche un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti (OOP), che lo rende estremamente utile per l’uso efficiente dei dati e la categorizzazione.

Un altro fattore che rende Python favorevole, specialmente ai principianti, è la sua crescente comunità di utenti. Poiché è uno dei linguaggi di programmazione in più rapida crescita nel mondo, il numero di sviluppatori Python e di servizi di sviluppo è esploso. La comunità Python sta crescendo insieme al linguaggio, con membri attivi che cercano sempre di usarlo per affrontare nuovi problemi nel business.

Ora che sai perché Python è uno dei migliori linguaggi di programmazione, ecco le 10 migliori librerie Python per l’apprendimento automatico e l’IA:

  1. NumPy

NumPy è ampiamente considerato come la migliore libreria Python per l’apprendimento automatico e l’IA. 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, motivo per cui molti scienziati dei dati si affidano ad essa per analizzare i dati.

Gli array NumPy richiedono molta meno area di archiviazione rispetto ad altre liste Python, e sono più veloci e comodi da usare. È possibile manipolare i dati nella matrice, trasporli e rimodellarli con NumPy. Tutto sommato, NumPy è una grande opzione per aumentare le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico senza richiedere troppo lavoro complesso.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di NumPy:

Oggetto array N-dimensionale ad alte prestazioni.

Manipolazione di forme.

Pulizia/manipolazione dei dati.

Operazioni statistiche e algebra lineare.

  1. SciPy

SciPy è una libreria gratuita e open-source che si basa su NumPy. È particolarmente utile per grandi insiemi di dati, essendo in grado di eseguire calcoli scientifici e tecnici. SciPy è anche dotato di moduli integrati 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. È spesso usato per la manipolazione delle immagini e fornisce funzioni di elaborazione di base per funzioni matematiche di alto livello, non scientifiche.

SciPy è una delle librerie Python fondamentali grazie al suo ruolo nell’analisi scientifica e nell’ingegneria.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di SciPy:

Facile da usare.

Visualizzazione e manipolazione dei dati.

Analisi scientifica e tecnica.

Calcolo di grandi serie di dati.

  1. Theano

Una libreria Python di calcolo numerico, Theano è stata sviluppata specificamente per l’apprendimento automatico. Consente l’ottimizzazione, la definizione e la valutazione di espressioni matematiche e calcoli matriciali. Questo permette l’impiego di matrici dimensionali per costruire modelli di apprendimento profondo.

Theano è una libreria altamente specifica, ed è principalmente utilizzata da sviluppatori e programmatori di machine learning e deep learning. Supporta l’integrazione con NumPy e può essere utilizzata con un’unità di elaborazione grafica (GPU) invece di un’unità di elaborazione centrale (CPU), il che si traduce in calcoli ad alta intensità di dati 140 volte più veloci.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Theano:

Strumenti integrati di validazione e test delle unità.

Valutazioni veloci e stabili.

Calcoli ad alta intensità di dati.

Calcoli matematici ad alte prestazioni.

  1. Pandas

Un’altra libreria Python top sul mercato è Pandas, che è spesso usata per l’apprendimento automatico. Agisce come una libreria di analisi dei dati che analizza e manipola i dati, e permette agli sviluppatori di lavorare facilmente con dati multidimensionali strutturati e concetti di serie temporali.

La libreria Pandas offre un modo veloce ed efficiente per gestire ed esplorare i dati fornendo Series e DataFrames, che rappresentano i dati in modo efficiente, mentre li manipolano in modi diversi.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Pandas:

Indicizzazione dei dati.

Allineamento dei dati

Fusione/unione di serie di dati.

Manipolazione e analisi dei dati.

  1. TensorFlow

Un’altra libreria Python gratuita e open-source, TensorFlow è specializzata nella programmazione differenziabile. La libreria consiste in una raccolta di strumenti e risorse che permette a principianti e professionisti di costruire modelli DL e ML, così come reti neurali.

TensorFlow consiste in un’architettura e un framework che sono flessibili, permettendogli di funzionare su varie piattaforme di calcolo come CPU e GPU. Detto questo, dà il meglio di sé quando viene eseguito su un’unità di elaborazione tensoriale (TPU) La libreria Python è spesso utilizzata per implementare l’apprendimento per rinforzo nei modelli ML e DL, ed è possibile visualizzare direttamente i modelli di apprendimento automatico.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di TensorFlow:

Architettura e struttura flessibile.

Funziona su una varietà di piattaforme di calcolo.

Capacità di astrazione

Gestisce reti neurali profonde.

  1. Keras

Keras è una libreria open-source Python finalizzata allo sviluppo e alla valutazione di reti neurali all’interno di modelli di apprendimento automatico e di apprendimento profondo. È in grado di funzionare sopra Theano e Tensorflow, il che significa che può formare reti neurali con poco codice.

La libreria Keras è spesso preferita perché è modulare, estensibile e flessibile. Questo la rende un’opzione user-friendly per i principianti. Può anche integrarsi con obiettivi, strati, ottimizzatori e funzioni di attivazione. Keras opera in vari ambienti e può funzionare su CPU e GPU. Offre anche una delle gamme più ampie per i tipi di dati.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Keras:

Pooling dei dati.

Sviluppo di strati neurali.

Costruisce modelli di deep learning e machine learning.

Funzioni di attivazione e di costo.

  1. PyTorch

Un’altra opzione per una libreria open-source di apprendimento automatico Python è PyTorch, che si basa su Torch, un framework del linguaggio di programmazione C. PyTorch è una libreria di scienza dei dati che può essere integrata con altre librerie Python, come NumPy. La libreria può creare grafici computazionali che possono essere modificati mentre il programma è in esecuzione. È particolarmente utile per applicazioni di ML e DL 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 grafici pesanti. È anche una libreria flessibile, capace di operare su processori semplificati o CPU e GPU. PyTorch ha potenti API che permettono di espandere la libreria, così come un toolkit per il linguaggio naturale.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di PyTorch:

Distribuzione statistica e operazioni.

Controllo sui set di dati.

Sviluppo di modelli DL.

Altamente flessibile.

  1. Scikit-Learn

Originariamente un’estensione di terze parti della libreria SciPy, Scikit-learn è ora una libreria Python indipendente su Github. È utilizzata da grandi aziende come Spotify, e ci sono molti vantaggi nell’usarla. Per esempio, è molto utile per i classici algoritmi di apprendimento automatico, come quelli per il rilevamento dello spam, il riconoscimento delle immagini, la creazione di previsioni e la segmentazione dei clienti.

Un altro dei principali punti di forza di Scikit-learn è che è facilmente interoperabile con altri strumenti dello stack SciPy. Scikit-learn ha un’interazione user-friendly e coerente che rende facile la condivisione e l’utilizzo dei dati.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Scikit-learn:

Classificazione e modellazione dei dati.

Algoritmi di apprendimento automatico end-to-end.

Pre-elaborazione dei dati.

Selezione del modello.

  1. Matplotlib

Matplotlib è un’unità di NumPy e SciPy, ed è stato progettato per sostituire la necessità di utilizzare il linguaggio statistico proprietario MATLAB. La libreria completa, gratuita e open-source è utilizzata per creare visualizzazioni statiche, animate e interattive in Python.

La libreria Python aiuta a capire i dati prima di passarli all’elaborazione dei dati e all’addestramento per compiti di apprendimento automatico. Si basa su Python GUI toolkit per produrre trame e grafici con API orientate agli oggetti. Fornisce anche un’interfaccia simile a MATLAB in modo che un utente possa svolgere compiti simili a MATLAB.

Ecco alcune delle caratteristiche principali di Matplotlib:

Crea grafici di qualità per la pubblicazione.

Personalizzare lo stile visivo e il layout.

Esportazione in vari formati di file.

Figure interattive che possono zoomare, fare una panoramica e aggiornarsi.

  1. Plotly

A chiudere la nostra lista delle 10 migliori librerie Python per l’apprendimento automatico e l’IA è 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, coinvolgenti e pronti per la pubblicazione. Alcuni dei grafici che sono accessibili attraverso Plotly includono boxplot, heatmap e grafici a bolla.

Plotly è uno dei migliori strumenti di visualizzazione dei dati sul mercato, ed è costruito sulla cima del toolkit di visualizzazione D3.js, HTML e CSS. Scritto in Python, utilizza il framework Django e può aiutare a creare grafici interattivi. Funziona su diversi strumenti di analisi e visualizzazione dei dati e consente di importare facilmente i dati in un grafico. È inoltre possibile utilizzare Plotly per creare slide deck e dashboard.

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