De bästa Python-biblioteken för datavetenskap och maskininlärning



Den här bloggen om Python-bibliotek för datavetenskap och maskininlärning hjälper dig att förstå de bästa biblioteken för att implementera datavetenskap och maskininlärning.

Python-bibliotek för datavetenskap och maskininlärning:

Datavetenskap och är de mest efterfrågade teknikerna i eran. Denna efterfrågan har drivit alla att lära sig de olika biblioteken och paketen för att implementera datavetenskap och maskininlärning. Detta blogginlägg kommer att fokusera på Python-biblioteken för datavetenskap och maskininlärning. Det här är de bibliotek du borde veta för att behärska de två mest hyped-färdigheterna på marknaden.

För att få fördjupad kunskap om artificiell intelligens och maskininlärning kan du anmäla dig till live av Edureka med 24/7 support och livstidsåtkomst.





Här är en lista med ämnen som kommer att behandlas i den här bloggen:

  1. Introduktion till datavetenskap och maskininlärning
  2. Varför använda Python för datavetenskap och maskininlärning?
  3. Python-bibliotek för datavetenskap och maskininlärning
    1. Python-bibliotek för statistik
    2. Python-bibliotek för visualisering
    3. Python-bibliotek för maskininlärning
    4. Python-bibliotek för djupt lärande
    5. Python-bibliotek för naturlig språkbehandling

Introduktion till datavetenskap och maskininlärning

När jag inledde min forskning om datavetenskap och maskininlärning var det alltid denna fråga som störde mig mest! Vad ledde till surren kring maskininlärning och datavetenskap?



Detta surr har mycket att göra med mängden data som vi genererar. Data är det bränsle som behövs för att driva maskininlärningsmodeller och eftersom vi befinner oss i Big Data-tiden är det tydligt varför Data Science anses vara den mest lovande arbetsrollen i eran!

Introduktion till datavetenskap och maskininlärning - datavetenskap och maskininlärning - Python-bibliotek för datavetenskap och maskininlärning - EdurekaJag skulle säga att datavetenskap och maskininlärning är färdigheter och inte bara teknik. De är de färdigheter som behövs för att få användbar insikt från data och lösa problem genom att skapa förutsägbara modeller.

Formellt sett är detta hur datavetenskap och maskininlärning definieras:



Datavetenskap är processen att extrahera användbar information från data för att lösa verkliga problem.

Maskininlärning är processen att få en maskin att lära sig hur man löser problem genom att mata den massor av data.

Dessa två domäner är starkt sammankopplade. Maskininlärning är en del av datavetenskap som använder sig av maskininlärningsalgoritmer och andra statistiska tekniker för att förstå hur data påverkar och växer ett företag.

För att lära dig mer om datavetenskap och maskininlärning kan du gå igenom följande bloggar:

  1. Data Science Tutorial - Lär dig datavetenskap från Scratch!

Låt oss nu förstå där Python-bibliotek passar in i datavetenskap och maskininlärning.

Varför använda Python för datavetenskap och maskininlärning?

rankas som nummer 1 för det mest populära programmeringsspråket som används för att implementera maskininlärning och datavetenskap. Låt oss förstå varför så många datavetare och maskininlärningsingenjörer föredrar Python framför något annat programmeringsspråk.

  • Lätt att lära sig: Python använder en mycket enkel syntax som kan användas för att implementera enkla beräkningar som tillägg av två strängar till komplexa processer som att bygga komplexa maskininlärningsmodeller.
  • Mindre kod: Implementering av datavetenskap och maskininlärning involverar massor av massor av algoritmer. Tack vare Pythons-stöd för fördefinierade paket behöver vi inte koda algoritmer. Och för att göra saker enklare, tillhandahåller Python 'check as you code' -metodik som minskar bördan med att testa koden.
  • Förbyggda bibliotek: Python har 100-tal förbyggda bibliotek för att implementera olika maskininlärnings- och Deep Learning-algoritmer. Så varje gång du vill köra en algoritm på en datamängd är allt du behöver göra att installera och ladda nödvändiga paket med ett enda kommando. Exempel på förbyggda bibliotek inkluderar NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch och så vidare.
  • Plattformsoberoende: Python kan köras på flera plattformar inklusive Windows, macOS, Linux, Unix och så vidare. När du överför kod från en plattform till en annan kan du använda paket som PyInstaller som tar hand om eventuella beroendeproblem.
  • Massivt gemenskapsstöd: Bortsett från ett stort fans som följer, har Python flera samhällen, grupper och forum där programmerare lägger upp sina fel och hjälper varandra.

Nu när du vet varför Python anses vara ett av de bästa programmeringsspråken för datavetenskap och maskininlärning, låt oss förstå de olika Python-biblioteken för datavetenskap och maskininlärning.

Python-bibliotek för datavetenskap och maskininlärning

Den enskilt viktigaste anledningen till Pythons popularitet inom AI och maskininlärning är det faktum att Python tillhandahåller tusentals inbyggda bibliotek som har inbyggda funktioner och metoder för att enkelt utföra dataanalys, bearbetning, krångel, modellering och så på. I avsnittet nedan kommer vi att diskutera datavetenskap och maskininlärningsbibliotek för följande uppgifter:

  1. Statistisk analys
  2. Datavisualisering
  3. Datamodellering och maskininlärning
  4. Djup Inlärning
  5. Naturlig språkbehandling (NLP)

Python-bibliotek för statistisk analys

Statistik är en av de mest grundläggande grunderna för datavetenskap och maskininlärning. Alla maskininlärnings- och djupinlärningsalgoritmer, tekniker etc bygger på de grundläggande principerna och begreppen i statistik.

För att lära dig mer om statistik för datavetenskap kan du gå igenom följande bloggar:

Python levereras med massor av bibliotek för det enda syftet med statistisk analys. I den här bloggen 'Python-bibliotek för datavetenskap och maskininlärning' kommer vi att fokusera på de bästa statistiska paketen som erbjuder inbyggda funktioner för att utföra de mest komplexa statistiska beräkningarna.

Här är en lista över de bästa Python-biblioteken för statistisk analys:

  1. NumPy
  2. SciPy
  3. Pandor
  4. StatistikModeller

NumPy

eller Numerical Python är ett av de mest använda Python-biblioteken. Huvudfunktionen i detta bibliotek är dess stöd för flerdimensionella matriser för matematiska och logiska operationer. Funktioner som tillhandahålls av NumPy kan användas för indexering, sortering, omformning och överföring av bilder och ljudvågor som en uppsättning av reella tal i flerdimension.

Här är en lista över funktioner i NumPy:

  1. Utför enkla till komplexa matematiska och vetenskapliga beräkningar
  2. Starkt stöd för flerdimensionella arrayobjekt och en samling funktioner och metoder för att bearbeta arrayelementen
  3. Fourier-omvandlingar och rutiner för datamanipulation
  4. Utför linjära algebraberäkningar som är nödvändiga för maskininlärningsalgoritmer som linjär regression, logistisk regression, Naive Bayes och så vidare.

SciPy

Byggt ovanpå NumPy är SciPy-biblioteket en samling av underpaket som hjälper till att lösa de mest grundläggande problemen relaterade till statistisk analys. SciPy-biblioteket används för att bearbeta de arrayelement som definierats med NumPy-biblioteket, så det används ofta för att beräkna matematiska ekvationer som inte kan göras med NumPy.

Här är en lista över funktioner i SciPy:

  • Det fungerar tillsammans med NumPy-matriser för att tillhandahålla en plattform som ger många matematiska metoder som numerisk integration och optimering.
  • Den har en samling delpaket som kan användas för vektorkvantisering, Fourier-transformation, integration, interpolering och så vidare.
  • Tillhandahåller en fullfjädrad stapel linjära algebrafunktioner som används för mer avancerade beräkningar som kluster med hjälp av k-betyder-algoritmen och så vidare.
  • Ger stöd för signalbehandling, datastrukturer och numeriska algoritmer, skapa glesa matriser och så vidare.

Pandor

Pandor är ett annat viktigt statistikbibliotek som främst används inom ett brett spektrum av områden, inklusive, statistik, ekonomi, ekonomi, dataanalys och så vidare. Biblioteket är beroende av NumPy-matrisen för att behandla pandas dataobjekt. NumPy, Pandas och SciPy är starkt beroende av varandra för att utföra vetenskapliga beräkningar, datamanipulation och så vidare.

Jag blir ofta ombedd att välja det bästa bland Panda, NumPy och SciPy, men jag föredrar att använda dem alla eftersom de är starkt beroende av varandra. Pandas är ett av de bästa biblioteken för bearbetning av enorma bitar av data, medan NumPy har utmärkt stöd för flerdimensionella matriser och Scipy å andra sidan ger en uppsättning underpaket som utför en majoritet av de statistiska analysuppgifterna.

Här är en lista över funktioner i Pandas:

  • Skapar snabba och effektiva DataFrame-objekt med fördefinierad och anpassad indexering.
  • Den kan användas för att manipulera stora datamängder och utföra delmängder, dataskärning, indexering och så vidare.
  • Tillhandahåller inbyggda funktioner för att skapa Excel-diagram och utföra komplexa dataanalysuppgifter, såsom deskriptiv statistisk analys, datastrid, transformation, manipulation, visualisering och så vidare.
  • Ger stöd för att manipulera tidsseriedata

StatistikModeller

Byggt ovanpå NumPy och SciPy, är StatsModels Python-paketet det bästa för att skapa statistiska modeller, datahantering och modellutvärdering. Tillsammans med att använda NumPy-matriser och vetenskapliga modeller från SciPy-biblioteket integreras det också med Pandas för effektiv datahantering. Detta bibliotek är känt för statistiska beräkningar, statistisk testning och datautforskning.

Här är en lista över funktioner i StatsModels:

  • Bästa biblioteket för att utföra statistiska tester och hypotestest som inte finns i NumPy- och SciPy-biblioteken.
  • Ger implementering av formler i R-stil för bättre statistisk analys. Det är mer anslutet till R-språket som ofta används av statistiker.
  • Det används ofta för att implementera generaliserade linjära modeller (GLM) och vanliga minst kvadratiska linjära regression (OLM) -modeller på grund av att det har stort stöd för statistiska beräkningar.
  • Statistisk testning inklusive hypotesprovning (Null Theory) görs med hjälp av StatsModels-biblioteket.

Så dessa var mest vanligt förekommande och de mest effektiva Python-biblioteken för statistisk analys. Låt oss nu gå till datavisualiseringsdelen i Data Science and Machine Learning.

Python-bibliotek för datavisualisering

En bild talar mer än tusen ord. Vi har alla hört talas om detta citat när det gäller konst, men det gäller också för datavetenskap och maskininlärning. Ansedda dataforskare och maskininlärningsingenjörer känner till kraften i datavisualisering, det är därför Python tillhandahåller massor av bibliotek för det enda syftet med visualisering.

namnrymden i c ++

Datavisualisering handlar om att uttrycka nyckelinsikter från data, effektivt genom grafiska representationer. Den inkluderar implementering av grafer, diagram, mindskartor, värmekartor, histogram, densitetsdiagram, etc, för att studera korrelationerna mellan olika datavariabler.

I den här bloggen fokuserar vi på de bästa Python-datavisualiseringspaketen som erbjuder inbyggda funktioner för att studera beroendet mellan olika datafunktioner.

Här är en lista över de bästa Python-biblioteken för datavisualisering:

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

Matplotlib

är det mest grundläggande datavisualiseringspaketet i Python. Det ger stöd för ett brett utbud av diagram som histogram, stapeldiagram, effektspektra, feldiagram och så vidare. Det är ett 2-dimensionellt grafiskt bibliotek som producerar tydliga och koncisa grafer som är väsentliga för Exploratory Data Analysis (EDA).

Här är en lista över funktioner i Matplotlib:

  • Matplotlib gör det extremt enkelt att plotta grafer genom att tillhandahålla funktioner för att välja lämpliga radstilar, typsnitt, formateringsaxlar och så vidare.
  • De skapade graferna hjälper dig att få en tydlig förståelse för trender, mönster och korrelationer. De är vanligtvis instrument för resonemang om kvantitativ information.
  • Den innehåller Pyplot-modulen som ger ett gränssnitt som liknar MATLAB-användargränssnittet. Detta är en av de bästa funktionerna i paketet matplotlib.
  • Tillhandahåller en objektorienterad API-modul för att integrera grafer i applikationer med GUI-verktyg som Tkinter, wxPython, Qt, etc.

Seaborn

Matplotlib-biblioteket utgör basen för Seaborn bibliotek. I jämförelse med Matplotlib kan Seaborn användas för att skapa mer tilltalande och beskrivande statistiska diagram. Tillsammans med omfattande stöd för datavisualisering kommer Seaborn också med ett inbyggt datauppsättningsorienterat API för att studera sambandet mellan flera variabler.

Här är en lista över funktioner i Seaborn:

  • Ger alternativ för att analysera och visualisera univariata och bivariata datapunkter och för att jämföra data med andra underuppsättningar av data.
  • Stöd för automatiserad statistisk uppskattning och grafisk representation av linjära regressionsmodeller för olika typer av målvariabler.
  • Skapar komplexa visualiseringar för att strukturera flerplottnät genom att tillhandahålla funktioner som utför abstraktioner på hög nivå.
  • Levereras med många inbyggda teman för styling och skapa matplotlib-grafer

Plotly

Ploty är ett av de mest kända grafiska Python-biblioteken. Det ger interaktiva grafer för att förstå beroenden mellan mål- och prediktorvariabler. Den kan användas för att analysera och visualisera statistiska, finansiella, kommersiella och vetenskapliga data för att producera tydliga och kortfattade grafer, deldiagram, värmekartor, 3D-diagram och så vidare.

Här är en lista med funktioner som gör Ploty till ett av de bästa visualiseringsbiblioteken:

  • Den levereras med mer än 30 diagramtyper, inklusive 3D-diagram, vetenskapliga och statistiska grafer, SVG-kartor och så vidare för en väldefinierad visualisering.
  • Med Plotys Python API kan du skapa offentliga / privata instrumentpaneler som består av diagram, grafer, text och webbbilder.
  • Visualiseringar som skapats med Ploty serieras i JSON-format, vilket gör att du enkelt kan komma åt dem på olika plattformar som R, MATLAB, Julia, etc.
  • Den levereras med ett inbyggt API som heter Plotly Grid som låter dig direkt importera data till Ploty-miljön.

Bokeh

Ett av de mest interaktiva biblioteken i Python, Bokeh, kan användas för att bygga beskrivande grafiska representationer för webbläsare. Det kan enkelt bearbeta humungösa datamängder och bygga mångsidiga grafer som hjälper till att utföra omfattande EDA. Bokeh erbjuder den mest väldefinierade funktionen för att bygga interaktiva tomter, instrumentpaneler och dataprogram.

Här är en lista över funktioner i Bokeh:

  • Hjälper dig att skapa komplexa statistiska diagram snabbt med enkla kommandon
  • Stöder utdata i form av HTML, anteckningsbok och server. Det stöder också flera språkbindningar inklusive, R, Python, lua, Julia, etc.
  • Flaska och django är också integrerade med Bokeh, så du kan också uttrycka visualiseringar på dessa appar
  • Det ger stöd för att transformera visualisering skriven i andra bibliotek som matplotlib, seaborn, ggplot, etc

Så det här var de mest användbara Python-bibliotek för datavisualisering. Låt oss nu diskutera de bästa Python-biblioteken för att implementera hela maskininlärningsprocessen.

Python-bibliotek för maskininlärning

Att skapa maskininlärningsmodeller som kan förutsäga resultatet exakt eller lösa ett visst problem är den viktigaste delen av alla datavetenskapsprojekt.

Implementering av maskininlärning, djupinlärning osv. Innebär att man kodar tusentals rader med kod och detta kan bli mer besvärligt när man vill skapa modeller som löser komplexa problem genom Neural Networks. Men tack och lov behöver vi inte koda några algoritmer eftersom Python levereras med flera paket bara för att implementera maskininlärningstekniker och algoritmer.

I den här bloggen kommer vi att fokusera på de bästa maskininlärningspaket som tillhandahåller inbyggda funktioner för att implementera alla maskininlärningsalgoritmer.

Här är en lista över de bästa Python-biblioteken för maskininlärning:

vad är ett reserverat ord i java
  1. Scikit-lär dig
  2. XGBoost
  3. Eli5

Scikit-lär dig

Ett av de mest användbara Python-biblioteken, Scikit-lär dig är det bästa biblioteket för datamodellering och modellutvärdering. Den levereras med massor av funktioner för det enda syftet att skapa en modell. Den innehåller alla övervakade och icke övervakade maskininlärningsalgoritmer och den kommer också med väldefinierade funktioner för Ensemble Learning och Boosting Machine Learning.

Här är en lista över funktioner i Scikit-lär:

  • Tillhandahåller en uppsättning standarddatauppsättningar som hjälper dig att komma igång med maskininlärning. Till exempel är den berömda Iris-datasetet och Boston House Prices-dataset en del av Scikit-lär biblioteket.
  • Inbyggda metoder för att utföra både övervakad och utan tillsyn maskininlärning. Detta inkluderar problem med att lösa, kluster, klassificering, regression och anomali.
  • Levereras med inbyggda funktioner för funktionsextraktion och funktionsval som hjälper till att identifiera de betydande attributen i data.
  • Det ger metoder för att utföra korsvalidering för att uppskatta modellens prestanda och kommer också med funktioner för parameterinställning för att förbättra modellprestandan.

XGBoost

XGBoost som står för Extreme Gradient Boosting är ett av de bästa Python-paketen för att utföra Boosting Machine Learning. Bibliotek som LightGBM och CatBoost är också lika utrustade med väldefinierade funktioner och metoder. Detta bibliotek är huvudsakligen byggt för att implementera gradientboost-maskiner som används för att förbättra prestanda och noggrannhet hos maskininlärningsmodeller.

Här är några av dess viktigaste funktioner:

  • Biblioteket var ursprungligen skrivet i C ++, det anses vara ett av de snabbaste och mest effektiva biblioteken för att förbättra prestandan hos maskininlärningsmodeller.
  • XGBoost-kärnalgoritmen är parallelliserbar och kan effektivt använda kraften hos datorer med flera kärnor. Detta gör också biblioteket tillräckligt starkt för att bearbeta massiva datamängder och arbeta i ett nätverk av datamängder.
  • Tillhandahåller interna parametrar för att utföra korsvalidering, parameterinställning, reglering, hantering av saknade värden, och tillhandahåller även kompatibla API: er för scikit-lär.
  • Detta bibliotek används ofta i de bästa datavetenskapliga och maskininlärningstävlingarna eftersom det konsekvent har visat sig överträffa andra algoritmer.

ElI5

ELI5 är ett annat Python-bibliotek som huvudsakligen fokuserar på att förbättra prestandan hos Machine Learning-modeller. Detta bibliotek är relativt nytt och används vanligtvis tillsammans med XGBoost, LightGBM, CatBoost och så vidare för att öka noggrannheten hos Machine Learning-modellerna.

Här är några av dess viktigaste funktioner:

  • Ger integration med Scikit-lär-paketet för att uttrycka viktiga funktioner och förklara förutsägelser av beslutsträd och trädbaserade ensembler.
  • Den analyserar och förklarar de förutsägelser som görs av XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor och catboost.CatBoost.
  • Det ger stöd för att implementera flera algoritmer för att inspektera black-box-modeller som inkluderar TextExplainer-modulen som låter dig förklara förutsägelser gjorda av textklasser.
  • Det hjälper till att analysera vikter och förutsägelser från scikit-inlärningen General Linear Models (GLM) som inkluderar linjära regressorer och klassificeringsapparater.

Python-bibliotek för djupinlärning

De största framstegen inom maskininlärning och artificiell intelligens har varit genom Deep Learning. Med introduktionen till Deep Learning är det nu möjligt att bygga komplexa modeller och bearbeta humungösa datamängder. Tack och lov erbjuder Python de bästa Deep Learning-paketen som hjälper till att bygga effektiva neurala nätverk.

I den här bloggen kommer vi att fokusera på de bästa Deep Learning-paketen som tillhandahåller inbyggda funktioner för att implementera invecklade neurala nätverk.

Här är en lista över de bästa Python-biblioteken för Deep Learning:

  1. TensorFlow
  2. Pytorch
  3. Hård

Tensorflöde

Ett av de bästa Python-biblioteken för Deep Learning, TensorFlow är ett bibliotek med öppen källkod för dataflödesprogrammering över en rad uppgifter. Det är ett symboliskt mattebibliotek som används för att bygga starka och exakta neurala nätverk. Det ger ett intuitivt programmeringsgränssnitt för flera plattformar som är mycket skalbart över ett stort område av fält.

Här är några viktiga funktioner i TensorFlow:

  • Det låter dig bygga och träna flera neurala nätverk som hjälper till att rymma storskaliga projekt och datamängder.
  • Tillsammans med stöd för neurala nätverk ger det också funktioner och metoder för att utföra statistisk analys. Till exempel kommer den med inbyggda funktioner för att skapa probabilistiska modeller och Bayesian-nätverk som Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma, etc.
  • Biblioteket tillhandahåller skiktade komponenter som utför skiktoperationer på vikter och förspänningar och förbättrar också modellens prestanda genom att implementera regleringstekniker som batchnormalisering, bortfall etc.
  • Den levereras med en Visualizer som heter TensorBoard som skapar interaktiva grafer och bilder för att förstå beroendet hos datafunktioner.

Pytorch

är ett öppen källkod, Python-baserat vetenskapligt datapaket som används för att implementera Deep Learning-tekniker och neurala nätverk på stora datamängder. Detta bibliotek används aktivt av Facebook för att utveckla neurala nätverk som hjälper till med olika uppgifter som ansiktsigenkänning och automatisk märkning.

Här är några viktiga funktioner i Pytorch:

  • Ger användarvänliga API: er för att integreras med andra datavetenskap och maskininlärningsramar.
  • Precis som NumPy tillhandahåller Pytorch flerdimensionella matriser som kallas Tensorer, som till skillnad från NumPy även kan användas på en GPU.
  • Inte bara kan den användas för att modellera storskaliga neurala nätverk, det ger också ett gränssnitt med mer än 200+ matematiska operationer för statistisk analys.
  • Skapa dynamiska beräkningsdiagram som bygger upp dynamiska grafer vid varje punkt för kodutförande. Dessa diagram hjälper till vid tidsserieanalys medan prognoser för försäljning i realtid.

Hård

Keras anses vara ett av de bästa Deep Learning-biblioteken i Python. Det ger fullt stöd för att bygga, analysera, utvärdera och förbättra neurala nätverk. Keras är byggt ovanpå Theano och TensorFlow Python-bibliotek som ger ytterligare funktioner för att bygga komplexa och storskaliga Deep Learning-modeller.

Här är några viktiga funktioner i Keras:

  • Ger stöd för att bygga alla typer av neurala nätverk, dvs helt anslutna, fällbara, pooling, återkommande, inbäddning etc. För stora datamängder och problem kan dessa modeller kombineras ytterligare för att skapa ett fullfjädrat neuralt nätverk
  • Den har inbyggda funktioner för att utföra neurala nätverksberäkningar som att definiera lager, mål, aktiveringsfunktioner, optimerare och en mängd verktyg för att göra det lättare att arbeta med bild- och textdata.
  • Den levereras med flera förbehandlade datamängder och utbildade modeller inklusive, MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, etc.
  • Den är lätt utbyggbar och ger stöd för att lägga till nya moduler som inkluderar funktioner och metoder.

Python-bibliotek för naturlig språkbehandling

Har du någonsin undrat hur Google så lämpligt förutsäger vad du letar efter? Tekniken bakom Alexa, Siri och andra Chatbots är Natural Language Processing. NLP har spelat en stor roll i utformningen av AI-baserade system som hjälper till att beskriva interaktionen mellan mänskligt språk och datorer.

I den här bloggen kommer vi att fokusera på de bästa Natural Language Processing-paketen som erbjuder inbyggda funktioner för att implementera AI-baserade system på hög nivå.

Här är en lista över de bästa Python-biblioteken för naturlig språkbehandling:

  1. NLTK
  2. SpaCy
  3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

NLTK anses vara det bästa Python-paketet för att analysera mänskligt språk och beteende. NLTK-biblioteket föredrar de flesta datavetenskaparna och tillhandahåller lättanvända gränssnitt som innehåller över 50 korpor och lexikala resurser som hjälper till att beskriva mänskliga interaktioner och bygga AI-baserade system som rekommendationsmotorer.

Här är några viktiga funktioner i NLTK-biblioteket:

  • Tillhandahåller en uppsättning data- och textbehandlingsmetoder för klassificering, tokenisering, stemming, taggning, tolkning och semantisk resonemang för textanalys.
  • Innehåller omslag för NLP-bibliotek på industriell nivå för att bygga inblandade system som hjälper till med textklassificering och att hitta beteendetrender och mönster i mänskligt tal
  • Den levereras med en omfattande guide som beskriver implementeringen av beräkningslingvistik och en komplett API-dokumentationsguide som hjälper alla nybörjare att komma igång med NLP.
  • Den har en stor grupp användare och proffs som tillhandahåller omfattande handledning och snabbguider för att lära sig hur beräkningslingvistik kan genomföras med Python.

spaCy

spaCy är ett gratis Python-bibliotek med öppen källkod för implementering av avancerade NLP-tekniker (Natural Language Processing). När du arbetar med mycket text är det viktigt att du förstår den morfologiska innebörden av texten och hur den kan klassificeras för att förstå mänskligt språk. Dessa uppgifter kan enkelt uppnås genom spaCY.

Här är några viktiga funktioner i spaCY-biblioteket:

  • Tillsammans med språkberäkningar tillhandahåller spaCy separata moduler för att bygga, träna och testa statistiska modeller som bättre hjälper dig att förstå innebörden av ett ord.
  • Levereras med en mängd inbyggda språkliga anteckningar som hjälper dig att analysera en grammatisk struktur. Detta hjälper inte bara till att förstå testet utan det hjälper också till att hitta relationerna mellan olika ord i en mening.
  • Den kan användas för att tillämpa tokenisering på komplexa, kapslade tokens som innehåller förkortningar och flera skiljetecken.
  • Tillsammans med att det är extremt robust och snabbt, erbjuder spaCy stöd för 51+ språk.

Gensim

Gensim är ett annat Python-paket med öppen källkod som är utformat för att extrahera semantiska ämnen från stora dokument och texter för att bearbeta, analysera och förutsäga mänskligt beteende genom statistiska modeller och språkliga beräkningar. Den har förmågan att bearbeta humungous data, oavsett om data är råa och ostrukturerade.

Här är några viktiga funktioner i Genism:

  • Den kan användas för att bygga modeller som effektivt kan klassificera dokument genom att förstå varje ords statistiska semantik.
  • Den levereras med textbehandlingsalgoritmer som Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis, etc som studerar de statistiska co-förekomstmönstren i dokumentet för att filtrera bort onödiga ord och bygga en modell med bara de viktiga funktionerna.
  • Tillhandahåller I / O-omslag och läsare som kan importera och stödja ett stort antal dataformat.
  • Den levereras med enkla och intuitiva gränssnitt som enkelt kan användas av nybörjare. API-inlärningskurvan är också ganska låg vilket förklarar varför många utvecklare gillar detta bibliotek.

Nu när du känner till de bästa Python-biblioteken för datavetenskap och maskininlärning är jag säker på att du är nyfiken på att lära dig mer. Här är några bloggar som hjälper dig att komma igång:

Om du vill anmäla dig till en fullständig kurs om artificiell intelligens och maskininlärning har Edureka en speciell kurator som kommer att göra dig skicklig i tekniker som Supervised Learning, Oövervakat lärande och Natural Language Processing. Det inkluderar utbildning om de senaste framstegen och tekniska tillvägagångssätten inom artificiell intelligens och maskininlärning som djupinlärning, grafiska modeller och förstärkningslärande.