Лучшие библиотеки Python для анализа данных и машинного обучения

Библиотеки Python для науки о данных и машинного обучения:

Data Science и являются наиболее востребованными технологиями того времени. Это требование подтолкнуло всех к изучению различных библиотек и пакетов для реализации Data Science и Machine Learning. Это сообщение в блоге будет посвящено библиотекам Python для науки о данных и машинного обучения. Это библиотеки, которые вы должны знать, чтобы овладеть двумя наиболее популярными навыками на рынке.

Чтобы получить более глубокие знания об искусственном интеллекте и машинном обучении, вы можете зарегистрироваться в прямом эфире от Edureka с поддержкой 24/7 и пожизненным доступом.

Вот список тем, которые будут рассмотрены в этом блоге:

1. Введение в науку о данных и машинное обучение
2. Зачем использовать Python для анализа данных и машинного обучения?
3. Библиотеки Python для анализа данных и машинного обучения
   1. Библиотеки Python для статистики
   2. Библиотеки Python для визуализации
   3. Библиотеки Python для машинного обучения
   4. Библиотеки Python для глубокого обучения
   5. Библиотеки Python для обработки естественного языка

Введение в науку о данных и машинное обучение

Когда я начал свои исследования в области науки о данных и машинного обучения, этот вопрос всегда беспокоил меня больше всего! Что вызвало ажиотаж вокруг машинного обучения и науки о данных?

Эта шумиха во многом связана с объемом данных, которые мы генерируем. Данные - это топливо, необходимое для работы моделей машинного обучения, и, поскольку мы живем в эпоху больших данных, становится ясно, почему Data Science считается самой многообещающей профессией того времени!

Я бы сказал, что наука о данных и машинное обучение - это навыки, а не просто технологии. Это навыки, необходимые для извлечения полезной информации из данных и решения проблем путем построения прогнозных моделей.

Формально так определяются Data Science и Machine Learning:

Наука о данных - это процесс извлечения полезной информации из данных для решения реальных проблем.

Машинное обучение - это процесс обучения машины тому, как решать проблемы, передавая ей большое количество данных.

Эти два домена сильно взаимосвязаны. Машинное обучение - это часть науки о данных, которая использует алгоритмы машинного обучения и другие статистические методы, чтобы понять, как данные влияют на развитие бизнеса.

Чтобы узнать больше о Data Science и машинном обучении, вы можете посетить следующие блоги:

1. Учебник по науке о данных - изучайте науку о данных с нуля!

Теперь давайте разберемся где библиотеки Python подходят для науки о данных и машинного обучения.

Зачем использовать Python для науки о данных и машинного обучения?

занимает первое место среди наиболее популярных языков программирования, используемых для реализации машинного обучения и анализа данных. Давайте поймем, почему так много специалистов по данным и инженеров по машинному обучению предпочитают Python любому другому языку программирования.

• Легкость обучения: Python использует очень простой синтаксис, который можно использовать для реализации простых вычислений, таких как добавление двух строк в сложные процессы, такие как построение сложных моделей машинного обучения.
• Меньше кода: Внедрение Data Science и Machine Learning требует множества алгоритмов. Благодаря поддержке Pythons предопределенных пакетов нам не нужно кодировать алгоритмы. И, чтобы упростить задачу, Python предоставляет методологию «проверок по мере написания кода», которая снижает нагрузку на тестирование кода.
• Готовые библиотеки: Python имеет сотни встроенных библиотек для реализации различных алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Поэтому каждый раз, когда вы хотите запустить алгоритм для набора данных, все, что вам нужно сделать, это установить и загрузить необходимые пакеты с помощью одной команды. Примеры предварительно созданных библиотек включают NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch и так далее.
• Независимая платформа: Python может работать на нескольких платформах, включая Windows, macOS, Linux, Unix и так далее. При переносе кода с одной платформы на другую вы можете использовать такие пакеты, как PyInstaller, которые позаботятся о любых проблемах с зависимостями.
• Массовая поддержка сообщества: Помимо огромных поклонников, у Python есть несколько сообществ, групп и форумов, на которых программисты публикуют свои ошибки и помогают друг другу.

Теперь, когда ты знаешь почему Python считается одним из лучших языков программирования для науки о данных и машинного обучения, давайте разберемся с различными библиотеками Python для науки о данных и машинного обучения.

Библиотеки Python для анализа данных и машинного обучения

Единственная наиболее важная причина популярности Python в области искусственного интеллекта и машинного обучения заключается в том, что Python предоставляет тысячи встроенных библиотек, которые имеют встроенные функции и методы, позволяющие легко выполнять анализ, обработку, обработку, моделирование и т. на. В следующем разделе мы обсудим библиотеки Data Science и Machine Learning для следующих задач:

1. Статистический анализ
2. Визуализация данных
3. Моделирование данных и машинное обучение
4. Глубокий Обучение
5. Обработка естественного языка (NLP)

Библиотеки Python для статистического анализа

Статистика - одна из самых основных основ науки о данных и машинного обучения. Все алгоритмы, методы и т. Д. Машинного обучения и глубокого обучения построены на основных принципах и концепциях статистики.

Чтобы узнать больше о статистике для науки о данных, вы можете посетить следующие блоги:

таблица смешивания данных левое соединение

Python поставляется с множеством библиотек, предназначенных исключительно для статистического анализа. В этом блоге «Библиотеки Python для науки о данных и машинного обучения» мы сосредоточимся на лучших статистических пакетах, которые предоставляют встроенные функции для выполнения самых сложных статистических вычислений.

Вот список лучших библиотек Python для статистического анализа:

1. NumPy
2. SciPy
3. Панды
4. СтатистикаМодели

NumPy

или Числовой Python - одна из наиболее часто используемых библиотек Python. Основная особенность этой библиотеки - поддержка многомерных массивов для математических и логических операций. Функции, предоставляемые NumPy, могут использоваться для индексации, сортировки, изменения формы и передачи изображений и звуковых волн в виде массива действительных чисел в многомерном пространстве.

Вот список возможностей NumPy:

1. Выполняйте простые и сложные математические и научные вычисления
2. Сильная поддержка многомерных объектов массива и набора функций и методов для обработки элементов массива.
3. Преобразования Фурье и процедуры для обработки данных
4. Выполняйте вычисления линейной алгебры, необходимые для алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, наивный байесовский алгоритм и т. Д.

SciPy

Библиотека SciPy, построенная на основе NumPy, представляет собой совокупность подпакетов, которые помогают в решении самых основных проблем, связанных со статистическим анализом. Библиотека SciPy используется для обработки элементов массива, определенных с помощью библиотеки NumPy, поэтому ее часто используют для вычисления математических уравнений, которые невозможно выполнить с помощью NumPy.

Вот список возможностей SciPy:

• Он работает вместе с массивами NumPy, чтобы предоставить платформу, которая предоставляет множество математических методов, таких как численное интегрирование и оптимизация.
• Он имеет набор подпакетов, которые можно использовать для векторного квантования, преобразования Фурье, интегрирования, интерполяции и т. Д.
• Предоставляет полноценный стек функций линейной алгебры, которые используются для более сложных вычислений, таких как кластеризация с использованием алгоритма k-средних и т. Д.
• Обеспечивает поддержку обработки сигналов, структур данных и численных алгоритмов, создания разреженных матриц и т. Д.

Панды

Панды - еще одна важная статистическая библиотека, которая в основном используется в самых разных областях, включая статистику, финансы, экономику, анализ данных и так далее. Библиотека использует массив NumPy для обработки объектов данных pandas. NumPy, Pandas и SciPy сильно зависят друг от друга в выполнении научных вычислений, манипулирования данными и так далее.

Меня часто просят выбрать лучшее из Pandas, NumPy и SciPy, однако я предпочитаю использовать их все, потому что они сильно зависят друг от друга. Pandas - одна из лучших библиотек для обработки огромных блоков данных, тогда как NumPy имеет отличную поддержку многомерных массивов, а Scipy, с другой стороны, предоставляет набор подпакетов, которые выполняют большинство задач статистического анализа.

Вот список возможностей Pandas:

вопросы собеседования c ++ stl

• Создает быстрые и эффективные объекты DataFrame с предварительно определенной и настраиваемой индексацией.
• Его можно использовать для управления большими наборами данных и выполнения поднабора, разделения данных, индексации и т. Д.
• Предоставляет встроенные функции для создания диаграмм Excel и выполнения сложных задач анализа данных, таких как описательный статистический анализ, обработка данных, преобразование, манипуляции, визуализация и т. Д.
• Обеспечивает поддержку для управления данными временных рядов

СтатистикаМодели

Пакет StatsModels Python, созданный на основе NumPy и SciPy, лучше всего подходит для создания статистических моделей, обработки данных и оценки моделей. Помимо использования массивов NumPy и научных моделей из библиотеки SciPy, он также интегрируется с Pandas для эффективной обработки данных. Эта библиотека широко известна своими статистическими вычислениями, статистическим тестированием и исследованием данных.

Вот список возможностей StatsModels:

• Лучшая библиотека для выполнения статистических тестов и проверки гипотез, которых нет в библиотеках NumPy и SciPy.
• Обеспечивает реализацию формул R-стиля для лучшего статистического анализа. Он больше связан с языком R, который часто используется статистиками.
• Он часто используется для реализации обобщенных линейных моделей (GLM) и моделей обычной линейной регрессии по методу наименьших квадратов (OLM) из-за обширной поддержки статистических вычислений.
• Статистическое тестирование, включая проверку гипотез (Null Theory), выполняется с использованием библиотеки StatsModels.

Так что это были самые широко используемые и наиболее эффективные библиотеки Python для статистического анализа. Теперь перейдем к части визуализации данных в Data Science и машинном обучении.

Библиотеки Python для визуализации данных

Картинка говорит более тысячи слов. Мы все слышали об этой цитате с точки зрения искусства, однако она также верна для науки о данных и машинного обучения. Известные специалисты в области данных и инженеры по машинному обучению знают силу визуализации данных, поэтому Python предоставляет множество библиотек с единственной целью - визуализации.

Визуализация данных - это все, что связано с выражением ключевых идей на основе данных с помощью графических представлений. Он включает в себя реализацию графиков, диаграмм, интеллект-карт, тепловых карт, гистограмм, графиков плотности и т. Д. Для изучения корреляций между различными переменными данных.

В этом блоге мы сосредоточимся на лучших пакетах визуализации данных Python, которые предоставляют встроенные функции для изучения зависимостей между различными функциями данных.

Вот список лучших библиотек Python для визуализации данных:

1. Матплотлиб
2. Сиборн
3. Сюжетно
4. Боке

Матплотлиб

это самый простой пакет визуализации данных в Python. Он обеспечивает поддержку широкого спектра графиков, таких как гистограммы, гистограммы, спектры мощности, диаграммы ошибок и т. Д. Это двухмерная графическая библиотека, которая создает четкие и краткие графики, необходимые для исследовательского анализа данных (EDA).

Вот список возможностей Matplotlib:

• Matplotlib упрощает построение графиков, предоставляя функции для выбора подходящих стилей линий, стилей шрифтов, осей форматирования и так далее.
• Созданные графики помогут вам получить четкое представление о тенденциях, закономерностях и провести корреляции. Обычно они служат инструментами для рассуждения о количественной информации.
• Он содержит модуль Pyplot, который предоставляет интерфейс, очень похожий на пользовательский интерфейс MATLAB. Это одна из лучших функций пакета matplotlib.
• Предоставляет объектно-ориентированный модуль API для интеграции графиков в приложения с помощью инструментов графического интерфейса, таких как Tkinter, wxPython, Qt и т. Д.

Сиборн

Библиотека Matplotlib составляет основу Сиборн библиотека. По сравнению с Matplotlib, Seaborn можно использовать для создания более привлекательных и наглядных статистических графиков. Помимо обширной поддержки визуализации данных, Seaborn также имеет встроенный API, ориентированный на набор данных, для изучения взаимосвязей между несколькими переменными.

Вот список возможностей Seaborn:

• Предоставляет возможности для анализа и визуализации одномерных и двумерных точек данных и для сравнения данных с другими подмножествами данных.
• Поддержка автоматической статистической оценки и графического представления моделей линейной регрессии для различных типов целевых переменных.
• Создает сложные визуализации для структурирования многослойных сеток, предоставляя функции, выполняющие высокоуровневые абстракции.
• Поставляется с многочисленными встроенными темами для стилизации и создания графиков matplotlib.

Сюжетно

Ploty - одна из самых известных графических библиотек Python. Он предоставляет интерактивные графики для понимания зависимостей между целевыми переменными и предикторами. Его можно использовать для анализа и визуализации статистических, финансовых, коммерческих и научных данных для создания четких и кратких графиков, подграфиков, тепловых карт, трехмерных диаграмм и т. Д.

Вот список функций, которые делают Ploty одной из лучших библиотек визуализации:

• Он поставляется с более чем 30 типами диаграмм, включая 3D-диаграммы, научные и статистические графики, карты SVG и т. Д. Для четко определенной визуализации.
• С помощью Python API Ploty вы можете создавать общедоступные и частные информационные панели, которые состоят из графиков, графиков, текста и веб-изображений.
• Визуализации, созданные с помощью Ploty, сериализуются в формате JSON, благодаря чему вы можете легко получить к ним доступ на разных платформах, таких как R, MATLAB, Julia и т. Д.
• Он поставляется со встроенным API под названием Plotly Grid, который позволяет напрямую импортировать данные в среду Ploty.

Боке

Bokeh, одна из самых интерактивных библиотек в Python, может использоваться для создания описательных графических представлений для веб-браузеров. Он может легко обрабатывать огромные наборы данных и строить универсальные графики, которые помогают в выполнении обширного EDA. Bokeh предоставляет наиболее четко определенные функции для создания интерактивных графиков, информационных панелей и приложений для обработки данных.

Вот список функций боке:

• Помогает быстро создавать сложные статистические графики с помощью простых команд.
• Поддерживает вывод в виде HTML, записной книжки и сервера. Он также поддерживает привязки нескольких языков, включая R, Python, lua, Julia и т. Д.
• Flask и django также интегрированы с Bokeh, поэтому вы также можете выражать визуализации в этих приложениях.
• Он обеспечивает поддержку преобразования визуализации, написанной в других библиотеках, таких как matplotlib, seaborn, ggplot и т. Д.

Так это были самые полезные библиотеки Python для визуализации данных. Теперь давайте обсудим лучшие библиотеки Python для реализации всего процесса машинного обучения.

Библиотеки Python для машинного обучения

Создание моделей машинного обучения, которые могут точно предсказать результат или решить определенную проблему, является наиболее важной частью любого проекта Data Science.

Реализация машинного обучения, глубокого обучения и т. Д. Включает в себя кодирование тысяч строк кода, и это может стать более громоздким, если вы хотите создавать модели, которые решают сложные проблемы с помощью нейронных сетей. Но, к счастью, нам не нужно кодировать какие-либо алгоритмы, потому что Python поставляется с несколькими пакетами только для реализации методов и алгоритмов машинного обучения.

В этом блоге мы сосредоточимся на основных пакетах машинного обучения, которые предоставляют встроенные функции для реализации всех алгоритмов машинного обучения.

Вот список лучших библиотек Python для машинного обучения:

1. Scikit-Learn
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-Learn

Одна из самых полезных библиотек Python, Scikit-Learn лучшая библиотека для моделирования данных и оценки моделей. Он поставляется с множеством функций с единственной целью - создать модель. Он содержит все алгоритмы контролируемого и неконтролируемого машинного обучения, а также содержит четко определенные функции для ансамблевого обучения и повышения качества машинного обучения.

Вот список возможностей Scikit-learn:

• Предоставляет набор стандартных наборов данных, которые помогут вам начать работу с машинным обучением. Например, знаменитый набор данных Iris и набор данных Boston House Price являются частью библиотеки Scikit-learn.
• Встроенные методы для выполнения как контролируемого, так и неконтролируемого машинного обучения. Это включает в себя решение, кластеризацию, классификацию, регрессию и обнаружение аномалий.
• Поставляется со встроенными функциями для извлечения признаков и выбора признаков, которые помогают идентифицировать важные атрибуты в данных.
• Он предоставляет методы для выполнения перекрестной проверки для оценки производительности модели, а также поставляется с функциями для настройки параметров, чтобы улучшить производительность модели.

XGBoost

XGBoost, что означает Extreme Gradient Boosting, - один из лучших пакетов Python для повышения качества машинного обучения. Такие библиотеки, как LightGBM и CatBoost, также в равной степени оснащены четко определенными функциями и методами. Эта библиотека создана в основном для реализации машин повышения градиента, которые используются для повышения производительности и точности моделей машинного обучения.

Вот некоторые из его ключевых особенностей:

зачем нам сериализация в java

• Библиотека изначально была написана на C ++, она считается одной из самых быстрых и эффективных библиотек для повышения производительности моделей машинного обучения.
• Основной алгоритм XGBoost распараллеливается и может эффективно использовать мощность многоядерных компьютеров. Это также делает библиотеку достаточно сильной для обработки массивных наборов данных и работы в сети наборов данных.
• Предоставляет внутренние параметры для выполнения перекрестной проверки, настройки параметров, регуляризации, обработки отсутствующих значений, а также предоставляет API, совместимые с scikit-learn.
• Эта библиотека часто используется на ведущих соревнованиях по науке о данных и машинному обучению, поскольку она неизменно доказала, что превосходит другие алгоритмы.

ElI5

ELI5 - еще одна библиотека Python, которая в основном ориентирована на повышение производительности моделей машинного обучения. Эта библиотека относительно новая и обычно используется вместе с XGBoost, LightGBM, CatBoost и т. Д. Для повышения точности моделей машинного обучения.

Вот некоторые из его ключевых особенностей:

• Обеспечивает интеграцию с пакетом Scikit-learn для выражения важности функций и объяснения прогнозов деревьев решений и ансамблей на основе деревьев.
• Он анализирует и объясняет прогнозы, сделанные XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor и catboost.CatBoost.
• Он обеспечивает поддержку для реализации нескольких алгоритмов для проверки моделей черного ящика, которые включают модуль TextExplainer, который позволяет вам объяснять прогнозы, сделанные текстовыми классификаторами.
• Помогает в анализе веса и прогнозы общих линейных моделей scikit-learn (GLM), которые включают линейные регрессоры и классификаторы.

Библиотеки Python для глубокого обучения

Наибольший прогресс в области машинного обучения и искусственного интеллекта связан с глубоким обучением. С введением в Deep Learning теперь можно создавать сложные модели и обрабатывать огромные наборы данных. К счастью, Python предоставляет лучшие пакеты глубокого обучения, которые помогают в построении эффективных нейронных сетей.

В этом блоге мы сосредоточимся на лучших пакетах глубокого обучения, которые предоставляют встроенные функции для реализации сложных нейронных сетей.

Вот список лучших библиотек Python для глубокого обучения:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Жесткий

Tensorflow

Одна из лучших библиотек Python для глубокого обучения, TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом для программирования потоков данных для решения ряда задач. Это символьная математическая библиотека, которая используется для построения сильных и точных нейронных сетей. Он предоставляет интуитивно понятный интерфейс мультиплатформенного программирования, который легко масштабируется в широком диапазоне областей.

Вот некоторые ключевые особенности TensorFlow:

• Он позволяет создавать и обучать несколько нейронных сетей, которые помогают размещать крупномасштабные проекты и наборы данных.
• Наряду с поддержкой нейронных сетей, он также предоставляет функции и методы для выполнения статистического анализа. Например, он поставляется со встроенными функциями для создания вероятностных моделей и байесовских сетей, таких как Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma и т. Д.
• Библиотека предоставляет многоуровневые компоненты, которые выполняют многоуровневые операции над весами и смещениями, а также улучшают производительность модели за счет реализации таких методов регуляризации, как пакетная нормализация, отсев и т.
• Он поставляется с визуализатором под названием TensorBoard, который создает интерактивные графики и визуальные элементы для понимания зависимостей функций данных.

Pytorch

- это пакет научных вычислений на основе Python с открытым исходным кодом, который используется для реализации методов глубокого обучения и нейронных сетей на больших наборах данных. Эта библиотека активно используется Facebook для разработки нейронных сетей, которые помогают в различных задачах, таких как распознавание лиц и автоматическая пометка.

Вот некоторые ключевые особенности Pytorch:

• Предоставляет простые в использовании API-интерфейсы для интеграции с другими фреймворками для анализа данных и машинного обучения.
• Как и NumPy, Pytorch предоставляет многомерные массивы, называемые тензорами, которые, в отличие от NumPy, можно использовать даже на графическом процессоре.
• Он не только может использоваться для моделирования крупномасштабных нейронных сетей, он также предоставляет интерфейс с более чем 200 математическими операциями для статистического анализа.
• Создавайте динамические графики вычислений, которые создают динамические графики в каждой точке выполнения кода. Эти графики помогают в анализе временных рядов при прогнозировании продаж в режиме реального времени.

Жесткий

Keras считается одной из лучших библиотек глубокого обучения в Python. Он обеспечивает полную поддержку для создания, анализа, оценки и улучшения нейронных сетей. Keras построен на основе библиотек Python Theano и TensorFlow, которые предоставляют дополнительные функции для создания сложных и крупномасштабных моделей глубокого обучения.

Вот некоторые ключевые особенности Keras:

• Предоставляет поддержку для создания всех типов нейронных сетей, то есть полностью связанных, сверточных, объединяемых, рекуррентных, встраиваемых и т. Д. Для больших наборов данных и проблем эти модели могут быть дополнительно объединены для создания полноценной нейронной сети.
• Он имеет встроенные функции для выполнения вычислений нейронной сети, таких как определение слоев, целей, функций активации, оптимизаторов и множество инструментов, облегчающих работу с изображениями и текстовыми данными.
• Поставляется с несколькими предварительно обработанными наборы данных и обученные модели, включая MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet и т. д.
• Он легко расширяется и обеспечивает поддержку для добавления новых модулей, включающих функции и методы.

Библиотеки Python для обработки естественного языка

Вы когда-нибудь задумывались, как Google так точно предсказывает то, что вы ищете? Технология Alexa, Siri и других чат-ботов - это обработка естественного языка. НЛП сыграло огромную роль в разработке систем на основе искусственного интеллекта, которые помогают описывать взаимодействие между человеческим языком и компьютерами.

В этом блоге мы сосредоточимся на лучших пакетах обработки естественного языка, которые предоставляют встроенные функции для реализации высокоуровневых систем на основе ИИ.

Вот список лучших библиотек Python для обработки естественного языка:

1. НЛТК
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (набор инструментов для естественного языка)

NLTK считается лучшим пакетом Python для анализа человеческого языка и поведения. Библиотека NLTK, которую предпочитает большинство специалистов по данным, предоставляет простые в использовании интерфейсы, содержащие более 50 корпусов и лексических ресурсов, которые помогают в описании взаимодействия людей и создании систем на основе ИИ, таких как механизмы рекомендаций.

Вот некоторые ключевые особенности библиотеки NLTK:

• Предоставляет набор методов обработки данных и текста для классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и семантического обоснования для анализа текста.
• Содержит оболочки для библиотек НЛП промышленного уровня для создания сложных систем, которые помогают в классификации текста и обнаружении поведенческих тенденций и шаблонов в человеческой речи.
• Он поставляется с исчерпывающим руководством, в котором описывается реализация вычислительной лингвистики, и полным руководством по документации API, которое помогает всем новичкам начать работу с НЛП.
• У него огромное сообщество пользователей и профессионалов, которые предоставляют исчерпывающие учебные пособия и краткие руководства, чтобы узнать, как вычислительная лингвистика может быть реализована с использованием Python.

СПАСИБО

spaCy - это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом для реализации передовых методов обработки естественного языка (NLP). Когда вы работаете с большим количеством текста, важно понимать морфологическое значение текста и то, как его можно классифицировать для понимания человеческого языка. Эти задачи могут быть легко решены с помощью spaCY.

Вот некоторые ключевые особенности библиотеки spaCY:

• Помимо лингвистических вычислений, spaCy предоставляет отдельные модули для построения, обучения и тестирования статистических моделей, которые помогут вам лучше понять значение слова.
• Поставляется с множеством встроенных лингвистических аннотаций, которые помогут вам проанализировать грамматическую структуру предложения. Это не только помогает понять тест, но также помогает найти отношения между разными словами в предложении.
• Его можно использовать для применения токенизации к сложным, вложенным токенам, которые содержат сокращения и несколько знаков препинания.
• Помимо того, что spaCy чрезвычайно надежен и быстр, он поддерживает 51+ языков.

Gensim

Gensim - еще один пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантических тем из больших документов и текстов для обработки, анализа и прогнозирования поведения человека с помощью статистических моделей и лингвистических вычислений. Он имеет возможность обрабатывать огромные данные, независимо от того, являются ли они необработанными или неструктурированными.

Вот некоторые ключевые особенности Genism:

• Его можно использовать для построения моделей, которые могут эффективно классифицировать документы, понимая статистическую семантику каждого слова.
• Он поставляется с алгоритмами обработки текста, такими как Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis и т. Д., Которые изучают статистические шаблоны совместной встречаемости в документе, чтобы отфильтровать ненужные слова и построить модель только с важными функциями.
• Предоставляет оболочки и считыватели ввода-вывода, которые могут импортировать и поддерживать широкий спектр форматов данных.
• Он имеет простой и интуитивно понятный интерфейс, которым могут легко пользоваться новички. Кривая обучения API также довольно низкая, что объясняет, почему многим разработчикам нравится эта библиотека.

Теперь, когда вы знаете лучшие библиотеки Python для науки о данных и машинного обучения, я уверен, что вам интересно узнать больше. Вот несколько блогов, которые помогут вам начать работу:

Если вы хотите записаться на полный курс по искусственному интеллекту и машинному обучению, в Edureka есть специально подобранный это позволит вам овладеть такими методами, как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обработка естественного языка. Он включает в себя обучение последним достижениям и техническим подходам в области искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как глубокое обучение, графические модели и обучение с подкреплением.