Dalla visualizzazione dei dati alle librerie di deep learning, Python è il linguaggio più prezioso per il machine learning.
Le librerie di machine learning e intelligenza artificiale sono disponibili in quasi tutti i linguaggi, ma Python rimane il linguaggio di programmazione più popolare di tutti. Uno degli aspetti più importanti che rende il linguaggio la scelta ideale per sviluppatori e appassionati è la sua considerevole comunità e il fatto che abbia più di 137.000 librerie per la scienza dei dati.
Le comunità su GitHub stanno contribuendo quasi ogni giorno a migliorare ulteriormente le librerie e superare i problemi e le sfide esistenti in AI/ML.
Ecco un elenco delle migliori librerie Python a cui si è contribuito maggiormente e che sono state utilizzate nel 2022!
1 TensorFlow
Creata dal team di Google Brain nel 2015, TensorFlow è la libreria open source più famosa per la creazione di applicazioni di deep learning. Specializzato in programmazione differenziale e reti neurali, il repository consente a principianti e professionisti di costruire e progettare utilizzando CPU e GPU.
TensorFlow ospita un ecosistema per l’apprendimento automatico con strumenti, librerie e una community GitHub con oltre 3.200 collaboratori e 169.000 stelle.
2 Keras
Creato per test rapidi di reti neurali profonde, Keras è un’interfaccia di libreria open source di TensorFlow. Consente agli sviluppatori di costruire modelli, analizzare set di dati e visualizzare grafici. Funziona anche su “Theano”, consentendo l’addestramento di reti neurali con pochissimo codice. Essendo altamente scalabile e flessibile, viene utilizzato da organizzazioni come la NASA e YouTube, tra molte altre.
Keras ha più di 1.000 collaboratori e 56.000 stelle con nuove versioni e miglioramenti quasi ogni settimana su GitHub.
3 NumPy
Creata anch’essa nel 2015, NumPy o Numerical Python, è una delle librerie chiave per il calcolo matematico e scientifico. Grazie alla sua capacità di eseguire varie operazioni matematiche come l’algebra lineare, la trasformata di Fourier e le funzioni di calcolo della matrice, è ampiamente utilizzato dagli scienziati per analizzare i dati. NumPy viene utilizzato anche per aumentare le prestazioni dei modelli ML senza troppa complessità e richiede molto meno spazio di archiviazione con array multidimensionali.
Con oltre 1.400 collaboratori e 22.000 stelle, la community di GitHub sta apportando attivamente miglioramenti. NumPy è anche la base per altre librerie come Matplotlib, SciPy e Pandas.
4 PyTorch
Basato su Torch, un framework del linguaggio di programmazione su C, PyTorch è una libreria Python open source per la creazione di grafici computazionali modificabili in tempo reale. È molto popolare tra i data scientist e gli appassionati di machine learning che stanno creando applicazioni NLP o basate sulla visione artificiale.
PyTorch è stato sviluppato da Meta AI ed è molto simile a TensorFlow e ha potenza di calcolo come NumPy. Ospita più di 2.500 collaboratori e 60.000 stelle.
5 Pandas
Una libreria Python flessibile e potente per l’analisi e la manipolazione dei dati, Pandas fornisce strutture di dati per lavorare più facilmente con dati relazionali, multidimensionali ed etichettati. La gestione dei dati utilizzando questa libreria è più semplice in quanto fornisce serie e dataframe per l’allineamento e l’unione concisi dei dati. L’installazione richiede NumPy, dateutil e pytz.
Il repository GitHub è una comunità attiva con oltre 36.000 stelle e oltre 2.700 collaboratori con aggiornamenti ogni pochi giorni.
6 SciPy
Un’altra libreria di apprendimento automatico utilizzata attivamente creata per funzionare su array NumPy, SciPy viene utilizzata per il calcolo scientifico e tecnico per grandi set di dati. Viene utilizzato per la visualizzazione e la manipolazione dei dati ed è considerato uno dei migliori per l’analisi scientifica. È considerato un repository più user-friendly rispetto a NumPy.
Insieme a Python, è anche molto popolare in C e Fortran. Il repository GitHub ha più di 1.200 contributori e 10.000 stelle.
7 Matplotlib
Matplotlib è una libreria di plottaggio per Python, il che significa essenzialmente che viene utilizzata per creare visualizzazioni statiche, animate e interattive. È stato sviluppato per eliminare la necessità del linguaggio statistico MATLAB e funziona come un’unità di NumPy e SciPy. La libreria può creare grafici di qualità da pubblicazione e si affida alla GUI di Python per tracciarli con API orientate agli oggetti.
Il repository GitHub per Matplotlib ha più di 1.200 contributori e 16.500 stelle.
8 Scikit-learn
Basato su SciPy, NumPy e Matplotlib, Scikit-learn offre potenziamento del gradiente, supporto per macchine vettoriali e foreste casuali per regressione, classificazione e clustering. Viene utilizzato per il data mining e le applicazioni ML convenzionali. Le sue caratteristiche principali includono l’inferenza di informazioni da immagini e dati di testo e la previsione dell’unione di modelli supervisionati utilizzando approcci di ensemble.
Questo repository di machine learning di GitHub ha più di 52.000 stelle e 2.500 collaboratori.
9 XGBoost
Una libreria di potenziamento del gradiente distribuito, XGBoost è ottimizzata per creare algoritmi ML utilizzando il suo algoritmo di potenziamento dell’albero parallelo per affrontare vari problemi di data science in modo accurato e rapido. La libreria, insieme a Python, è disponibile anche su R, Julia, C++, Java e Scala.
DI MOHIT PANDEY da analyticsindiamag.com
XGBoost ha circa 500+ contributori e più di 23.000 stelle su GitHub.
