Machine learning evolueert snel en vormt de cruciale focus van de softwareontwikkelingsindustrie. De infusie van kunstmatige intelligentie met machine learning is een game-changer geweest. Steeds meer bedrijven richten zich op grootschalig onderzoek en implementatie van dit domein.

Machine learning biedt enorme voordelen. Het kan snel patronen en trends identificeren en het concept van automatisering wordt werkelijkheid door middel van ML. Bedrijven uit elke niche en branche adopteren snel ML om hun gebruikersinterface, beveiliging en AI-behoeften te moderniseren. 

Voor ML wordt Python beschouwd als de beste programmeertaal. Het is een gebruiksvriendelijke programmeertaal en heeft gemakkelijk meerdere manieren om gegevens te laden. Veel tools hebben Python machine learning gemakkelijk gemaakt voor datawetenschappers. Laten we eens kijken naar zes onmisbare tools die elke datawetenschapper zou moeten gebruiken.

TensorFlow is een state-of-the-art Python-framework voor machine learning dat diepe ML-algoritmen uitvoert. Het is ontwikkeld door Google Brain Team als een open source-gebaseerd systeem van de tweede generatie.

Wat TensorFlow uniek en gunstig maakt onder ontwikkelaars, is dat het ML-modellen kan maken, niet alleen voor computers, maar ook voor smartphones. "TensorFlow Serving" biedt ML-modellen voor krachtige servers. 

Het staat toe naadloze distributie van gegevens in verschillende GPU- en CPU-kernen. TensorFlow kan worden gebruikt met verschillende programmeertalen zoals C++, Python en Java. Het maakt gebruik van tensoren die opslagplaatsen zijn die n-dimensionale gegevens bevatten met hun voeringbewerkingen. 

TensorFlow verwerkt diepe en neurale netwerken, tekst-, spraak- en beeldherkenning, die de belangrijkste focus zijn van alle bedrijven. Het kan gemakkelijk partiële differentiaalvergelijkingen aan. U krijgt elke twee tot drie maanden nieuwe updates, wat vervelend kan zijn voor de gebruiker om te downloaden en te binden met het huidige systeem. 

Keras is ontwikkeld door Google Engineer François Chollet voor project ONEIROS (open-ended neuro-elektronisch intelligent robotbesturingssysteem). TensorFlow is een krachtige tool voor DL ​​en ML, maar heeft geen gebruiksvriendelijke interface. 

De Keras-tool identificeert zichzelf als een API die is ontwikkeld voor mensen in plaats van machines. Het is een gebruiksvriendelijke API, perfect voor beginners. Het wordt gebruikt om te creëren neurale netwerken en wordt ondersteund in de primaire bibliotheek van TensorFlow. Keras zit bovenop TensorFlow en stelt beginners in staat om veel voordelen efficiënt te benutten. Het is ook handig om tekst en afbeeldingen sneller te maken. 

ML- en DL-programmering bieden eenvoudige bouw- en treinmodellen, en neurale lagen helpen bij Objective ML, batchnormalisatie, poolingslagen en uitval in neurale netwerken. 

Keras is ideaal voor beginners die snel aan de slag willen met ML. Ze hebben een grote toegewijde community met een slap kanaal. Ondersteuning krijgen is eenvoudig wanneer u Keras gebruikt.

Het is een open-source ML-bibliotheek op basis van Torch, gemaakt door het Facebook AI-onderzoekslab in 2016. 

We kunnen PyTorch beschouwen als een concurrent van TensorFlow vanwege zijn vermogen om met verschillende programmeertalen te werken en als een waardevol hulpmiddel voor ML en DL-leren. Het is open-source zoals veel ML-bibliotheken; net als TensorFlow gebruikt PyTorch ook Tensors. Bovendien kan het de programmeertalen Python en C++ ondersteunen. 

Omdat PyTorch echter relatief nieuw is, is er veel ruimte voor verbetering. Het goede nieuws is dat het een sterke ondersteuningsgemeenschap heeft. Het is Python-vriendelijker en ondersteunt zowel GPU als CPU. PyTorch is een eenvoudige debugging-tool met eenvoudige code, robuuste API's, betere optimalisatie en het voordeel van computationele grafische ondersteuning. 

Het heeft een goede reputatie voor het omgaan met deep learning, omdat het efficiënt functioneert bij het trainen en bouwen van neurale netwerken. Bovendien kan het grootschalige gegevens verwerken die worden gebruikt in op visie en taal gebaseerde gevallen. Alle SaaS-aanbieders, inclusief aanbieders van medische software, kunnen profiteren van deze ML-tools webassistenten maken voor hun bedrijven. 

Deze populaire ML-bibliotheek voor Python kan eenvoudig worden geïntegreerd met ML-programmeerbibliotheken. Het richt zich op verschillende concepten voor gegevensmodellering, waaronder clustering, regressie en classificatie. Deze bibliotheek is te vinden op Matplotlib, Numpy en Scipy. 

Sickit-Learn is gebouwd op het element van "gegevensmodellering", in tegenstelling tot veel ML-tools, waarbij prioriteit wordt gegeven aan gegevensmodellering en gegevensvisualisatie. Het is een open-source commerciële bibliotheek. Net als Keras heeft het ook een gebruiksvriendelijke interface en kan het gemakkelijk worden geïntegreerd met andere bibliotheken zoals Panda en Numpy.

Eenvoudige commando's van voorspellen, passen en transformeren kunnen gunstig zijn voor afstemming, evaluatie, gegevensverwerking, en modelinterface via een eenvoudige gebruikersinterface. Vanwege de interface is het toegankelijk en wordt het veel gebruikt in de markt als een standaardbibliotheek voor ML op tabelgegevens.

Theano is een zeer populaire ML-bibliotheek voor Python waarmee gebruikers krachtige wiskundige uitdrukkingen kunnen optimaliseren en evalueren. Theano kan werken aan grote wetenschappelijke vergelijkingen en GPU's ondersteunen om beter te presteren bij zware berekeningen. Hoe complex de operatie ook is, Theano kan deze snel en efficiënt uitvoeren. Het kan ook worden geïntegreerd met NumPy.

Theano heeft een extra snelle GPU die helpt bij snelle berekeningen bij het doen van experimenten en tests. Het doet geen afbreuk aan de kwaliteit en efficiëntie van het machine learning-algoritme. Voor het berekenen van hellingen is Theano slim en kan hij automatisch symbolische grafieken genereren. Meer en meer beveiliging van mobiele apparaten ontwikkelaars passen ML-algoritmen toe om gebruikersgegevens veiliger te maken. 

Pandas is een andere open-source data-analysebibliotheek voor ML voor Python. Het richt zich op data-analyse en datamanipulatie. Voor machine learning-programmeurs die moeiteloos willen werken met gestructureerde multidimensionale en tijdreeksgegevens, is Pandas de ML-bibliotheek die ze nodig hebben. 

Pandas biedt tal van functies voor gegevensverwerking, waaronder:

• Gegevensfiltratie
• Gegevens uitlijnen
• Gegevens verwerken
• Gegevens draaien
• Gegevens hervormen
• Samenvoegen van datasets
• Samenvoegen van datasets

Vergeleken met Numpy is Pandas snel, en het is een van de weinige bibliotheken die zelfstandig met DateTime kan werken zonder hulp van externe bibliotheken. Deze tool werkt aan alle essentiële aspecten van ML en data-analyse.

Datawetenschappers hebben software nodig die hun werk gemakkelijk maakt - ze hebben al complexe vergelijkingen en ingewikkelde algoritmen in hun hoofd! Elke datawetenschapper heeft specifieke vereisten en prioriteiten tijdens het werken aan Python om ML-algoritmen te ontwikkelen. 

Er zijn veel Python-bibliotheken voor machine learning-algoritmen. Elk biedt verschillende voor- en nadelen. Het is aan de ontwikkelaar om de gewenste tool te kiezen op basis van zijn eigen behoeften.  

Deep learning en machine learning worden steeds gemakkelijker te begrijpen, en ML-tools maken programmeertaken beter beheersbaar, efficiënter en sneller. 

 
 
Nahla Davies is een softwareontwikkelaar en technisch schrijver. Voordat ze haar werk fulltime aan technisch schrijven wijdde, slaagde ze er onder meer in om als hoofdprogrammeur te dienen bij een Inc. 5,000 ervaringsgerichte merkorganisatie met klanten als Samsung, Time Warner, Netflix en Sony.