డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం ఉత్తమ పైథాన్ లైబ్రరీస్

డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీలు:

డేటా సైన్స్ మరియు యుగంలో అత్యంత డిమాండ్ ఉన్న సాంకేతికతలు. ఈ డిమాండ్ డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను అమలు చేయడానికి వివిధ లైబ్రరీలను మరియు ప్యాకేజీలను నేర్చుకోవడానికి ప్రతి ఒక్కరినీ నెట్టివేసింది. ఈ బ్లాగ్ పోస్ట్ డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీలపై దృష్టి పెడుతుంది. మార్కెట్లో అత్యంత హైప్ చేయబడిన రెండు నైపుణ్యాలను నేర్చుకోవటానికి మీరు తెలుసుకోవలసిన లైబ్రరీలు ఇవి.

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ గురించి లోతైన జ్ఞానం పొందడానికి, మీరు ప్రత్యక్షంగా నమోదు చేసుకోవచ్చు 24/7 మద్దతు మరియు జీవితకాల ప్రాప్యతతో ఎడురేకా చేత.

కవర్ చేయబడే అంశాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది ఈ బ్లాగులో:

1. డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిచయం
2. డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ ఎందుకు ఉపయోగించాలి?
3. డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీస్
   1. గణాంకాల కోసం పైథాన్ లైబ్రరీలు
   2. విజువలైజేషన్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీలు
   3. మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీలు
   4. డీప్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీలు
   5. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీలు

డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిచయం

నేను డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌పై నా పరిశోధన ప్రారంభించినప్పుడు, ఈ ప్రశ్న ఎప్పుడూ నన్ను ఎక్కువగా బాధించింది! మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ చుట్టూ సందడి చేయడానికి దారితీసింది ఏమిటి?

మేము సృష్టించే డేటా మొత్తంతో ఈ బజ్ చాలా ఉంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను నడపడానికి అవసరమైన ఇంధనం డేటా మరియు మేము బిగ్ డేటా యుగంలో ఉన్నందున, డేటా సైన్స్ యుగంలో అత్యంత ఆశాజనకమైన ఉద్యోగ పాత్రగా ఎందుకు పరిగణించబడుతుందో స్పష్టమవుతుంది!

డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ నైపుణ్యాలు, సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మాత్రమే కాదని నేను చెబుతాను. డేటా నుండి ఉపయోగకరమైన అంతర్దృష్టులను పొందటానికి మరియు models హాజనిత నమూనాలను రూపొందించడం ద్వారా సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలు అవి.

అధికారికంగా చెప్పాలంటే, డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఈ విధంగా నిర్వచించబడింది:

డేటా సైన్స్ అనేది వాస్తవ ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి డేటా నుండి ఉపయోగకరమైన సమాచారాన్ని సేకరించే ప్రక్రియ.

మెషీన్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక మెషీన్ చాలా డేటాను తినిపించడం ద్వారా సమస్యలను ఎలా పరిష్కరించాలో నేర్చుకునే ప్రక్రియ.

ఈ రెండు డొమైన్లు భారీగా పరస్పరం అనుసంధానించబడి ఉన్నాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది డేటా సైన్స్లో ఒక భాగం, ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు మరియు ఇతర గణాంక పద్ధతులను ఉపయోగించి డేటాను వ్యాపారాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుంది మరియు పెంచుతుందో అర్థం చేసుకోవడానికి ఉపయోగపడుతుంది.

ప్రారంభకులకు ఉత్తమ జావా ఐడి

డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి మీరు ఈ క్రింది బ్లాగుల ద్వారా వెళ్ళవచ్చు:

1. డేటా సైన్స్ ట్యుటోరియల్ - స్క్రాచ్ నుండి డేటా సైన్స్ నేర్చుకోండి!

ఇప్పుడు అర్థం చేసుకుందాం పైథాన్ లైబ్రరీలు డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌కు సరిపోతాయి.

డేటా సైన్స్ & మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ ఎందుకు ఉపయోగించాలి?

మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ అమలు చేయడానికి ఉపయోగించే అత్యంత ప్రాచుర్యం పొందిన ప్రోగ్రామింగ్ భాషకు 1 వ స్థానంలో ఉంది. చాలా మంది డేటా సైంటిస్టులు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లు ఇతర ప్రోగ్రామింగ్ భాషల కంటే పైథాన్‌ను ఎందుకు ఇష్టపడతారో అర్థం చేసుకుందాం.

• నేర్చుకోవడం సులభం: పైథాన్ చాలా సరళమైన వాక్యనిర్మాణాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది సాధారణ గణనలను అమలు చేయడానికి ఉపయోగపడుతుంది, సంక్లిష్టమైన యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను నిర్మించడం వంటి సంక్లిష్ట ప్రక్రియలకు రెండు తీగలను చేర్చడం.
• తక్కువ కోడ్: డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అమలులో టన్నులు మరియు టన్నుల అల్గోరిథంలు ఉంటాయి. ముందే నిర్వచించిన ప్యాకేజీలకు పైథాన్స్ మద్దతుకు ధన్యవాదాలు, మేము అల్గోరిథంలను కోడ్ చేయవలసిన అవసరం లేదు. మరియు విషయాలను సులభతరం చేయడానికి, పైథాన్ “మీరు కోడ్ చేసినట్లుగా తనిఖీ చేయండి” పద్దతిని అందిస్తుంది, ఇది కోడ్‌ను పరీక్షించే భారాన్ని తగ్గిస్తుంది.
• ప్రీబిల్ట్ లైబ్రరీస్: వివిధ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలను అమలు చేయడానికి పైథాన్ 100 ముందుగా నిర్మించిన లైబ్రరీలను కలిగి ఉంది. కాబట్టి మీరు డేటా సెట్‌లో అల్గోరిథంను అమలు చేయాలనుకున్న ప్రతిసారీ, మీరు చేయాల్సిందల్లా ఒకే ప్యాకేజీతో అవసరమైన ప్యాకేజీలను ఇన్‌స్టాల్ చేసి లోడ్ చేయండి. ముందే నిర్మించిన లైబ్రరీలకు ఉదాహరణలు NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch మరియు మొదలైనవి.
• వేదిక స్వతంత్ర: పైథాన్ విండోస్, మాకోస్, లైనక్స్, యునిక్స్ మరియు పలు ప్లాట్‌ఫామ్‌లలో అమలు చేయగలదు. ఒక ప్లాట్‌ఫామ్ నుండి మరొక ప్లాట్‌ఫామ్‌కు కోడ్‌ను బదిలీ చేసేటప్పుడు మీరు పైఇన్‌స్టాలర్ వంటి ప్యాకేజీలను ఉపయోగించుకోవచ్చు, అవి ఏవైనా డిపెండెన్సీ సమస్యలను జాగ్రత్తగా చూసుకుంటాయి.
• భారీ కమ్యూనిటీ మద్దతు: అభిమానుల ఫాలోయింగ్ కాకుండా, పైథాన్‌లో బహుళ సంఘాలు, సమూహాలు మరియు ఫోరమ్‌లు ఉన్నాయి, ఇక్కడ ప్రోగ్రామర్లు తమ లోపాలను పోస్ట్ చేసి ఒకరికొకరు సహాయం చేస్తారు.

ఇప్పుడు మీకు తెలుసు డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ ఉత్తమ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో ఒకటిగా ఎందుకు పరిగణించబడుతుంది, డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం వేర్వేరు పైథాన్ లైబ్రరీలను అర్థం చేసుకుందాం.

డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీస్

AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో పైథాన్ యొక్క ప్రజాదరణకు అతి ముఖ్యమైన కారణం ఏమిటంటే, పైథాన్ 1000 అంతర్నిర్మిత గ్రంథాలయాలను అందిస్తుంది, అవి డేటా విశ్లేషణ, ప్రాసెసింగ్, రాంగ్లింగ్, మోడలింగ్ మరియు సులభంగా నిర్వహించడానికి అంతర్నిర్మిత విధులు మరియు పద్ధతులను కలిగి ఉంటాయి. పై. దిగువ విభాగంలో మేము ఈ క్రింది పనుల కోసం డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీలను చర్చిస్తాము:

1. గణాంక విశ్లేషణ
2. డేటా విజువలైజేషన్
3. డేటా మోడలింగ్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్
4. లోతైన నేర్చుకోవడం
5. నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (ఎన్‌ఎల్‌పి)

గణాంక విశ్లేషణ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీస్

డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమిక సూత్రాలలో గణాంకాలు ఒకటి. అన్ని మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు, టెక్నిక్స్ మొదలైనవి గణాంకాల యొక్క ప్రాథమిక సూత్రాలు మరియు భావనలపై నిర్మించబడ్డాయి.

డేటా సైన్స్ కోసం గణాంకాల గురించి మరింత తెలుసుకోవడానికి, మీరు ఈ క్రింది బ్లాగుల ద్వారా వెళ్ళవచ్చు:

గణాంక విశ్లేషణ యొక్క ఏకైక ప్రయోజనం కోసం పైథాన్ టన్నుల గ్రంథాలయాలతో వస్తుంది. ఈ ‘డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీస్’ బ్లాగులో, మేము చాలా క్లిష్టమైన గణాంక గణనలను నిర్వహించడానికి అంతర్నిర్మిత విధులను అందించే అగ్ర గణాంక ప్యాకేజీలపై దృష్టి పెడతాము.

గణాంక విశ్లేషణ కోసం అగ్ర పైథాన్ లైబ్రరీల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

1. NumPy
2. సైపి
3. పాండాలు
4. గణాంకాలు మోడల్స్

NumPy

లేదా సాధారణంగా ఉపయోగించే పైథాన్ లైబ్రరీలలో న్యూమరికల్ పైథాన్ ఒకటి. ఈ లైబ్రరీ యొక్క ప్రధాన లక్షణం గణిత మరియు తార్కిక కార్యకలాపాల కోసం బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణులకు దాని మద్దతు. NumPy అందించిన విధులు బహుళ పరిమాణంలో వాస్తవ సంఖ్యల శ్రేణిగా చిత్రాలను మరియు ధ్వని తరంగాలను సూచిక, క్రమబద్ధీకరించడం, పున hap రూపకల్పన చేయడం మరియు తెలియజేయడం కోసం ఉపయోగించవచ్చు.

NumPy యొక్క లక్షణాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

1. సంక్లిష్టమైన గణిత మరియు శాస్త్రీయ గణనలను సరళంగా చేయండి
2. బహుళ-డైమెన్షనల్ అర్రే ఆబ్జెక్ట్‌లకు బలమైన మద్దతు మరియు శ్రేణి మూలకాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి విధులు మరియు పద్ధతుల సమాహారం
3. డేటా మానిప్యులేషన్ కోసం ఫోరియర్ పరివర్తనాలు మరియు నిత్యకృత్యాలు
4. లీనియర్ రిగ్రెషన్, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, నైవ్ బేయస్ మరియు వంటి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలకు అవసరమైన లీనియర్ ఆల్జీబ్రా గణనలను జరుపుము.

సైపి

NumPy పైన నిర్మించిన, SciPy లైబ్రరీ అనేది ఉప-ప్యాకేజీల సమిష్టి, ఇది గణాంక విశ్లేషణకు సంబంధించిన అత్యంత ప్రాధమిక సమస్యలను పరిష్కరించడంలో సహాయపడుతుంది. NumPy లైబ్రరీని ఉపయోగించి నిర్వచించిన శ్రేణి మూలకాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి SciPy లైబ్రరీ ఉపయోగించబడుతుంది, కాబట్టి ఇది తరచుగా NumPy ని ఉపయోగించి చేయలేని గణిత సమీకరణాలను లెక్కించడానికి ఉపయోగిస్తారు.

SciPy యొక్క లక్షణాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

• సంఖ్యా సమైక్యత మరియు ఆప్టిమైజేషన్ వంటి అనేక గణిత పద్ధతులను అందించే ప్లాట్‌ఫామ్‌ను అందించడానికి ఇది NumPy శ్రేణులతో కలిసి పనిచేస్తుంది.
• ఇది వెక్టర్ క్వాంటిజేషన్, ఫోరియర్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్, ఇంటిగ్రేషన్, ఇంటర్పోలేషన్ మరియు మొదలైన వాటికి ఉపయోగపడే ఉప-ప్యాకేజీల సేకరణను కలిగి ఉంది.
• లీనియర్ ఆల్జీబ్రా ఫంక్షన్ల యొక్క పూర్తి స్థాయి స్టాక్‌ను అందిస్తుంది, వీటిని k- అంటే అల్గోరిథం ఉపయోగించి క్లస్టరింగ్ వంటి మరింత ఆధునిక గణనల కోసం ఉపయోగిస్తారు.
• సిగ్నల్ ప్రాసెసింగ్, డేటా స్ట్రక్చర్స్ మరియు న్యూమరికల్ అల్గోరిథంలు, చిన్న మాత్రికలను సృష్టించడం మరియు మొదలైన వాటికి మద్దతును అందిస్తుంది.

పాండాలు

పాండాలు గణాంకాలు, ఫైనాన్స్, ఎకనామిక్స్, డేటా అనాలిసిస్ వంటి అనేక రంగాలలో ప్రధానంగా ఉపయోగించే మరొక ముఖ్యమైన గణాంక లైబ్రరీ. పాండాస్ డేటా వస్తువులను ప్రాసెస్ చేయడానికి లైబ్రరీ NumPy శ్రేణిపై ఆధారపడుతుంది. శాస్త్రీయ గణనలు, డేటా మానిప్యులేషన్ మరియు మొదలైన వాటి కోసం NumPy, Pandas మరియు SciPy ఒకదానిపై ఒకటి ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటాయి.

పాండాలు, నమ్‌పై మరియు సైపీలలో ఉత్తమమైనదాన్ని ఎన్నుకోవాలని నేను తరచుగా అడుగుతున్నాను, అయినప్పటికీ, అవి ఒకదానిపై ఒకటి ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉన్నందున నేను వాటిని అన్నింటినీ ఉపయోగించాలనుకుంటున్నాను. డేటా యొక్క భారీ భాగాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి పాండాలు ఉత్తమ గ్రంథాలయాలలో ఒకటి, అయితే నమ్పికి బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణుల కోసం అద్భుతమైన మద్దతు ఉంది మరియు మరోవైపు, స్కిపి, గణాంక విశ్లేషణ పనులలో ఎక్కువ భాగం చేసే ఉప-ప్యాకేజీల సమితిని అందిస్తుంది.

పాండాల లక్షణాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

• ముందే నిర్వచించిన మరియు అనుకూలీకరించిన ఇండెక్సింగ్‌తో వేగవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన డేటాఫ్రేమ్ వస్తువులను సృష్టిస్తుంది.
• ఇది పెద్ద డేటా సెట్‌లను మార్చటానికి మరియు ఉపసమితి, డేటా స్లైసింగ్, ఇండెక్సింగ్ మరియు మొదలైన వాటిని నిర్వహించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
• ఎక్సెల్ చార్టులను సృష్టించడానికి మరియు వివరణాత్మక గణాంక విశ్లేషణ, డేటా రాంగ్లింగ్, ట్రాన్స్ఫర్మేషన్, మానిప్యులేషన్, విజువలైజేషన్ మరియు వంటి సంక్లిష్ట డేటా విశ్లేషణ పనులను నిర్వహించడానికి అంతర్నిర్మిత లక్షణాలను అందిస్తుంది.
• టైమ్ సిరీస్ డేటాను మార్చటానికి మద్దతును అందిస్తుంది

గణాంకాలు మోడల్స్

NumPy మరియు SciPy పైన నిర్మించిన, స్టాట్స్‌మోడల్స్ పైథాన్ ప్యాకేజీ గణాంక నమూనాలు, డేటా నిర్వహణ మరియు మోడల్ మూల్యాంకనం సృష్టించడానికి ఉత్తమమైనది. SciPy లైబ్రరీ నుండి NumPy శ్రేణులను మరియు శాస్త్రీయ నమూనాలను ఉపయోగించడంతో పాటు, ఇది సమర్థవంతమైన డేటా నిర్వహణ కోసం పాండాలతో కలిసిపోతుంది. ఈ లైబ్రరీ గణాంక గణనలు, గణాంక పరీక్ష మరియు డేటా అన్వేషణకు ప్రసిద్ధి చెందింది.

గణాంకాల మోడళ్ల లక్షణాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

• NumPy మరియు SciPy లైబ్రరీలలో కనిపించని గణాంక పరీక్షలు మరియు పరికల్పన పరీక్షలను నిర్వహించడానికి ఉత్తమ లైబ్రరీ.
• మెరుగైన గణాంక విశ్లేషణ కోసం R- శైలి సూత్రాల అమలును అందిస్తుంది. ఇది R భాషతో మరింత అనుబంధంగా ఉంది, దీనిని తరచుగా గణాంకవేత్తలు ఉపయోగిస్తారు.
• జనరలైజ్డ్ లీనియర్ మోడల్స్ (జిఎల్ఎమ్) మరియు సాధారణ కనీస-చదరపు లీనియర్ రిగ్రెషన్ (ఓఎల్ఎమ్) మోడళ్లను అమలు చేయడానికి ఇది తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది ఎందుకంటే ఇది గణాంక గణనలకు విస్తారమైన మద్దతు.
• పరికల్పన పరీక్ష (శూన్య సిద్ధాంతం) తో సహా గణాంక పరీక్ష స్టాట్స్‌మోడల్స్ లైబ్రరీని ఉపయోగించి జరుగుతుంది.

కాబట్టి ఇవి ఎక్కువగా ఉన్నాయి సాధారణంగా ఉపయోగించే మరియు గణాంక విశ్లేషణ కోసం అత్యంత ప్రభావవంతమైన పైథాన్ లైబ్రరీలు. ఇప్పుడు డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో డేటా విజువలైజేషన్ భాగానికి వెళ్దాం.

డేటా విజువలైజేషన్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీస్

ఒక చిత్రం వెయ్యికి పైగా పదాలు మాట్లాడుతుంది. కళ పరంగా ఈ కోట్ గురించి మనమందరం విన్నాము, అయితే, ఇది డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం కూడా నిజం. ప్రఖ్యాత డేటా సైంటిస్టులు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్లకు డేటా విజువలైజేషన్ యొక్క శక్తి తెలుసు, అందుకే పైథాన్ విజువలైజేషన్ యొక్క ఏకైక ప్రయోజనం కోసం టన్నుల లైబ్రరీలను అందిస్తుంది.

డేటా విజువలైజేషన్ అనేది డేటా నుండి కీలకమైన అంతర్దృష్టులను, గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యాల ద్వారా సమర్థవంతంగా వ్యక్తీకరించడం. వివిధ డేటా వేరియబుల్స్ మధ్య పరస్పర సంబంధాలను అధ్యయనం చేయడానికి గ్రాఫ్‌లు, చార్ట్‌లు, మైండ్ మ్యాప్స్, హీట్-మ్యాప్స్, హిస్టోగ్రామ్స్, డెన్సిటీ ప్లాట్లు మొదలైన వాటి అమలు ఇందులో ఉంది.

ఈ బ్లాగులో, వివిధ డేటా లక్షణాల మధ్య ఆధారపడటాన్ని అధ్యయనం చేయడానికి అంతర్నిర్మిత విధులను అందించే ఉత్తమ పైథాన్ డేటా విజువలైజేషన్ ప్యాకేజీలపై మేము దృష్టి పెడతాము.

డేటా విజువలైజేషన్ కోసం అగ్ర పైథాన్ లైబ్రరీల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

1. మాట్‌ప్లోట్‌లిబ్
2. సీబోర్న్
3. ప్లాట్లీ
4. బోకె

మాట్‌ప్లోట్‌లిబ్

పైథాన్‌లో అత్యంత ప్రాథమిక డేటా విజువలైజేషన్ ప్యాకేజీ. ఇది హిస్టోగ్రామ్‌లు, బార్ చార్ట్‌లు, పవర్ స్పెక్ట్రా, ఎర్రర్ చార్ట్‌లు మరియు అనేక రకాల గ్రాఫ్‌లకు మద్దతునిస్తుంది. ఇది 2 డైమెన్షనల్ గ్రాఫికల్ లైబ్రరీ, ఇది ఎక్స్ప్లోరేటరీ డేటా అనాలిసిస్ (EDA) కు అవసరమైన స్పష్టమైన మరియు సంక్షిప్త గ్రాఫ్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.

మాట్‌ప్లోట్‌లిబ్ యొక్క లక్షణాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

• మ్యాట్‌ప్లోట్‌లిబ్ తగిన పంక్తి శైలులు, ఫాంట్ శైలులు, ఆకృతీకరణ గొడ్డలి మొదలైనవాటిని ఎంచుకోవడానికి ఫంక్షన్లను అందించడం ద్వారా గ్రాఫ్‌లను ప్లాట్ చేయడం చాలా సులభం చేస్తుంది.
• సృష్టించిన గ్రాఫ్‌లు మీకు పోకడలు, నమూనాలు మరియు సహసంబంధాలను స్పష్టంగా అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడతాయి. అవి సాధారణంగా పరిమాణాత్మక సమాచారం గురించి తార్కికం చేసే సాధనాలు.
• MATLAB యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్‌కు సమానమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందించే పైప్‌లాట్ మాడ్యూల్ ఇందులో ఉంది. మాట్‌ప్లోట్‌లిబ్ ప్యాకేజీ యొక్క ఉత్తమ లక్షణాలలో ఇది ఒకటి.
• టికింటర్, wxPython, Qt, వంటి GUI సాధనాలను ఉపయోగించి అనువర్తనాలలో గ్రాఫ్‌లను అనుసంధానించడానికి ఆబ్జెక్ట్-ఓరియెంటెడ్ API మాడ్యూల్‌ను అందిస్తుంది.

సీబోర్న్

మాట్ప్లోట్లిబ్ లైబ్రరీ యొక్క ఆధారాన్ని ఏర్పరుస్తుంది సీబోర్న్ గ్రంధాలయం. మాట్‌ప్లోట్‌లిబ్‌తో పోల్చితే, సీబోర్న్ మరింత ఆకర్షణీయంగా మరియు వివరణాత్మక గణాంక గ్రాఫ్‌లను సృష్టించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. డేటా విజువలైజేషన్ కోసం విస్తృతమైన మద్దతుతో పాటు, సీబోర్న్ బహుళ వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాలను అధ్యయనం చేయడానికి అంతర్నిర్మిత డేటా సెట్ ఓరియంటెడ్ API తో వస్తుంది.

సీబోర్న్ యొక్క లక్షణాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

• డేటా పాయింట్లను విశ్లేషించడానికి మరియు విజువలైజ్ చేయడానికి మరియు డేటా యొక్క ఇతర ఉపసమితులతో డేటాను పోల్చడానికి ఎంపికలను అందిస్తుంది.
• వివిధ రకాల లక్ష్య వేరియబుల్స్ కోసం స్వయంచాలక గణాంక అంచనా మరియు సరళ రిగ్రెషన్ మోడళ్ల గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యానికి మద్దతు.
• అధిక-స్థాయి సంగ్రహణలను నిర్వహించే విధులను అందించడం ద్వారా బహుళ-ప్లాట్ గ్రిడ్లను రూపొందించడానికి సంక్లిష్ట విజువలైజేషన్లను నిర్మిస్తుంది.
• మ్యాట్‌ప్లోట్‌లిబ్ గ్రాఫ్‌లను స్టైలింగ్ చేయడానికి మరియు సృష్టించడానికి అనేక అంతర్నిర్మిత థీమ్‌లతో వస్తుంది

ప్లాట్లీ

గ్రాఫికల్ పైథాన్ లైబ్రరీలలో ప్లాటీ ఒకటి. లక్ష్యం మరియు ప్రిడిక్టర్ వేరియబుల్స్ మధ్య డిపెండెన్సీలను అర్థం చేసుకోవడానికి ఇది ఇంటరాక్టివ్ గ్రాఫ్లను అందిస్తుంది. స్పష్టమైన మరియు సంక్షిప్త గ్రాఫ్‌లు, ఉప ప్లాట్లు, హీట్‌మ్యాప్‌లు, 3 డి చార్ట్‌లు మరియు మొదలైనవి ఉత్పత్తి చేయడానికి గణాంక, ఆర్థిక, వాణిజ్యం మరియు శాస్త్రీయ డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు దృశ్యమానం చేయడానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చు.

ప్లాటీని ఉత్తమ విజువలైజేషన్ లైబ్రరీలలో ఒకటిగా చేసే లక్షణాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

సి ++ సోర్స్ కోడ్‌ను విలీనం చేయండి

• ఇది బాగా నిర్వచించిన విజువలైజేషన్ కోసం 30 కి పైగా చార్ట్ రకాలు, 3 డి చార్టులు, శాస్త్రీయ మరియు గణాంక గ్రాఫ్‌లు, ఎస్‌విజి మ్యాప్‌లు మరియు మొదలైన వాటితో వస్తుంది.
• ప్లాటీ పైథాన్ API తో, మీరు ప్లాట్లు, గ్రాఫ్‌లు, టెక్స్ట్ మరియు వెబ్ చిత్రాలను కలిగి ఉన్న పబ్లిక్ / ప్రైవేట్ డాష్‌బోర్డ్‌లను సృష్టించవచ్చు.
• ప్లాటీని ఉపయోగించి సృష్టించబడిన విజువలైజేషన్స్ JSON ఆకృతిలో సీరియలైజ్ చేయబడతాయి, దీని కారణంగా మీరు వాటిని R, MATLAB, జూలియా మొదలైన వివిధ ప్లాట్‌ఫామ్‌లలో సులభంగా యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
• ఇది ప్లాట్లీ గ్రిడ్ అని పిలువబడే అంతర్నిర్మిత API తో వస్తుంది, ఇది ప్లాటీ వాతావరణంలోకి డేటాను నేరుగా దిగుమతి చేసుకోవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

బోకె

పైథాన్‌లోని అత్యంత ఇంటరాక్టివ్ లైబ్రరీలలో ఒకటి, వెబ్ బ్రౌజర్‌ల కోసం వివరణాత్మక గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యాలను రూపొందించడానికి బోకెను ఉపయోగించవచ్చు. ఇది హంగస్ డేటాసెట్లను సులభంగా ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు విస్తృతమైన EDA ని నిర్వహించడానికి సహాయపడే బహుముఖ గ్రాఫ్లను నిర్మించగలదు. ఇంటరాక్టివ్ ప్లాట్లు, డాష్‌బోర్డ్‌లు మరియు డేటా అనువర్తనాలను రూపొందించడానికి బోకె బాగా నిర్వచించిన కార్యాచరణను అందిస్తుంది.

బోకె యొక్క లక్షణాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

• సాధారణ ఆదేశాల వాడకంతో సంక్లిష్టమైన గణాంక గ్రాఫ్‌లను త్వరగా సృష్టించడానికి మీకు సహాయపడుతుంది
• HTML, నోట్బుక్ మరియు సర్వర్ రూపంలో అవుట్పుట్లకు మద్దతు ఇస్తుంది. ఇది R, పైథాన్, లువా, జూలియా మొదలైన వాటితో సహా బహుళ భాషా బైండింగ్లకు మద్దతు ఇస్తుంది.
• ఫ్లాస్క్ మరియు జంగో కూడా బోకెతో కలిసి ఉన్నాయి, అందువల్ల మీరు ఈ అనువర్తనాల్లో విజువలైజేషన్లను కూడా వ్యక్తపరచవచ్చు
• మాట్‌ప్లోట్‌లిబ్, సీబోర్న్, జిజిప్లాట్, వంటి ఇతర లైబ్రరీలలో వ్రాయబడిన విజువలైజేషన్‌ను మార్చడానికి ఇది మద్దతును అందిస్తుంది

కాబట్టి ఇవి డేటా విజువలైజేషన్ కోసం చాలా ఉపయోగకరమైన పైథాన్ లైబ్రరీలు. ఇప్పుడు మొత్తం యంత్ర అభ్యాస ప్రక్రియను అమలు చేయడానికి అగ్ర పైథాన్ లైబ్రరీలను చర్చిద్దాం.

మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీస్

ఫలితాన్ని ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగల లేదా ఒక నిర్దిష్ట సమస్యను పరిష్కరించగల యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను సృష్టించడం ఏదైనా డేటా సైన్స్ ప్రాజెక్టులో చాలా ముఖ్యమైన భాగం.

మెషిన్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్ మొదలైనవాటిని అమలు చేయడం, 1000 లైన్ల కోడ్ కోడింగ్‌ను కలిగి ఉంటుంది మరియు మీరు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ద్వారా సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించే మోడళ్లను సృష్టించాలనుకున్నప్పుడు ఇది మరింత గజిబిజిగా మారుతుంది. కానీ కృతజ్ఞతగా మేము ఏ అల్గోరిథంలను కోడ్ చేయనవసరం లేదు ఎందుకంటే పైథాన్ మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్స్ మరియు అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేసే ఉద్దేశ్యంతో అనేక ప్యాకేజీలతో వస్తుంది.

ఈ బ్లాగులో, మేము అన్ని మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేయడానికి అంతర్నిర్మిత విధులను అందించే అగ్రశ్రేణి మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్యాకేజీలపై దృష్టి పెడతాము.

మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం అగ్ర పైథాన్ లైబ్రరీల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

1. స్కికిట్-నేర్చుకోండి
2. XGBoost
3. ఎలి 5

స్కికిట్-నేర్చుకోండి

అత్యంత ఉపయోగకరమైన పైథాన్ లైబ్రరీలలో ఒకటి, స్కికిట్-నేర్చుకోండి డేటా మోడలింగ్ మరియు మోడల్ మూల్యాంకనం కోసం ఉత్తమ లైబ్రరీ. ఇది మోడల్‌ను సృష్టించే ఏకైక ప్రయోజనం కోసం టన్నులు మరియు టన్నుల ఫంక్షన్లతో వస్తుంది. ఇది అన్ని పర్యవేక్షించబడిన మరియు పర్యవేక్షించబడని మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలను కలిగి ఉంది మరియు ఇది సమిష్టి అభ్యాసం మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పెంచడం కోసం బాగా నిర్వచించబడిన విధులతో వస్తుంది.

స్కికిట్-లెర్న్ యొక్క లక్షణాల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

• మెషిన్ లెర్నింగ్‌తో ప్రారంభించడంలో మీకు సహాయపడటానికి ప్రామాణిక డేటాసెట్‌ల సమితిని అందిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ప్రసిద్ధ ఐరిస్ డేటాసెట్ మరియు బోస్టన్ హౌస్ ధరల డేటాసెట్ స్కికిట్-లెర్న్ లైబ్రరీలో ఒక భాగం.
• పర్యవేక్షించబడిన మరియు పర్యవేక్షించబడని యంత్ర అభ్యాసం రెండింటినీ నిర్వహించడానికి అంతర్నిర్మిత పద్ధతులు. ఇందులో పరిష్కారం, క్లస్టరింగ్, వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్ మరియు క్రమరాహిత్యాన్ని గుర్తించే సమస్యలు ఉన్నాయి.
• ఫీచర్ వెలికితీత మరియు ఫీచర్ ఎంపిక కోసం అంతర్నిర్మిత ఫంక్షన్లతో వస్తుంది, ఇది డేటాలోని ముఖ్యమైన లక్షణాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
• ఇది మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి క్రాస్ ధ్రువీకరణను నిర్వహించడానికి పద్ధతులను అందిస్తుంది మరియు మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి పారామితి ట్యూనింగ్ కోసం ఫంక్షన్లతో వస్తుంది.

XGBoost

ఎక్స్‌ట్రీమ్ గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ అంటే XGBoost బూస్టింగ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ చేయడానికి ఉత్తమమైన పైథాన్ ప్యాకేజీలలో ఒకటి. లైట్‌జిబిఎం మరియు క్యాట్‌బూస్ట్ వంటి లైబ్రరీలు కూడా బాగా నిర్వచించబడిన విధులు మరియు పద్ధతులతో సమానంగా ఉంటాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ యొక్క పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించే ప్రవణత బూస్టింగ్ యంత్రాలను అమలు చేయడానికి ఈ లైబ్రరీ ప్రధానంగా నిర్మించబడింది.

దాని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

నిస్సార కాపీ vs డీప్ కాపీ జావా

• లైబ్రరీ మొదట సి ++ లో వ్రాయబడింది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్ల పనితీరును మెరుగుపరచడానికి వేగవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన లైబ్రరీలలో ఒకటిగా పరిగణించబడుతుంది.
• కోర్ XGBoost అల్గోరిథం సమాంతరంగా ఉంటుంది మరియు ఇది మల్టీ-కోర్ కంప్యూటర్ల శక్తిని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించగలదు. ఇది భారీ డేటా సెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు డేటా సెట్‌ల నెట్‌వర్క్‌లో పని చేయడానికి లైబ్రరీని బలంగా చేస్తుంది.
• క్రాస్ ధ్రువీకరణ, పారామితి ట్యూనింగ్, రెగ్యులరైజేషన్, తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడం కోసం అంతర్గత పారామితులను అందిస్తుంది మరియు స్కికిట్-లెర్న్ అనుకూల API లను కూడా అందిస్తుంది.
• ఈ లైబ్రరీ తరచుగా అగ్ర డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పోటీలలో ఉపయోగించబడుతుంది, ఎందుకంటే ఇది ఇతర అల్గోరిథంలను అధిగమిస్తుందని స్థిరంగా నిరూపించబడింది.

ElI5

ELI5 మరొక పైథాన్ లైబ్రరీ, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్ల పనితీరును మెరుగుపరచడంపై ప్రధానంగా దృష్టి పెట్టింది. ఈ లైబ్రరీ సాపేక్షంగా క్రొత్తది మరియు సాధారణంగా XGBoost, LightGBM, CatBoost తో పాటు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్ల యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచడానికి ఉపయోగిస్తారు.

దాని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• ఫీచర్ దిగుమతులను వ్యక్తీకరించడానికి మరియు నిర్ణయం చెట్లు మరియు చెట్ల-ఆధారిత బృందాల అంచనాలను వివరించడానికి స్కికిట్-లెర్న్ ప్యాకేజీతో అనుసంధానం అందిస్తుంది.
• ఇది XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor మరియు catboost.CatBoost చేసిన అంచనాలను విశ్లేషిస్తుంది మరియు వివరిస్తుంది.
• టెక్స్ట్ ఎక్స్‌ప్లెయినర్ మాడ్యూల్‌ను కలిగి ఉన్న బ్లాక్-బాక్స్ మోడళ్లను తనిఖీ చేయడానికి ఇది అనేక అల్గారిథమ్‌లను అమలు చేయడానికి మద్దతునిస్తుంది, ఇది టెక్స్ట్ వర్గీకరణదారుల అంచనాలను వివరించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
• ఇది విశ్లేషించడంలో సహాయపడుతుంది సరళ రిగ్రెజర్లు మరియు వర్గీకరణలను కలిగి ఉన్న స్కికిట్-లెర్న్ జనరల్ లీనియర్ మోడల్స్ (జిఎల్ఎమ్) యొక్క బరువులు మరియు అంచనాలు.

డీప్ లెర్నింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీస్

మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌లో అతిపెద్ద పురోగతి డీప్ లెర్నింగ్ ద్వారా. డీప్ లెర్నింగ్ పరిచయంతో, ఇప్పుడు సంక్లిష్ట నమూనాలను నిర్మించడం మరియు భారీ డేటా సెట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడం సాధ్యపడుతుంది. కృతజ్ఞతగా, పైథాన్ ఉత్తమమైన డీప్ లెర్నింగ్ ప్యాకేజీలను అందిస్తుంది, ఇది సమర్థవంతమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను నిర్మించడంలో సహాయపడుతుంది.

ఈ బ్లాగులో, మెలికలు తిరిగిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను అమలు చేయడానికి అంతర్నిర్మిత విధులను అందించే అగ్ర డీప్ లెర్నింగ్ ప్యాకేజీలపై మేము దృష్టి పెడతాము.

డీప్ లెర్నింగ్ కోసం అగ్ర పైథాన్ లైబ్రరీల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

1. టెన్సర్ ఫ్లో
2. పైటోర్చ్
3. హార్డ్

టెన్సార్ఫ్లో

డీప్ లెర్నింగ్ కోసం ఉత్తమ పైథాన్ లైబ్రరీలలో ఒకటి, టెన్సర్ ఫ్లో అనేది డేటాఫ్లో ప్రోగ్రామింగ్ కోసం ఒక ఓపెన్ సోర్స్ లైబ్రరీ. ఇది సింబాలిక్ మ్యాథ్ లైబ్రరీ, ఇది బలమైన మరియు ఖచ్చితమైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను నిర్మించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది విస్తృతమైన మల్టీప్లాట్‌ఫార్మ్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది, ఇది విస్తారమైన ఫీల్డ్‌లపై అధిక-స్కేలబుల్.

టెన్సార్ ఫ్లో యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• ఇది పెద్ద-స్థాయి ప్రాజెక్టులు మరియు డేటా సెట్‌లను ఉంచడానికి సహాయపడే బహుళ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను నిర్మించడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
• న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు మద్దతుతో పాటు, ఇది గణాంక విశ్లేషణ చేయడానికి విధులు మరియు పద్ధతులను కూడా అందిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఇది సంభావ్య నమూనాలను సృష్టించడానికి అంతర్నిర్మిత ఫంక్షన్లతో వస్తుంది మరియు బెర్నౌల్లి, చి 2, యూనిఫాం, గామా మొదలైన బయేసియన్ నెట్‌వర్క్‌లు.
• లైబ్రరీ బరువులు మరియు పక్షపాతాలపై లేయర్డ్ ఆపరేషన్లను చేసే లేయర్డ్ భాగాలను అందిస్తుంది మరియు బ్యాచ్ నార్మలైజేషన్, డ్రాపౌట్ మొదలైన రెగ్యులరైజేషన్ పద్ధతులను అమలు చేయడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
• ఇది టెన్సార్‌బోర్డు అనే విజువలైజర్‌తో వస్తుంది, ఇది డేటా లక్షణాల యొక్క డిపెండెన్సీలను అర్థం చేసుకోవడానికి ఇంటరాక్టివ్ గ్రాఫ్‌లు మరియు విజువల్స్‌ను సృష్టిస్తుంది.

పైటోర్చ్

ఓపెన్-సోర్స్, పైథాన్ ఆధారిత శాస్త్రీయ కంప్యూటింగ్ ప్యాకేజీ, ఇది పెద్ద డేటాసెట్లలో డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్స్ మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను అమలు చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఫేస్ రికగ్నిషన్ మరియు ఆటో-ట్యాగింగ్ వంటి వివిధ పనులలో సహాయపడే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి ఈ లైబ్రరీని ఫేస్‌బుక్ చురుకుగా ఉపయోగిస్తుంది.

పైటోర్చ్ యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• ఇతర డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో కలిసిపోవడానికి API లను ఉపయోగించడం సులభం.
• NumPy వలె, పైటోర్చ్ టెన్సర్స్ అని పిలువబడే బహుళ-డైమెన్షనల్ శ్రేణులను అందిస్తుంది, ఇది NumPy వలె కాకుండా, GPU లో కూడా ఉపయోగించబడుతుంది.
• గణాంక విశ్లేషణ కోసం 200+ కంటే ఎక్కువ గణిత కార్యకలాపాలతో, పెద్ద-స్థాయి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను మోడల్ చేయడానికి ఇది ఉపయోగించబడదు.
• కోడ్ అమలు యొక్క ప్రతి దశలో డైనమిక్ గ్రాఫ్‌లను రూపొందించే డైనమిక్ కంప్యూటేషన్ గ్రాఫ్‌లను సృష్టించండి. నిజ సమయంలో అమ్మకాలను అంచనా వేసేటప్పుడు ఈ గ్రాఫ్‌లు సమయ శ్రేణి విశ్లేషణకు సహాయపడతాయి.

హార్డ్

కేరాస్ పైథాన్ లోని ఉత్తమ డీప్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీలలో ఒకటిగా పరిగణించబడుతుంది. ఇది న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను నిర్మించడానికి, విశ్లేషించడానికి, మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి పూర్తి మద్దతును అందిస్తుంది. కేరాస్ థియోనో మరియు టెన్సార్ ఫ్లో పైథాన్ లైబ్రరీల పైన నిర్మించబడింది, ఇది సంక్లిష్టమైన మరియు పెద్ద-స్థాయి డీప్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను నిర్మించడానికి అదనపు లక్షణాలను అందిస్తుంది.

కేరాస్ యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• అన్ని రకాల న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను రూపొందించడానికి మద్దతును అందిస్తుంది, అనగా, పూర్తిగా కనెక్ట్ చేయబడిన, కన్విలేషనల్, పూలింగ్, పునరావృత, ఎంబెడ్డింగ్ మొదలైనవి. పెద్ద డేటా సెట్‌లు మరియు సమస్యల కోసం, ఈ నమూనాలను పూర్తి స్థాయి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను సృష్టించడానికి మరింత కలపవచ్చు.
• ఇమేజ్ మరియు టెక్స్ట్ డేటాతో పనిచేయడం సులభతరం చేయడానికి పొరలు, లక్ష్యాలు, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు, ఆప్టిమైజర్లు మరియు టూల్స్ హోస్ట్ వంటి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ గణనలను నిర్వహించడానికి ఇది అంతర్నిర్మిత విధులను కలిగి ఉంది.
• ఇది అనేక ప్రీ-ప్రాసెస్డ్ తో వస్తుంది డేటాసెట్‌లు మరియు శిక్షణ పొందిన నమూనాలు, MNIST, VGG, ఇన్సెప్షన్, స్క్వీజ్‌నెట్, రెస్‌నెట్, మొదలైనవి.
• ఇది సులభంగా విస్తరించదగినది మరియు విధులు మరియు పద్ధతులను కలిగి ఉన్న క్రొత్త మాడ్యూళ్ళను జోడించడానికి మద్దతును అందిస్తుంది.

సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కోసం పైథాన్ లైబ్రరీస్

మీరు వెతుకుతున్న దాన్ని గూగుల్ ఎంత సముచితంగా అంచనా వేస్తుందో మీరు ఎప్పుడైనా ఆలోచిస్తున్నారా? అలెక్సా, సిరి మరియు ఇతర చాట్‌బాట్‌ల వెనుక ఉన్న సాంకేతికత సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్. మానవ భాష మరియు కంప్యూటర్ల మధ్య పరస్పర చర్యను వివరించడంలో సహాయపడే AI- ఆధారిత వ్యవస్థల రూపకల్పనలో NLP భారీ పాత్ర పోషించింది.

ఈ బ్లాగులో, మేము ఉన్నత-స్థాయి AI- ఆధారిత వ్యవస్థలను అమలు చేయడానికి అంతర్నిర్మిత విధులను అందించే అగ్ర సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ ప్యాకేజీలపై దృష్టి పెడతాము.

సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కోసం అగ్ర పైథాన్ లైబ్రరీల జాబితా ఇక్కడ ఉంది:

1. ఎన్‌ఎల్‌టికె
2. స్పాసీ
3. జెన్సిమ్

NLTK (సహజ భాషా టూల్‌కిట్)

మానవ భాష మరియు ప్రవర్తనను విశ్లేషించడానికి ఎన్‌ఎల్‌టికె ఉత్తమ పైథాన్ ప్యాకేజీగా పరిగణించబడుతుంది. చాలా మంది డేటా సైంటిస్టులచే ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడిన, ఎన్‌ఎల్‌టికె లైబ్రరీ మానవ పరస్పర చర్యలను వివరించడంలో మరియు సిఫారసు ఇంజిన్‌ల వంటి AI- ఆధారిత వ్యవస్థలను నిర్మించడంలో సహాయపడే 50 కి పైగా కార్పొరేట్ మరియు లెక్సికల్ వనరులను కలిగి ఉన్న ఉపయోగించడానికి సులభమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అందిస్తుంది.

NLTK లైబ్రరీ యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• వచన విశ్లేషణ కోసం వర్గీకరణ, టోకనైజేషన్, స్టెమింగ్, ట్యాగింగ్, పార్సింగ్ మరియు సెమాంటిక్ రీజనింగ్ కోసం డేటా మరియు టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్ పద్ధతుల సూట్‌ను అందిస్తుంది.
• టెక్స్ట్ వర్గీకరణకు మరియు మానవ ప్రసంగంలో ప్రవర్తనా పోకడలు మరియు నమూనాలను కనుగొనడంలో సహాయపడే మెలికలు తిరిగిన వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి పారిశ్రామిక-స్థాయి NLP లైబ్రరీల కోసం రేపర్లను కలిగి ఉంటుంది
• ఇది గణన భాషాశాస్త్రం యొక్క అమలును వివరించే సమగ్ర మార్గదర్శిని మరియు ఎన్‌ఎల్‌పితో ప్రారంభించడానికి అన్ని క్రొత్తవారికి సహాయపడే పూర్తి API డాక్యుమెంటేషన్ గైడ్‌తో వస్తుంది.
• పైథాన్ ఉపయోగించి గణన భాషాశాస్త్రం ఎలా నిర్వహించవచ్చో తెలుసుకోవడానికి సమగ్ర ట్యుటోరియల్స్ మరియు శీఘ్ర మార్గదర్శకాలను అందించే వినియోగదారులు మరియు నిపుణుల భారీ సంఘం ఇందులో ఉంది.

స్పాసి

స్పాసి అనేది అధునాతన సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (ఎన్‌ఎల్‌పి) పద్ధతులను అమలు చేయడానికి ఉచిత, ఓపెన్ సోర్స్ పైథాన్ లైబ్రరీ. మీరు చాలా టెక్స్ట్‌తో పనిచేస్తున్నప్పుడు, టెక్స్ట్ యొక్క పదనిర్మాణ అర్ధాన్ని మీరు అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం మరియు మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడానికి దాన్ని ఎలా వర్గీకరించవచ్చు. స్పాసీ ద్వారా ఈ పనులను సులభంగా సాధించవచ్చు.

స్పాసీ లైబ్రరీ యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• భాషా గణనలతో పాటు, స్పాసి గణాంక నమూనాలను నిర్మించడానికి, శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు పరీక్షించడానికి ప్రత్యేక మాడ్యూళ్ళను అందిస్తుంది, ఇది ఒక పదం యొక్క అర్ధాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో మీకు బాగా సహాయపడుతుంది.
• వాక్యం యొక్క వ్యాకరణ నిర్మాణాన్ని విశ్లేషించడంలో మీకు సహాయపడటానికి వివిధ రకాల అంతర్నిర్మిత భాషా ఉల్లేఖనాలతో వస్తుంది. ఇది పరీక్షను అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడటమే కాకుండా, ఒక వాక్యంలో వేర్వేరు పదాల మధ్య సంబంధాలను కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది.
• సంక్షిప్తాలు మరియు బహుళ విరామ చిహ్నాలను కలిగి ఉన్న సంక్లిష్టమైన, సమూహ టోకెన్‌లపై టోకనైజేషన్‌ను వర్తింపచేయడానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చు.
• చాలా దృ and ంగా మరియు వేగంగా ఉండటంతో పాటు, స్పాసీ 51+ భాషలకు మద్దతునిస్తుంది.

జెన్సిమ్

జెన్సిమ్ మరొక ఓపెన్-సోర్స్ పైథాన్ ప్యాకేజీ, గణాంక నమూనాలు మరియు భాషా గణనల ద్వారా మానవ ప్రవర్తనను ప్రాసెస్ చేయడానికి, విశ్లేషించడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి పెద్ద పత్రాలు మరియు పాఠాల నుండి అర్థ విషయాలను సేకరించేందుకు రూపొందించబడింది. డేటా ముడి మరియు నిర్మాణాత్మకమైనదా అనే దానితో సంబంధం లేకుండా, భారీ డేటాను ప్రాసెస్ చేసే సామర్ధ్యం దీనికి ఉంది.

జెనిజం యొక్క కొన్ని ముఖ్య లక్షణాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• ప్రతి పదం యొక్క గణాంక అర్థాన్ని అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా పత్రాలను సమర్థవంతంగా వర్గీకరించగల నమూనాలను రూపొందించడానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చు.
• ఇది వర్డ్ 2 వెక్, ఫాస్ట్‌టెక్స్ట్, లాటెంట్ సెమాంటిక్ అనాలిసిస్ వంటి టెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్ అల్గారిథమ్‌లతో వస్తుంది, ఇది అనవసరమైన పదాలను ఫిల్టర్ చేయడానికి మరియు కేవలం ముఖ్యమైన లక్షణాలతో ఒక నమూనాను రూపొందించడానికి పత్రంలోని గణాంక సహ-సంభవించే నమూనాలను అధ్యయనం చేస్తుంది.
• విస్తృతమైన డేటా ఫార్మాట్‌లను దిగుమతి మరియు మద్దతు ఇవ్వగల I / O రేపర్లు మరియు రీడర్‌లను అందిస్తుంది.
• ఇది ప్రారంభ మరియు సులభంగా ఉపయోగించగల సరళమైన మరియు స్పష్టమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌లతో వస్తుంది. API లెర్నింగ్ కర్వ్ కూడా చాలా తక్కువగా ఉంది, ఇది చాలా మంది డెవలపర్లు ఈ లైబ్రరీని ఎందుకు ఇష్టపడుతున్నారో వివరిస్తుంది.

డేటా సైన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం అగ్ర పైథాన్ లైబ్రరీలను ఇప్పుడు మీకు తెలుసు, మీరు మరింత తెలుసుకోవడానికి ఆసక్తిగా ఉన్నారని నేను ఖచ్చితంగా అనుకుంటున్నాను. ప్రారంభించడానికి మీకు సహాయపడే కొన్ని బ్లాగులు ఇక్కడ ఉన్నాయి:

మీరు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌పై పూర్తి కోర్సు కోసం నమోదు చేయాలనుకుంటే, ఎడురేకాకు ప్రత్యేకంగా క్యూరేటెడ్ ఉంది పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వంటి సాంకేతికతలలో ఇది మిమ్మల్ని నైపుణ్యం చేస్తుంది. డీప్ లెర్నింగ్, గ్రాఫికల్ మోడల్స్ మరియు రీఇన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ వంటి ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో తాజా పురోగతులు మరియు సాంకేతిక విధానాలపై శిక్షణ ఇందులో ఉంది.