Python, благодаря своей гибкости и мощным библиотекам, стал фундаментальным инструментом в мире анализа данных и машинного обучения. Он подходит как для начинающих, так и для опытных разработчиков, предоставляя удобный путь к освоению сложных алгоритмов и обработке данных.

Особую ценность Python представляют его библиотеки с открытым исходным кодом, позволяющие пользователям с легкостью обрабатывать данные, создавать прототипы моделей, анализировать результаты и многое другое. Эти библиотеки являются краеугольным камнем для тех, кто ищет эффективные решения в области машинного обучения.

Эта статья служит вводным руководством для тех, кто только начинает свой путь в использовании Python для анализа данных и машинного обучения, а также предоставляет полезные сведения опытным специалистам, желающим углубить свои знания. Здесь вы найдете обзор ключевых библиотек и пакетов Python для машинного обучения, а также узнаете об их преимуществах и недостатках.

Наиболее широко используемые библиотеки Python для анализа данных и машинного обучения

Важно правильно подобрать набор библиотек для вашей среды разработки. Следующие пакеты и библиотеки являются неотъемлемыми для большинства разработчиков искусственного интеллекта. Все они доступны в виде дистрибутивов с открытым исходным кодом.

NumPy

Библиотека
NumPy представляет собой библиотеку языка Python, предназначенную для выполнения математических вычислений, включая базовые функции и операции линейной алгебры. Полное название библиотеки – Numerical Python extensions, что можно перевести как “Числовые расширения Python”.

История 
Python изначально не предназначался для численных вычислений, когда он был запущен в 1991 году. Тем не менее, его простота использования привлекла внимание научного сообщества на раннем этапе. На протяжении многих лет сообщество с открытым исходным кодом разработало последовательность пакетов для численных вычислений. В 2005 году разработчик Трэвис Олифант объединил более десяти лет разработки с открытым исходным кодом в единую библиотеку для численных вычислений, которую он назвал NumPy.

Особенности
Основной особенностью NumPy является поддержка массивов, которая позволяет быстро обрабатывать и манипулировать большими коллекциями данных.

• Массивы в NumPy могут быть n-мерными. Это означает, что данные могут быть одним столбцом чисел или множеством столбцов и строк чисел.
• У NumPy есть модули для выполнения некоторых функций линейной алгебры.
• Он также имеет модули для построения графиков и построения числовых массивов.
• Данные в массивах NumPy являются однородными, что означает, что все они должны быть определены как один и тот же тип (числа, строки, логические значения и т. д.). Это означает, что данные обрабатываются эффективно.

Лучше всего подходит для
Обработка и манипулирование данных для более сложных операций в области науки о данных или машинного обучения. Если вам нужно обрабатывать числовые данные, вам необходим NumPy.

Недостатки
Поскольку массивы NumPy однородны, они плохо подходят для смешанных данных. Вам лучше использовать списки Python. Кроме того, производительность NumPy, как правило, падает при работе с более чем 500 000 столбцов.

Pandas

Библиотека 
Pandas – это библиотека на языке программирования Python, предназначенная для обработки и анализа структурированных данных. Название библиотеки происходит от термина “panel data” (панельные данные), который означает информацию, полученную в результате исследований и структурированную в виде таблиц. Pandas была создана специально для работы с такими массивами данных.

история
Библиотека Pandas была выпущена в 2008 году Весом МакКинни, американским программистом и аналитиком данных. Вес МакКинни создал Pandas с целью облегчить и улучшить анализ данных в языке программирования Python.

Pandas построена поверх другой популярной библиотеки NumPy и предоставляет дополнительные возможности для работы с разнородными и сложными данными, включая таблицы, временные ряды и данные различных типов. Она предоставляет удобные структуры данных, такие как DataFrame и Series, а также функции для манипулирования, фильтрации, агрегации и визуализации данных.

С момента своего выпуска Pandas стала неотъемлемым инструментом в области анализа данных и машинного обучения с использованием языка Python. Открытый исходный код библиотеки способствует активному участию сообщества в её развитии и постоянному улучшению.

ОСОБЕННОСТИ 
Основной особенностью Pandas является разнообразие структур данных, которые позволяют пользователям выполнять ряд операций анализа.

• Pandas имеет различные модули для обработки данных, включая переформирование, объединение, слияние и разворачивание.
• Pandas обладает возможностями визуализации данных.
• Пользователи могут выполнять математические операции, включая исчисление и статистику, без вызова внешних библиотек.
• В нем есть модули, которые помогут вам обойти недостающие данные.

Лучше всего подходит для
Анализ данных и ее визуализация

Недостатки
Хотя библиотека Pandas является мощным инструментом для анализа данных в Python, у неё также есть некоторые недостатки:

• Потребление памяти: Pandas может потреблять большое количество оперативной памяти, особенно при работе с большими наборами данных. Это может стать проблемой при обработке данных на машинах с ограниченными ресурсами.
• Скорость выполнения: Некоторые операции в Pandas могут быть не так эффективными, как в более низкоуровневых языках, таких как C или Cython. Это может сказаться на производительности при обработке больших объемов данных.
• Неудобство при работе с большими данными: При работе с очень большими наборами данных Pandas может столкнуться с проблемами производительности, а также возможными ограничениями по объему данных, которые могут быть загружены в память.

SciPy

Библиотека 
SciPy – это открытая библиотека на языке программирования Python, предназначенная для научных вычислений и обработки данных. Она предоставляет функциональность для оптимизации, интеграции, алгебры, обработки сигналов, статистики и многих других математических операций. SciPy широко используется в научных и инженерных приложениях благодаря своему обширному набору инструментов и высокой производительности.

история
Библиотека SciPy возникла в начале 2000-х годов как проект для поддержки научных и инженерных вычислений на языке программирования Python. Ее разработка началась независимо от NumPy, но затем они стали тесно взаимосвязанными. SciPy была создана для предоставления более высокоуровневых функций научных вычислений, таких как оптимизация, интеграция, обработка сигналов и статистика, на базе более низкоуровневых операций, предоставляемых NumPy.

Со временем SciPy стала неотъемлемой частью стека для научных вычислений на языке Python. Ее активное сообщество разработчиков продолжает расширять и улучшать функциональность библиотеки, делая ее одним из ведущих инструментов для решения сложных задач в области научных и инженерных исследований.

особенности
Библиотека SciPy предоставляет обширный инструментарий математических методов, охватывающий области, линейная алгебра, статистика, теория вероятностей и многие другие.

• Некоторые из его самых популярных пакетов для специалистов по обработке данных предназначены для интерполяции, тестирования K-средей, численного интегрирования, преобразований Фурье, ортогональной регрессии расстояния и оптимизации.
• SciPy также включает в себя пакеты для обработки изображений и обработки сигналов.
• Функция Weave позволяет пользователям писать код на C/C++ в Python.

Лучше всего подходит для
Научных и инженерных вычислений и обработки данных

Недостатки
Несмотря на свои многочисленные преимущества, у библиотеки SciPy есть и некоторые недостатки:

• Сложность использования: Некоторые функции могут показаться сложными для новичков из-за большого числа параметров и опций.
• Потребление ресурсов: Некоторые операции могут потреблять много памяти, особенно при работе с большими массивами данных.
• Не всегда оптимальная производительность: В сравнении с более низкоуровневыми языками программирования, такими как C или Fortran, SciPy может иметь некоторые ограничения в производительности.
• Ограничения для больших данных: При работе с огромными объемами данных могут возникнуть проблемы производительности и потребления памяти.
• Не всегда актуальная документация: В редких случаях документация может быть несколько устаревшей или не содержать подробной информации.
• Возможные проблемы совместимости: Иногда могут возникнуть проблемы совместимости при использовании SciPy с другими библиотеками и инструментами.

Scikit-learn

Библиотека 
Scikit-learn – это один из наиболее широко используемых пакетов Python реализации алгоритмов машинного обучения: классификации, прогнозирования или разбивки данных на группы. Sklearn написана на языках Python, C, C++ и Cython.

История 
Scikit-learn был впервые выпущен в 2007 году студентом по имени Дэвид Курнапо. Этот пакет быстро получил широкое признание в открытом сообществе и в течение многих лет прошел множество обновлений.

Особенности 
Пакеты в Scikit-learn ориентированы на моделирование данных.
Scikit-learn включает в себя все основные алгоритмы машинного обучения, такие как случайный лес, градиентный бустинг, кластеризация k-means и DBSCAN.

Этот инструмент был создан с учетом безпроблемной интеграции с библиотеками NumPy и SciPy (обе описаны ниже) для выполнения задач по очистке, подготовке и анализу данных.

В его составе имеются модули для загрузки данных и их разделения на обучающие и тестовые наборы. Также Scikit-learn предоставляет возможности извлечения признаков из текстовых и графических данных.

Лучше всего подходит для
Scikit-learn является обязательным для всех, кто работает в области машинного обучения. Она считается одной из лучших доступных библиотек, если вам нужно реализовать алгоритмы для классификации, регрессии, кластеризации и многого другого.

Недостатки
Scikit-learn имеет ограниченные возможности в области построения нейронных сетей, и в нем представлено меньше инструментов для машинного обучения без учителя по сравнению с обучением с учителем. Из-за этого в некоторых задачах Scikit-learn может оказаться недостаточным, несмотря на его обширный функционал.

Глубокая интеграция с другими библиотеками имеет как свои плюсы, так и минусы. С одной стороны, это обеспечивает удобство в работе с несколькими инструментами, расширяя функциональность. Однако, с другой стороны, такой подход подразумевает необходимость разбираться в зависимостях Scikit-learn и желательно уметь владеть всеми связанными инструментами. Это может создавать некоторые сложности для новичков, увеличивая порог входа в использование библиотеки.

TensorFlow

Библиотека 
TensorFlow – это открытая библиотека для численных вычислений, разработанная компанией Google. Она предназначена для создания и обучения глубоких нейронных сетей и широко используется в области машинного обучения и искусственного интеллекта. TensorFlow обеспечивает гибкость и высокую производительность при создании и обучении различных моделей глубокого обучения. Библиотека имеет обширное сообщество пользователей и широкий спектр применений, включая классификацию, распознавание образов, обработку естественного языка и другие задачи машинного обучения.

История
TensorFlow был разработан и выпущен компанией Google в 2015 году. Он представляет собой открытую библиотеку для численных вычислений, специально созданную для работы с глубоким обучением и построения нейронных сетей.

Особенности 
TensorFlow предоставляет множество пакетов для создания моделей глубокого обучения и их масштабирования для коммерческого использования.

• Пользователи TensorFlow могут воспользоваться сотнями предварительно обученных моделей из Dev Hub и Model Garden. Dev Hub содержит готовые к использованию модели, в то время как Model Garden предназначен для более опытных пользователей, готовых вносить настройки.
• Библиотека эффективно использует память, что позволяет обучать несколько нейронных сетей параллельно.
• Приложения TensorFlow могут работать на различных аппаратных системах, включая ЦП, ГП, ТПУ и другие. TensorFlow Lite оптимизирован для мобильных и встроенных моделей машинного обучения.
• Пользователи могут свободно загружать и обмениваться своими экспериментами по машинному обучению на Tensorboard.dev.

Лучше всего подходит для
TensorFlow лучше всего подходит для создания и развертывания глубоких моделей машинного обучения с возможностью масштабирования для коммерческого использования, поддерживая разнообразные аппаратные платформы и предоставляя доступ к множеству предварительно обученных моделей.

Недостатки
Несмотря на свои преимущества, TensorFlow также имеет некоторые недостатки:

• Крутой порог вхождения: Для новичков может быть крутым порогом вхождения из-за сложности в использовании и обширного функционала. Также некоторые пользователи все еще жалуются, что интерфейс довольно сложный.
• Большой объем памяти: Некоторые операции могут потреблять много оперативной памяти, что может стать проблемой при работе с большими моделями или на ресурсоограниченных устройствах.
• Более медленная разработка: По сравнению с более высокоуровневыми библиотеками, такими как Keras, разработка моделей на TensorFlow может потребовать больше кода и времени.

Keras

Библиотека 
Keras – это удобный для начинающих инструментарий для работы с нейронными сетями. Это интерфейс интерфейса для TensorFlow.

История
Инженер Google Франсуа Чоле выпустил Keras в 2015 году, чтобы выступать в качестве API для ряда библиотек глубокого обучения. С 2020 года Keras является эксклюзивным для TensorFlow.

Особенности 
Keras управляет высокоуровневыми задачами по построению нейронных сетей в TensorFlow, включая фундаментальные модули, такие как функции активации, слои, оптимизаторы и другие.

• Keras поддерживает стандартные нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети, а также вспомогательные слои, включая нормализацию по батчам, исключения и пулинг.
• Он разработан для упрощения написания кода для глубоких нейронных сетей.

Лучше всего подходит для
Развития сетей глубокого обучения.

НЕДОСТАТКИ
Большая зависимость от TensorFlow: В силу интеграции с TensorFlow, изменения в одной из библиотек могут повлиять на другую, что может быть нежелательным в некоторых сценариях.

PyTorch

Библиотека 
PyTorch – это ответ Facebook AI Research Lab на TensorFlow. Это библиотека общего назначения с открытым исходным кодом для машинного обучения, в частности для глубокого обучения.

История
Facebook выпустил PyTorch в 2016 году — на год позже, чем TensorFlow — и быстро завоевал популярность среди ученых и исследователей, интересующихся быстрым прототипированием. Это произошло благодаря удобному интерфейсу и тому, что его режим по умолчанию выполняет операции немедленно (в отличие от TensorFlow, который добавляет их в граф для последующей обработки).

Особенности 
PyTorch обладает рядом особенностей, аналогичных TensorFlow. С течением времени обе библиотеки были обновлены с включением функций, которые нашли свое признание у пользователей в другой библиотеке.

• PyTorch предоставляет свои собственные библиотеки для предварительно обученных моделей. PyTorch Hub ориентирован на академических пользователей, желающих экспериментировать с дизайном моделей, а Ecosystem Tools включает в себя предварительно обученные модели.
• Эффективное использование памяти и возможность обучения нескольких моделей параллельно – важные черты PyTorch.
• Библиотека поддерживает различные типы аппаратного обеспечения, что делает ее универсальным инструментом для разработки и обучения глубоких нейронных сетей.

Лучше всего подходит для
Быстрое прототипирование моделей глубокого обучения. Код Pytorch работает быстро и эффективно.

НЕДОСТАТКИ
Некоторые пользователи отмечают, что PyTorch испытывает трудности при работе с крупными проектами, большими наборами данных и сложными рабочими процессами. Разработчики, создающие подобное проекты для масштабного внедрения, предпочитают TensorFlow.

TensorFlow vs PyTorch

В вопросе о выборе между TensorFlow и PyTorch для машинного обучения, обе библиотеки выполняют аналогичные задачи: упрощают получение данных, обучение моделей и генерацию предсказаний. TensorFlow, первый появившийся в 2015 году, остается доминирующим в коммерческом AI и разработке продуктов, но часто критикуется за сложность.

PyTorch, появившийся в 2016 году, считается более легким для изучения и быстрее в реализации, привлекая академическое сообщество и набирая популярность в индустрии. Выбор зависит от контекста: TensorFlow подходит для крупных проектов и сложных рабочих процессов, особенно в коммерческом развертывании, в то время как PyTorch предпочтителен для быстрой разработки и прототипирования моделей, особенно для новичков.

Однако стоит помнить, что в будущем вам, возможно, придется изучить TensorFlow в зависимости от требований вашей работы и технического стека компании (особенно, если ваша мечта – работать в Google, доме TensorFlow).

Вывод

Вышеперечисленные библиотеки для Python является ключевым фактором, почему этот язык так широко используется в сообществе исследователей в области машинного обучения. Эти библиотеки значительно упрощают расширение возможностей Python, позволяя решать разнообразные задачи, выходящие за рамки его первоначального предназначения. После освоения языка Python и соответствующих библиотек вы сможете разрабатывать, обучать и улучшать модели машинного обучения для различных приложений.

Тем не менее, несмотря на обширный инструментарий Python, он не является универсальным решением для всех областей. Например, для работы с инфраструктурой искусственного интеллекта может потребоваться знание C++, в финансовой сфере целесообразным может быть изучение R.

Вне зависимости от ваших целей в области машинного обучения, ключевым моментом является постоянное стремление к обучению и развитию!