Machine Learning (ML), een deelgebied van Kunstmatige Intelligentie (AI), stelt computers in staat taken uit te voeren zonder specifieke instructie, door te leren van ervaring. Python biedt uitstekende ondersteuning voor ML met zijn uitgebreide functieset en een breed scala aan bibliotheken van derden.
De ML-bibliotheken die beschikbaar zijn voor Python bevatten tools en functies om wiskundige en wetenschappelijke berekeningen op te lossen. Door deze bibliotheken te gebruiken, kun je sneller machine learning-modellen bouwen, zonder dat je alle details van de onderliggende technieken onder de knie hoeft te krijgen.
Het Google Brain-team heeft ontwikkeld TensorFlow als een open source machine learning-framework dat laat je toe bouwen en trainen van verschillende soorten neurale netwerken. TensorFlow speelt een cruciale rol in een breed scala aan toepassingen van kunstmatige intelligentie, waaronder beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en versterkend leren.
TensorFlow vertegenwoordigt gegevens als multidimensionale arrays die tensoren worden genoemd. Met deze functie kunt u op een zeer flexibele en efficiënte manier met gegevens werken, waardoor het eenvoudiger wordt om machine learning-modellen te ontwerpen en te optimaliseren.
De compatibiliteit van TensorFlow met programmeertalen als Python, C++ en JavaScript maakt het toegankelijk voor een breed publiek. Deze veelzijdigheid heeft bijgedragen aan de populariteit ervan in zowel de academische wereld als de industrie.
Meta’s AI-onderzoeksteam ontwikkelde PyTorch als een gratis en open-sourcebibliotheek voor toepassingen in computervisie en natuurlijke taalverwerking. Verschillende bedrijven, waaronder Uber, Walmart en Microsoft, hebben deze bibliotheek omarmd.
Uber heeft bijvoorbeeld Pyro overgenomen, een deep learning-programma dat PyTorch gebruikt voor probabilistische modellering. Dit toont de populariteit en het nut van PyTorch aan bij bedrijven die op zoek zijn naar geavanceerde AI-oplossingen.
Bedrijven als Uber, Netflix, Square en Yelp kiezen voor Keras boven andere bibliotheken als het gaat om de verwerking van hun tekst- en beeldgegevens. Keras is een zelfstandige, open-source Python-bibliotheek, speciaal ontworpen voor machine learning en neurale netwerktaken.
Dankzij het modulaire ontwerp, de leesbaarheid en de uitbreidbaarheid kunnen ontwikkelaars sneller experimenteren en herhalen bij het maken van neurale netwerkmodellen. Bovendien biedt Keras een robuuste toolkit die de efficiëntie van tekst- en beeldmanipulatie aanzienlijk verhoogt.
NumPy, een open-source Python-bibliotheek, vergemakkelijkt wetenschappelijke en wiskundige berekeningen. Deze bibliotheek biedt een breed scala aan wiskundige functies, waaronder bewerkingen als math.fsum en math.frex. Bovendien stelt het u in staat complexe berekeningen uit te voeren met matrices en multidimensionale arrays.
SciPy bouwt voort op de mogelijkheden van NumPy en biedt een breed scala aan functionaliteit die essentieel is voor verschillende wetenschappelijke en technische taken. Deze bibliotheek bevat modules voor optimalisatie, integratie, interpolatie, lineaire algebra, statistiek en meer.
Als gevolg hiervan dient het als een waardevol hulpmiddel voor degenen die werken aan activiteiten zoals data-analyse, numerieke simulatie en wetenschappelijke modellering. Meestal combineer je het met andere wetenschappelijke bibliotheken om uitgebreide computationele workflows te creëren.
Scikit-Learn, de gratis machine learning-bibliotheek, staat bekend om zijn snelheid en gebruiksvriendelijke API. Het is gebouwd op SciPy en omvat een breed scala aan mogelijkheden, waaronder regressiemethoden, dataclustering en categorisatietools.
Deze bibliotheek biedt ondersteuning voor toonaangevende machine learning-technieken, zoals Support Vector Machines, Random Forest, K-Means en Gradient Boosting. Bovendien kan de actieve ontwikkelaarsgemeenschap waardevolle hulp bieden als u problemen ondervindt.
Scikit-Learn wordt wijdverspreid toegepast in diverse sectoren, met opmerkelijke voorbeelden zoals booking.com voor hotelreserveringen en Spotify voor online muziekstreaming, waardoor het een populaire keuze is op GitHub.
Orange3 is een open-source softwareapplicatie ontworpen voor datamining, machine learning en datavisualisatie. De oorsprong ervan gaat terug tot 1996, toen het voor het eerst werd bedacht door academische experts van de Universiteit van Ljubljana in Slovenië, die het bouwden met behulp van C++.
In de loop van de tijd, toen de vraag naar meer geavanceerde en ingewikkelde functionaliteit groeide, begonnen professionals Python-modules in dit raamwerk te integreren, waardoor de mogelijkheden van de software werden uitgebreid en verbeterd.
Pandas is een machine learning-bibliotheek in Python die datastructuren op hoog niveau en een breed scala aan analysetools biedt. Een van de geweldige kenmerken van deze bibliotheek is de mogelijkheid om complexe bewerkingen op gegevens uit te voeren met slechts één of twee opdrachten.
Pandas heeft veel ingebouwde methoden voor het groeperen, combineren en filteren van gegevens, evenals tijdreeksfunctionaliteit.
Pandas zorgt ervoor dat het hele proces van het manipuleren van gegevens eenvoudig is. Een van de hoogtepunten van Pandas is de ondersteuning voor bewerkingen zoals herindexering, iteratie, sorteren, aggregatie, aaneenschakelingen en visualisatie.
Matplotlib is een bibliotheek voor Python die alles heeft wat je nodig hebt om statische, geanimeerde en interactieve visualisaties te maken.
NumPy, de wetenschappelijke computerbibliotheek van Python, dient als de basis waarop Matplotlib is gebouwd. U kunt Matplotlib gebruiken om gegevens snel en eenvoudig te plotten nadat u deze met NumPy hebt voorbewerkt.
De Theano-bibliotheek, gecreëerd door het Montreal Institute for Learning Algorithms in 2007, dient als platform voor het ontwerpen en uitvoeren van wiskundige uitspraken.
Hiermee kunt u wiskundige modellen effectief manipuleren, evalueren en optimaliseren. Deze bibliotheek werkt door deze wiskundige uitdrukkingen te verwerken met behulp van multidimensionale arrays.
PyBrain, een afkorting van Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence en Neural Network Library, is een veelzijdige, open-source set modules voor gebruik bij verschillende machine learning-taken.
Gemaakt met een sterke nadruk op toegankelijkheid, liggen de kernsterkten van PyBrain in neurale netwerken en versterkende leermethodologieën.
De dominantie van Python in AI: een bibliotheekgestuurde revolutie
Python’s uitgebreide aanbod aan machine learning-bibliotheken heeft bijgedragen aan de vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie. Deze bibliotheken bieden kant-en-klare oplossingen die de ontwikkeling versnellen, samenwerking bevorderen en u in staat stellen om op efficiënte wijze complexe applicaties te creëren.
Deze bibliotheken benadrukken de invloed van Python op machinaal leren, waarbij elk zich richt op specifieke aspecten van wiskundige berekeningen, data-analyse, visualisatie en meer.
Deze tools onderstrepen gezamenlijk de rol van Python als drijvende kracht in het AI-landschap.
