20 migliori librerie Python per l'apprendimento automatico

Quali sono le 20 migliori librerie Python per il machine learning? 

1. NumPy (Python numerico):

NumPy è il fondamento del calcolo numerico in Pitone. Fornisce potenti array N-dimensionali e strumenti per lavorare con essi, rendendo efficiente la manipolazione dei dati e le operazioni numeriche.

Caratteristiche:

• Fornisce funzioni veloci e precompilate per routine numeriche.
• Abilita l'elaborazione orientata agli array per una migliore efficienza.
• Supporta un approccio orientato agli oggetti per la manipolazione dei dati.
• Calcoli compatti e più veloci con la vettorizzazione.

Applicazioni:

• Ampiamente utilizzato nell'analisi dei dati per le sue capacità numeriche.
• Crea potenti array N-dimensionali per l'archiviazione di dati strutturati.
• Costituisce la base di altre librerie, come SciPy e scikit-learn.
• Può servire come alternativa a MATLAB se utilizzato con SciPy e Matplotlib.

2. Panda:

Pandas è la tua libreria di riferimento per la manipolazione e l'analisi dei dati. Offre strutture dati come DataFrames e Series, semplificando l'elaborazione dei dati.

Caratteristiche:

• Strumenti di manipolazione dei dati per la pulizia e la trasformazione dei dati.
• Funzionalità delle serie temporali per la gestione dei dati relativi al tempo.
• Funzionalità di allineamento dei dati per l'unione di set di dati.
• Gestisce i dati mancanti con garbo.

Applicazioni:

• Esplorazione e pulizia dei dati, in particolare con dati tabellari.
• Analisi e visualizzazione di dati tabellari.
• Analisi dei dati delle serie temporali per la previsione e l'analisi dei trend.
• Preelaborazione dei dati per attività di machine learning.

3. Scikit-Impara:

Scikit-Learn è una libreria versatile con un'ampia gamma di algoritmi di apprendimento automatico per classificazione, regressione, clustering e altro ancora.

Caratteristiche:

• Strumenti semplici ed efficienti per l'analisi e la modellazione dei dati.
• API coerenti per un facile sviluppo del modello.
• Vari algoritmi di apprendimento automatico per compiti diversi.
• Selezione e valutazione del modello per l'ottimizzazione delle prestazioni.

Applicazioni:

• Compiti di classificazione e regressione nell'apprendimento supervisionato.
• Clustering e riduzione della dimensionalità per l'apprendimento non supervisionato.
• Selezione del modello e ottimizzazione dei parametri per ottimizzare le prestazioni del modello.
• Valutazione e confronto dei modelli per scegliere il modello migliore per il tuo compito.

4. Matplotlib:

Matplotlib è la libreria affidabile per la creazione di grafici statici, animati e interattivi in Python. È perfetto per visualizzare i dati.

Caratteristiche:

• Libreria completa per vari tipi di grafici.
• Stili e temi di trama personalizzabili.
• Dati sulla qualità della pubblicazione per rapporti e pubblicazioni.
• Integrazione con i notebook Jupyter per la stampa interattiva.

Applicazioni:

• Visualizzazione dei dati per l'analisi esplorativa dei dati.
• Creazione di diagrammi e grafici per presentazioni e report.
• Creazione di visualizzazioni interattive per applicazioni web.
• Tracciamento di dati per la ricerca scientifica e la comunicazione dei dati.

5. Nato dal mare:

Seaborn è un'interfaccia di livello superiore costruita su Matplotlib, che offre interessanti grafici statistici.

Caratteristiche:

• Interfaccia di alto livello per la creazione di eleganti grafici statistici.
• Temi e tavolozze di colori integrati per una facile personalizzazione.
• Funzioni per visualizzare modelli di regressione lineare.
• Perfetta integrazione con le strutture dati di Panda.

Applicazioni:

•  
• Visualizzazione dei dati elegante per esplorare e presentare i dati.
• Visualizzazione di relazioni e modelli nei dati.
• Presentare i risultati statistici in modo accattivante.
• Costruire diagrammi e grafici informativi e visivamente accattivanti.

6. TensorFlow:

TensorFlow è una libreria di deep learning open source, sviluppata da Google. È ampiamente utilizzato per attività di machine learning basate su reti neurali.

Caratteristiche:

• Framework di deep learning con applicazioni versatili.
• API di alto livello come Keras per lo sviluppo rapido di modelli.
• TensorBoard per la visualizzazione delle reti neurali.
• Supporta il calcolo distribuito per attività su larga scala.

Applicazioni:

• Reti neurali profonde per il riconoscimento di immagini e il rilevamento di oggetti.
• Modelli di elaborazione del linguaggio naturale per l'analisi del testo.
• Previsione di serie temporali utilizzando reti neurali ricorrenti.
• Creazione di modelli di deep learning personalizzati per attività specifiche.

7.Keras:

Keras è una libreria di reti neurali di alto livello e facile da usare che si integra perfettamente con TensorFlow e altri framework di deep learning.

Caratteristiche:

• API intuitiva e di alto livello per reti neurali.
• Vasti modelli pre-addestrati per varie applicazioni.
• Supporto per l'addestramento multi-GPU per calcoli più rapidi.
• Facile integrazione con TensorFlow e altri framework di deep learning.

Applicazioni:

• Prototipazione rapida di modelli di deep learning per la sperimentazione.
• Trasferisci l'apprendimento con modelli preaddestrati per risultati rapidi.
• Costruisci reti neurali complesse con facilità ed efficienza.
• Sviluppo di architetture di deep learning personalizzate su misura per attività specifiche.

8. PyTorch:

PyTorch è un'altra libreria di deep learning nota per i suoi grafici di calcolo dinamico e l'interfaccia intuitiva.

Caratteristiche:

• Grafici di calcolo dinamico per la progettazione di modelli flessibili.
• Tensori per calcoli numerici e calcoli di gradiente.
• Modulo di rete neurale per la creazione di modelli di deep learning.
• Forte supporto per l'accelerazione GPU per un allenamento più rapido.

Applicazioni:

• Ampiamente utilizzato in contesti accademici e di ricerca per progetti di deep learning.
• Implementazione di attività di elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale.
• Addestramento di modelli di deep learning personalizzati con architetture flessibili.
• Risolvere problemi complessi di machine learning con calcoli efficienti.

9. XGBoost:

XGBoost è una libreria di potenziamento del gradiente nota per le sue eccezionali prestazioni predittive e la velocità nei dati tabulari.

Caratteristiche:

• Quadro di potenziamento del gradiente per l'apprendimento d'insieme.
• Elevata precisione di previsione per varie attività di machine learning.
• Velocità ed efficienza nell'addestramento e nella previsione dei modelli.
• Gestione efficace dei dati mancanti nei set di dati.

Applicazioni:

• Modellazione predittiva per dati strutturati con elevata precisione.
• Attività di classificazione e regressione binaria nell'apprendimento automatico.
• Sistemi di ranking e raccomandazione per contenuti personalizzati.
• Ampiamente utilizzato nelle competizioni Kaggle e nei progetti di data science nel mondo reale.

10. GBM leggero:

LightGBM è un altro framework di potenziamento del gradiente che si concentra sulla velocità e sull'efficienza nelle attività di apprendimento automatico.

Caratteristiche:

• Potenziamento del gradiente con una forte enfasi sull'ottimizzazione della velocità.
• Supporto per la gestione efficiente di set di dati di grandi dimensioni.
• Supporto specializzato per caratteristiche categoriche nei dati.
• Produce modelli basati su alberi rapidi e accurati.

Applicazioni:

• Attività di machine learning su larga scala con elevata efficienza.
• Classificazione e regressione su grandi set di dati con velocità.
• Applicazioni in tempo reale che richiedono previsioni a bassa latenza.
• Gestione di set di dati con molte funzionalità categoriche per l'analisi dei dati strutturati.

11. CatBoost:

CatBoost è una libreria di potenziamento del gradiente progettata per gestire facilmente le funzionalità categoriali.

Caratteristiche:

• Aumento del gradiente con supporto integrato per dati categorici.
• Automatizza il processo di gestione delle funzionalità categoriche.
• Riduce la necessità di preelaborazione manuale dei dati.
• Precisione della previsione migliorata con meno ingegneria delle funzionalità.

Applicazioni:

• Set di dati reali con un mix di dati numerici e categorici.
• Attività di classificazione e regressione nell'apprendimento automatico.
• Gestione di set di dati in cui le caratteristiche categoriche svolgono un ruolo significativo.
• Semplificare il processo di ingegneria delle funzionalità per i dati strutturati.

12. Modelli statistici:

Statsmodels è una libreria per la stima e l'interpretazione di modelli statistici, che la rende preziosa per l'analisi dei dati e il test delle ipotesi.

Caratteristiche:

•  
• Fornisce strumenti per la stima e l'interpretazione dei modelli statistici.
• Supporta varie analisi statistiche, inclusa la regressione lineare.
• Consente la verifica delle ipotesi e la diagnostica del modello.
• Facile da usare e accessibile per la modellazione statistica.

Applicazioni:

• Analisi statistica dei dati per ricavare informazioni e prendere decisioni.
• Analisi di regressione lineare per modellare le relazioni nei dati.
• Interpretazione e diagnostica dei modelli per la validazione dei modelli statistici.
• Verifica di ipotesi per trarre conclusioni dai dati e prendere decisioni informate.

13. NLTK (kit di strumenti per il linguaggio naturale):

NLTK è una libreria focalizzata sull'elaborazione del linguaggio naturale, che fornisce strumenti per l'analisi del testo e la modellazione del linguaggio.

Caratteristiche:

• Offre strumenti per l'elaborazione del testo e la tokenizzazione.
• Supporta l'elaborazione del linguaggio naturale e la modellazione del linguaggio.
• Ampio supporto per dati linguistici e analisi del testo.
• Una comunità attiva e risorse diversificate per la PNL.

Applicazioni:

• Elaborazione del testo e tokenizzazione per i dati linguistici.
• Analisi del sentiment per valutare le opinioni a partire da dati testuali.
• Classificazione del testo per classificare documenti e contenuti.
• Modellazione del linguaggio per applicazioni come chatbot e traduzione linguistica.

14. Gensim:

Gensim è una libreria per la modellazione degli argomenti e l'analisi delle somiglianze dei documenti, che la rende utile per la raccomandazione e il clustering dei contenuti.

Caratteristiche:

• Specializzato in topic modelling e analisi di similarità di documenti.
• Efficace nel raggruppare e classificare i dati testuali.
• Strumenti per la raccomandazione dei contenuti e il recupero dei documenti.
• Efficiente e scalabile per set di dati di testo di grandi dimensioni.

Applicazioni:

• Modellazione degli argomenti per scoprire temi nascosti nei dati testuali.
• Cluster di documenti per organizzare e categorizzare i contenuti.
• Motori di raccomandazione dei contenuti per esperienze personalizzate.
• Analisi della somiglianza dei documenti per identificare i documenti correlati.

15. OpenCV (libreria di visione artificiale open source):

OpenCV è una potente libreria di visione artificiale che consente l'analisi di immagini e video per varie applicazioni.

Caratteristiche:

• Libreria completa per attività di visione artificiale.
• Strumenti per l'analisi di immagini e video, incluso il rilevamento di oggetti.
• Supporto per l'elaborazione delle immagini e l'estrazione delle funzionalità.
• Ampiamente utilizzato in applicazioni come la robotica e i veicoli autonomi.

Applicazioni:

• Rilevamento e riconoscimento di oggetti in immagini e video.
• Elaborazione e manipolazione delle immagini per migliorare i dati visivi.
• Riconoscimento facciale per biometria e sistemi di sicurezza.
• Automazione e analisi nella robotica e nei sistemi autonomi.

16. Trama:

Plotly è una versatile libreria di visualizzazione dei dati che supporta grafici e dashboard interattivi per la presentazione dei dati.

Caratteristiche:

• Creazione di visualizzazioni di dati interattive e visivamente accattivanti.
• Supporto per dashboard basati sul Web e report interattivi.
• Integrazione con Python, R e altri linguaggi.
• Adatto per creare applicazioni web con dati interattivi.

Applicazioni:

• Creazione di dashboard di dati interattivi per l'esplorazione dei dati.
• Creazione di presentazioni di dati dinamiche e visivamente accattivanti.
• Visualizzazioni basate sul Web per report e applicazioni online.
• Visualizzazione collaborativa dei dati per la condivisione di insight.

17. H2O:

H2O è un framework di machine learning che fornisce un'interfaccia facile da usare per la creazione di modelli di machine learning.

Caratteristiche:

• Interfaccia intuitiva per la creazione di modelli di machine learning.
• Supporta l'apprendimento automatico automatizzato (autoML) per risultati rapidi.
• Strumenti per la distribuzione dei modelli e l'integrazione con i flussi di lavoro di data science.
• Adatto sia ai principianti che ai data scientist esperti.

Applicazioni:

• Creazione e distribuzione di modelli di machine learning per varie attività.
• Apprendimento automatico automatizzato (autoML) per lo sviluppo rapido di modelli.
• Integrazione con flussi di lavoro di data science per un'analisi completa.
• Distribuzione del modello per mettere in produzione i modelli di machine learning.

18. Teano:

Theano è una libreria di calcoli numerici che consente di definire, ottimizzare e valutare in modo efficiente le espressioni matematiche.

Caratteristiche:

• Libreria di calcolo numerico per il calcolo scientifico.
• Permette la definizione e l'ottimizzazione delle espressioni matematiche.
• Calcolo efficiente per compiti numerici e matematici.
• Una libreria influente per il deep learning e l'informatica scientifica.

Applicazioni:

• Calcoli numerici ed espressioni matematiche nella ricerca.
• Implementazione efficiente di algoritmi di deep learning.
• Calcolo scientifico e analisi dei dati con operazioni ottimizzate.
• Sviluppo di modelli di deep learning personalizzati per applicazioni specifiche.

19. Profeta:

Prophet è uno strumento di previsione open source creato da Facebook. È specializzato nella previsione di serie temporali ed è noto per la sua facilità d'uso e precisione.

Caratteristiche:

• Specializzato in previsione di serie temporali e analisi dei trend.
• Strumento intuitivo per l'impostazione e l'addestramento dei modelli di previsione.
• Supporto per la gestione degli effetti stagionali e festivi nei dati.
• Elevata precisione nelle previsioni e nelle previsioni delle serie temporali.

Applicazioni:

• Previsioni di serie temporali per dati aziendali e finanziari.
• Prevedere tendenze e modelli nei dati per prendere decisioni informate.
• Analisi dell'andamento stagionale e festivo per la previsione delle vendite e della domanda.
• Previsioni accurate e accessibili per l'analisi dei dati.

20. Sorpresa:

Surprise è una libreria Python per la creazione e l'analisi di sistemi di raccomandazione, semplificando il processo di creazione di consigli personalizzati.

Caratteristiche:

• Specializzato nella costruzione e analisi di sistemi di raccomandazione.
• Fornisce algoritmi e strumenti per attività di raccomandazione.
• Semplifica il processo di gestione dei dati di interazione utente-elemento.
• Supporta la creazione di motori di raccomandazione personalizzati.

Applicazioni:

• Costruire sistemi di raccomandazione per commercio elettronico e piattaforme di contenuti.
• Creazione di consigli personalizzati sui contenuti per gli utenti.
• Gestione dei dati di interazione utente-elemento per una migliore distribuzione dei contenuti.
• Migliorare l'esperienza utente con consigli personalizzati.

Conclusione:

Questi 20 librerie Python coprire un ampio spettro di apprendimento automatico e le esigenze di analisi dei dati. Dal calcolo numerico al deep learning e alla visualizzazione dei dati, queste librerie rappresentano strumenti preziosi per data scientist, analisti e appassionati di machine learning. A seconda del tuo progetto e dei tuoi obiettivi specifici, puoi sfruttare queste librerie per semplificare il tuo lavoro e ottenere i risultati desiderati. Esplora e sperimenta questi strumenti per scoprire come possono migliorare le tue attività di analisi dei dati e di machine learning. Per saperne di più in dettaglio contatto con Carmatec.