Beste Python-Bibliothek für KI und ML [Latest]

Beste Python-Bibliothek für KI und ML [Latest]

Die Nachfrage nach Python-Entwicklungsdiensten steigt ständig, und das zu Recht. Python ist eine leistungsstarke Sprache, die äußerst vielseitig ist und zahlreiche Anwendungsfälle für unterschiedliche Marktanforderungen bietet. Von der Softwareentwicklung über die Entwicklung von Web-Apps bis hin zur Spieleentwicklung und mehr kann Python genutzt werden, um zuverlässige digitale Lösungen zu erstellen.

Ein weiterer wichtiger Bereich, in dem Python derzeit glänzt, ist maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. ML und KI sind Spitzentechnologien, die aufgrund ihrer hervorragenden Datenanalyse- und Datenverarbeitungsfähigkeiten weit verbreitet sind.

Heutzutage verstehen Unternehmen den Wert von Daten wirklich. Daher benötigen sie Ressourcen für ihr Unternehmen, die tief in die Daten eindringen und daraus wertvolle Informationen ableiten können. Hier kommen KI- und ML-Apps ins Spiel und helfen dabei, die Daten tiefgreifend zu verarbeiten.

Die generierten Erkenntnisse tragen dazu bei, die Produktionskosten zu senken, die Produktivität zu steigern und die Geschäftseffizienz zu steigern. Nicht viele Leute wissen es, aber diese KI- und ML-Apps funktionieren, weil sie von verschiedenen Python-Bibliotheken unterstützt werden.

Daher werden wir in diesem Blog verschiedene Python-Bibliotheken untersuchen, die ML- und KI-Apps unterstützen und ihnen dabei helfen, in mehreren Branchen einen wesentlichen Unterschied zu machen.

Was sind Python-Bibliotheken?

Python-Bibliotheken sind eine Sammlung vorkompilierter Codes, die für bestimmte, genau definierte Vorgänge in einem Programm erstellt wurden. Diese Codes werden normalerweise für den allgemeinen Betrieb eines Programms entwickelt, das in verschiedenen Anwendungen wie Anmeldeseiten, Kalenderfunktionen, Social-Media-Integrationen usw. gleich bleibt.

Neben den vorkompilierten Codes bestehen Python-Bibliotheken auch aus Konfigurationsdaten, Vorlagen, Dokumentation, Klassen, Werten usw. Diese Sammlung gebündelter Codes macht die Programmierung für den Entwickler bequem und einfacher, da er die Erstellung ähnlicher Funktionen, die denselben Zweck erfüllen, überspringen kann Zweck immer wieder. Python-Bibliotheken sind äußerst hilfreich für den Erfolg fast aller Python-Entwicklungsdienste.

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Wie funktionieren Python-Bibliotheken?

Verschiedene Python-Entwicklungsunternehmen nutzen je nach Softwareplattform unterschiedliche Möglichkeiten, Bibliotheken mit Python-Programmen zu verknüpfen. Beispielsweise verfügen Python-Bibliotheken in der MS Windows-Umgebung über eine DLL-Erweiterung (Dynamic Load Libraries), die zum Verknüpfen des Programms mit der AI-Python-Bibliothek verwendet wird.

Wenn das Programm ausgeführt wird, sucht der Linker automatisch nach der Bibliothekserweiterung und extrahiert die Funktionalitäten dieser bestimmten Bibliothek weiter, um das Programm zum Laufen zu bringen. Wie komplex Ihr Programm auch sein mag, Python-Bibliotheken bieten eine großartige Möglichkeit, den Entwicklungsprozess für Entwickler zu vereinfachen.

Lesen Sie den Leitfaden zur Einstellung von Python-Entwicklern für eine verbesserte Entwicklungserfahrung

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Welche Rolle spielt Python in ML und KI?

Sie fragen sich bestimmt, es gibt unzählige Programmiersprachen, aber warum stellen Unternehmen nur Python-Entwickler ein, um Apps für ML- und KI-Programme zu entwickeln? Die folgenden Gründe werden Ihnen helfen zu verstehen, warum das so ist:

Python ist eine Kombination aus Leistung und Flexibilität

Python basiert auf OOPs-Konzepten (objektorientierte Programmiersprache). Das bedeutet, dass es erweiterbar ist und mehrere Repositories und Bibliotheken nutzen kann. Darüber hinaus besteht Python aus zahlreichen Automatisierungs- und Interaktionstools, die es leistungsstark und funktional machen, um intelligente Automatisierungsaufgaben zu erstellen.

Python verfügt über umfassende Bibliotheken

Einer der Gründe, warum jeder Python-Entwickler einstellen möchte und die Nachfrage nach der Sprache steigt, ist die Verfügbarkeit Tausender Python-Bibliotheken.

Sie können für fast jedes bestehende Problem auf der Welt eine Python-Bibliothek finden, die Ihre Programmentwicklung schneller und einfacher macht und eine reibungslose Programmimplementierung und -integration gewährleistet.

Open-Source-Sprache mit einfacher Lernkurve

Python ist eine Open-Source-Sprache, die jedem leicht zugänglich ist, der sie lernen möchte. Darüber hinaus bietet die Verarbeitung natürlicher Sprache eine einfache Lesbarkeit und verfügt über eine einfache Syntaxstruktur, die auch für Anfänger leicht verständlich ist.

Da es sich um eine einfach und effektiv zu erlernende Sprache handelt, wird sie von einer großen Anzahl von Anwendungsentwicklern weltweit bevorzugt.

Unterstützung der riesigen Python-Community

Python ist eine der am stärksten wachsenden Sprachen der Welt. Nicht nur Python-Entwickler, sondern auch Python-Entwicklungsdienste weltweit haben sich in den letzten Jahren vervierfacht.

Dieser Anstieg der Zahl der Python-Entwickler hat die Unterstützung für die umfangreiche Python-Community erweitert, die stets aktiv und bestrebt ist, an neuen Problemen zu arbeiten und Python zur Verbesserung der digitalen Welt und Unternehmen zu nutzen.

Lesen Sie den Blog, um zu erfahren, warum Sie Python für Ihr nächstes Projekt wählen müssen

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Was sind die am häufigsten in ML und KI verwendeten Python-Bibliotheken?

Python-Bibliotheken spielen eine wichtige Rolle dabei, ML und KI zu den Technologien zu machen, die sie heute sind. Hier sind einige der bekannten Python-Bibliotheken, die bei der Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz genutzt werden:

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1. Numpy

Es handelt sich um eine beliebte Python-Bibliothek zur Verarbeitung mehrdimensionaler Daten und komplexer mathematischer Funktionen, die auf die Daten angewendet werden. Die NumPy-Bibliothek beschleunigt die Berechnung mathematischer Ausdrücke und die Ausführung komplexer Funktionen auf Arrays.

Hauptmerkmale:

  • Formmanipulation.

  • Diskretion von Fourier-Transformationen.

  • Statistische Operationen und lineare Algebra.

  • Unterstützung für n-dimensionale Arrays.

  • Datenbereinigung und -manipulation.

  • Zufällige Simulationen.

2. Pandas

Pandas ist eine bekannte Python-Bibliothek für Konzepte des maschinellen Lernens. Es handelt sich um eine Datenanalysebibliothek, die die Daten analysiert und manipuliert. Pandas erleichtern Entwicklern die Arbeit mit strukturierten mehrdimensionalen Daten- und Zeitreihenkonzepten und die Erzielung effizienter Ergebnisse.

Hauptmerkmale:

  • Datenabgleich und Umgang mit fehlenden Daten.

  • Zusammenführen und Zusammenführen von Datensätzen.

  • Umformen und Pivotieren von Datensätzen.

  • Datenfilterung.

  • Datenmanipulation und -analyse.

  • Indizierung der Daten.

3. Matplotlib

Es handelt sich um eine Datenvisualisierungsbibliothek, die zum Entwerfen von Plots und Grafiken verwendet wird. Die Bibliothek selbst ist eine Erweiterung von SciPy und verarbeitet komplexe Datenmodelle von Pandas sowie NumPy-Datenstrukturen. Matplotlib bietet Funktionen wie Basemap, GTK-Tools, Cartopy, Mplot4d usw., die bei der Erstellung von Bilddiagrammen, 3D-Diagrammen, Konturdiagrammen und mehr helfen.

Hauptmerkmale:

  • Hochwertige Diagramme, Plots, Histogramme, Grafiken usw.

  • Intuitiv und einfach zu bedienen.

  • Unterstützung für GUI-Toolkits.

  • Kartenprojektionen.

  • Erkennung von Datenmustern.

4. SciPy

Es handelt sich um eine Python-Bibliothek, die von NumPy stammt. SciPy wird von Python-Entwicklungsdiensten genutzt, um technische und wissenschaftliche Berechnungen für große Datenmengen durchzuführen. Die Bibliothek verfügt über integrierte Array-Optimierungs- und lineare Algebra-Module, die bei der wissenschaftlichen Analyse und Technik hilfreich sind.

Hauptmerkmale:

  • Unterprogramme zur Array-Manipulation.

  • Benutzerfreundlichkeit.

  • Datenvisualisierung und -manipulation.

  • Wissenschaftliche und technische Analyse.

5. Scikit-lernen

Es handelt sich um eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die ursprünglich für die Datenmodellierung und den Aufbau von Algorithmen für maschinelles Lernen erstellt wurde. Es verfügt über eine einfache, ansprechende und konsistente Benutzeroberfläche, die außergewöhnlich benutzerfreundlich ist und die Verwendung und Weitergabe von Daten erleichtert.

Hauptmerkmale:

  • Datenmodellierung.

  • End-to-End-Algorithmen für maschinelles Lernen.

  • Modellauswahl.

  • Klassifizierung von Daten.

  • Dimensionsreduktion.

  • Vorverarbeitung der Daten.

6. TensorFlow

Es handelt sich um eine Open-Source-Bibliothek, die zum Erreichen von Daten und zu Produktionszwecken verwendet wird. Die Bibliothek wird von Google angeboten und kann verwendet werden, um den Aufbau von ML-Modellen zu erleichtern. TensorFlow bietet ein flexibles Framework und eine flexible Architektur, die die Ausführung auf verschiedenen Computerplattformen ermöglichen. Es verfügt jedoch über eine Tensor-Verarbeitungseinheit (TPU), mit der die besten Ergebnisse erzielt werden können.

Hauptmerkmale:

  • Erstellen von Deep-Learning-Modellen.

  • Verarbeitung natürlicher Sprache.

  • Abstraktionsfähigkeiten.

  • Verwaltung tiefer neuronaler Netze.

  • Bild-, Text- und Spracherkennung.

7. Keras

Es handelt sich um eine Open-Source-Bibliothek für neuronale Python-Netzwerke, die als Erweiterung der TensorFlow-Bibliothek angeboten wird. Keras ist für den Aufbau und die Bewertung neuronaler Netze in Modellen des maschinellen Lernens und des Deep Learning konzipiert. Die Bibliothek ist flexibel, modular und erweiterbar und kann mit Zielen, Optimierern, Ebenen und Aktivierungsfunktionen integriert werden.

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Hauptmerkmale:

  • Aktivierungs- und Kostenfunktionen.

  • Datenpooling.

  • Entwicklung neuronaler Schichten.

  • Batch-Normalisierung.

  • Erstellen von Deep-Learning-Modellen.

8. Theano

Es handelt sich um eine weit verbreitete Python-Bibliothek, die von mehreren Python-Entwicklungsunternehmen zur Auswertung komplexer mathematischer Ausdrücke verwendet wird. Es ist gezielt für die Technologie des maschinellen Lernens entwickelt und ermöglicht eine effiziente Optimierung und Auswertung von Matrixberechnungen. Theaono kann in NumPy integriert werden, um die Rechengeschwindigkeit um 140 Prozent zu erhöhen.

Hauptmerkmale:

  • Schnellere und stabile Auswertungen.

  • Leistungsstarke mathematische Berechnungen.

  • Datenintensive Berechnung.

  • Arbeiten mit mehrdimensionalen Arrays.

9. PyTorch

Sehr beliebte produktionsreife Python-Bibliotheken für Konzepte des maschinellen Lernens. Die Bibliothek unterstützt die GPU-Beschleunigung und bietet Leistungsoptimierung für tiefe neuronale Netze. PyTorch wird hauptsächlich zur Leistungssteigerung von Deep-Learning-Frameworks verwendet und wird von einer großen Python-Community unterstützt.

Hauptmerkmale:

  • Entwicklung von Deep-Learning-Modellen.

  • Matrix-Vektor-Multiplikation.

  • Statistische Verteilung und Operationen.

  • Größere Kontrolle über Datensätze.

Abschluss

Python-Bibliotheken sind bei der Arbeit mit ML- und KI-Technologien von großem Nutzen. Aus diesem Grund steigt die Nachfrage, Python-Entwickler einzustellen, von Tag zu Tag. Hier bei Thinkitive verfügen wir über ein Team von Python-Experten, die leidenschaftlich sind und die Feinheiten der Programmiersprache Python verstehen, um leistungsfähige ML- und KI-Anwendungen zu entwickeln.

FAQ

Welche ist die beste Python-Bibliothek zur Entwicklung von ML- und KI-Anwendungen?

Alle oben aufgeführten Bibliotheken sind in der Lage, funktionale ML- und KI-Apps zu erstellen. Welche Bibliothek für Ihr Projekt am besten geeignet ist, hängt von den beabsichtigten Funktionen ab, die Sie in Ihrer Anwendung verwenden möchten.

Reicht das Erlernen von Python-Bibliotheken aus, um KI- und ML-Apps zu entwickeln?

Python-Bibliotheken sind riesig und decken fast alle Ziele der KI- und ML-Technologie ab. Daher kann ihr Wissen zusammen mit Python-Konzepten Ihnen dabei helfen, gut funktionsfähige Anwendungen zu erstellen.

Warum wird Python für KI verwendet?

Python bietet eine hervorragende Lesbarkeit und eine einfache Codierungssyntax, wodurch es sich für die Erstellung von KI-Apps eignet.

Wie kann ich sicherstellen, dass Thinkitive die richtige Wahl für mein KI-Projekt ist?

Thinkitive ist ein führendes Python-Entwicklungsunternehmen mit den besten Python-Entwicklern der Branche und der Erfahrung in der Erstellung Hunderter Python-Apps. Sie können unsere Python-Experten befragen und unser Portfolio prüfen, um zu analysieren, ob wir die richtige Wahl für Ihr Projekt sind.