Топ-10 библиотек Python для машинного обучения

Data Science активно использует предиктивные возможности алгоритмов машинного обучения (ML). Python же предоставляет удобную среду для экспериментов с этими алгоритмами благодаря своей читабельности и эффективности. А обилие библиотек делают его еще более привлекательным решением.

Фреймворк — это интерфейс или инструмент, позволяющий разработчикам просто создавать модели машинного обучения, не погружаясь в лежащие в основе алгоритмы.

Библиотека — это набор файлов, содержащих код, который можно импортировать в свое приложение.

Фреймворк может быть набором библиотек, необходимых для построения модели без понимания особенностей лежащих в основе алгоритмов. Однако разработчикам нужно знать, каким образом эти алгоритмы работают, чтобы корректно интерпретировать результат.

#10 Matplotlib

Matplotlib — это интерактивная кроссплатформенная библиотека для создания двумерных диаграмм. С ее помощью можно создавать качественные графики и диаграммы в нескольких форматах.

Преимущества:

• Гибкость. Поддерживает Python и IPython, скрипты Python, Jupyter Notebook, сервера веб-приложений и многие инструменты с интерфейсом (GTK+, Tkinter, Qt и wxPython).
• Предоставляет интерфейс в стиле MATLAB для создания диаграмм
• Объектно-ориентированный интерфейс предоставляет полный контроль над свойствами осей, шрифтов, стилями линий и так далее.
• Совместим с разными графическими движками и операционными системами.
• Часто используется в других библиотеках, таких как Pandas.

Недостатки:

• Наличие двух разных интерфейсов (объектно-ориентированного и в стиле MATLAB) может запутать начинающего разработчика.
• Matplotlib — это библиотека для визуализации, а не для анализа данных. Для последнего ее нужно совмещать с другими, например, Pandas.

Официальная документация: https://matplotlib.org/stable/index.html.
Уроки по matplotlib на русском: Установка matplotlib и архитектура графиков / plt 1.

#9 Natural Language Toolkit (NLTK)

NLTK — это фреймворк и набор библиотек для разработки системы символической и статистической обработки естественного языка (natural language processing, NLP). Стандартный инструмент для NLP в Python.

Преимущества:

• Библиотека содержит графические инструменты, а также примеры данных.
• Включает книгу и набор примеров для начинающих.
• Предоставляет поддержку разных ML-операций, таких как классификация, парсинг, токенизация и так далее.
• Работает как платформа для прототипирования и создания исследовательских систем.
• Совместима с несколькими языками.

Недостатки:

• Для работы с NLTK нужно понимать, как работать со строками. Однако в этом может помочь документация.
• Токенизация происходит за счет разбития текста на предложения. Это отрицательно влияет на производительность.

Официальная документация: https://www.nltk.org/.

#8 Pandas

Это библиотека Python для высокопроизводительных и одновременно понятных структур данных и инструментов анализа данных в Python.

Преимущества:

• Выразительные, быстрые и гибкие структуры данных.
• Поддерживает операции агрегации, конкатенации, итерации, переиндексации и визуализации.
• Гибкая и совместимая с другими библиотеками Python.
• Интуитивное управление данными с минимальным набором команд.
• Поддерживает широкий спектр коммерческих и академических областей.
• Производительная.

Недостатки:

• Построена на основе matplotlib, что значит, что начинающий должен быть знаком с обеими, чтобы понимать, что лучше использовать для решения конкретной проблемы.
• Меньше подходит для n-размерных массивов и статистического моделирования. Для этого лучше использовать NumPy, SciPy или SciKit Learn.

Официальная документация: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html.
Краткая документация с примерами: Введение в библиотеку pandas: установка и первые шаги / pd 1.
Уроки по Pandas на русском: Основы Pandas №1 // Чтение файлов, DataFrame, отбор данных.

#7 Scikit-Learn

Эта библиотека построена на основе matplotlib, NumPy и SciPy. Она предоставляет несколько инструментов для анализа и добычи данных.

Преимущества:

• Простая и эффективная.
• Быстро улучшается и обновляется.
• Разнообразие алгоритмов, включая кластерный и факторный анализ, а также метод главных компонент.
• Может извлекать данные из изображений и текста.
• Может использоваться для NLP.

Недостатки:

• Предназначена для обучения с учителем и не очень хорошо работает в обучении без учителя (например, в Deep Learning).

Официальная документация: https://scikit-learn.org/stable/.

#6 Seaborn

Библиотека для создания статистических графиков в Python. Построена на базе matplotlib и имеет интеграцию со структурами данных pandas.

Преимущества

• Предлагает более визуально привлекательные графики по сравнению с matplotlib.
• Предлагает встроенные графики, которых нет в matplotlib.
• Использует меньше кода для визуализации.
• Отличная интеграция с Pandas: комбинация из визуализации данных и анализа.

Недостатки:

• Построена на основе matplotlib, поэтому нужно понимать, какую из библиотек использовать в том или ином случае.
• Полагается на темы по умолчанию, поэтому результат не настолько настраиваемый, как у matplotlib.

Официальная документация: https://seaborn.pydata.org/.

#5 NumPy

NumPy добавляет обработку многомерных массивов и матриц в Python, а также крупные наборов данных для высокоуровневых математических функций. Обычно используется для научных вычислений. Следовательно, это один из самых используемых пакетов Python для машинного обучения.

Преимущества:

• Интуитивная и интерактивная.
• Предлагает преобразования Фурье, возможности для генерации сложных чисел и другие инструменты для интеграции таких компьютерных языков, как C/C++ и Fortran.
• Универсальность — другие библиотеки для машинного обучения, такие как scikit-learn и TensorFlow, используют массивы NumPy в качестве исходных значений; а у Pandas — NumPy под капотом.
• Серьезный вклад сообщества в развитие.
• Упрощает сложные математические реализации.

Недостатки:

• Может быть чересчур сложным — не стоит использовать, если вам с головой хватает обычных списков Python.

Официальная документация: https://numpy.org/.
Уроки по NumPy на русском: Введение и установка библиотеки NumPy / np 1.

#4 Keras

Очень популярная библиотека для машинного обучения в Python, предоставляющая высокоуровневое API нейронной сети, работающее поверх TensorFlow, CNTK или Theano.

Преимущества:

• Отличное решение для экспериментов и быстрого прототипирования.
• Портативная.
• Предлагает легкое представление нейронных сетей.
• Удобно использовать для моделирования и визуализации.

Недостатки:

• Медленная, поскольку требует создания вычислительного графа перед выполнением операций.

Официальная документация: https://keras.io/.
Уроки по Keras на русском: Преимущества и ограничения Keras / keras 1.

#3 SciPy

Популярная библиотека с разными модулями для оптимизации, линейной алгебры, интеграции и статистики.

Преимущества:

• Подходит для управления изображениями.
• Предоставляет простую обработку математических операций.
• Предлагает эффективные математические операции, включая интеграцию и оптимизацию.
• Поддерживает сигнальную обработку.

Недостатки:

• Под названием SciPy скрываются как стек, так и библиотека. При этом библиотека является частью стека. Это может сбивать с толку.

Официальная документация: https://www.scipy.org/.
Введение в SciPy на русском: Руководство по SciPy: что это, и как ее использовать.

#2 Pytorch

Популярная библиотека, построенная на базе Torch, которая, в свою очередь, сделана на C и завернута в Lua. Изначально создавалась Facebook, но сейчас используется в Twitter, Salefsorce и многих других организациях.

Преимущества:

• Содержит инструменты и библиотеки компьютерного зрения, натуральной обработки речи, глубокого обучения и другого.
• Разработчики могут выполнять вычисления на тензорах с помощью ускорения GPU.
• Помогает создавать вычислительные диаграммы.
• Процесс моделирования простой и прозрачный.
• Стандартный режим «define-by-run» больше напоминает классическое программирование.
• Использует привычные инструменты отладки, такие как pdb, ipdb или отладчик PyCharm.
• Использует массу готовых моделей и модулей, которые можно комбинировать между собой.

Недостатки:

• Поскольку PyTorch относительно новый, не так много онлайн-ресурсов. Это усложняет процесс обучения с нуля, хотя он все равно достаточно интуитивный.
• Не настолько готов к полноценной работе в сравнении с TensorFlow.

Официальная документация: https://pytorch.org/.

#1 TensorFlow

Изначально разработанная Google, TensorFlow — это высокопроизводительная библиотека для вычислений с помощью графа потока данных.

Под капотом это в большей степени фреймворк для создания и работы вычислений, использующих тензоры. Чаще всего TensorFlow используется в нейронных сетях и глубоком обучении. Это делает библиотеку одной из самых популярных.

Преимущества:

• Поддерживает обучение с подкреплением и другие алгоритмы.
• Предоставляет абстракцию вычислительного графа.
• Огромное сообщество.
• Предоставляет TensorBoard — инструмент для визуализации моделей прямо в браузере.
• Готов к работе.
• Может быть развернут на нескольких CPU и GPU.

Недостатки:

• Намного медленнее остальных фреймворков, использующих CPU/GPU.
• Крутая кривая обучения по сравнению с PyTorch.
• Вычислительные графы могут быть медленными.
• Не поддерживается коммерчески.
• Не слишком большой набор инструментов.

Официальная документация: https://www.tensorflow.org/.

Выводы

Теперь вы знаете разницу в библиотеках и фреймворках Python. Можете оценить преимущества и недостатки самых популярных библиотек машинного обучения.