Le migliori librerie Python per data science e machine learning

Librerie Python per Data Science e Machine Learning:

Scienza dei dati e sono le tecnologie più richieste dell'epoca. Questa richiesta ha spinto tutti a imparare le diverse librerie e pacchetti per implementare Data Science e Machine Learning. Questo post del blog si concentrerà sulle librerie Python per Data Science e Machine Learning. Queste sono le biblioteche che dovresti conoscere per padroneggiare le due abilità più pubblicizzate sul mercato.

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Ecco un elenco di argomenti che verranno trattati in questo blog:

1. Introduzione alla scienza dei dati e all'apprendimento automatico
2. Perché utilizzare Python per la scienza dei dati e il machine learning?
3. Librerie Python per data science e machine learning
   1. Librerie Python per statistiche
   2. Librerie Python per la visualizzazione
   3. Librerie Python per Machine Learning
   4. Librerie Python per Deep Learning
   5. Librerie Python per l'elaborazione del linguaggio naturale

Introduzione alla scienza dei dati e all'apprendimento automatico

Quando ho iniziato la mia ricerca su Data Science e Machine Learning, c'era sempre questa domanda che mi ha infastidito di più! Cosa ha portato al clamore su Machine Learning e Data Science?

Questo ronzio ha molto a che fare con la quantità di dati che stiamo generando. I dati sono il carburante necessario per guidare i modelli di Machine Learning e dal momento che siamo nell'era dei Big Data è chiaro perché la Data Science è considerata il ruolo lavorativo più promettente dell'era!

Direi che la Data Science e il Machine Learning sono competenze e non solo tecnologie. Sono le competenze necessarie per ricavare informazioni utili dai dati e risolvere i problemi costruendo modelli predittivi.

Formalmente, ecco come vengono definiti Data Science and Machine Learning:

Data Science è il processo di estrazione di informazioni utili dai dati per risolvere problemi del mondo reale.

L'apprendimento automatico è il processo con cui una macchina impara a risolvere i problemi alimentandola con molti dati.

Questi due domini sono fortemente interconnessi. L'apprendimento automatico è una parte della scienza dei dati che utilizza algoritmi di apprendimento automatico e altre tecniche statistiche per comprendere in che modo i dati influenzano e fanno crescere un'azienda.

Per saperne di più su Data Science e Machine Learning puoi consultare i seguenti blog:

come fare per la potenza di in java

1. Tutorial sulla scienza dei dati - Impara la scienza dei dati da zero!

Adesso capiamo dove le librerie Python si adattano alla scienza dei dati e al machine learning.

Perché utilizzare Python per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico?

è classificato al numero 1 per il linguaggio di programmazione più popolare utilizzato per implementare Machine Learning e Data Science. Capiamo perché così tanti data scientist e ingegneri di machine learning preferiscono Python a qualsiasi altro linguaggio di programmazione.

• Facilità di apprendimento: Python utilizza una sintassi molto semplice che può essere utilizzata per implementare calcoli semplici come l'aggiunta di due stringhe a processi complessi come la creazione di modelli di Machine Learning complessi.
• Meno codice: L'implementazione di Data Science e Machine Learning coinvolge tonnellate e tonnellate di algoritmi. Grazie al supporto di Pythons per i pacchetti predefiniti, non dobbiamo codificare algoritmi. E per rendere le cose più semplici, Python fornisce una metodologia di 'controllo durante il codice' che riduce l'onere di testare il codice.
• Librerie predefinite: Python ha centinaia di librerie predefinite per implementare vari algoritmi di Machine Learning e Deep Learning. Quindi, ogni volta che vuoi eseguire un algoritmo su un set di dati, tutto ciò che devi fare è installare e caricare i pacchetti necessari con un singolo comando. Esempi di librerie predefinite includono NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch e così via.
• Piattaforma indipendente: Python può essere eseguito su più piattaforme tra cui Windows, macOS, Linux, Unix e così via. Durante il trasferimento del codice da una piattaforma all'altra è possibile utilizzare pacchetti come PyInstaller che si prenderà cura di eventuali problemi di dipendenza.
• Enorme supporto della comunità: Oltre a un enorme seguito di fan, Python ha più comunità, gruppi e forum in cui i programmatori pubblicano i loro errori e si aiutano a vicenda.

Adesso che lo sai perché Python è considerato uno dei migliori linguaggi di programmazione per Data Science e Machine Learning, vediamo di capire le diverse librerie Python per Data Science e Machine Learning.

Librerie Python per data science e machine learning

La ragione più importante per la popolarità di Python nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico è il fatto che Python fornisce migliaia di librerie integrate che hanno funzioni e metodi incorporati per eseguire facilmente analisi, elaborazione, wrangling, modellazione e così via dei dati su. Nella sezione seguente discuteremo le librerie di Data Science e Machine Learning per le seguenti attività:

1. Analisi statistica
2. Visualizzazione dati
3. Modellazione dei dati e apprendimento automatico
4. In profondità Apprendimento
5. Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

Librerie Python per analisi statistica

La statistica è uno dei fondamenti più basilari della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico. Tutti gli algoritmi, le tecniche, ecc. Di Machine Learning e Deep Learning sono basati sui principi e sui concetti di base della statistica.

Per ulteriori informazioni sulle statistiche per la scienza dei dati, puoi consultare i seguenti blog:

Python viene fornito con tonnellate di librerie al solo scopo di analisi statistica. In questo blog 'Librerie Python per Data Science and Machine Learning', ci concentreremo sui migliori pacchetti statistici che forniscono funzioni integrate per eseguire i calcoli statistici più complessi.

Ecco un elenco delle migliori librerie Python per l'analisi statistica:

1. NumPy
2. SciPy
3. Panda
4. StatsModels

NumPy

o Numerical Python è una delle librerie Python più comunemente utilizzate. La caratteristica principale di questa libreria è il supporto per array multidimensionali per operazioni matematiche e logiche. Le funzioni fornite da NumPy possono essere utilizzate per indicizzare, ordinare, rimodellare e trasmettere immagini e onde sonore come un array di numeri reali multidimensionali.

Ecco un elenco delle funzionalità di NumPy:

1. Esegui calcoli matematici e scientifici da semplici a complessi
2. Forte supporto per oggetti array multidimensionali e una raccolta di funzioni e metodi per elaborare gli elementi array
3. Trasformazioni di Fourier e routine per la manipolazione dei dati
4. Esegui calcoli di algebra lineare, necessari per algoritmi di Machine Learning come regressione lineare, regressione logistica, bayes naive e così via.

SciPy

Costruita su NumPy, la libreria SciPy è un collettivo di sotto-pacchetti che aiutano a risolvere i problemi più elementari legati all'analisi statistica. La libreria SciPy viene utilizzata per elaborare gli elementi dell'array definiti utilizzando la libreria NumPy, quindi viene spesso utilizzata per calcolare equazioni matematiche che non possono essere eseguite utilizzando NumPy.

Ecco un elenco delle funzionalità di SciPy:

• Funziona insieme agli array NumPy per fornire una piattaforma che fornisce numerosi metodi matematici come l'integrazione numerica e l'ottimizzazione.
• Ha una raccolta di sotto-pacchetti che possono essere utilizzati per la quantizzazione vettoriale, la trasformazione di Fourier, l'integrazione, l'interpolazione e così via.
• Fornisce uno stack completo di funzioni di algebra lineare che vengono utilizzate per calcoli più avanzati come il clustering utilizzando l'algoritmo k-means e così via.
• Fornisce supporto per l'elaborazione del segnale, strutture dati e algoritmi numerici, creazione di matrici sparse e così via.

Panda

Panda è un'altra importante libreria statistica utilizzata principalmente in una vasta gamma di campi tra cui statistica, finanza, economia, analisi dei dati e così via. La libreria si basa sull'array NumPy allo scopo di elaborare gli oggetti dati dei panda. NumPy, Pandas e SciPy dipendono fortemente l'uno dall'altro per l'esecuzione di calcoli scientifici, manipolazione dei dati e così via.

Spesso mi viene chiesto di scegliere il migliore tra Panda, NumPy e SciPy, tuttavia preferisco utilizzarli tutti perché dipendono fortemente l'uno dall'altro. Pandas è una delle migliori librerie per l'elaborazione di enormi blocchi di dati, mentre NumPy ha un eccellente supporto per array multidimensionali e Scipy, d'altra parte, fornisce una serie di sotto-pacchetti che eseguono la maggior parte delle attività di analisi statistica.

Ecco un elenco delle caratteristiche di Panda:

• Crea oggetti DataFrame veloci ed efficaci con indicizzazione predefinita e personalizzata.
• Può essere utilizzato per manipolare set di dati di grandi dimensioni ed eseguire sottoinsiemi, suddivisione dei dati, indicizzazione e così via.
• Fornisce funzionalità integrate per la creazione di grafici Excel e l'esecuzione di complesse attività di analisi dei dati, come l'analisi statistica descrittiva, la discussione dei dati, la trasformazione, la manipolazione, la visualizzazione e così via.
• Fornisce supporto per la manipolazione dei dati delle serie storiche

StatsModels

Costruito su NumPy e SciPy, il pacchetto StatsModels Python è il migliore per la creazione di modelli statistici, la gestione dei dati e la valutazione dei modelli. Oltre a utilizzare array NumPy e modelli scientifici dalla libreria SciPy, si integra anche con Pandas per una gestione efficace dei dati. Questa libreria è nota per i calcoli statistici, i test statistici e l'esplorazione dei dati.

Ecco un elenco delle funzionalità di StatsModels:

• La migliore libreria per eseguire test statistici e test di ipotesi che non si trovano nelle librerie NumPy e SciPy.
• Fornisce l'implementazione di formule in stile R per una migliore analisi statistica. È più affiliato al linguaggio R che viene spesso utilizzato dagli statistici.
• Viene spesso utilizzato per implementare i modelli GLM (Generalized Linear Models) e OLM (Regressione lineare dei minimi quadrati ordinari) a causa del vasto supporto per i calcoli statistici.
• Il test statistico, incluso il test di ipotesi (teoria nulla), viene eseguito utilizzando la libreria StatsModels.

Quindi questi erano i più comunemente usate e le librerie Python più efficaci per l'analisi statistica. Ora passiamo alla parte relativa alla visualizzazione dei dati in Data Science e Machine Learning.

Librerie Python per la visualizzazione dei dati

Un'immagine parla più di mille parole. Abbiamo tutti sentito parlare di questa citazione in termini di arte, tuttavia, vale anche per Data Science e Machine Learning. I rinomati data scientist e ingegneri di machine learning conoscono il potere della visualizzazione dei dati, ecco perché Python fornisce tonnellate di librerie al solo scopo di visualizzazione.

La visualizzazione dei dati consiste nell'esprimere le informazioni chiave dai dati, in modo efficace attraverso rappresentazioni grafiche. Include l'implementazione di grafici, tabelle, mappe mentali, mappe termiche, istogrammi, grafici di densità, ecc. Per studiare le correlazioni tra le varie variabili di dati.

In questo blog, ci concentreremo sui migliori pacchetti di visualizzazione dei dati Python che forniscono funzioni integrate per studiare le dipendenze tra le varie funzionalità dei dati.

Ecco un elenco delle migliori librerie Python per la visualizzazione dei dati:

1. Matplotlib
2. Seaborn
3. Plotly
4. Bokeh

Matplotlib

è il pacchetto di visualizzazione dei dati più semplice in Python. Fornisce supporto per un'ampia varietà di grafici come istogrammi, grafici a barre, spettri di potenza, grafici di errore e così via. È una libreria grafica bidimensionale che produce grafici chiari e concisi che sono essenziali per l'EDA (Exploratory Data Analysis).

Ecco un elenco delle funzionalità di Matplotlib:

• Matplotlib rende estremamente facile tracciare grafici fornendo funzioni per scegliere stili di linea appropriati, stili di carattere, assi di formattazione e così via.
• I grafici creati consentono di ottenere una chiara comprensione delle tendenze, dei modelli e di creare correlazioni. In genere sono strumenti per ragionare su informazioni quantitative.
• Contiene il modulo Pyplot che fornisce un'interfaccia molto simile all'interfaccia utente MATLAB. Questa è una delle migliori caratteristiche del pacchetto matplotlib.
• Fornisce un modulo API orientato agli oggetti per l'integrazione di grafici in applicazioni utilizzando strumenti GUI come Tkinter, wxPython, Qt, ecc.

Seaborn

La libreria Matplotlib costituisce la base di Seaborn biblioteca. In confronto a Matplotlib, Seaborn può essere utilizzato per creare grafici statistici più accattivanti e descrittivi. Insieme a un ampio supporto per la visualizzazione dei dati, Seaborn viene fornito con un'API integrata orientata al set di dati per studiare le relazioni tra più variabili.

Ecco un elenco delle funzionalità di Seaborn:

• Fornisce opzioni per analizzare e visualizzare punti dati univariati e bivariati e per confrontare i dati con altri sottoinsiemi di dati.
• Supporto per la stima statistica automatizzata e la rappresentazione grafica di modelli di regressione lineare per vari tipi di variabili target.
• Costruisce visualizzazioni complesse per strutturare griglie multi-trama fornendo funzioni che eseguono astrazioni di alto livello.
• Viene fornito con numerosi temi incorporati per lo styling e la creazione di grafici matplotlib

Plotly

Ploty è una delle librerie grafiche Python più conosciute. Fornisce grafici interattivi per comprendere le dipendenze tra le variabili obiettivo e predittore. Può essere utilizzato per analizzare e visualizzare dati statistici, finanziari, commerciali e scientifici per produrre grafici chiari e concisi, sottotrame, mappe termiche, grafici 3D e così via.

Ecco un elenco di funzionalità che rendono Ploty una delle migliori librerie di visualizzazione:

• Viene fornito con più di 30 tipi di grafici, inclusi grafici 3D, grafici scientifici e statistici, mappe SVG e così via per una visualizzazione ben definita.
• Con l'API Python di Ploty's, puoi creare dashboard pubblici / privati ​​costituiti da grafici, grafici, testo e immagini web.
• Le visualizzazioni create utilizzando Ploty vengono serializzate nel formato JSON, grazie al quale è possibile accedervi facilmente su diverse piattaforme come R, MATLAB, Julia, ecc.
• Viene fornito con un'API integrata chiamata Plotly Grid che consente di importare direttamente i dati nell'ambiente Ploty.

Bokeh

Una delle librerie più interattive in Python, Bokeh può essere utilizzata per creare rappresentazioni grafiche descrittive per i browser web. Può elaborare facilmente enormi set di dati e creare grafici versatili che aiutano a eseguire EDA estesi. Bokeh fornisce le funzionalità più ben definite per creare grafici interattivi, dashboard e applicazioni dati.

Ecco un elenco delle funzionalità di Bokeh:

• Aiuta a creare rapidamente grafici statistici complessi con l'uso di semplici comandi
• Supporta output sotto forma di HTML, notebook e server. Supporta anche più associazioni di lingue tra cui R, Python, lua, Julia, ecc.
• Flask e django sono anche integrati con Bokeh, quindi puoi esprimere visualizzazioni anche su queste app
• Fornisce supporto per trasformare la visualizzazione scritta in altre librerie come matplotlib, seaborn, ggplot, ecc.

Quindi questi erano i file librerie Python più utili per la visualizzazione dei dati. Ora parliamo delle principali librerie Python per l'implementazione dell'intero processo di Machine Learning.

Librerie Python per l'apprendimento automatico

La creazione di modelli di Machine Learning in grado di prevedere con precisione il risultato o risolvere un determinato problema è la parte più importante di qualsiasi progetto di Data Science.

L'implementazione di Machine Learning, Deep Learning, ecc., Implica la codifica di migliaia di righe di codice e questo può diventare più complicato quando si desidera creare modelli che risolvono problemi complessi tramite le reti neurali. Ma per fortuna non dobbiamo codificare alcun algoritmo perché Python viene fornito con diversi pacchetti solo allo scopo di implementare tecniche e algoritmi di Machine Learning.

In questo blog, ci concentreremo sui migliori pacchetti di Machine Learning che forniscono funzioni integrate per implementare tutti gli algoritmi di Machine Learning.

Ecco un elenco delle migliori librerie Python per il machine learning:

1. Scikit-impara
2. XGBoost
3. Eli5

Scikit-impara

Una delle librerie Python più utili, Scikit-impara è la migliore libreria per la modellazione dei dati e la valutazione del modello. Viene fornito con tonnellate e tonnellate di funzioni al solo scopo di creare un modello. Contiene tutti gli algoritmi di Machine Learning supervisionato e non supervisionato e include anche funzioni ben definite per Ensemble Learning e Boosting Machine Learning.

Ecco un elenco delle funzionalità di Scikit-learn:

• Fornisce un set di set di dati standard per aiutarti a iniziare con Machine Learning. Ad esempio, il famoso set di dati Iris e il set di dati Boston House prices fanno parte della libreria Scikit-learn.
• Metodi integrati per eseguire Machine Learning sia supervisionato che non supervisionato. Ciò include la risoluzione, il raggruppamento, la classificazione, la regressione e i problemi di rilevamento delle anomalie.
• Viene fornito con funzioni integrate per l'estrazione e la selezione delle caratteristiche che aiutano a identificare gli attributi significativi nei dati.
• Fornisce metodi per eseguire la convalida incrociata per stimare le prestazioni del modello e include anche funzioni per l'ottimizzazione dei parametri al fine di migliorare le prestazioni del modello.

XGBoost

XGBoost, che sta per Extreme Gradient Boosting, è uno dei migliori pacchetti Python per eseguire Boosting Machine Learning. Librerie come LightGBM e CatBoost sono ugualmente dotate di funzioni e metodi ben definiti. Questa libreria è costruita principalmente allo scopo di implementare macchine che potenziano il gradiente che vengono utilizzate per migliorare le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Ecco alcune delle sue caratteristiche principali:

• La libreria è stata originariamente scritta in C ++, è considerata una delle librerie più veloci ed efficaci per migliorare le prestazioni dei modelli di Machine Learning.
• L'algoritmo XGBoost principale è parallelizzabile e può utilizzare efficacemente la potenza dei computer multi-core. Ciò rende anche la libreria abbastanza potente da elaborare enormi set di dati e lavorare su una rete di set di dati.
• Fornisce parametri interni per eseguire la convalida incrociata, l'ottimizzazione dei parametri, la regolarizzazione, la gestione dei valori mancanti e fornisce anche API compatibili con scikit-learn.
• Questa libreria viene spesso utilizzata nelle principali competizioni di Data Science e Machine Learning poiché ha costantemente dimostrato di superare altri algoritmi.

ElI5

ELI5 è un'altra libreria Python focalizzata principalmente sul miglioramento delle prestazioni dei modelli di Machine Learning. Questa libreria è relativamente nuova e viene solitamente utilizzata insieme a XGBoost, LightGBM, CatBoost e così via per aumentare la precisione dei modelli di Machine Learning.

Ecco alcune delle sue caratteristiche principali:

• Fornisce l'integrazione con il pacchetto Scikit-learn per esprimere l'importanza delle funzionalità e spiegare le previsioni degli alberi decisionali e degli insiemi basati sugli alberi.
• Analizza e spiega le previsioni fatte da XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor e catboost.CatBoost.
• Fornisce supporto per l'implementazione di diversi algoritmi al fine di ispezionare modelli black-box che includono il modulo TextExplainer che consente di spiegare le previsioni fatte dai classificatori di testo.
• Aiuta ad analizzare pesi e previsioni dei modelli lineari generali (GLM) scikit-learn che includono regressori lineari e classificatori.

Librerie Python per il deep learning

I maggiori progressi nel machine learning e nell'intelligenza artificiale sono avvenuti attraverso il deep learning. Con l'introduzione al Deep Learning, è ora possibile costruire modelli complessi ed elaborare enormi set di dati. Per fortuna, Python fornisce i migliori pacchetti di Deep Learning che aiutano a costruire reti neurali efficaci.

In questo blog, ci concentreremo sui migliori pacchetti di deep learning che forniscono funzioni integrate per implementare reti neurali contorte.

Ecco un elenco delle migliori librerie Python per il deep learning:

1. TensorFlow
2. Pytorch
3. Difficile

Tensorflow

Una delle migliori librerie Python per il Deep Learning, TensorFlow è una libreria open source per la programmazione del flusso di dati in una vasta gamma di attività. È una libreria matematica simbolica che viene utilizzata per costruire reti neurali forti e precise. Fornisce un'intuitiva interfaccia di programmazione multipiattaforma altamente scalabile su un vasto dominio di campi.

Ecco alcune caratteristiche chiave di TensorFlow:

• Ti consente di costruire e addestrare più reti neurali che aiutano a ospitare progetti e set di dati su larga scala.
• Oltre al supporto per le reti neurali, fornisce anche funzioni e metodi per eseguire analisi statistiche. Ad esempio, viene fornito con funzioni integrate per la creazione di modelli probabilistici e reti bayesiane come Bernoulli, Chi2, Uniform, Gamma, ecc.
• La libreria fornisce componenti a più livelli che eseguono operazioni a più livelli su pesi e bias e migliorano anche le prestazioni del modello implementando tecniche di regolarizzazione come normalizzazione batch, dropout, ecc.
• Viene fornito con un visualizzatore chiamato TensorBoard che crea grafici e oggetti visivi interattivi per comprendere le dipendenze delle funzionalità dei dati.

Pytorch

è un pacchetto di calcolo scientifico open source basato su Python utilizzato per implementare tecniche di Deep Learning e reti neurali su grandi set di dati. Questa libreria viene utilizzata attivamente da Facebook per sviluppare reti neurali che aiutano in varie attività come il riconoscimento facciale e la codifica automatica.

Ecco alcune caratteristiche chiave di Pytorch:

• Fornisce API facili da usare per l'integrazione con altri framework di data science e Machine Learning.
• Come NumPy, Pytorch fornisce array multidimensionali chiamati Tensors, che a differenza di NumPy, possono essere utilizzati anche su una GPU.
• Non solo può essere utilizzato per modellare reti neurali su larga scala, ma fornisce anche un'interfaccia, con oltre 200 operazioni matematiche per l'analisi statistica.
• Crea grafici di calcolo dinamico che costruiscono grafici dinamici in ogni punto dell'esecuzione del codice. Questi grafici aiutano nell'analisi delle serie temporali durante la previsione delle vendite in tempo reale.

Difficile

Keras è considerata una delle migliori librerie di Deep Learning in Python. Fornisce supporto completo per la creazione, l'analisi, la valutazione e il miglioramento delle reti neurali. Keras è basato sulle librerie Theano e TensorFlow Python che fornisce funzionalità aggiuntive per creare modelli di Deep Learning complessi e su larga scala.

Ecco alcune caratteristiche chiave di Keras:

• Fornisce supporto per costruire tutti i tipi di reti neurali, cioè completamente connesse, convoluzionali, in pool, ricorrenti, incorporate, ecc. Per grandi insiemi di dati e problemi, questi modelli possono essere ulteriormente combinati per creare una rete neurale a tutti gli effetti
• Ha funzioni integrate per eseguire calcoli di reti neurali come la definizione di livelli, obiettivi, funzioni di attivazione, ottimizzatori e una serie di strumenti per rendere più facile il lavoro con dati di immagini e testo.
• Viene fornito con diversi pre-elaborati set di dati e modelli addestrati tra cui, MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet, ecc.
• È facilmente estensibile e fornisce supporto per aggiungere nuovi moduli che includono funzioni e metodi.

Librerie Python per l'elaborazione del linguaggio naturale

Ti sei mai chiesto come fa Google a prevedere in modo così appropriato ciò che stai cercando? La tecnologia alla base di Alexa, Siri e altri chatbot è l'elaborazione del linguaggio naturale. La PNL ha svolto un ruolo enorme nella progettazione di sistemi basati su AI che aiutano a descrivere l'interazione tra linguaggio umano e computer.

In questo blog, ci concentreremo sui migliori pacchetti di elaborazione del linguaggio naturale che forniscono funzioni integrate per implementare sistemi basati su AI di alto livello.

Ecco un elenco delle migliori librerie Python per l'elaborazione del linguaggio naturale:

1. NLTK
2. SpaCy
3. Gensim

NLTK (Natural Language ToolKit)

NLTK è considerato il miglior pacchetto Python per analizzare il linguaggio e il comportamento umano. Preferita dalla maggior parte dei Data Scientist, la libreria NLTK fornisce interfacce facili da usare contenenti oltre 50 corpora e risorse lessicali che aiutano a descrivere le interazioni umane e a costruire sistemi basati sull'intelligenza artificiale come i motori di raccomandazione.

Ecco alcune caratteristiche chiave della libreria NLTK:

• Fornisce una suite di metodi di elaborazione dei dati e del testo per la classificazione, la tokenizzazione, lo stemming, l'etichettatura, l'analisi e il ragionamento semantico per l'analisi del testo.
• Contiene wrapper per librerie NLP a livello industriale per creare sistemi contorti che aiutano nella classificazione del testo e nella ricerca di tendenze e modelli comportamentali nel linguaggio umano
• Viene fornito con una guida completa che descrive l'implementazione della linguistica computazionale e una guida completa alla documentazione API che aiuta tutti i neofiti a iniziare con la PNL.
• Ha una vasta comunità di utenti e professionisti che forniscono tutorial completi e guide rapide per apprendere come eseguire la linguistica computazionale utilizzando Python.

spaCy

spaCy è una libreria Python gratuita e open source per l'implementazione di tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Quando si lavora con molto testo, è importante comprendere il significato morfologico del testo e come può essere classificato per comprendere il linguaggio umano. Questi compiti possono essere facilmente raggiunti tramite spaCY.

Ecco alcune caratteristiche chiave della libreria spaCY:

• Insieme ai calcoli linguistici, spaCy fornisce moduli separati per costruire, addestrare e testare modelli statistici che ti aiuteranno a comprendere meglio il significato di una parola.
• Viene fornito con una varietà di annotazioni linguistiche integrate per aiutarti ad analizzare la struttura grammaticale di una frase. Questo non solo aiuta a comprendere il test, ma aiuta anche a trovare le relazioni tra le diverse parole in una frase.
• Può essere utilizzato per applicare la tokenizzazione a token complessi e nidificati che contengono abbreviazioni e più segni di punteggiatura.
• Oltre ad essere estremamente robusto e veloce, spaCy fornisce supporto per oltre 51 lingue.

Gensim

Gensim è un altro pacchetto Python open source modellato per estrarre argomenti semantici da documenti e testi di grandi dimensioni per elaborare, analizzare e prevedere il comportamento umano attraverso modelli statistici e calcoli linguistici. Ha la capacità di elaborare dati giganteschi, indipendentemente dal fatto che i dati siano grezzi e non strutturati.

Ecco alcune caratteristiche chiave di Genism:

• Può essere utilizzato per costruire modelli in grado di classificare efficacemente i documenti comprendendo la semantica statistica di ogni parola.
• Viene fornito con algoritmi di elaborazione del testo come Word2Vec, FastText, Latent Semantic Analysis, ecc. Che studiano i modelli statistici di co-occorrenza nel documento per filtrare le parole non necessarie e costruire un modello con solo le caratteristiche significative.
• Fornisce wrapper e lettori I / O in grado di importare e supportare una vasta gamma di formati di dati.
• Viene fornito con interfacce semplici e intuitive che possono essere facilmente utilizzate dai principianti. Anche la curva di apprendimento dell'API è piuttosto bassa, il che spiega perché a molti sviluppatori piace questa libreria.

Ora che conosci le migliori librerie Python per Data Science e Machine Learning, sono sicuro che sei curioso di saperne di più. Ecco alcuni blog che ti aiuteranno a iniziare:

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