मशीन लर्निंग (एमएल), आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक उपक्षेत्र, अनुभव से सीखकर कंप्यूटर को विशिष्ट निर्देश के बिना कार्य करने में सक्षम बनाता है। पायथन को अपने व्यापक फीचर सेट और तृतीय-पक्ष लाइब्रेरी की विस्तृत श्रृंखला के साथ एमएल के लिए उत्कृष्ट समर्थन प्राप्त है।
पायथन के लिए उपलब्ध एमएल लाइब्रेरी में गणितीय और वैज्ञानिक गणनाओं को हल करने के लिए उपकरण और फ़ंक्शन शामिल हैं। इन पुस्तकालयों का उपयोग करके, आप उनकी अंतर्निहित तकनीकों की सभी बारीकियों में महारत हासिल किए बिना, तेजी से मशीन लर्निंग मॉडल बना सकते हैं।
Google Brain टीम ने विकसित किया TensorFlow एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क के रूप में जो आपको देता है विभिन्न प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण और प्रशिक्षण. TensorFlow छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और सुदृढीकरण सीखने सहित कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
TensorFlow डेटा को बहुआयामी सरणियों के रूप में दर्शाता है जिन्हें टेंसर कहा जाता है। यह सुविधा आपको डेटा के साथ अत्यधिक लचीले और कुशल तरीके से काम करने देती है, जिससे मशीन लर्निंग मॉडल को डिज़ाइन और अनुकूलित करना आसान हो जाता है।
Python, C++ और JavaScript जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ TensorFlow की अनुकूलता इसे व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ बनाती है। इस बहुमुखी प्रतिभा ने शिक्षा और उद्योग दोनों में इसकी लोकप्रियता में योगदान दिया है।
मेटा की AI अनुसंधान टीम ने कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में अनुप्रयोगों के लिए एक स्वतंत्र और ओपन-सोर्स लाइब्रेरी के रूप में PyTorch विकसित किया है। उबर, वॉलमार्ट और माइक्रोसॉफ्ट सहित कई व्यवसायों ने इस लाइब्रेरी को अपनाया है।
उदाहरण के लिए, उबर ने पायरो का अधिग्रहण किया, जो एक गहन शिक्षण कार्यक्रम है जो संभाव्य मॉडलिंग के लिए पायटोरच का उपयोग करता है। यह उन्नत AI समाधान चाहने वाली कंपनियों के बीच PyTorch की लोकप्रियता और उपयोगिता को प्रदर्शित करता है।
जब अपने टेक्स्ट और छवि डेटा को संभालने की बात आती है तो उबर, नेटफ्लिक्स, स्क्वायर और येल्प जैसी कंपनियां अन्य लाइब्रेरी की तुलना में केरस को चुनती हैं। केरस एक स्टैंडअलोन, ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है, जिसे विशेष रूप से मशीन लर्निंग और तंत्रिका नेटवर्क कार्यों के लिए तैयार किया गया है।
इसकी मॉड्यूलर डिज़ाइन, पठनीयता और विस्तारशीलता डेवलपर्स को तंत्रिका नेटवर्क मॉडल बनाते समय अधिक तेज़ी से प्रयोग करने और पुनरावृत्त करने देती है। इसके अलावा, केरस एक मजबूत टूलकिट प्रदान करता है जो टेक्स्ट और छवि हेरफेर की दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
NumPy, एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी, वैज्ञानिक और गणितीय गणनाओं की सुविधा प्रदान करता है। यह लाइब्रेरी गणित कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करती है, जिसमें गणित.fsum और गणित.frexp जैसे संचालन शामिल हैं। इसके अलावा, यह आपको मैट्रिक्स और बहुआयामी सरणियों से जुड़ी जटिल गणनाएँ करने का अधिकार देता है।
SciPy, NumPy की क्षमताओं पर आधारित है, जो विभिन्न वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग कार्यों के लिए आवश्यक कार्यक्षमता की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करती है। इस लाइब्रेरी में अनुकूलन, एकीकरण, इंटरपोलेशन, रैखिक बीजगणित, सांख्यिकी और बहुत कुछ के लिए मॉड्यूल शामिल हैं।
परिणामस्वरूप, यह डेटा विश्लेषण, संख्यात्मक सिमुलेशन और वैज्ञानिक मॉडलिंग जैसी गतिविधियों पर काम करने वालों के लिए एक मूल्यवान उपकरण के रूप में कार्य करता है। आमतौर पर, व्यापक कम्प्यूटेशनल वर्कफ़्लोज़ बनाने के लिए आप इसे अन्य वैज्ञानिक पुस्तकालयों के साथ जोड़ देंगे।
स्किकिट-लर्न, निःशुल्क मशीन लर्निंग लाइब्रेरी, अपनी गति और उपयोगकर्ता के अनुकूल एपीआई के लिए जानी जाती है। SciPy पर निर्मित, इसमें प्रतिगमन विधियों, डेटा क्लस्टरिंग और वर्गीकरण टूल सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है।
यह लाइब्रेरी अग्रणी मशीन लर्निंग तकनीकों, जैसे सपोर्ट वेक्टर मशीन, रैंडम फ़ॉरेस्ट, के-मीन्स और ग्रेडिएंट बूस्टिंग के लिए समर्थन का दावा करती है। इसके अलावा, यदि आपको कोई समस्या आती है तो इसका सक्रिय डेवलपर समुदाय बहुमूल्य सहायता प्रदान कर सकता है।
स्किकिट-लर्न को विभिन्न उद्योगों में व्यापक रूप से अपनाया जाता है, जैसे उल्लेखनीय उदाहरणों के साथ होटल आरक्षण के लिए booking.com और ऑनलाइन संगीत स्ट्रीमिंग के लिए Spotify, इसे एक लोकप्रिय विकल्प बनाता है GitHub पर.
Orange3 एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन है जिसे डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसकी उत्पत्ति 1996 में हुई जब स्लोवेनिया में ज़ुब्लज़ाना विश्वविद्यालय के अकादमिक विशेषज्ञों ने पहली बार इसकी कल्पना की थी, जिन्होंने इसे C++ का उपयोग करके बनाया था।
समय के साथ, जैसे-जैसे अधिक उन्नत और जटिल कार्यक्षमता की मांग बढ़ी, पेशेवरों ने सॉफ्टवेयर की क्षमताओं का विस्तार और वृद्धि करते हुए, इस ढांचे में पायथन मॉड्यूल को शामिल करना शुरू कर दिया।
पांडास पायथन में एक मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो उच्च-स्तरीय डेटा संरचनाएं और विभिन्न प्रकार के विश्लेषण उपकरण प्रदान करती है। इस लाइब्रेरी की सबसे बड़ी विशेषताओं में से एक इसकी केवल एक या दो कमांड का उपयोग करके डेटा पर जटिल संचालन करने की क्षमता है।
पांडा के पास कई अंतर्निहित विधियाँ हैं डेटा को समूहीकृत करने, संयोजन करने और फ़िल्टर करने के साथ-साथ समय-श्रृंखला कार्यक्षमता के लिए।
पांडा यह सुनिश्चित करता है कि डेटा में हेरफेर करने की पूरी प्रक्रिया आसान हो। पांडा का एक मुख्य आकर्षण पुन: अनुक्रमण, पुनरावृत्ति, छँटाई, एकत्रीकरण, संयोजन और विज़ुअलाइज़ेशन जैसे संचालन के लिए इसका समर्थन है।
मैटप्लोटलिब पायथन के लिए एक लाइब्रेरी है जिसमें स्थिर, एनिमेटेड और इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए आवश्यक सभी चीजें हैं।
NumPy, Python की वैज्ञानिक कंप्यूटिंग लाइब्रेरी, उस नींव के रूप में कार्य करती है जिस पर Matplotlib का निर्माण किया गया था। एक बार जब आप NumPy के साथ डेटा को प्रीप्रोसेस कर लेते हैं तो आप डेटा को जल्दी और आसानी से प्लॉट करने के लिए Matplotlib का उपयोग कर सकते हैं।
2007 में मॉन्ट्रियल इंस्टीट्यूट फॉर लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा बनाई गई थीनो लाइब्रेरी गणितीय कथनों को डिजाइन करने और निष्पादित करने के लिए एक मंच के रूप में कार्य करती है।
यह आपको गणितीय मॉडलों में प्रभावी ढंग से हेरफेर, मूल्यांकन और अनुकूलन करने देता है। यह लाइब्रेरी बहुआयामी सरणियों का उपयोग करके इन गणित अभिव्यक्तियों को संभालकर काम करती है।
PyBrain-पायथन-आधारित रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी का संक्षिप्त रूप-विभिन्न मशीन लर्निंग कार्यों पर उपयोग के लिए मॉड्यूल का एक बहुमुखी, ओपन-सोर्स सेट है।
पहुंच पर ज़ोर देने के साथ बनाया गया, PyBrain की मुख्य ताकत तंत्रिका नेटवर्क और सुदृढीकरण सीखने की पद्धतियों में निहित है।
एआई में पायथन का प्रभुत्व: एक पुस्तकालय-संचालित क्रांति
पायथन की मशीन लर्निंग लाइब्रेरी की विस्तृत श्रृंखला ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र को आगे बढ़ाने में मदद की है। ये पुस्तकालय पूर्व-लिखित समाधान प्रदान करते हैं जो विकास को गति देते हैं, सहयोग को बढ़ावा देते हैं और आपको जटिल अनुप्रयोगों को कुशलतापूर्वक बनाने के लिए सशक्त बनाते हैं।
ये लाइब्रेरी मशीन लर्निंग पर पायथन के प्रभाव को उजागर करती हैं, प्रत्येक गणितीय गणना, डेटा विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और बहुत कुछ के विशिष्ट पहलुओं को पूरा करती है।
ये उपकरण सामूहिक रूप से एआई परिदृश्य में एक प्रेरक शक्ति के रूप में पायथन की भूमिका को रेखांकित करते हैं।
