Sun’iy intellektni Python ilovalariga integratsiyalash uchun mashhur kutubxonalar va frameworklarni ko‘rib chiqish

|
Sun’iy intellektni Python ilovalariga integratsiyalash uchun mashhur kutubxonalar va frameworklarni ko‘rib chiqish
|
bet | 17/182 | Sana | 19.05.2024 | Hajmi | 5,69 Mb. | | #244351 |
Bog'liq Python sun\'iy intellekt texnologiyasi Dasrlik 2024 Sun’iy intellektni Python ilovalariga integratsiyalash uchun mashhur kutubxonalar va frameworklarni ko‘rib chiqish
Python-da mashinali o‘qitish uchun kutubxonalar Internet har kuni keskin o‘sib borayotgani sababli, inson aralashuvi sxemasiga asoslangan ma’lumotlarni tahlil qilish qiyin vazifaga aylanadi. Bundan foydalanish uchun ma’lumotlarni tahlil qila oladigan kompyuter dasturlari ishlab chiqiladi. Bu kompyuterlarga avtomatik ravishda ma’lumotlarni kuzatish, naqshlarni qidirish va inson aralashuvisiz yaxshiroq qarorlar qabul qilishni o‘rganish imkonini beradi.
Kutubxona haqida umumiy ma’lumot:
1. NumPy
2. SciPy
3. Scikit-o‘rganing
4. SymPy
5. Shogun
6. TensorFlow
7. Theano
8. PyTorch
9. Ball and
Ma’lumotlarning xususiyatlarini bashorat qilish uchun berilgan ma’lumotlar to‘plamiga ega kompyuterlarni o‘qitish jarayoni mashinali o‘qitish deb ataladi. Masalan, avtomobillarning ko‘plab tasvirlarini yuklash orqali biz kompyuterni mashinani tanib olishga o‘rgatishimiz mumkin. Ma’lumotlar bo‘yicha olimlar katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilish va kamroq harakat bilan foydali ma’lumotlarni ishlab chiqarish uchun mashinali o‘qitishdan foydalanishlari mumkin.
Python ko‘plab mashhur o‘rnatilgan kutubxonalarni qo‘llab-quvvatlaydi, ulardan mashinali o‘qitish funksiyasini ta’minlash uchun osongina foydalanish mumkin. Ushbu kutubxonalar o‘qitishni talab qilmaydi. Eng yaxshi tomoni shundaki, bu paketlar GNU litsenziyasi ostida Python-da bepul. Kutubxona haqida umumiy ma’lumot Keling, mashinali o‘qitish sohasida ishlatiladigan eng ko‘p ishlatiladigan kutubxonalarni ko‘rib chiqaylik.
1. NumPy - bu matematik va mantiqiy operatsiyalarni bajarish uchun asosiy Python to‘plami. Bu chiziqli algebra operatsiyalari va tasodifiy sonlarni yaratishni qo‘llab-quvvatlaydi. NumPy raqamli Python degan ma’noni anglatadi. Paket chiziqli algebra operatsiyalarini bajarish uchun o‘rnatilgan funktsiyalarga ega va murakkab matematik operatsiyalarni bajarish uchun ko‘p o‘lchovli massivlarni qo‘llab-quvvatlaydi. Bu Mashinali o‘qitishda fundamental hisoblash uchun muhimdir.
2. SciPy NumPy-da qurilgan Python kutubxonasi boʻlib, uning massivlaridan foydalanadi. SciPy regressiya, integratsiya va ehtimollik kabi murakkab operatsiyalarni bajarish uchun keng qo‘llaniladi. Shunday qilib, SciPy mashinali o‘qitish sohasida keng qo‘llaniladi, chunki u statistika, chiziqli algebra, raqamli protseduralar va optimallashtirish uchun samarali modullarni o‘z ichiga oladi.
3. Scikit-o‘rganish Scikit-Learn mashhur ochiq kodli mashinali o‘qitish kutubxonasi bo‘lib, u ikkita mashhur Python kutubxonalari, ya’ni NumPy va SciPy ustiga qurilgan. U tasniflash, klasterlash, regressiya va oldindan ishlov berishni o‘z ichiga olgan statistik ma’lumotlarni modellashtirish uchun klassik mashinali o‘qitish algoritmlarini o‘z ichiga oladi. Shuningdek, u kuchli va ishlatish uchun qulay mashinali o‘qitish vositalarini taqdim etadi.
Scikit-learn keng qo‘llaniladigan nazorat ostida va nazoratsiz o‘rganish algoritmlarini qo‘llab-quvvatlaydi. Algoritmlar vektorli mashinalarni qo‘llab-quvvatlash, panjara qidirish, gradientni kuchaytirish, k-means klasterlash, DBSCAN va boshqalarni o‘z ichiga oladi. Ushbu algoritmlar bilan bir qatorda, to‘plam modellashtirish uchun namunaviy ma’lumotlar to‘plamini taqdim etadi. Yaxshi hujjatlashtirilgan API-lar osongina mavjud.
Scikit-learn kutubxonasi turli platformalarda optimal ishlashi bilan mashhur. Bu uning mashhurligining sababi. Shuning uchun u akademik va tijorat maqsadlarida qo‘llaniladi. Modellarni yaratish uchun Scikit-learn talab qilinadi, undan ma’lumotlarni o‘qish, qayta ishlash va umumlashtirish uchun foydalanish tavsiya etilmaydi, chunki bu maqsad uchun mosroq ramkalar mavjud. Bu ochiq manba va BSD litsenziyasi ostida chiqarilgan.
4. SymPy nomidan ko‘rinib turibdiki, ramziy hisoblash uchun Python kutubxonasi bo‘lib, u asosan algebraik hisoblashga qaratilgan. Ko‘pgina ma’lumotlar olimlari oraliq matematik ma’lumotlarni tahlil qilish uchun SymPy kutubxonasidan foydalanadilar. Ushbu tahlil keyinchalik boshqa mashinali o‘qitish kutubxonalari tomonidan ishlatilishi mumkin.
5. Shogun - bu bepul va ochiq manbali asboblar to‘plami, mashinali o‘qitish uchun foydalaniladi va C++ da amalga oshiriladi. U bir nechta tillar (Python, Java, C#, Ruby va boshqalar) va platformalar (Linux, Windows, macOS) uchun interfeysni qo‘llab-quvvatlaydi. Har bir inson, xoh maʼlumotshunoslar, xoh jurnalistlar, xoh xakerlar, talabalar va boshqalar Shogundan minimal kuch sarflab va bepul foydalanishlari mumkin.
Bu SVM, yadro gipotezasi, bir nechta yadroni o‘rganish va boshqalar kabi standart mashinali o‘qitish algoritmlarini samarali amalga oshirishni ta’minlaydi. Shogun bir nechta tizimlar bo‘ylab miqyoslash uchun ikkilik o‘rnatish paketlari bilan birga keladi va shuning uchun keng qamrovli sinov infratuzilmasini taqdim etadi. Foydalanuvchilar uning tasvirini yuklab olishlari va bulutni mahalliy sifatida ishga tushirishlari mumkin. Shogun o‘nlab OS sozlamalarini o‘lchashi va taxminan 10 million ma’lumotlar namunalarini aniq ishlashi mumkin. Bulut notijorat va universitetlarda ta’lim maqsadlarida foydalanish mumkin.
6. TensorFlow dastlab Google muhandislari tomonidan ichki foydalanish uchun ishlab chiqilgan. Ammo tizim juda ko‘p qirrali bo‘lib, uni turli sohalarda qo‘llash mumkin. 2015 yilda kutubxona ochiq manbaga aylantirildi va ochiq kodli Apache 2.0 litsenziyasi ostida chiqarildi. TensorFlow - bu ma’lumotlar oqimini dasturlash uchun mashhur kutubxona. Bu samarali hisob-kitoblar uchun turli xil optimallashtirish usullaridan foydalanadigan ramziy matematik kutubxona.
Ushbu paket mashinali o‘qitish va neyron tarmoq ilovalari uchun ishlatiladi. TensorFlow bir nechta mashinalarda hisoblash va katta ma’lumotlar to‘plamlarida hisoblash uchun ishonchli va kengaytiriladigan echimlarni taqdim etadi. Shunday qilib, bu mashinali o‘qitish uchun afzal qilingan ramka. Kutubxona kengaytirilishi mumkin va ko‘plab platformalarni qo‘llab-quvvatlaydi. Bu tezroq hisob-kitoblar, yaxshilangan ishlash va yaxshi vizualizatsiya uchun GPU-ni qo‘llab-quvvatlaydi. TensorFlow tasniflash, baholash modellari, farqlash va boshqalar uchun algoritmlarni taqdim etadi. TensorFlow NLP (tabiiy tilni qayta ishlash) yordamida neyron tarmoqlarni o‘rgatish va nutqni aniqlash uchun boy API yordamini taqdim etadi.
7. Theano - bu raqamli hisoblash kutubxonasi bo‘lib, u asosan neyron tarmoq modellarini amalga oshirish uchun ishlatiladi. Theano sizga matematik ifodalarni samarali aniqlash, optimallashtirish va samarali baholash imkonini beradi. Murakkab matematik tenglamalarni echishga ixtisoslashgan va ushbu murakkab operatsiyalarni bajarish uchun NumPy yordamida ko‘p o‘lchovli matritsadan foydalanadi: Beqaror ifodalarni topib, iboralarni baholash uchun ularni barqaror iboralar bilan almashtira oladi. GPU lardan samarali foydalanishi mumkin. Bu CPU yoki GPUda ifodalarning qismlarini bajarish orqali tezlikni optimallashtirishni ta’minlaydi. Theano gradientlarni hisoblash uchun avtomatik ravishda ramziy grafiklarni yaratish va shu bilan ramziy farqlashni ta’minlash uchun etarlicha aqlli. Platforma mustaqil. Yuqorida aytib o‘tilgan xususiyatlar bilan bir qatorda, Theano xatolarni aniqlash uchun birlik sinov tizimini taqdim etadi.
8. PyTorch - bu mashinali o‘qitish uchun Python-ga asoslangan ilmiy hisoblash to‘plami. Bu bir nechta GPU-lardan foydalanish orqali maksimal tezlik va moslashuvchanlikni ta’minlaydigan NumPy almashtirish. Shaxsiy ma’lumotlar yuklagichlari va oddiy protsessorlarni, shuningdek, foydalanuvchilarga disk raskadrovka va vizualizatsiya qilish imkonini beruvchi interaktiv disk raskadrovka muhitini taqdim etadi. Bu foydalanish uchun qulay API taqdim etadi. Imperativ dasturlashni qo‘llab-quvvatlaydi. U tezda hisob-kitoblarni amalga oshiradi. Ushbu xususiyatning eng katta afzalligi shundaki, kod va dasturlash mantig’i kodning har bir qatoridan keyin tuzatiladi. Dinamik diagrammalarni qo‘llab-quvvatlaydi. Muayyan funktsiyalarga ega oldindan belgilangan grafiklardan foydalanish o‘rniga, PyTorch hisoblash grafiklarini dinamik ravishda yaratish va ish vaqtida ularga o‘zgartirishlar kiritish uchun oddiy asosni taqdim etadi. Bu neyron tarmog’ini yaratish uchun xotira talablari noma’lum bo‘lgan holatlarda foydalidir.
9. Ball and Keras - yuqori darajadagi neyron tarmoq API. U Python-da yozilgan va Theano, TensorFlow yoki CNTK (Kognitiv Toolkit) ustida ishlashi mumkin. Keras - bu foydalanuvchilar uchun qulay, kengaytiriladigan va modulli kutubxona bo‘lib, prototiplashni oson va tezroq qiladi. U konvolyutsion tarmoqlarni, takroriy tarmoqlarni va hatto ikkalasining kombinatsiyasini qo‘llab-quvvatlaydi.
Kerasning dastlabki rivojlanishi ONEIROS (Ochiq Neyroelektronik Intelligent Robot Operating System) loyihasi tadqiqotining bir qismi edi. U boshqa mashinali o‘qitish kutubxonalari uchun plagin vazifasini bajaradi. Bugungi kunda son-sanoqsiz chuqur o‘rganish tizimlari mavjud, ammo Keras boshqa muqobillarga qaraganda yaxshiroq ekanligini isbotlagan ba’zi sohalar mavjud. U umumiy foydalanish holatlariga kelganda foydalanuvchi tajribasining minimal talablariga e’tibor qaratadi. Misol uchun, agar foydalanuvchi xato qilsa, aniq va foydali fikr-mulohazalar taqdim etiladi. Bu o‘rganish va foydalanishni osonlashtiradi. Shunday qilib, Kerasdan foydalanish oson va tez prototiplash uchun ideal tanlovdir. Siz boshqa ilovalarda foydalanish uchun modellarni osongina joylashtirishingiz mumkin. Keras, shuningdek, bir nechta backendlarni qo‘llab-quvvatlaydi va ular o‘rtasida ko‘chirishni ta’minlaydi, ya’ni siz bitta backend yordamida mashq qilishingiz va uni boshqasiga yuklashingiz mumkin.
Mashinali o‘qitish kuchi va Flutter ramkasining nafisligini birlashtirib, siz foydalanuvchilarni hayratda qoldiradigan va zavqlantiradigan haqiqatan ham ajoyib va aqlli ilovalarni yaratishingiz mumkin. Ushbu maqolada biz sizga Python-da mashinali o‘qitish modelini yaratish va uni Flutter ilovasiga muammosiz integratsiya qilishning qiziqarli sayohati bo‘ylab yo‘l-yo‘riq beramiz.
Python ko‘p qirrali va kuchli til bo‘lib, uni TensorFlow va sci-kit-learn kabi kutubxonalar va ramkalarning keng ekotizimlari uchun ko‘plab ma’lumotlar olimlari va ishlab chiquvchilar afzal ko‘radi. Bu sizga bashorat qilish, ma’lumotlarni tasniflash va boshqa ko‘p narsalarni amalga oshirishi mumkin bo‘lgan mashinali o‘qitish modellarini tezda yaratish, o‘qitish va joylashtirish imkonini beradi.
Boshqa tomondan, Flutter - bu Android va iOS platformalari uchun vizual tarzda ajoyib, yuqori unumdor va sezgir ilovalar yaratish imkonini beruvchi inqilobiy mobil ilovalarni ishlab chiqish tizimi. Foydalanish qulayligi, tez ishlab chiqish aylanishi va chiroyli, sozlanishi va interfaol interfeyslarni yaratish qobiliyati tufayli u ishlab chiquvchilar orasida tezda mashhurlikka erishmoqda.
Ushbu ikkita texnologiyani birlashtirib, siz foydalanuvchining xatti-harakatlarini o‘rganishi va moslashtira oladigan, tajribalarni shaxsiylashtirishi va boshqa ko‘p narsalarni yaratishingiz mumkin bo‘lgan mobil ilovalarni yaratishingiz mumkin.
|
| |