Principali librerie per il Machine Learning di Python

Per sviluppare modelli di Machine Learning è possibile utilizzare il linguaggio di programmazione Python, il quale offre una vasta scelta di Librerie dedicate per l'apprendimento automatizzato.

Librerie di Python

Tra le principali Librerie di Machine Learning abbiamo:

Numpy

Veloce e versatile.

I concetti di vettorizzazione, indicizzazione e trasmissione di NumPy sono oggi gli standard dell'elaborazione di Array. NumPy offre funzioni matematiche complete, generatori di numeri casuali, routine di algebra lineare, trasformate di Fourier e altro ancora.

Per creare un vettore con NumPy :

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([2,3,4])
>>> a
array([2, 3, 4])
>>> a.dtype
dtype('int64')
>>> b = np.array([1.2, 3.5, 5.1])
>>> b.dtype
dtype('float64')

Link per maggiori informazioni : https://numpy.org/

Pandas

Pandas è una libreria principale per ogni applicazione di Intelligenza Artificiale. Questa libreria è adatta per strutture e per analizzare dati di alto livello. Consente l'unione e il filtraggio dei dati, nonché la raccolta da altre fonti esterne come Excel, ad esempio.

Link per maggiori informazioni : https://pandas.pydata.org/

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Matplotlib

Questa libreria è un altro "must" per chi vuole lavorare con il machine learning. In Matplotlib troverete una serie di funzioni che vi permetteranno di creare grafici in 2D e 3D. Con questa libreria è possibile vedere, ad esempio, quanto le nostre predizioni siano lontane da quelle desiderate.

Ecco come generare e salvare un grafico con MatplotLib :

import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
# dati con cui creare il grafico
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01) 
s = 1 + np.sin(2 * np.pi * t) 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.plot(t, s) 

ax.set(xlabel='time (s)', ylabel='voltage (mV)', 
title='About as simple as it gets, folks') 
ax.grid() 

fig.savefig("test.png")
plt.show() 

Grafico MatplotLib

Link per maggiori informazioni : https://matplotlib.org/

Scikit-learn

All' interno di questa libreria troverai moltissime funzioni riguardanti la gestione dei principali algoritmi di ML , come clustering, regressioni lineari e logistiche, regressione, classificazione e altri. Grazie a Scikit-learn è possibile creare modelli anche complessi con poche righe di codice.

Link per maggiori informazioni : https://scikit-learn.org/stable/

StatsModels

StatsModels è un modulo Python che fornisce classi e funzioni per la stima di molti modelli statistici diversi, nonché per condurre test statistici e l'esplorazione statistica dei dati. Per ogni stimatore è disponibile un ampio elenco di statistiche sui risultati. I risultati vengono testati rispetto ai pacchetti statistici esistenti per garantire che siano corretti.

Link per maggiori informazioni : https://www.statsmodels.org/stable/index.html

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