Il Machine Learning (ML), un sottocampo dell'Intelligenza Artificiale (AI), consente ai computer di svolgere compiti senza istruzioni specifiche, imparando dall'esperienza. Python offre un eccellente supporto per il machine learning con il suo ampio set di funzionalità e un'ampia gamma di librerie di terze parti.
Le librerie ML disponibili per Python includono strumenti e funzioni per risolvere calcoli matematici e scientifici. Utilizzando queste librerie, puoi creare modelli di machine learning più velocemente, senza dover padroneggiare tutte le specifiche delle tecniche sottostanti.
Il team di Google Brain si è sviluppato TensorFlow come framework di machine learning open source questo ti permette costruire e addestrare vari tipi di reti neurali. TensorFlow svolge un ruolo cruciale in un'ampia gamma di applicazioni di intelligenza artificiale, tra cui il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento per rinforzo.
TensorFlow rappresenta i dati come array multidimensionali chiamati tensori. Questa funzionalità ti consente di lavorare con i dati in modo estremamente flessibile ed efficiente, semplificando la progettazione e l'ottimizzazione dei modelli di machine learning.
La compatibilità di TensorFlow con linguaggi di programmazione come Python, C++ e JavaScript lo rende accessibile a un vasto pubblico. Questa versatilità ha contribuito alla sua popolarità sia nel mondo accademico che nell’industria.
Il team di ricerca sull’intelligenza artificiale di Meta ha sviluppato PyTorch come libreria gratuita e open source per applicazioni nella visione artificiale e nell’elaborazione del linguaggio naturale. Diverse aziende, tra cui Uber, Walmart e Microsoft, hanno adottato questa libreria.
Ad esempio, Uber ha acquisito Pyro, un programma di deep learning che utilizza PyTorch per la modellazione probabilistica. Ciò dimostra la popolarità e l’utilità di PyTorch tra le aziende che cercano soluzioni IA avanzate.
Aziende come Uber, Netflix, Square e Yelp optano per Keras rispetto ad altre librerie quando si tratta di gestire i propri dati di testo e immagini. Keras è una libreria Python autonoma e open source, appositamente realizzata per l'apprendimento automatico e le attività di rete neurale.
Il design modulare, la leggibilità e l'estensibilità consentono agli sviluppatori di sperimentare e iterare più rapidamente durante la creazione di modelli di rete neurale. Inoltre, Keras fornisce un robusto toolkit che aumenta significativamente l'efficienza della manipolazione di testo e immagini.
NumPy, una libreria Python open source, facilita i calcoli scientifici e matematici. Questa libreria offre un'ampia gamma di funzioni matematiche, comprese operazioni come math.fsum e math.frexp. Inoltre, ti consente di eseguire calcoli complessi che coinvolgono matrici e array multidimensionali.
SciPy si basa sulle capacità di NumPy, fornendo un'ampia gamma di funzionalità essenziali per varie attività scientifiche e ingegneristiche. Questa libreria include moduli per l'ottimizzazione, l'integrazione, l'interpolazione, l'algebra lineare, la statistica e altro ancora.
Di conseguenza, costituisce uno strumento prezioso per coloro che lavorano su attività quali analisi dei dati, simulazione numerica e modellazione scientifica. In genere, lo combinerai con altre librerie scientifiche per creare flussi di lavoro computazionali completi.
Scikit-Learn, la libreria gratuita di machine learning, è nota per la sua velocità e la sua API intuitiva. Basato su SciPy, comprende un'ampia gamma di funzionalità, inclusi metodi di regressione, clustering di dati e strumenti di categorizzazione.
Questa libreria vanta il supporto per le principali tecniche di machine learning, come Support Vector Machines, Random Forest, K-Means e Gradient Boosting. Inoltre, la sua attiva comunità di sviluppatori può offrire preziosa assistenza in caso di problemi.
Scikit-Learn gode di un'adozione diffusa in diversi settori, con esempi notevoli come booking.com per le prenotazioni alberghiere e Spotify per lo streaming di musica online, rendendolo una scelta popolare su GitHub.
Orange3 è un'applicazione software open source progettata per il data mining, l'apprendimento automatico e la visualizzazione dei dati. Le sue origini risalgono al 1996, quando fu concepito per la prima volta da esperti accademici dell'Università di Lubiana in Slovenia che lo costruirono utilizzando C++.
Nel corso del tempo, man mano che crescevano le richieste di funzionalità più avanzate e complesse, i professionisti iniziarono a incorporare moduli Python in questo framework, espandendo e migliorando le capacità del software.
Pandas è una libreria di machine learning in Python che fornisce strutture dati di alto livello e un'ampia varietà di strumenti di analisi. Una delle grandi caratteristiche di questa libreria è la sua capacità di eseguire operazioni complesse sui dati utilizzando solo uno o due comandi.
Pandas ha molti metodi integrati per raggruppare, combinare e filtrare i dati, nonché funzionalità di serie temporali.
Pandas si assicura che l'intero processo di manipolazione dei dati sia semplice. Uno dei punti salienti di Panda è il supporto per operazioni quali reindicizzazione, iterazione, ordinamento, aggregazione, concatenazioni e visualizzazione.
Matplotlib è una libreria per Python che ha tutto il necessario per realizzare visualizzazioni statiche, animate e interattive.
NumPy, la libreria di calcolo scientifico di Python, funge da base su cui è stato costruito Matplotlib. Puoi utilizzare Matplotlib per tracciare rapidamente e facilmente i dati dopo averli preelaborati con NumPy.
La biblioteca Theano, creata dal Montreal Institute for Learning Algorithms nel 2007, funge da piattaforma per la progettazione e l'esecuzione di affermazioni matematiche.
Ti consente di manipolare, valutare e ottimizzare i modelli matematici in modo efficace. Questa libreria funziona gestendo queste espressioni matematiche utilizzando array multidimensionali.
PyBrain, abbreviazione di Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence e Neural Network Library, è un insieme versatile e open source di moduli da utilizzare in varie attività di machine learning.
Creato con una forte enfasi sull'accessibilità, i punti di forza di PyBrain risiedono nelle reti neurali e nelle metodologie di apprendimento per rinforzo.
Il dominio di Python nell’intelligenza artificiale: una rivoluzione guidata dalle biblioteche
L’ampia gamma di librerie di machine learning di Python ha contribuito a far avanzare il campo dell’intelligenza artificiale. Queste librerie offrono soluzioni predefinite che accelerano lo sviluppo, promuovono la collaborazione e consentono di creare applicazioni complesse in modo efficiente.
Queste librerie evidenziano l’influenza di Python sull’apprendimento automatico, ciascuna delle quali si rivolge ad aspetti specifici dei calcoli matematici, dell’analisi dei dati, della visualizzazione e altro ancora.
Questi strumenti sottolineano collettivamente il ruolo di Python come forza trainante nel panorama dell'intelligenza artificiale.