Python中哪些庫可以用來處理AI和ML任務

今天小編給大家分享一下Python中哪些庫可以用來處理AI和ML任務的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

NLTK

NLTK（Natural Language Toolkit）提供了許多處理自然語言處理（NLP）的軟件包，NLP是與計算語言學相關的人工智能的一個分支，專注于理解和解釋書面人類語言。使用 NLTK，您可以分析句子、對單詞進行分類、執行情感分析等等。

OpenCV

OpenCV（開放計算機視覺）是一個用于優化實時計算機視覺和機器學習的庫。它可以使用過濾器和轉換處理圖像，檢測圖像中的特征并從中提取數據；它用于光學字符識別 (OCR)、人臉檢測、對象跟蹤等應用。

Keras

Keras是 Python 中用于深度學習和神經網絡的高級庫。它運行在 TensorFlow、Theano 或 CNTK 深度學習框架之上。與單獨使用 TensorFlow 或使用 PyTorch 框架相比，Keras 更受歡迎，因為它是這三者中最容易使用的快速原型設計深度學習項目。

TensorFlow

TensorFlow是一個用于開發和訓練機器學習模型的開源庫。它提供高級和低級 API。與 Keras 相比，它具有更高的性能，因此更常用于大型數據集。Keras 現在作為 TensorFlow 的高級 API 包含在 TensorFlow 工具包中，用于構建和訓練深度學習模型的原型。

PyTorch

PyTorch是一個深度學習框架。它專注于張量計算（如 NumPy，但使用 GPU 加速）和深度神經網絡。

scikit-learn

scikit-learn是一個提供各種“傳統”機器學習方法（線性模型、支持向量機、決策樹等）的庫。然而，它不包含深度學習功能，因為深度學習相當專業，而機器學習庫通常專注于深度學習或傳統機器學習方法。這使得 scikit-learn 成為與 Keras、TensorFlow 和 PyTorch 完全不同的野獸。

NumPy 和 SciPy

NumPy和SciPy不是專門用于機器學習的庫，但它們是本概述的重要組成部分，因為它們提供了科學計算的基本工具。

NumPy 提供了強大的 N 維數組、線性代數、傅立葉變換，并且可以與 OpenCV 等其他庫順利協同工作（這并不奇怪，因為它們都建立在 NumPy 之上）。

SciPy 在 NumPy 的數組之上工作，并提供用于數值分析的函數，例如插值、優化、積分、微分方程求解器、統計等。

Matplotlib

Matplotlib是一個用于在 Python 中創建可視化的庫。您可以使用它以 2D 或 3D 格式創建靜態、動畫或交互式圖表和圖形。

Pandas

Pandas是一個用于數據分析和操作的庫。它可以讀/寫許多不同格式的文件，并提供許多功能來管理您的數據：索引、選擇、合并、重塑等等。

選擇什么？

如您所見，您可以做出很多選擇。

如果您是企業開發人員，您可能希望選擇高級庫，例如 NLTK、OpenCV 或 Keras。這將使您盡可能快地走上正軌。

TensorFlow 或 PyTorch 的高級部分等庫可幫助您構建神經網絡，而無需擔心低級復雜性。

低級解決方案，例如 TensorFlow 的某些部分，或者用 NumPy 做所有事情，通常需要更多的工作，因此交付解決方案需要更長的時間，并且這些解決方案更難維護。

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