R 언어 코드를 사용하여 excel 데이터를 어떻게 처리합니까?

데이터 과학과 기계 학습은 이 시대에 가장 필요한 기술이며, 모든 사람들이 서로 다른 라이브러리와 소프트웨어 패키지를 배우도록 동기를 부여한다. (존 F. 케네디, 공부명언) 이 블로그 문장 는 데이터 과학 과 기계 학습 에 사용되는 파이썬 라이브러리 에 초점을 맞출 것 이다. 이것이 바로 시중에서 가장 선전되는 두 가지 기술을 습득할 수 있는 라이브러리이다. (알버트 아인슈타인, 지식명언)

다음은 이 블로그에서 다룰 주제 목록입니다.

데이터 과학 및 기계 학습 소개 Python 을 데이터 과학 및 기계 학습에 사용해야 하는 이유는 무엇입니까? 데이터 과학 및 기계 학습용 파이썬 라이브러리 통계 파이썬 라이브러리 시각화용 파이썬 라이브러리 기계 학습용 파이썬 라이브러리 심층 학습용 파이썬 라이브러리 자연어 처리용 파이썬 라이브러리 데이터 과학 및 기계 학습 소개

제가 데이터 과학과 기계 학습을 시작했을 때, 이 문제는 항상 저를 가장 괴롭혔습니다. 무엇이 이 두 화제를 둘러싼 화제를 불러일으켰는가?

Hum 은 우리가 생성하는 데이터의 양과 매우 관련이 있다. 데이터는 ML 모델을 추진하는 데 필요한 연료이며, 우리가 빅 데이터 시대에 처해 있기 때문에 왜 데이터 과학이 이 시대의 가장 유망한 업무 역할로 간주되는지 잘 알고 있습니다!

나는 데이터 과학과 기계 학습이 기술뿐 아니라 기술이라고 말할 것이다. 데이터로부터 유용한 통찰력을 얻고 예측 모델을 구축하여 문제를 해결하는 데 필요한 기술입니다.

형식적으로 말하자면, 그것들은 이렇게 정의되었다.

데이터 과학은 데이터에서 유용한 정보를 추출하여 실제 문제를 해결하는 과정이다.

기계 학습은 대량의 데이터를 제공하여 기계가 어떻게 문제를 해결할 수 있는지를 배우게 하는 과정이다.

이 두 분야는 매우 상호 연관되어 있다.

기계 학습은 데이터 과학의 일부이며 ML 알고리즘 및 기타 통계 기술을 사용하여 데이터가 비즈니스에 어떤 영향을 미치고 발전하는지 이해합니다.

왜 파이썬을 사용해야 합니까?

파이썬은 기계 학습과 데이터 과학에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 1 위를 차지했다. 그 이유를 알아봅시다.

배우기: 파이썬은 복잡한 ML 모델을 만드는 것과 같이 복잡한 프로세스에 두 개의 문자열을 추가하는 것과 같은 간단한 계산을 수행하는 데 사용할 수 있는 매우 간단한 구문을 사용합니다. 코드가 적다: 데이터 과학과 기계 학습을 실현하는 데는 무수한 알고리즘이 포함된다. Python 의 사전 정의된 패키지 지원에 감사드립니다. 알고리즘을 쓸 필요가 없습니다. Python 은 일을 쉽게 하기 위해 "가장자리 코딩 가장자리 검사" 방법을 제공하여 코드 테스트에 대한 부담을 덜어줍니다. 사전 구축 라이브러리:? 파이썬은 다양한 ML 및 심도 있는 학습 알고리즘을 구현하기 위해 100 개 이상의 사전 구축된 라이브러리를 보유하고 있습니다. 따라서 데이터 세트에서 알고리즘을 실행할 때마다 하나의 명령으로 필요한 패키지를 설치하고 로드해야 합니다. 사전 라이브러리의 예로는 NumPy, Keras, Tensorflow, Pytorch 등이 있습니다. 플랫폼 독립:? 파이썬은 Windows, macOS, Linux, Unix 등 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. 한 플랫폼에서 다른 플랫폼으로 코드를 전송할 때 PyInstaller 와 같은 패키지를 사용하여 모든 종속성 문제를 해결할 수 있습니다. 광범위한 커뮤니티 지원: Python 에는 많은 지지자들 외에도 프로그래머들이 자신의 실수를 발표하고 서로 도울 수 있는 많은 커뮤니티, 그룹 및 포럼이 있습니다. 파이썬 라이브러리

Python 이 AI 및 ML 분야에서 가장 인기 있는 이유 중 하나는 Python 이 데이터를 쉽게 분석, 처리, 처리 및 모델링할 수 있는 수천 개의 내장 함수 및 메소드의 내장 라이브러리를 제공한다는 것입니다. 。 다음 섹션에서는 다음 작업에 사용되는 라이브러리에 대해 설명합니다.

통계 분석 데이터의 시각화 데이터 모델링 및 기계 학습 깊이 학습의 NLP 통계 분석

통계학은 데이터 과학과 기계 학습의 가장 기초적인 기초 중 하나이다. 모든 ML 및 DL 알고리즘과 기술은 통계학의 기본 원리와 개념을 기반으로 합니다.

Python 에는 통계 분석에만 사용되는 많은 라이브러리가 함께 제공됩니다. 이 블로그에서는 가장 복잡한 통계 계산을 수행할 수 있는 내장 함수를 제공하는 최상위 통계 패키지에 초점을 맞출 것입니다.

다음은 통계 분석을 위한 최상위 파이썬 라이브러리 목록입니다.

통계모형

NumPy 또는 디지털 파이썬은 가장 일반적으로 사용되는 파이썬 라이브러리 중 하나입니다. 이 라이브러리의 주요 기능은 수학 및 논리 연산을 지원하는 다차원 배열입니다. NumPy 는 이미지와 음파를 인덱스, 분류, 성형 및 전송하는 함수를 제공합니다. 이 함수는 다차원 실수 배열입니다.

다음은 NumPy 의 기능 목록입니다.

기계 학습 알고리즘 (예: 선형 회귀, 논리 회귀, 소박한 베네치아 등) 에 필요합니다. ) 를 사용하여 간단하고 복잡한 수학 및 과학 계산을 수행하고, 다차원 배열 객체에 대한 강력한 지원을 수행하고, 배열 요소를 처리하는 푸리에 변환 및 데이터 처리 루틴을 설정하여 선형 대수학 계산을 수행합니다. 시피

NumPy 를 기반으로 하는 SciPy 라이브러리는 통계 분석과 관련된 가장 기본적인 문제를 해결하는 데 도움이 되는 하위 패키지 세트입니다. SciPy 라이브러리는 NumPy 라이브러리에 의해 정의된 배열 요소를 처리하는 데 사용되므로 일반적으로 NumPy 가 완료할 수 없는 수학 방정식을 계산하는 데 사용됩니다.

다음은 SciPy 의 기능 목록입니다.

NumPy 배열과 함께 사용되어 플랫폼 및 수치 통합 및 최적화와 같은 많은 수학적 방법을 제공합니다. 벡터 정량화, 푸리에 변환, 적분, 보간 등에 사용할 수 있는 하위 패키지 세트가 있습니다. K-means 알고리즘을 사용하는 클러스터링과 같은 고급 계산에 사용할 수 있는 완전한 선형 대수 함수 스택을 제공합니다. 신호 처리, 데이터 구조 및 수치 알고리즘을 지원하여 스파스 매트릭스를 만듭니다. 팬더

Pandas 는 통계, 금융, 경제, 데이터 분석 등에 주로 사용되는 또 다른 중요한 통계 데이터베이스입니다. 라이브러리는 NumPy 배열에 의존하여 Pandas 데이터 객체를 처리합니다. NumPy, Pandas 및 SciPy 는 과학 컴퓨팅 및 데이터 처리 시 서로 매우 의존합니다.

나는 종종 팬더 NumPy 와 SciPy 중에서 가장 좋은 것을 선택하라는 요청을 받지만, 나는 그것들을 사용하는 것을 선호한다. 왜냐하면 그것들은 서로 매우 의존하기 때문이다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 판다명언) Pandas 는 대량의 데이터를 처리하는 최고의 라이브러리 중 하나이며 NumPy 는 다차원 배열에 대한 훌륭한 지원을 제공합니다. 반면 Scipy 는 대부분의 통계 분석 작업을 수행하는 하위 패키지 세트를 제공합니다.

다음은 판다의 기능 리스트입니다.

미리 정의된 인덱스와 사용자 정의 인덱스를 사용하여 빠르고 효율적인 DataFrame 객체를 만듭니다. 큰 데이터 세트를 처리하고 하위 세트, 데이터 슬라이스, 인덱스 등을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. Excel 차트 작성 및 기술 통계 분석, 데이터 정리, 변환, 운영, 시각화 등 복잡한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있는 내장 함수를 제공합니다. 시계열 데이터를 처리하는 통계 모델을 제공합니다.

NumPy 와 SciPy 를 기반으로 하는 StatsModels Python 패키지는 통계 모델, 데이터 처리 및 모델 평가를 만드는 데 가장 적합합니다. SciPy 라이브러리의 NumPy 배열 및 과학 모델을 사용하는 것 외에도 효과적인 데이터 처리를 위해 Pandas 를 통합합니다. 이 도서관은 통계 계산, 통계 테스트 및 데이터 탐구로 유명하다.

다음은 StatsModels 의 기능 목록입니다.

NumPy 및 SciPy 라이브러리에서 찾을 수 없는 통계 및 가정 테스트를 수행하는 최고의 라이브러리입니다. R 형 공식의 실현을 제공하여 더 나은 통계 분석을 실현하다. 통계자가 자주 사용하는 R 언어에 속한다. 통계 계산을 광범위하게 지원하기 때문에 일반적으로 GLM (일반화 선형 모델) 및 일반 최소 평방 선형 회귀 (OLM) 모델을 구현하는 데 사용됩니다. 가설 검사 (0 이론) 를 포함한 통계 검사는 모두 StatsModels 라이브러리를 사용하여 수행됩니다. 따라서 통계 분석을 위한 가장 일반적이고 효과적인 파이썬 라이브러리입니다. 이제 우리는 데이터 과학과 기계 학습의 데이터 시각화 부분에 들어간다.

데이터 시각화

그림 1000 단어 이상. 우리는 모두 예술 어록을 들었지만, 데이터 과학과 기계 학습도 마찬가지다.

데이터 시각화는 그래픽 표현을 통해 데이터의 핵심 통찰력을 효과적으로 표현하는 것입니다. 그래픽, 차트, 마인드맵, 히트 맵, 히스토그램, 밀도 맵 등의 구현이 포함됩니다. 다양한 데이터 변수 간의 상관 관계를 연구합니다.

이 블로그에서는 다양한 데이터 함수 간의 종속성을 조사할 수 있는 내장 함수를 제공하는 최고의 파이썬 데이터 시각화 패키지를 중점적으로 살펴보겠습니다.

다음은 데이터 시각화를 위한 최상위 파이썬 라이브러리 목록입니다.

Matplotlibmatplotlibplotybokhmatplotlib

Matplotlib 는 파이썬에서 가장 기본적인 데이터 시각화 패키지입니다. 히스토그램, 막대 차트, 전력 스펙트럼, 오류 그래프 등과 같은 다양한 그래픽을 지원합니다. 이 라이브러리는 EDA (explorer data analysis) 에 중요한 선명한 그래픽을 생성하는 2 차원 그래픽 라이브러리입니다.

다음은 Matplotlib 의 함수 목록입니다.

Matplotlib 는 적절한 선 스타일, 글꼴 스타일, 형식 축 등을 선택할 수 있는 기능을 제공하여 도면을 쉽게 그릴 수 있도록 합니다. 작성한 도면은 추세와 패턴을 명확하게 이해하고 연관시키는 데 도움이 됩니다. 대개 양적 정보를 추론하는 도구입니다. 여기에는 MATLAB 사용자 인터페이스와 매우 유사한 인터페이스를 제공하는 Pyplot 모듈이 포함되어 있습니다. 이것은 Matplotlib 패키지의 최고의 기능 중 하나입니다. Tkinter, wxPython, Qt 등과 같은 GUI 도구를 사용하여 그래픽을 응용 프로그램에 통합할 수 있는 객체 지향 API 모듈을 제공합니다. ). Matplotlib

Matplotlib 라이브러리는 Seaborn 라이브러리의 기초를 형성합니다. Seaborn 은 Matplotlib 보다 더 매력적이고 설명적인 통계 차트를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 시각화에 대한 광범위한 지원 외에도 Seaborn 은 여러 변수 간의 관계를 연구하는 내장 데이터 세트 API 를 제공합니다.

다음은 Seaborn 의 기능 목록입니다.

단 변수 및 2 변수 데이터 포인트를 분석 및 시각화하고 데이터를 다른 데이터 하위 세트와 비교하는 옵션을 제공합니다. 다양한 대상 변수를 지원하는 선형 회귀 모형의 자동 통계 추정 및 그래픽 표현입니다. 고급 추상화를 수행할 수 있는 기능을 제공하여 다중 그래프 메시를 구성하는 복잡한 시각화를 구축했습니다. 스타일 지정 및 matPlotylib plot 작성에 사용할 수 있는 많은 주제가 내장되어 있습니다.

Ploty 는 가장 유명한 그래픽 파이썬 라이브러리 중 하나입니다. 대상 변수와 예측 변수 간의 상관 관계를 이해하는 대화식 그래픽을 제공합니다. 통계, 금융, 비즈니스 및 과학 데이터를 분석 및 시각화하여 명확한 차트, 하위 차트, 핫 차트, 3D 차트 등을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

Ploty 를 최고의 시각화 라이브러리 중 하나로 만드는 특성 리스트입니다.

3D 차트, 과학 및 통계 차트, SVG 지도 등 30 가지 이상의 차트 유형이 있어 명확한 시각화를 제공합니다. Ploty 의 Python API 를 사용하여 차트, 그래픽, 텍스트 및 웹 이미지로 구성된 공용 * * */개인 게이지를 만들 수 있습니다. Ploty 로 만든 시각화는 JSON 형식으로 직렬화되므로 R, MATLAB, Julia 와 같은 다양한 플랫폼에서 쉽게 액세스할 수 있습니다. 여기에는 Plotly Grid 라는 내장 API 가 있어 데이터를 Ploty 환경으로 직접 가져올 수 있습니다. 산경

Bokeh 는 Python 에서 가장 상호 작용이 많은 라이브러리 중 하나로 웹 브라우저의 설명적인 그래픽 표현을 작성하는 데 사용할 수 있습니다. 방대한 데이터 세트를 쉽게 처리하고 공통 다이어그램을 만들 수 있어 광범위한 EDA 를 전개할 수 있습니다. Bokeh 는 대화형 드로잉, 게이지 및 데이터 응용 프로그램을 구축하는 가장 잘 정의된 기능을 제공합니다.

이것은 산경의 기능 목록입니다.

간단한 명령을 사용하면 복잡한 통계 차트를 빠르게 작성하고 HTML, 노트북 및 서버 형식의 출력을 지원할 수 있습니다. R, 파이썬, 루아, 줄리아 등 다양한 언어 바인딩도 지원됩니다. Flask 와 django 도 Bokeh 를 통합하여 이러한 어플리케이션에서도 시각화를 할 수 있습니다. Matplotlib, seaborn, ggplot 등 다른 라이브러리로 변환된 시각화 파일을 지원합니다. ). 따라서 데이터 시각화에 가장 유용한 파이썬 라이브러리입니다. 이제 전체 기계 학습 프로세스를 구현하는 데 사용되는 최고급 파이썬 라이브러리에 대해 살펴보겠습니다.

기계학습

결과를 정확하게 예측하거나 특정 문제를 해결할 수 있는 기계 학습 모델을 만드는 것은 모든 데이터 과학 프로젝트에서 가장 중요한 부분입니다.

ML, DL 등을 구현합니다. 수천 줄의 코드를 작성하는 것과 관련되어 있습니다. 신경망을 통해 복잡한 문제를 해결할 모델을 만들고 싶을 때 더욱 번거로워질 수 있습니다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 다행히 우리는 어떤 알고리즘도 쓸 필요가 없다. 왜냐하면 Python 은 몇 개의 소프트웨어 패키지를 가지고 있어서 기계 학습을 실현하는 기술과 알고리즘일 뿐이기 때문이다.

이 블로그에서는 모든 ML 알고리즘을 구현하는 내장 함수를 제공하는 최상위 ML 패키지에 초점을 맞출 것입니다.

다음은 기계 학습을 위한 최상위 파이썬 라이브러리 목록입니다.

Scikit-learnxgboosteli 5 scikit-learn

Scikit-learn 은 가장 유용한 파이썬 라이브러리 중 하나이며 데이터 모델링 및 모델 평가를 위한 최고의 라이브러리입니다. 수많은 기능이 있으며, 유일한 목적은 모형을 만드는 것입니다. 여기에는 감독 및 감독되지 않은 모든 기계 학습 알고리즘이 포함되어 있으며, 통합 학습 및 기계 학습 촉진을 위한 잘 정의된 기능도 있습니다.

다음은 Scikit 학습의 기능 목록입니다.

기계 학습을 시작할 수 있도록 표준 데이터 세트를 제공합니다. 예를 들어 유명한 Iris 데이터 세트와 보스턴 집값 데이터 세트는 Scikit-learn 라이브러리의 일부입니다. 감독 및 감독되지 않은 기계 학습을 수행하는 내장 방법. 여기에는 문제 해결, 클러스터링, 분류, 회귀 및 이상 탐지가 포함됩니다. 내장된 피쳐 추출 및 피쳐 선택 기능을 통해 데이터에서 중요한 속성을 식별할 수 있습니다. 모형 성능을 평가하기 위해 상호 검증을 수행하는 방법과 모형 성능을 최적화하기 위한 매개변수 조정 기능을 제공합니다. XGBoost

XGBoost 는' 극한 그라데이션 향상' 을 의미하며 기계 학습 향상을 위한 최고의 파이썬 패키지 중 하나입니다. LightGBM 및 CatBoost 와 같은 라이브러리에도 잘 정의된 함수와 메서드가 장착되어 있습니다. 이 라이브러리를 구축하는 주요 목적은 기계 학습 모델의 성능과 정확도를 향상시키기 위해 그라데이션 향상을 달성하는 것입니다.

다음은 주요 기능 중 일부입니다.

이 라이브러리는 원래 C ++ 로 작성되었으며 기계 학습 모델의 성능을 향상시키는 가장 빠르고 효과적인 라이브러리 중 하나로 간주됩니다. 핵심 XGBoost 알고리즘은 병렬화되어 멀티코어 컴퓨터의 기능을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 또한 이 라이브러리는 많은 수의 데이터 세트를 처리하고 데이터 세트 네트워크를 통해 작업할 수 있을 만큼 강력합니다. 상호 검증, 매개변수 조정, 정규화 및 누락된 값 처리를 위한 내부 매개변수 및 scikit-learn 호환 API 를 제공합니다. 이 라이브러리는 다른 알고리즘보다 우월한 것으로 입증되었기 때문에 최상위 데이터 과학 및 기계 학습 경쟁에 자주 사용됩니다. ElI5

ELI5 는 기계 학습 모델의 성능 향상에 초점을 맞춘 또 다른 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 비교적 최신이며 일반적으로 XGBoost, LightGBM, CatBoost 등과 함께 사용됩니다. 기계 학습 모델의 정확성을 높이다.

다음은 주요 기능 중 일부입니다.

Scikit-learn 패키지와의 통합을 제공하여 기능의 중요성을 표현하고 의사 결정 트리 및 트리 기반 통합 예측을 설명합니다. 이 작업은 XGBClassifier, XGBRegressor, LGBMClassifier, LGBMRegressor, CatBoostClassifier, CatBoostRegressor 및 catboost 에 대해 수행됩니다 텍스트 해석기 모듈을 포함한 다양한 알고리즘을 구현하여 텍스트 분류기의 예측을 해석할 수 있습니다. Scikit 학습 일반 선형 모델 (GLM) 의 가중치 및 예측을 분석하는 데 도움이 됩니다 (선형 회귀 및 분류자 포함). 심도 있는 학습

기계 학습과 인공지능의 가장 큰 발전은 심도 있는 학습을 통한 것이다. 심화 학습이 도입됨에 따라 복잡한 모델을 만들고 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있게 되었습니다. 다행히도 Python 은 효과적인 신경망을 구축하는 데 도움이 되는 최고의 심도 있는 학습 패키지를 제공합니다.

이 블로그에서는 복잡한 신경망의 내장 기능을 구현하기 위한 최고급 심층 학습 패키지를 중점적으로 소개합니다.

다음은 심화 학습의 최상위 파이썬 라이브러리 목록입니다.

Tensorflowpytorchkerastensorflow

TensorFlow 는 심도 있는 학습을 위한 최고의 Python 라이브러리 중 하나이며 다양한 작업에 걸쳐 데이터 스트림을 프로그래밍하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 강력하고 정확한 신경망을 구축하는 기호 수학 라이브러리입니다. 직관적인 멀티 플랫폼 프로그래밍 인터페이스를 제공하며 광범위한 영역에서 고도로 확장할 수 있습니다.

다음은 TensorFlow 의 주요 기능 중 일부입니다.

이를 통해 여러 개의 신경 네트워크를 구축하고 훈련시켜 대규모 프로젝트와 데이터 세트에 적응할 수 있습니다. 신경망을 지원하는 것 외에도 통계 분석을 수행하는 함수와 방법을 제공합니다. 예를 들어, Bernoulli, Chi2, Uniform, 감마 등과 같은 확률 모델과 베이지안 네트워크를 만드는 함수가 내장되어 있습니다. ). 이 라이브러리는 가중치 및 편차를 계층화하거나 대량 표준화, 패킷 손실 등과 같은 정규화 기술을 구현하여 모델의 성능을 향상시키는 계층 구성 요소를 제공합니다. ). TensorBoard 라는 시각화 프로그램이 함께 제공됩니다. 대화형 그래픽 및 시각화 그래픽을 만들어 데이터 함수의 종속성을 이해할 수 있습니다. Pytorch

Pytorch 는 Python 기반 오픈 소스 과학 컴퓨팅 소프트웨어 패키지로, 대규모 데이터 세트에서 심도 있는 학습 기술과 신경망을 구현하는 데 사용됩니다. 페이스북은 이 라이브러리를 적극적으로 사용하여 얼굴 인식, 자동 마킹 등 다양한 작업을 수행할 수 있도록 신경망을 개발하고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 페이스북, 페이스북, 페이스북, 페이스북, 페이스북, 페이스북)

다음은 Pytorch 의 주요 기능 중 일부입니다.

다른 데이터 과학 및 기계 학습 프레임워크와 통합할 수 있는 사용하기 쉬운 API 를 제공합니다. NumPy 와 마찬가지로 Pytorch 는 Tensors 라는 다차원 배열을 제공합니다. NumPy 와 달리 GPU 에서도 사용할 수 있습니다. 대규모 신경망 모델링뿐만 아니라 통계 분석을 위한 200 개 이상의 수학 연산이 있는 인터페이스도 제공합니다. 동적 계산 그래프를 만들고 각 코드 실행 지점에 동적 그래프를 만듭니다. 이러한 차트는 시계열 분석과 실시간 판매 예측에 도움이 됩니다. 클라스

Keras 는 Python 에서 최고의 심층 학습 라이브러리 중 하나로 여겨진다. 신경 네트워크의 구축, 분석, 평가 및 개선을 위한 종합적인 지원을 제공합니다. Keras 는 Theano 와 TensorFlow Python 라이브러리를 기반으로 구축되었으며 복잡한 대규모 심도 학습 모델을 구축하는 데 추가 기능을 제공합니다.

다음은 Keras 의 주요 기능 중 일부입니다.

모든 종류의 신경 네트워크 구축, 즉 완전 연결, 컨볼 루션, 수집, 루프, 포함 등을 지원합니다. 대형 데이터 세트 및 문제의 경우 이러한 모델은 레이어 정의, 목표, 함수 활성화, 최적기 및 다양한 도구와 같은 신경망 계산을 수행하는 함수를 내장하여 이미지 및 텍스트 데이터를 보다 쉽게 처리할 수 있는 완전한 신경망을 만들 수 있습니다. 여기에는 MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet 등을 포함한 사전 처리된 데이터 세트와 교육 모델이 있습니다. 쉽게 확장할 수 있으며 함수 및 메서드를 포함한 새 모듈을 추가할 수 있습니다. 자연어 처리

구글이 당신이 무엇을 찾고 있는지 어떻게 정확하게 예측할 수 있을지 생각해 본 적이 있습니까? Alexa, Siri 및 기타 채팅 로봇 뒤의 기술은 자연어 처리입니다. NLP 는 인공 지능 기반 시스템 설계에 큰 역할을 하며 인간 언어와 컴퓨터 간의 상호 작용을 설명하는 데 도움이 됩니다.

이 블로그에서는 인공 지능 기반 고급 시스템을 구현하는 내장 함수를 제공하는 최고급 자연어 처리 패키지에 초점을 맞출 예정입니다.

자연어 처리의 최상위 파이썬 라이브러리 목록입니다.

NLTKspaCyGensimNLTK (자연어 키트)

NLTK 는 인간의 언어와 행동을 분석하는 최고의 파이썬 패키지로 여겨진다. NLTK 라이브러리는 대부분의 데이터 과학자들에게 선호됩니다. 50 개 이상의 코퍼스 및 어휘 리소스를 포함하여 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하여 사람 간의 상호 작용을 설명하고 추천 엔진과 같은 AI 기반 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다.

다음은 NLTK 라이브러리의 주요 기능 중 일부입니다.

텍스트 분석 분류, 마크업, 어간, 마크업, 분석 및 의미 추리를 위한 데이터 및 텍스트 처리 방법을 제공합니다. 텍스트를 분류하고 인간 언어의 행동 추세와 패턴을 찾는 데 도움이 되는 복잡한 시스템을 구축하는 산업 NLP 라이브러리가 포함된 래퍼입니다. 모든 초보자가 NLP 사용을 시작하는 데 도움이 되는 전산언어학 구현을 설명하는 포괄적인 안내서와 완전한 API 설명서 안내서가 있습니다. Python 을 사용하여 전산언어학을 수행하는 방법을 배울 수 있는 포괄적인 자습서와 빠른 가이드를 제공하는 방대한 사용자 및 전문가 커뮤니티가 있습니다. 관대하다

스페이스는 고급 자연어 처리 (NLP) 기술을 구현하는 무료 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. 많은 수의 텍스트를 다룰 때 텍스트의 형태 학적 의미와 인간의 언어를 이해하기 위해 분류하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 작업은 공간을 통해 쉽게 수행할 수 있습니다.

다음은 공간 라이브러리의 주요 기능 중 일부입니다.

언어 계산 외에도 spaCy 는 단어의 의미를 더 잘 이해할 수 있도록 통계 모델을 구축, 교육 및 테스트할 수 있는 별도의 모듈을 제공합니다. 다양한 언어 주석이 내장되어 있어 문장의 문법 구조를 분석하는 데 도움이 된다. 이것은 테스트를 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 문장에서 서로 다른 단어 사이의 관계를 찾는 데도 도움이 된다. 약어와 여러 구두점이 포함된 복잡한 중첩 태그에 태그를 적용하는 데 사용할 수 있습니다. SpaCy 는 매우 강력하고 빠른 것 외에도 5 1 언어 이상의 지원을 제공합니다. 겐심

Gensim 은 또 다른 오픈 소스 파이썬 패키지입니다. 모델링은 대규모 문서와 텍스트에서 의미 주제를 추출하여 통계 모델과 언어 계산을 통해 인간의 행동을 처리, 분석 및 예측할 수 있도록 설계되었습니다. 원본 데이터든 구조화되지 않은 데이터든 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.

다음은 Genism 의 주요 기능 중 일부입니다.

각 단어의 통계적 의미를 이해하여 문서를 효과적으로 분류하는 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다. Word2Vec, FastText, 잠재적 의미 분석 등의 텍스트 처리 알고리즘을 보유하고 있습니다. 이러한 알고리즘은 문서의 통계 패턴을 연구하여 불필요한 단어를 필터링하고 중요한 기능만 있는 모델을 만듭니다. 다양한 데이터 형식을 가져오고 지원할 수 있는 I/O 래퍼 및 판독기를 제공합니다. 초보자가 쉽게 사용할 수 있는 간단하고 직관적인 인터페이스가 있습니다. API 학습 곡선도 매우 낮으며, 이는 많은 개발자들이 이 이 라이브러리를 좋아하는 이유를 설명합니다.