毫無疑問，Python是最流行的語言之一，其成功的原因之一是它為科學計算提供了廣泛的報道。 在這里，我們仔細研究用于機器學習和數(shù)據(jù)科學的十大Python工具。學會這些，程序員年薪百萬沒問題，工資都快溢出銀行卡。

據(jù)調(diào)查顯示，人工智能人才需求到達井噴期，真正供不應(yīng)求。從業(yè)者年薪30萬起 ，工智能從業(yè)者薪資水平居IT行業(yè)首位。0年經(jīng)驗AI工程師年薪30萬起，算法工程師等年薪40萬+。AI應(yīng)屆博士80萬起！

專家們已經(jīng)明確表示2019年將是人工智能和機器學習的光明年。 他們中的一些人也表達了他們的觀點，“機器學習往往具有Python風格，因為它比Java更加用戶友好”。

在數(shù)據(jù)科學方面，Python的語法最接近數(shù)學語法，因此，是數(shù)學家或經(jīng)濟學家等專業(yè)最容易理解和學習的語言。

在這里，我將介紹我的十大最有用的Python工具列表，用于機器學習和數(shù)據(jù)科學應(yīng)用程序。 如果您想深入了解這兩個領(lǐng)域的知識而且您不知道從哪里開始，那么這是您的最佳選擇！ 看一下清單，選擇最適合您的選擇！

機器學習工具

Shogun- Shogun是一個開源機器學習工具箱，專注于支持向量機（SVM），它是用C ++編寫的，它是1999年創(chuàng)建的最古老的機器學習工具之一！ 它提供了廣泛的統(tǒng)一機器學習方法，其創(chuàng)建背后的目標是為機器學習提供透明和可訪問的算法以及免費的機器學習工具給任何對該領(lǐng)域感興趣的人。

Shogun提供了一個記錄良好的Python界面，它主要用于統(tǒng)一的大規(guī)模學習，并提供高性能的速度。 但是，有些人發(fā)現(xiàn)它的API難以使用。

Keras- Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，提供了一個Python深度學習庫。 對于任何初學者來說，這是機器學習的最佳選擇，因為與其他圖書館相比，它提供了一種表達神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡便方法。 Keras是用Python編寫的，能夠運行在流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架之上，如TensorFlow，CNTK或Theano。

根據(jù)官方網(wǎng)站，Keras專注于4個主要指導原則，即用戶友好性，模塊化，易于擴展和使用Python。 然而，當談到速度時，Keras比其他庫更不利。

Scikit-Learn- 這是一個用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的開源工具。 雖然它在本文的機器學習中列出，但它也適用于數(shù)據(jù)科學。 Scikit-Learn提供一致且易于使用的API以及網(wǎng)格和隨機搜索。 其主要優(yōu)勢之一是其在玩具數(shù)據(jù)集上執(zhí)行不同基準測試的速度。 Scikit-Learn的主要功能包括分類，回歸，聚類，降維，模型選擇和預(yù)處理。

Pattern- Pattern是一個Web挖掘模塊，提供數(shù)據(jù)挖掘，自然語言處理，機器學習，網(wǎng)絡(luò)分析和可視化的工具。 它還附帶了良好的文檔和超過50個示例以及350多個單元測試。 最重要的是，它是免費的！

Theano- 可以說是最成熟的Python深度學習庫之一，Theano以希臘畢達哥拉斯哲學家和數(shù)學家的名字命名，據(jù)稱他是畢達哥拉斯的學生，女兒或妻子。 Theano的主要功能包括與NumPy的緊密集成，GPU的透明使用，高效的符號區(qū)分，速度和穩(wěn)定性優(yōu)化，動態(tài)C代碼生成以及廣泛的單元測試和自我驗證。

它提供了定義，優(yōu)化和評估數(shù)學表達式的工具，并且可以在探索其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的Theano上構(gòu)建許多其他庫。 盡管如此，與Theano合作時還存在一些缺點; 它的API可能會增加一些人的學習曲線，而另一些人認為Theano由于無法適應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境而不如其他圖書館效率高。

數(shù)據(jù)科學工具

SciPy- 這是一個基于Python的數(shù)學，科學和工程開源軟件生態(tài)系統(tǒng)。 SciPy使用各種軟件包，如NumPy，IPython或Pandas，為常見的數(shù)學和科學編程任務(wù)提供庫。 當您想要在計算機上操作數(shù)字并顯示或發(fā)布結(jié)果時，此工具是一個很好的選項，它也是免費的。

Dask- Dask是一種通過集成到其他社區(qū)項目（如NumPy，Pandas和Scikit-Learn）來為分析提供并行性的工具。 通過這種方式，您可以通過僅更改幾行代碼來快速并行化現(xiàn)有代碼，因為它的DataFrame與Pandas庫中的相同，其Array對象的工作方式類似于NumPy，以及。它能夠并行化用純Python編寫的作業(yè)。

Numba- 此工具是一個開源優(yōu)化編譯器，它使用LLVM編譯器基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)將Python語法編譯為機器代碼。 在數(shù)據(jù)科學應(yīng)用程序中使用Numba的主要優(yōu)點是它在使用NumPy數(shù)組的代碼時的速度，因為Numba是一個NumPy識別編譯器。 與Scikit-Learn一樣，Numba也適用于機器學習應(yīng)用程序，因為它的加速可以在專為機器學習或數(shù)據(jù)科學應(yīng)用程序特別構(gòu)建的硬件上運行得更快。

HPAT- 高性能分析工具包（HPAT）是一種基于編譯器的大數(shù)據(jù)框架。 它可以自動將Python中的分析/機器學習代碼擴展到裸機群集/云性能，并可以使用@jit裝飾器優(yōu)化特定功能。

Cython- 使用數(shù)學繁重的代碼或在緊密循環(huán)中運行的代碼時，Cython是您的最佳選擇。 Cython是一個基于Pyrex的源代碼轉(zhuǎn)換器，允許您輕松編寫Python的C擴展。 此外，通過增加對與IPython / Jupyter筆記本集成的支持，使用Cython編譯的代碼可以通過內(nèi)聯(lián)注釋在Jupyter筆記本中使用，就像任何其他Python代碼一樣。

人工智能實踐與機器學習訓練加速

如果你想更加了解Python，或者說想實踐一下人工智能項目？如何讓自己使用Python開發(fā)的機器學習模型快捷低成本的跑起來呢？

谷歌的另一款工具或許可以幫到你，也就是谷歌的AIY Projects 項目。在2017 年上半年，谷歌宣布了一個新的開源計劃--AIY Projects（AIY計劃），其目標是讓每個Maker（創(chuàng)客）都能DIY自己的 AI 人工智能產(chǎn)品，讓更多人能學習、探索并體驗人工智能。

谷歌目前為 AIY Projects 推出了兩款硬件產(chǎn)品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。AIY Vision Kit（視覺套件）是一套簡單的計算機視覺系統(tǒng)，可運行 3 種基于 TensorFlow 的類神經(jīng)網(wǎng)路模型應(yīng)用程序。

同時，谷歌還將推出專用的人工智能芯片，幫助加速和運行機器學習訓練——Edge TPU 是谷歌專用的 ASIC 芯片，專為在 Edge 運行 TensorFlow Lite ML 模型而設(shè)計, 用來處理 AI 預(yù)測部分。它的特點是比訓練模型的計算強度要小。針對Edge TPU的新設(shè)備是：AIY Edge TPU Dev 開發(fā)板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。