🚀 ۱۵ کتابخانه پایتون برای دیتاساینس ها


🥇 Pyro : https://github.com/pyro-ppl/pyro

یک فریم‌ورک قدرتمند برای مدل‌سازی احتمالاتی و بیزی که روی پایتورچ ساخته شده. برای ساخت مدل‌های مولد، تحلیل آماری پیشرفته و کار با شبکه‌بیزی عالی است. پشتیبانی کامل از Pyro Pro برای مدل‌های پیچیده‌تر.

🥈 Taipy : https://github.com/Avaiga/taipy

یک جعبه ابزار برای توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی که چندین الگوریتم برای تحلیل مدل‌های بلک‌باکس و شفاف دارد. برای گزارش‌دهی تحلیل مدل و ارائه نتایج به غیرمتخصصان عالی است.

🥉 Nevergrad : https://github.com/facebookresearch/nevergrad

یک کتابخانه پایتون برای بهینه‌سازی تکاملی و بدون مشتق که به درد تنظیم هایپرپارامترها و بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده می‌خورد. از روش‌های مختلف بهینه‌سازی مانند Bayesian Optimization، Genetic Algorithms و... پشتیبانی می‌کند.
4️⃣ cvxpyLayers : https://github.com/cvxpy/cvxpylayers

یک لایه بهینه‌سازی محدب قابل تفکیک برای پایتورچ و TensorFlow که برای آموزش مدل‌هایی با محدودیت‌های ریاضی خاص مانند کنترل بهینه، برنامه‌ریزی خطی و غیره استفاده می‌شود.

5️⃣ PyCaret : https://github.com/pycaret/pycaret

یک جعبه ابزار کم‌کد برای آموزش، تیون و حتی دیپلوی مدل با چند خط ساده. برای پروژه‌های سریع و MVP عالی است و پشتیبانی کامل از انواع الگوریتم‌های ML دارد.

6️⃣ PyGWalker : https://github.com/Kanaries/pygwalker

یک ابزار تعاملی برای ژوپیتر که محیط Drag & Drop می‌دهد که راحت دیتاتو بگردی و نمودار تعاملی بسازی. برای تحلیل داده‌های سریع و تعاملی عالی است.

7️⃣ Featuretools : https://github.com/alteryx/featuretools

یک ابزار خودکار برای تولید ویژگی‌های جدید از داده‌های سری زمانی یا دیتاست‌های رابطه‌ای. برای Feature Engineering و ساخت دیتاست‌های پیشرفته استفاده می‌شود.

8️⃣ HyperTools : https://github.com/ContextLab/hypertools

یک کتابخانه برای تحلیل داده‌های چندبعدی و پیچیده که آن‌ها را می‌آورد در فضای دو بعدی یا سه بعدی و با تصویر و انیمیشن نشان می‌دهد. برای تحلیل و نمایش داده‌های پیچیده عالی است.

9️⃣ SHAPash : https://github.com/MAIF/shapash

یک کتابخانه برای توضیح پذیری مدل‌ها که یک داشبورد قابل فهم می‌دهد که بفهمی مدل چرا این خروجی را داده است. برای گزارش‌دهی تحلیل مدل و ارائه نتایج به غیرمتخصصان عالی است.
🔟 Cleanlab : https://github.com/cleanlab/cleanlab

یک کتابخانه برای شناسایی و اصلاح خطاهای برچسب در دیتاست‌ها که باعث بهبود کیفیت داده آموزشی مدل‌ها می‌شود. برای کار با دیتاست‌های پر از نویز و خطا استفاده می‌شود.

⏺ NannyML : https://github.com/NannyML/nannyml

یک ابزار مانیتورینگ آماده و بی‌دردسر برای مدل‌ها بعد از دیپلوی که تغییر در داده، افت عملکرد و مشکلات کیفیت داده را تشخیص می‌دهد. برای Monitoring و Alerting مدل‌ها عالی است.

⏺ STUMPY : https://github.com/stumpy-dev/stumpy

یک کتابخانه برای تحلیل داده‌های سری زمانی که پیدا کردن ناهنجاری‌ها، کشف الگوهای تکراری و تقسیم‌بندی داده‌ها را آسان می‌کند. برای تحلیل سری زمانی پیشرفته استفاده می‌شود.

⏺ Optuna : https://github.com/optuna/optuna

یکی از بهترین ابزارها برای تنظیم هایپرپارامترها که خیلی سریع و تمیز بهترین تنظیمات مدل را پیدا می‌کند و کلی نمودار برای تحلیل می‌دهد. برای Hyperparameter Tuning پیشرفته عالی است.

⏺ Gradio : https://github.com/gradio-app/gradio

یک ابزار که هر مدل ML را می‌تواند خیلی سریع (تقریباً در یک دقیقه) تبدیل به یک وب‌اپ ساده کند؛ بدون اینکه فرانت‌اند بلد باشد. برای دمو و ارائه مدل عالی است.

⏺ Kedro : https://github.com/kedro-org/kedro

یک فریم‌ورک که کل تمرکزش این است که پروژه را منظم کند؛ یک فریم‌ورک برای ماژولار ساختن پروژه‌های ML که خروجی‌هایش قابل تکرار و تمیز باشد. برای پروژه‌های بزرگ و تیمی استفاده می‌شود.

💡 نکات کلیدی
این کتابخانه‌ها برای دیتا ساینس‌های پیشرفته و حرفه‌ای عالی هستند
برخی از آن‌ها برای پروژه‌های سریع و MVP مناسب‌اند (مثل PyCaret و Gradio)
برخی دیگر برای پروژه‌های بزرگ و تیمی مناسب‌اند (مثل Kedro و NannyML)
برخی برای تحلیل داده‌های پیچیده استفاده می‌شوند (مثل HyperTools و STUMPY)
برخی برای توضیح پذیری مدل‌ها استفاده می‌شوند (مثل SHAPash و Taipy)

#پایتون #علم_داد
🆔 @python4all_pro