Tali librerie sono utilissime per apprendere nuove skill o anche solo per comprendere meglio il mondo delle AI, in questo articolo ne descriveremo alcune.

scikit-learn

Partiamo da scikit-learn, si tratta del progetto utilizzato dal team di Spotify per generare le liste di brani consigliati per gli utenti. Questa libreria include algoritmi di classificazione, regressione e clustering oltre a vettori di supporto, regressione logistica e un classificatore bayesiano. Viene usata principalmente per il data mining e i data analysis task.

TensorFlow

Andiamo adesso su TensorFlow, questo progetto è stato realizzato da Google ed è stato implementato in moltissimi progetti in pochissimo tempo. La libreria è stata pensata per essere utilizzata nelle neural network library per eseguire numerical computing basato sui data flow graphs. Il team di Magenta la utilizza nel proprio portale per generare affiliazioni Musica/Artista.

Tehano

È il turno di Tehano, sviluppata dai ricercatori dell'università di Montrèal in Canada è una delle librerie più diffuse. Viene usata per aiutare i developer nel valutare le espressioni matematiche, di fatto è stata implementata in diversi compilatori in modo da velocizzare la conversione dei sorgenti.

Pattern

Andiamo adesso su Pattern, si tratta di un web mining module che può essere impiegato per il Data Mining e la Network Analysis, ma il suo punto forte è l'elaborazione del linguaggio naturale, dispone di vari strumenti come ad esempio i part-of-speech taggers, l'n-gram search, la sentiment analysis e supporta WordNet. Con queste feature è possibile realizzare bot automatizzati per la moderazione di commenti capaci di apprendere giorno per giorno nuove parole e significati.

Nilearn

Ultima libreria di oggi, ma non meno importante, è Nilearn. Questo modulo Python è basato sul già citato scikit-learn e si focalizza sullo statistical learning, sui modelli predittivi e sulla connectivity analysis. Queste sue feature lo rendono particolarmente adatto a progetti incentrati sui NeuroImaging data.

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