Wprowadzenie do bibliotek uczenia maszynowego
Wdrożenie każdego algorytmu od zera jest stresującym zadaniem. Praca z dużymi zestawami danych może zająć kilka dni, a może nawet miesiące! Aby to ułatwić, budowane są interfejsy lub biblioteki uczenia maszynowego, które pomagają programistom w łatwym i szybkim tworzeniu algorytmów uczenia maszynowego. Biblioteki to zestaw reguł i funkcji napisanych w językach programowania. Biblioteki te oszczędzają dużo czasu, powtarzalnej pracy, nie wchodząc pod maskę zniechęcających algorytmów. Biblioteki uczenia maszynowego obsługują Python, dlatego Python zyskał dużą popularność i wciąż rośnie z dnia na dzień.
Biblioteki uczenia maszynowego
Oto niektóre z najbardziej popularnych bibliotek uczenia maszynowego
- Pandy
- Numpy
- Matplotlib
- Scikit learn
- Dno morskie
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- Kolba
Poznajmy je w pigułce!
1. Pandy
Pandas to biblioteka Pythona typu open source, która zapewnia elastyczne, wysokowydajne i łatwe w użyciu struktury danych, takie jak serie, ramki danych. Python jest pomocnym językiem do przygotowywania danych, ale pozostaje w tyle, jeśli chodzi o analizę i modelowanie danych. Aby przezwyciężyć to opóźnienie, Pandas pomaga ukończyć cały proces analizy danych w Pythonie, bez przełączania się na inne języki specyficzne dla domeny, takie jak R. Pandas umożliwia użytkownikowi odczytywanie / zapisywanie zestawów danych w różnych formatach, takich jak TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML i wiele innych. Zapewnia wysoką wydajność w eksploracji danych, przekształcaniu, podzestawach, dopasowywaniu danych, dzieleniu, indeksowaniu, scalaniu / łączeniu zestawów danych. Ale pandy są nieefektywne, jeśli chodzi o wykorzystanie pamięci. Tworzy zbyt wiele obiektów, aby ułatwić manipulowanie danymi, co wymaga dużej pamięci.
2. NumPy
NumPy jest najbardziej podstawową biblioteką do przetwarzania danych, która jest powszechnie używana do obliczeń naukowych w Pythonie. Umożliwia użytkownikowi obsługę dużej tablicy N-wymiarowej, z możliwością wykonywania operacji matematycznych. NumPy słynie z szybkości wykonywania, możliwości równoległości i wektoryzacji. Jest przydatny do manipulacji danymi macierzowymi, takimi jak przekształcanie, transponowanie, szybkie operacje matematyczne / logiczne. Inne operacje, takie jak sortowanie, zaznaczanie, podstawowa algebra liniowa, dyskretna transformata Fouriera i wiele innych. NumPy zużywa mniej pamięci i zapewnia lepsze zachowanie w czasie wykonywania. Jest jednak zależny od Cython, co utrudnia integrację NumPy z innymi bibliotekami C / C ++.
3. Matplotlib
Matplotlib to biblioteka do wizualizacji danych, która współpracuje z numpy, pandami i innymi interaktywnymi środowiskami na różnych platformach. Zapewnia wysokiej jakości wizualizację danych. Matplotlib można dostosować do drukowania wykresów, osi, rycin lub publikacji i jest łatwy w użyciu w notatnikach jupyter. Kod dla matplotlib może wydawać się niektórym zniechęcający, ale jego wdrożenie jest dość łatwe, gdy użytkownik się do niego przyzwyczai. Ale efektywne wykorzystanie matplotlib wymaga dużo praktyki.
4. Sci-kit learn
Sci-kit uczy się można uważać za serce klasycznego uczenia maszynowego, które całkowicie koncentruje się na modelowaniu danych zamiast ładowania, manipulowania lub podsumowywania danych. Każde zadanie, wystarczy je nazwać, a sci-kit learn może je wykonać skutecznie. Jedna z najprostszych i najbardziej wydajnych bibliotek do eksploracji danych i analizy danych, sci-kit learn to biblioteka typu open source oparta na NumPy, SciPy i Matplotlib. Został opracowany w ramach projektu Google Summer Code, który obecnie stał się powszechnie akceptowaną biblioteką do zadań uczenia maszynowego. Sci-kit uczy się, aby przygotować klasyfikację, regresję, grupowanie, redukcję wymiarów, wybór modelu, ekstrakcję cech, normalizację i wiele więcej. Jedną z wad uczenia się sci-kit jest to, że korzystanie z danych kategorycznych nie jest wygodne.
5. Seaborn
Biblioteka Seaborn jest zbudowana na górze Matplotlib. Seaborn ułatwia tworzenie wizualizacji danych. Przyciąga atrakcyjne wykresy generujące informacje z mniejszą liczbą linii kodu. Firma Seaborn ma specjalne wsparcie dla danych jakościowych i wielowymiarowych, aby wyświetlać zbiorcze statystyki.
6. Przepływ Tensor
Opracowany przez zespół google brain do użytku wewnętrznego, TensorFlow to platforma typu open source do opracowywania i szkolenia modeli uczenia maszynowego. Jest to szeroko akceptowana platforma wśród badaczy ML, programistów i środowisk produkcyjnych. Tensorflow wykonuje różne zadania, w tym optymalizację modelu, reprezentację graficzną, wnioskowanie probabilistyczne, analizę statystyczną. Tensory to podstawowa koncepcja tej biblioteki, która zapewnia uogólnienie wektorów i macierzy dla danych wielowymiarowych. Tensorflow może wykonywać wiele zadań ML, ale jest wysoce wykorzystywany do budowy głębokich sieci neuronowych.
7. Theano
Opracowane przez Montreal Institute dla algorytmu uczenia się (MILA), theano to biblioteka Pythona, która umożliwia użytkownikowi ocenę wyrażeń matematycznych za pomocą tablic N-wymiarowych. Tak, jest to podobne do biblioteki Numpy. Jedyną różnicą jest to, że Numpy jest pomocny w uczeniu maszynowym, podczas gdy theano działa dobrze w przypadku głębokiego uczenia. Theano zapewnia większą prędkość obliczeniową niż procesor, wykrywa i rozwiązuje wiele błędów.
8. Keras
„Głębokie sieci neuronowe są łatwe” - taki powinien być slogan tej biblioteki. Keras jest przyjazny dla użytkownika, zaprojektowany dla ludzi, którzy stosują najlepszy proces redukcji obciążenia poznawczego. Keras zapewnia łatwe i szybkie prototypowanie. Jest to interfejs API sieci neuronowych wysokiego poziomu, napisany w Pythonie i działający na CNTK, TensorFlow i MXNET. Keras zapewnia dużą liczbę już wstępnie przeszkolonych modeli. Obsługuje sieci cykliczne i splotowe oraz połączenie obu sieci. Użytkownik może łatwo dodawać nowe moduły, dzięki czemu Keras nadaje się do badań na wysokim poziomie. Wydajność Keras całkowicie zależy od backendów pod maską (CNTK, TensorFlow i MXNET)
9. PyTorch
PyTorch został początkowo opracowany przez zespół sztucznej inteligencji Facebooka, który później został połączony z caffe2. Do czasu pojawienia się TensorFlow PyTorch był jedyną platformą do głębokiego uczenia się na rynku. Jest tak zintegrowany z Pythonem, że można go używać z innymi popularnymi bibliotekami, takimi jak numpy, Python itp. PyTorch pozwala użytkownikowi eksportować modele w standardowej ONNX (Open Neural Network Exchange), aby uzyskać bezpośredni dostęp do platform ONNX, środowisk uruchomieniowych i więcej.
10. OpenCV
OpenCV to komputerowa biblioteka wizyjna, która została stworzona w celu zapewnienia centralnej infrastruktury dla aplikacji wizyjnych i poprawy percepcji maszyn. Ta biblioteka jest bezpłatna do użytku komercyjnego. Algorytmy dostarczone przez OpenCV mogą być używane do wykrywania twarzy, identyfikacji obiektów, śledzenia poruszających się obiektów i ruchów kamery. OpenCV jest użyteczny do łączenia dwóch obrazów, które mogą tworzyć obrazy w wysokiej rozdzielczości, śledzić ruchy oczu, wyodrębniać modele 3D obiektów i wiele więcej. Ma możliwość działania na różnych platformach, to interfejsy C ++, Java i Python mogą obsługiwać systemy Windows, macOS, iOS, Linux i Android.
11. Kolba
Flask został opracowany przez grupę międzynarodowych entuzjastów Pythona w 2004 roku. Jeśli chcesz tworzyć aplikacje internetowe, Flask może być najlepszym frameworkiem Pythona. Opiera się on na silniku szablonów Jinja i zestawie narzędzi Werkzeug WSGI. Jest kompatybilny z silnikiem aplikacji Google i zawiera serwer programistyczny i debugger. Niektóre inne biblioteki: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. table, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon i lista może się zmieniać.
Wniosek
Tak więc w tym artykule omówiono bieżące biblioteki uczenia maszynowego, jego zastosowania i pewne wady. Omówiliśmy różne biblioteki, które mogą wykonywać żmudne zadania, takie jak obliczenia Matrix, eksploracja danych, wizualizacja danych i wykrywanie twarzy. Nie powinieneś jednak ograniczać się do tych bibliotek. Na rynku dostępnych jest wiele wspaniałych bibliotek.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po bibliotekach uczenia maszynowego. Tutaj omawiamy wprowadzenie i różne biblioteki uczenia maszynowego. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Architektura uczenia maszynowego
- Rodzaje uczenia maszynowego
- Kariery w uczeniu maszynowym
- Pytania do wywiadu maszynowego
- Uczenie maszynowe hiperparametrów
- Regresja wielowymiarowa