Сегодня машинное обучение стало центром обсуждения в области искусственного интеллекта. Он затрагивает все области, включая инженерию, медицину, бизнес, социальные науки и многое другое.
Используя множество библиотек машинного обучения, доступных во многих местах, стало машинное обучение Использование Python, C++, Java, Julia и R, среди прочего, проще, чем когда-либо. Вот несколько популярных библиотек машинного обучения, с которых вы можете начать, если хотите начать эту многообещающую карьеру.
1. Керас
Подготовить Keras Часть комплексных инструментов машинного обучения TensorFlow. Но отличается тем, что это API более высокого уровня, который поставляется с TensorFlow. Кроме того, он более удобен для человека, а его код написан с использованием Python. Следовательно, он более практичен, поскольку предоставляет краткую документацию, которую легко компилировать новичкам в области машинного обучения.
Однако Keras предлагает широкий спектр функций машинного обучения, идеально подходящих для обучения как структурированным данным, так и необработанным носителям. Однако библиотека охватывает текстовые и графические алгоритмы для обучения и тестирования вашего набора данных.
Уникальной особенностью Keras является то, что он позволяет вам сосредоточиться на библиотеке, поскольку он предоставляет все необходимое для вашего проекта в одном куске. Таким образом, вам не нужно будет выполнять форк для заимствования утилит из других библиотек. Настройка гиперпараметров, выбор функций, богатые слои предварительной обработки данных и очистка данных - вот лишь некоторые из его удивительных встроенных функций.
С помощью Keras вы можете читать изображения и текст прямо из разделенных папок в исходном каталоге и получать из них набор помеченных данных. А если ваши данные имеют большой размер и их нет в памяти вашего устройства, Keras предлагает вариант высокопроизводительного объекта набора данных. Вы всегда можете переключиться на это.
В дополнение к тому, что он предоставляет, он использует различные графические процессоры (GPU) для обработки большого набора данных. Таким образом, он позволяет выполнять вычисления CPU одновременно с обработкой GPU асинхронно.
2. Тензорный поток
был введен TensorFlow Разработан Google в 2015 году и представляет собой скорее фреймворк, чем библиотеку. Это открытый исходный код, созданный на C ++, и работает путем отслеживания графов потоков данных.
TensorFlow очень универсален и всеобъемлющ, и предлагает множество других встроенных библиотек и модуль для запуска вычислений машинного обучения. По сути, TensorFlow предлагает масштабируемую платформу для создания концепций машинного обучения, таких как искусственные нейронные сети (ANN), глубокие нейронные сети и глубокое обучение.
Tensorflow также поддерживает, помимо Python, Java, C ++, Julia, Rust, Ruby и JavaScript. При использовании TensorFlow с языками программирования, отличными от Python, он может обеспечить простую интеграцию проекта, а использование ядер с Python проще, поскольку он поддерживает все приложение TensorFlow.
Кроме того, пути разработки на других языках могут вызвать проблемы совместимости версий API, если вам потребуется сменить версию позже. Хотя документация TensorFlow является исчерпывающей, в отличие от Keras, она может быть слишком разнообразной для понимания новичком. Однако он пользуется сильной поддержкой сообщества, и вы также найдете множество примеров TensorFlow с открытым исходным кодом.
Преимущество TensorFlow по сравнению с Keras заключается в том, что вы можете использовать TensorFlow напрямую без Keras. Конечно, этого нельзя сказать о Keras, потому что это ответвление самого TensorFlow.
3. Млиб Искра
Это очень полезная опция от Apache Spark. . был выпущен Млиб Спарк Он стал открытым исходным кодом в 2010 году и использует итерационные вычисления для запуска алгоритмов машинного обучения. Благодаря своему итеративному характеру Mlib может использовать преимущества Hadoop или локальных источников данных и рабочих процессов. Кроме того, он способен запускать сложную логику в течение короткого периода времени.
В конце концов, это по-прежнему одна из самых быстрых библиотек машинного обучения. Он запускает широкий спектр алгоритмов машинного обучения, включая модели регрессии, кластеризации, классификации и рекомендаций. Он также превосходен с точки зрения предварительной обработки данных и анализа шаблонов.
Библиотека является динамической и предоставляет мощный API, который подключается к Scala, Python, R и Java. Mlib Spark является частью самого Spark, поэтому он обновляется с каждым выпуском Spark.
У Mlib Spark есть пояснительная документация, поэтому даже новички могут легко ее освоить. Но есть несколько недостатков: он интегрируется только с несколькими языками программирования, поэтому это может быть проблемой, если вы не знакомы с языками, которые он поддерживает в настоящее время.
4. млпак
. был выпущен млпак в 2008 году и разработан на C ++ и с использованием библиотеки линейной алгебры под названием Armadillo. Как и Mlib Spark, он позволяет вам применять большинство алгоритмов и концепций машинного обучения, доступных непосредственно к вашему набору данных, используя краткие, удобочитаемые строки кода.
Помимо того, что он доступен на языках программирования, таких как Python, C ++, Go и Julia, он также поддерживает реализацию CLI, которая позволяет запускать ваш код и получать мгновенные ответы. Хотя он поддерживает связывание с этими другими языками, запуск mlpack для больших наборов данных, требующих сложных вычислений, может быть не очень хорошей идеей при использовании с другим языком программирования. Таким образом, масштабируемость с другими языками, помимо C ++, часто является проблемой для mlpack.
Если вы новичок в машинное обучение И знакомый с C++, вы все равно можете попробовать. Документация содержит простые в использовании руководства и примеры, доступные для разных языков программирования. Поскольку он выполняет арифметические операции над концепциями C++, mlpack использует низкоуровневый код для быстрого выполнения сложных и простых задач машинного обучения.
5. Питорч
Библиотека Pytorch была разработана и официально выпущена Facebook в 2016 году. Она известна своим широким использованием в компьютерном зрении, глубоком обучении и обработке естественного языка. Питорч Это библиотека с открытым исходным кодом, созданная на основе Torch framework.
Подобно Keras и Tensorflow, Pytorch поддерживает обработку наборов данных процессором. А если у вас большой набор данных, он оснащен графическим процессором для обработки ваших вычислений. Плюс это зависит от натяжителя.
Помимо Python, библиотека поддерживает компоновку как для C ++, так и для Java. Помимо других утилит, Pytorch предлагает подбиблиотеки, включая torchvision, torchtext, torchaudio и TorchServe.
Эти библиотеки являются частью функций машинного обучения Pytorch, и вы столкнетесь с ними при написании собственных моделей Pytorch. Благодаря подробной и исчерпывающей учебной документации Pytorch легко понять, если вы знакомы с концепциями машинного обучения.
Pytorch также позволяет конвертировать ваши наборы данных в удобный для машины формат. Так что это также идеальная библиотека для предварительной обработки данных. Извлечение функций, очистка данных, разделение данных и настройка гиперпараметров всегда возможны с Pytorch.
6. Scikit-Learn
Был создан scikit-learn с погружением с использованием Python и была выпущена для широкой публики в 2010 году. Однако библиотека обслуживает широкий спектр приложений машинного обучения, включая моделирование бесхарактерных и нехарактеризованных наборов данных.
Scikit-Learn предлагает знакомые модерируемые алгоритмы, в том числе модели линейной и логистической регрессии, машину опорных векторов (SVM), наивный байесовский метод, деревья решений и ближайшие соседи, среди прочего, напрямую. Это также богатый источник методов обучения без учителя, таких как кластеризация, гауссовская модель, а также модели нейронных сетей и многое другое.
По сути, scikit-learn поддерживает как контролируемые, так и неконтролируемые модели. Это отличная отправная точка, если вы еще не знакомы с Питон Или вообще машинное обучение, потому что оно полностью основано на Python. А если вы только начинаете заниматься машинным обучением или наукой о данных, вы можете начать с функций контролируемого обучения scikit-Learn.
В целом, он больше подходит для новичков по сравнению с другими библиотеками в этом списке. В отличие от других библиотек, упомянутых ранее, scikit-learn в значительной степени полагается на Numpy и Scipy для выполнения высокопроизводительных математических вычислений. Matplotlib также используется для предоставления убедительных визуализаций повествования.
7. Теано
Если вы ищете библиотеку, которая поможет вам разбить сложные проблемы на гибкие алгоритмы, это может быть Theano это то, что вы хотите. Созданная в 2007 году Йошуа Бенжио в Монреале, Канада, Theano представляет собой мощную библиотеку для работы с небольшими и высокопроизводительными учетными записями.
Как и Scikit-Learn, Theano полагается на Numpy для выполнения числовых арифметических операций. Библиотека поддерживает арифметические операции на основе графического процессора, а также генерирует низкоуровневый код C. Это ускоряет математические оценки с помощью Theano, независимо от размера. Кроме того, их модели глубокого обучения работают с тензорами.
С помощью Theano вы можете преобразовать свой набор данных в читаемые, двоичные или целые числа с плавающей запятой, независимо от их типа необработанных данных. Однако вы можете не получить достаточной поддержки сообщества. Это потому, что Theano не так популярна, как другие библиотеки, о которых мы упоминали ранее. Это не делает его менее подходящим для новичков.
Легкое для понимания руководство в документации. Его способность упрощать сложные массивы и улучшать бесконечную арифметику делает его идеальным для создания масштабируемых моделей машинного обучения.
Какую библиотеку вы должны использовать для своего следующего проекта машинного обучения?
Хотя мы упомянули некоторые из наиболее часто используемых библиотек машинного обучения, выбрать лучшую из них может быть сложно, поскольку все они служат очень схожим целям с некоторыми различиями в их функциях.
Конечно, начинать с удобной для начинающих библиотек, таких как Scikit-Learn или Keras, полезно, если вы впервые выходите на поле. Кроме того, целенаправленный выбор библиотеки для проекта поможет вам сузить круг сложностей в конвейере разработки. Но, сказав это, знакомство с основами машинного обучения с помощью курсов и руководств полезно. Вы можете просмотреть Как установить и кодировать Python на Android с Pydroid 3.
