7 Knjižnice strojnega učenja za ambiciozne strokovnjake

Strojno učenje je danes postalo središče razprav v umetni inteligenci. Dotika se vseh področij, vključno z inženiringom, medicino, poslovanjem, družboslovjem in drugimi.

Z uporabo več knjižnic strojnega učenja, ki so danes na voljo, je strojno učenje s Pythonom, C ++, Javo, Julijo in R med drugim lažje kot kdaj koli prej. Tukaj je nekaj priljubljenih knjižnic strojnega učenja, s katerimi lahko začnete, če se želite podati na to obetavno poklicno pot.

1. Keras

Keras je del obsežnih pripomočkov za strojno učenje podjetja TensorFlow. Drugače pa je, ker gre za API višje ravni, ki je priložen TensorFlowu. Poleg tega je bolj prijazen do ljudi in je napisan s Pythonom. Zato je bolj izvedljiv, saj ponuja jedrnato dokumentacijo, ki jo začetniki strojnega učenja zlahka zožijo.

Keras pa ponuja široko paleto funkcionalnosti strojnega učenja, kot nalašč za usposabljanje strukturiranih podatkov in surovih medijev. Knjižnica pa se razteza po besedilnih in slikovnih algoritmih za usposabljanje in preizkušanje nabora podatkov.

Edinstvena lastnost Kerasa je, da vas osredotoča na knjižnico, saj v enem kosu zagotavlja vse, kar potrebujete za vaš projekt. Tako se vam skoraj ne bo treba razvejati in si sposoditi pripomočkov v drugih knjižnicah. Uglaševanje hiperparametrov, izbira funkcij, bogate plasti predhodne obdelave podatkov in čiščenje podatkov so nekatere njegove spektakularno vgrajene funkcije.

S Kerasom lahko berete slike in besedila neposredno iz razdeljenih map v nadrejenem imeniku in iz njih pridobite označen nabor podatkov. In če so vaši podatki veliki in ne ležijo v pomnilniku vašega stroja, Keras ponuja možnost visoko zmogljivega objekta nabora podatkov. Na to lahko vedno preklopite.

Povezano: Kako nadgraditi svoje veščine Python in AI s knjižnicami strojnega učenja Python

Poleg tega ponuja različne grafične procesne enote (GPU) za obdelavo velikega nabora podatkov. Tako vam omogoča istočasno izvajanje izračunov CPU skupaj z asinhrono obdelavo GPU.

2. TensorFlow

Google je predstavil leta 2015, TensorFlow je bolj okvir kot knjižnica. To je odprtokodna knjižnica, zgrajena s C ++, in deluje tako, da sledi grafikonom pretoka podatkov.

TensorFlow je zelo vsestranski in obsežen ter ponuja veliko drugih vgrajenih enotnih knjižnic za izvajanje izračunov strojnega učenja. V bistvu TensorFlow ponuja prilagodljivo platformo za izgradnjo konceptov strojnega učenja, kot so umetna nevronska omrežja (ANN), globoka nevronska omrežja in poglobljeno učenje.

Povezano: Kaj je TensorFlow Lite in kako je okvir za poglobljeno učenje?

Tensorflow poleg Pythona med drugim podpira tudi Javo, C ++, Julia, Rust, Ruby in JavaScript. Medtem ko lahko uporaba programa TensorFlow s programskimi jeziki, ki niso Python, ponuja preprosto integracijo projektov, je uporaba njegovih jeder s Pythonom lažja, saj v celoti podpira implementacijo programa TensorFlow.

Poleg tega lahko razvojni kanali v drugih jezikih predstavljajo težave z združljivostjo različic API -ja, če morate kasneje zamenjati različice. Čeprav so dokumenti TensorFlow obsežni, za razliko od Kerasa, so lahko za začetnike preveč raznoliki. Kljub temu ima solidno podporo skupnosti in našli jih boste tudi veliko odprtokodni primeri TensorFlow tam zunaj.

Prednost TensorFlow -a pred Kerasom je, da lahko TensorFlow uporabljate neposredno brez Kerasa. Seveda za Keras ne morete reči iste stvari, saj je to razvejan razred samega TensorFlow -a.

3. Mlib Spark

Tukaj je nekaj zelo priročnega iz Apache Spark. Izdano in odprtokodno objavljeno leta 2010, Mlib Spark uporablja iterativne izračune za izvajanje algoritmov strojnega učenja. Zaradi svoje ponavljajoče se narave lahko Mlib uporablja Hadoop ali lokalne vire podatkov in delovne tokove. Poleg tega lahko v kratkem času izvaja kompleksno logiko.

Konec koncev je še vedno ena najhitrejših knjižnic strojnega učenja. Izvaja široko paleto algoritmov strojnega učenja, vključno z modeli regresije, združevanja v skupine, klasifikacije in priporočila. Odlikuje se tudi v smislu predhodne obdelave podatkov in rudarjenja vzorcev.

Povezano: Kaj so algoritmi strojnega učenja? Evo, kako delujejo

Knjižnica je dinamična in ponuja robusten API, ki se poveže s Scala, Python, R in Javo. Mlib Spark je vgrajen v sam Spark, zato se nadgrajuje z vsako izdajo Spark.

Mlib Spark ima razlagalno dokumentacijo, zato jo lahko začetnik zlahka prevzame. Nekaj ​​slabosti pa je, da se integrira le z nekaj programskimi jeziki, zato je to lahko težava, če ne poznate jezikov, ki jih trenutno podpira.

4. mlpack

mlpack je bila izdana leta 2008 in razvita s C ++ z uporabo knjižnice linearne algebre, imenovane Armadillo. Tako kot Mlib Spark vam omogoča uporabo večine razpoložljivih algoritmov in konceptov strojnega učenja neposredno v naboru podatkov z uporabo jedrnate in berljive vrstice kode.

Poleg tega, da je na voljo v programskih jezikih, kot so Python, C ++, Go in Julia, podpira tudi izvajanje CLI, ki vam omogoča izvajanje kode in prejemanje takojšnjih odgovorov. Čeprav podpira vezavo s temi drugimi jeziki, zagon mlpack za velike nabore podatkov, ki zahtevajo zapleteno izračun, morda ni dobra ideja, če ga uporabljate z drugim programskim jezikom. Tako je razširljivost z drugimi jeziki poleg C ++ pogosto problem pri mlpack.

Če ste začetnik strojnega učenja in dobro poznate C ++, ga lahko še vedno preizkusite. Dokumentacija vsebuje priročne priročnike in primere, ki so na voljo za različne programske jezike. Ker izvaja izračune na konceptih C ++, mlpack uporablja kodo na nizki ravni za hitro izvajanje kompleksnih do enostavnih nalog strojnega učenja.

5. Pytorch

Facebook se je razvil Pytorch in jo uradno izdala leta 2016. Znan po obsežni uporabi pri računalniškem vidu, poglobljenem učenju in obdelavi naravnega jezika, je Pytorch odprtokodna knjižnica, zgrajena iz ogrodja Torch.

Tako kot Keras in Tensorflow tudi Pytorch podpira procesorsko obdelavo naborov podatkov. Če je vaš nabor podatkov velik, ima procesor GPU, ki upravlja vaše izračune. Poleg tega temelji na tenzorjih.

Knjižnica poleg Pythona podpira tudi vezavo za C ++ in Javo. Pytorch poleg drugih pripomočkov ponuja pomožne knjižnice, vključno z torchvision, svetilka, torchaudio, in TorchServe.

Te knjižnice so del funkcionalnosti strojnega učenja Pytorch in nanje boste naleteli med pisanjem svojih modelov Pytorch. S podrobno in izčrpno dokumentacijo, ki temelji na vadnicah, je Pytorch enostavno razumeti, če poznate koncepte strojnega učenja.

Pytorch vam omogoča tudi, da svoje nabore podatkov spremenite v strojno prijazno obliko. Tako je tudi odlična knjižnica za predhodno obdelavo podatkov. Z Pytorchjem je vedno mogoče izvleči funkcije, očistiti podatke, razdeliti podatke in nastaviti parametre.

6. Scikit-Learn

Impresivno zgrajen s Pythonom, naučiti se, tudi poklicana sklearn, je bil javno objavljen leta 2010. Knjižnica pa služi široki paleti aplikacij strojnega učenja, vključno z modeliranjem predstavljenih in nepodprtih naborov podatkov.

Scikit-learn ponuja znane nadzorovane algoritme, vključno z linearnimi in logističnimi regresijskimi modeli, podporni vektorski stroj (SVM), Naive Bayes, Drevesa odločanja, Najbližji sosedje, med drugim, neposredno iz škatla. Je tudi bogat vir nenadzorovanih učnih metod, kot so združevanje v skupine, Gaussov model, skupaj z modeli nevronskih omrežij in drugo.

V bistvu scikit-learn podpira tako nadzorovane kot nenadzorovane modele. To je odlično izhodišče, če še niste prvi v Pythonu ali strojnem učenju na splošno, ker v celoti temelji na Pythonu. In če šele začenjate s strojnim učenjem ali znanostjo o podatkih, boste morda želeli začeti z nadzorovanimi učnimi funkcijami scikit-learninga.

Na splošno je za začetnike prijaznejša od drugih knjižnic na seznamu. Za razliko od drugih prej omenjenih knjižnic je scikit-learn pri izvajanju visoko zmogljivih matematičnih izračunov močno odvisen od Numpyja in Scipyja. Prav tako uporablja Matplotlib za predstavitev prepričljivih vizualizacij pripovedovanja zgodb.

7. Theano

Če imate knjižnico, ki vam bo pomagala razčleniti zapletene težave v prilagodljive algoritme, potem Theano mogoče je tisto, kar želite. Theano, ki ga je leta 2007 ustvaril Yoshua Bengio v Montrealu v Kanadi, je zmogljiva knjižnica za izvajanje majhnih do visoko zmogljivih izračunov.

Tako kot Scikit-Learn je Theano pri izvajanju numeričnih izračunov odvisen od Numpyja. Knjižnica podpira izračune, ki temeljijo na GPU, in generira kodo C na nizki ravni. To pospeši matematična vrednotenja pri Theanu, ne glede na to, kako velika so. Poleg tega njegovi modeli globokega učenja delujejo na podlagi tenzorjev.

S programom Theano lahko svoj nabor podatkov pretvorite v berljive plavajoče, binarne ali celoštevilčne točke, ne glede na začetni tip podatkov. Morda pa ne boste dobili dovolj podpore skupnosti. To je zato, ker Theano ni tako priljubljen kot druge knjižnice, ki smo jih omenili prej. Zaradi tega ni manj prijazen začetnikom.

Vadnico v dokumentih je enostavno razumeti. Zaradi poenostavitve kompleksnih nizov in optimizacije neskončnih izračunov je kot nalašč za ustvarjanje prilagodljivih modelov strojnega učenja.

Katero knjižnico bi morali uporabiti za naslednji projekt strojnega učenja?

Čeprav smo omenili nekaj najpogosteje uporabljenih knjižnic strojnega učenja, so prišli do najboljši je lahko trd, saj vsi služijo zelo podobnim namenom z le nekaj razlikami v svojih Lastnosti.

Seveda, če začnete z bolj prijazno knjižnico, kot je Scikit-Learn ali Keras, je v pomoč, če šele vstopate v polje. Poleg tega vam bo namenska izbira knjižnice za projekt pomagala zožiti zapletenost vašega razvojnega načrta. Vendar pa je koristno, če se seznanite z osnovami strojnega učenja s tečaji in vajami.

Kaj so algoritmi strojnega učenja? Evo, kako delujejo

Algoritmi strojnega učenja so zasnovani tako, da olajšajo življenje in izboljšajo sisteme, vendar se lahko zmotijo ​​s slabimi posledicami.

Preberite Naprej

O avtorju