Вступ до бібліотек машинного навчання
Реалізувати кожен алгоритм з нуля - це напружене завдання. Працюючи з великими наборами даних, для завершення роботи може знадобитися кілька днів, а може й місяці! Щоб зробити це легше, побудовані інтерфейси машинного навчання або бібліотеки, що допомагає розробникам легко і швидко будувати алгоритми машинного навчання. Бібліотеки - це набір правил і функцій, які написані мовами програмування. Ці бібліотеки заощаджують багато часу, повторювану роботу, не потрапляючи під капот непростих алгоритмів. Бібліотеки машинного навчання підтримують Python, саме тому Python здобув велику популярність і все більше зростає з кожним днем.
Бібліотеки машинного навчання
Нижче наведено деякі найпопулярніші бібліотеки машинного навчання
- Панди
- Пустотливий
- Матплотліб
- Scikit вчиться
- Морський народжений
- Tensorflow
- Теано
- Керас
- PyTorch
- OpenCV
- Колба
Давайте познайомимось з ними в двох словах!
1. Панди
Pandas - бібліотека пітонів з відкритим кодом, яка забезпечує гнучку, високу продуктивність і прості у використанні структури даних, такі як серія, кадри даних. Python - це корисна мова для підготовки даних, але вона відстає, коли йдеться про аналіз та моделювання даних. Щоб подолати цей відставання, Pandas допомагає завершити весь робочий процес аналізу даних на Python, не перемикаючись на будь-які інші доменні мови, такі як R. Pandas, дозволяє користувачеві читати / записувати набори даних у різних форматах, таких як TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML та багато іншого. Це дає високу ефективність для видобутку даних, перестановки, підстановки, вирівнювання даних, нарізки, індексації, злиття / об'єднання наборів даних. Але панди неефективні, коли мова йде про використання пам'яті. Це створює занадто багато об'єктів, щоб полегшити маніпулювання даними, що використовує високу пам'ять.
2. NumPy
NumPy - це найважливіша бібліотека обробки даних, яка широко використовується для наукових обчислень з python. Це дозволяє користувачеві обробляти великий N-мірний масив, маючи можливість виконувати математичні операції. NumPy відомий своєю швидкістю виконання, паралелізацією та векторизацією. Це корисно для маніпулювання матричними даними, як перестановка, переміщення, швидкі математичні / логічні операції. Інші операції, такі як сортування, вибір, основна лінійна алгебра, дискретна трансформація Фур'є та багато іншого. NumPy споживає менше пам'яті та забезпечує кращу поведінку під час виконання. Але це залежить від Cython, що ускладнює інтеграцію NumPy з іншими C / C ++ бібліотеками.
3. Матплотліб
Matplotlib - це бібліотека візуалізації даних, яка працює з numpy, пандами та іншими інтерактивними середовищами на платформах. Він виробляє якісну візуалізацію даних. Matplotlib може бути налаштований для побудови графіків, осі, фігур чи публікацій, і його легко використовувати у зошитах з юпітером. Код для matplotlib деяким може виглядати приголомшливо, але реалізувати його досить просто, як тільки користувач звикне до нього. Але потрібно багато практики, щоб ефективно використовувати matplotlib.
4. Науковий комплект вчитись
Науковий набір може розглядатися як серце класичного машинного навчання, яке повністю орієнтоване на моделювання даних замість завантаження, маніпулювання або узагальнення даних. Будь-яке завдання, ви просто назвете його, і науковий комплект зможе виконувати його ефективно. Однією з найпростіших та найефективніших бібліотек для обміну даними та аналізу даних, sci-kit learn є бібліотека з відкритим кодом, яка побудована на NumPy, SciPy & Matplotlib. Він був розроблений як частина літнього кодового проекту google, який зараз став широко прийнятою бібліотекою для завдань машинного навчання. Науковий набір може використовуватися для підготовки класифікації, регресії, кластеризації, зменшення розмірності, вибору моделі, вилучення особливостей, нормалізації та багато іншого. Одним із недоліків наукової роботи в навчанні є те, що категорично не використовувати категоричні дані.
5. Морський народжений
Бібліотека Морських народжень побудована на вершині матплотлібу. Seaborn полегшує побудову візуалізації даних. Це приваблює привабливі, що генерують інформацію графіки з меншою кількістю рядків коду. Seaborn має спеціальну підтримку категоричних та багатоваріантних даних для показу сукупної статистики.
6. Тенсдорфлоу
Розроблений командою для мозку Google для внутрішнього використання, TensorFlow - це платформа з відкритим кодом для розробки та навчання моделей машинного навчання. Це широко прийнята платформа серед дослідників, розробників та виробничого середовища ML. Tensorflow виконує різні завдання, включаючи оптимізацію моделі, графічне зображення, імовірнісні міркування, статистичний аналіз. Тензори - це основна концепція цієї бібліотеки, яка забезпечує узагальнення векторів та матриць для даних високих розмірів. Tensorflow може виконувати численні завдання ML, але він дуже використовується для побудови глибоких нейронних мереж.
7. Теано
Розроблений Монреальським інститутом алгоритму навчання (MILA), theano є бібліотекою пітонів, яка дозволяє користувачеві оцінювати математичні вирази за допомогою N-розмірних масивів. Так, це схоже на бібліотеку Numpy. Єдина відмінність полягає в тому, що Numpy допомагає в машинному навчанні, тоді як theano добре працює для глибокого навчання. Theano забезпечує більш високу обчислювальну швидкість, ніж процесор, виявляє та усуває багато помилок.
8. Керас
"Глибокі нейронні мережі стали легкими" - таким повинен бути мітка цієї бібліотеки. Keras - це зручна для користувачів програма, яка дотримується кращого процесу зменшення когнітивного навантаження. Keras забезпечує просте і швидке прототипування. Це API нейронних мереж високого рівня, який записаний у python та працює у верхній частині CNTK, TensorFlow та MXNET. Keras пропонує велику кількість вже заздалегідь підготовлених моделей. Він підтримує періодичні та згорткові мережі та комбінацію обох мереж. Користувач може легко додавати нові модулі, що робить Keras придатним для досліджень високого рівня. Працездатність Keras повністю залежить від режиму роботи капота (CNTK, TensorFlow та MXNET)
9. PyTorch
PyTorch спочатку був розроблений командою зі штучного інтелекту Facebook, яка згодом поєднувалася з caffe2. До тих пір, поки TensorFlow прийшов, PyTorch був єдиною глибокою базою навчання на ринку. Він настільки інтегрований з python, що його можна використовувати з іншими тренд-бібліотеками, такими як numpy, Python тощо. PyTorch дозволяє користувачеві експортувати моделі в стандартний ONNX (Open Neural Network Exchange), щоб отримати прямий доступ до платформ, режимів виконання і більше.
10. OpenCV
OpenCV - це бібліотека комп'ютерного зору, яка створена для забезпечення центральної інфраструктури для програм комп’ютерного зору та покращення сприйняття машини. Ця бібліотека є безкоштовною для комерційного використання. Алгоритми, що надаються OpenCV, можна використовувати для виявлення обличчя, ідентифікації об'єктів, відстеження рухомих об'єктів та руху камери. OpenCV корисно поєднувати два зображення разом, які можуть створювати зображення високої роздільної здатності, слідкувати за рухами очей, витягувати 3D-моделі об'єктів та багато іншого. Він має можливість працювати на різних платформах: інтерфейси C ++, Java та Python можуть підтримувати Windows, macOS, iOS, Linux та Android.
11. колба
Flask була розроблена групою міжнародних ентузіастів пітонів у 2004 році. Якщо ви хочете розробити веб-програми, Flask може стати найкращою структурою веб-додатків python. Він спирається на двигун шаблону Jinja та набір інструментів Werkzeug WSGI. Він сумісний з двигуном програми Google і містить сервер розробки та відладчик. Деякі інші бібліотеки: - Scrap, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. table, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon і список можна продовжувати і продовжувати.
Висновок
Отже, у цій статті дано огляд сучасних бібліотек машинного навчання, їх використання та деяких недоліків. Ми обговорили різні бібліотеки, які можуть виконувати виснажливі завдання, такі як обчислення матриці, обробка даних, візуалізація даних та виявлення обличчя. Однак не слід обмежувати себе цими бібліотеками. На ринку є численні дивовижні бібліотеки.
Рекомендовані статті
Це був посібник з бібліотек машинного навчання. Тут ми обговорюємо впровадження та різні бібліотеки машинного навчання. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Архітектура машинного навчання
- Види машинного навчання
- Кар'єра в машинному навчанні
- Питання для інтерв'ю машинного навчання
- Гіперпараметр машинного навчання
- Багатоваріантна регресія