Uvod v knjižnice strojnega učenja

Izvajanje vsakega algoritma iz nič je naporna naloga. Med delom z velikimi zbirkami podatkov lahko traja nekaj dni ali do konca mesecev! Za lažjo uporabo so vgrajeni vmesniki za računalniško učenje ali knjižnice, kar razvijalcem pomaga enostavno in hitro sestaviti algoritme strojnega učenja. Knjižnice so niz pravil in funkcij, ki so napisane v programskih jezikih. Te knjižnice prihranijo veliko časa, ponavljajoče se delo, saj se ne znajdejo pod pokrovom zastrašujočih algoritmov. Knjižnice strojnega učenja podpirajo Python, zato je Python pridobil veliko priljubljenost in iz dneva v dan še hitreje raste.

Knjižnice strojnega učenja

Sledi nekaj najbolj priljubljenih knjižnic strojnega učenja

  • Pande
  • Številčen
  • Matplotlib
  • Scikit se uči
  • Seaborn
  • Tensorflow
  • Theano
  • Keras
  • PyTorch
  • OpenCV
  • Bučka

Spoznajmo jih na kratko!

1. Pande

Pandas je odprtokodna knjižnica pythonov, ki omogoča fleksibilno, visoko zmogljivo in enostavno uporabo podatkovnih struktur, kot so serije, okvirji podatkov. Python je koristen jezik za pripravo podatkov, vendar zaostaja pri analizi podatkov in modeliranju. Pandas pri premagovanju tega zaostanka pomaga dokončati celoten potek analize podatkov v Python-u, ne da bi prešel na druge jezike, specifične za domeno, kot je R. Pandas, uporabniku omogoča branje / pisanje nabora podatkov v različnih oblikah, kot so TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML in še veliko več. Omogoča visoko zmogljivost za rudarjenje podatkov, preoblikovanje, podnastavitev, poravnavo podatkov, rezanje, indeksiranje, združitev / združevanje podatkovnih nizov. Toda pande so neučinkovite pri uporabi pomnilnika. Ustvari preveč predmetov za lažjo obdelavo podatkov, kar porabi veliko pomnilnika.

2. NumPy

NumPy je najbolj temeljna knjižnica za obdelavo podatkov, ki se popularno uporablja za znanstveno računalništvo s pythonom. Uporabniku omogoča upravljanje velikega N-dimenzionalnega niza s sposobnostjo izvajanja matematičnih operacij. NumPy je znan po hitrosti izvajanja, vzporednosti in vektorizaciji. Uporaben je za obdelavo matričnih podatkov, kot so preoblikovanje, prenos, hitre matematične / logične operacije. Druge operacije, kot so razvrščanje, izbiranje, osnovna linearna algebra, diskretna Fourierova transformacija in še veliko več. NumPy porabi manj pomnilnika in zagotavlja boljše delovanje. Vendar je odvisno od Cythona, zaradi česar je NumPy težko vključiti v druge knjižnice C / C ++.

3. Matplotlib

Matplotlib je knjižnica za vizualizacijo podatkov, ki deluje z numpy, pandami in drugimi interaktivnimi okolji na vseh platformah. Izdela kakovostno vizualizacijo podatkov. Matplotlib je mogoče prilagoditi za risanje grafikonov, osi, figur ali publikacij in je enostaven za uporabo v beležnicah z jupirom. Koda za matplotlib se nekaterim morda zdi zastrašujoča, vendar jo je precej enostavno implementirati, ko se uporabnik navadi. Toda za učinkovito uporabo matplotliba je potrebno veliko prakse.

4. Sci-kit se naučite

Sci-kit učenja lahko štejemo za srce klasičnega strojnega učenja, ki je popolnoma usmerjeno v modeliranje podatkov, namesto da bi nalagalo, manipuliralo ali povzemalo podatke. Katero koli nalogo, samo poimenujete in učenje sci-kit ga lahko učinkovito opravlja. Ena najbolj preprostih in učinkovitih knjižnic za rudarjenje podatkov in analizo podatkov, sci-kit learn, je odprtokodna knjižnica, ki je zgrajena na NumPy, SciPy & Matplotlib. Razvit je bil kot del projekta google summer code, ki je zdaj postal splošno sprejeta knjižnica za naloge strojnega učenja. Znanstveni komplet Kit se lahko uporablja za pripravo klasifikacije, regresije, grozda, zmanjševanja dimenzij, izbire modela, ekstrakcije funkcij, normalizacije in še veliko več. Ena od pomanjkljivosti učenja znanstvenega kompleta je, da kategoričnih podatkov ni priročno.

5. Seaborn

Knjižnica Seaborn je zgrajena na vrhu matplotliba. Seaborn olajša risanje vizualizacij podatkov. Zgradi privlačne grafikone, ki ustvarjajo informacije z manj črtnimi vrsticami. Seaborn ima posebno podporo za kategorične in multivariatne podatke za prikaz zbirnih statističnih podatkov.

6. Tensorflow

TensorFlow je za svojo notranjo uporabo razvil Googlov možganski tim za odprto kodo za razvoj in usposabljanje modelov strojnega učenja. Je široko sprejeta platforma med raziskovalci, razvijalci in proizvodnimi okolji ML. Tensorflow izvaja različne naloge, vključno z optimizacijo modelov, grafičnim prikazom, verjetnostnim sklepanjem, statistično analizo. Tenzorji so osnovni koncept te knjižnice, ki zagotavlja posplošitev vektorjev in matric za visoke dimenzijske podatke. Tensorflow lahko opravlja številne naloge ML, vendar se zelo uporablja za gradnjo globokih nevronskih mrež.

7. Theano

Theano je razvil Montreal Institute for algoritem za učenje (MILA), knjižnica python, ki uporabniku omogoča ocenjevanje matematičnih izrazov z N-dimenzionalnimi nizi. Da, to je podobno knjižnici Numpy. Edina razlika je v tem, da je Numpy v pomoč pri strojnem učenju, medtem ko theano dobro deluje pri globokem učenju. Theano omogoča hitrejšo računalniško hitrost kot CPU, zazna in odpravi številne napake.

8. Keras

"Globoke nevronske mreže so postale enostavne" - to bi moral biti slogan te knjižnice. Keras je uporabniku prijazen, zasnovan za ljudi, ki sledi najboljšemu postopku za zmanjšanje kognitivne obremenitve. Keras omogoča enostavno in hitro oblikovanje prototipov. Gre za API nevronskih mrež na visoki ravni, ki je napisan v pythonu in deluje na vrhu CNTK, TensorFlow in MXNET. Keras ponuja veliko število že predhodno usposobljenih modelov. Podpira ponavljajoča se in konvolucijska omrežja ter kombinacijo obeh mrež. Uporabnik lahko enostavno doda nove module, zaradi česar je Keras primeren za raziskave na visoki ravni. Učinkovitost Kerasa je v celoti odvisna od zaščitne opreme (CNTK, TensorFlow in MXNET)

9. PyTorch

PyTorch je sprva razvila Facebookova skupina za umetno inteligenco, ki se je kasneje kombinirala s caffe2. Do TensorFlow je bil PyTorch edini globok učni okvir na trgu. Toliko je integriran s python-om, da ga lahko uporabljate z drugimi trending knjižnicami, kot so numpy, Python itd. PyTorch uporabniku omogoča izvoz modelov v standardni ONNX (Open Neural Network Exchange), da dobi neposreden dostop do ONNX platform, runtimes in več.

10. OpenCV

OpenCV je knjižnica računalniškega vida, ki je zgrajena za zagotavljanje centralne infrastrukture za aplikacije računalniškega vida in izboljšanje zaznave na strojih. Ta knjižnica je brezplačna za komercialno uporabo. Algoritmi, ki jih ponuja OpenCV, se lahko uporabljajo za zaznavanje obrazov, prepoznavanje predmetov, sledenje premikajočih se predmetov in premikanje kamere. OpenCV je koristno, če združite dve sliki skupaj, ki lahko ustvarjata slike z visoko ločljivostjo, sledite premikom oči, izvlečete 3D modele predmetov in še veliko več. Ima možnost delovanja na različnih platformah, vmesniki C ++, Java in Python lahko podpirajo Windows, macOS, iOS, Linux in Android.

11. Buča

Flask je leta 2004 razvila skupina mednarodnih navdušencev nad pitonom. Če želite razviti spletne aplikacije, je Flask lahko najboljši okvir spletnih aplikacij python. Zanaša se na mehanizem predloge Jinja in nabor orodij Werkzeug WSGI. Združljiv je z googleovo aplikacijo in vsebuje razvojni strežnik in razhroščevalnik. Nekatere druge knjižnice: - Scrap, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, podatki. tabela, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon in seznam lahko nadaljujete naprej.

Zaključek

Torej, ta članek je dal pregled sedanjih knjižnic strojnega učenja, njegove uporabe in nekaterih pomanjkljivosti. Razpravljali smo o različnih knjižnicah, ki lahko opravijo mučno nalogo, kot so matrični izračuni, rudarjenje podatkov, vizualizacija podatkov in zaznavanje obrazov. Vendar se ne smete omejiti na te knjižnice. Na trgu so na voljo številne knjižnice.

Priporočeni članki

To je vodnik knjižnic strojnega učenja. Tukaj razpravljamo o uvajanju in različnih knjižnicah strojnega učenja. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -

  1. Arhitektura strojnega učenja
  2. Vrste strojnega učenja
  3. Kariere v strojnem učenju
  4. Vprašanja za intervju z strojnim učenjem
  5. Strojno učenje hiperparametrov
  6. Multivariatna regresija

Kategorija:

Veliki podatki