7 biblioteci de învățare automată pentru experți aspiranți

Învățarea automată a devenit astăzi centrul discuției în inteligența artificială. Atinge toate domeniile, inclusiv inginerie, medicină, afaceri, științe sociale și multe altele.

Folosind mai multe biblioteci de învățare automată disponibile astăzi, învățarea automată cu Python, C ++, Java, Julia și R, printre altele, este mai ușoară ca niciodată. Iată câteva biblioteci populare de învățare automată cu care puteți începe dacă doriți să vă aventurați în această carieră promițătoare.

1. Keras

Keras face parte din utilitățile extinse de învățare automată ale TensorFlow. Dar este diferit prin faptul că este un API de nivel superior care este livrat cu TensorFlow. În plus, este mai prietenos cu oamenii și este scris cu Python. Deci, este mai implementabil, deoarece oferă documentație concisă, ușor de restrâns pentru începătorii de învățare automată.

Cu toate acestea, Keras oferă o gamă largă de funcționalități de învățare automată, perfecte pentru instruirea atât a datelor structurate, cât și a mediilor brute. Cu toate acestea, biblioteca se întinde pe algoritmi bazate pe text și imagini pentru instruirea și testarea setului de date.

O caracteristică unică a Keras este că vă menține concentrat asupra bibliotecii, deoarece vă oferă tot ce aveți nevoie pentru proiectul dvs. într-o singură bucată. Deci, cu greu va trebui să vă filialați pentru a împrumuta utilități din alte biblioteci. Reglarea hiperparametrului, selectarea caracteristicilor, straturile bogate de preprocesare a datelor și curățarea datelor sunt câteva dintre caracteristicile sale încorporate spectaculos.

Cu Keras, puteți citi imagini și texte direct din foldere separate într-un director părinte și puteți obține un set de date etichetat din acestea. Și dacă datele dvs. sunt mari și nu stau în memoria mașinii dvs., Keras oferă o opțiune obiect de set de date de înaltă performanță. Poți oricând să treci la asta.

Legate de: Cum să vă actualizați abilitățile Python și AI cu bibliotecile Python Machine Learning

În plus, oferă diverse unități de procesare grafică (GPU-uri) pentru procesarea unui set de date mare. Deci, vă permite să rulați simultan calcule CPU împreună cu procesarea GPU în mod asincron.

2. TensorFlow

Introdus de Google în 2015, TensorFlow este mai mult un cadru decât o bibliotecă. Este o bibliotecă open-source construită cu C ++ și funcționează urmărind graficele fluxului de date.

TensorFlow este extrem de versatil și extins, oferind o mulțime de alte biblioteci unitare încorporate pentru rularea calculelor de învățare automată. În esență, TensorFlow oferă o platformă scalabilă pentru construirea unor concepte de învățare automată precum rețele neuronale artificiale (ANN), rețele neuronale profunde și învățare profundă.

Legate de: Ce este TensorFlow Lite și cum este un cadru de învățare profundă?

Tensorflow suportă, de asemenea, Java, C ++, Julia, Rust, Ruby și JavaScript, pe lângă Python. În timp ce utilizarea TensorFlow cu alte limbaje de programare decât Python poate oferi integrare ușoară a proiectului, utilizarea nucleelor ​​sale cu Python este mai ușoară, deoarece acceptă pe deplin implementarea TensorFlow.

În plus, conductele de dezvoltare în alte limbi pot prezenta probleme de compatibilitate a versiunii API dacă trebuie să schimbați versiunea ulterior. Deși documentele TensorFlow sunt cuprinzătoare, spre deosebire de Keras, acestea pot fi prea diversificate pentru a fi înțelese de începători. Acestea fiind spuse, are un sprijin comunitar solid și veți găsi, de asemenea, multe exemple open-source TensorFlow acolo.

Un avantaj al TensorFlow față de Keras este că puteți utiliza TensorFlow direct fără Keras. Desigur, nu puteți spune același lucru pentru Keras, deoarece este o clasă ramificată a TensorFlow în sine.

3. Mlib Spark

Iată ceva destul de la îndemână de la Apache Spark. Lansat și creat open-source în 2010, Mlib Spark folosește calcule iterative pentru a rula algoritmi de învățare automată. Datorită naturii sale iterative, Mlib poate folosi Hadoop sau sursele de date și fluxurile de lucru locale. În plus, este capabil să ruleze o logică complexă într-o perioadă scurtă.

În cele din urmă, este încă una dintre cele mai rapide biblioteci de învățare automată de acolo. Rulează o gamă largă de algoritmi de învățare automată, inclusiv modele de regresie, grupare, clasificare și recomandare. De asemenea, excelează în ceea ce privește preprocesarea datelor și extragerea modelelor.

Legate de: Ce sunt algoritmii de învățare automată? Iată cum funcționează

Biblioteca este dinamică și oferă un API robust care se conectează cu Scala, Python, R și Java. Mlib Spark este o încorporare a Spark în sine, așa că se actualizează cu fiecare lansare Spark.

Mlib Spark are documentație explicativă, astfel încât un începător poate să o ridice cu ușurință. Dar un pic de con este că se integrează doar cu câteva limbaje de programare, deci aceasta ar putea fi o problemă dacă nu sunteți familiarizați cu limbile pe care le acceptă în prezent.

4. mlpack

mlpack a fost lansat în 2008 și dezvoltat cu C ++ folosind o bibliotecă de algebră liniară numită Armadillo. La fel ca Mlib Spark, vă permite să aplicați majoritatea algoritmilor și conceptelor de învățare automată disponibile direct la setul de date folosind linii de cod concise și lizibile.

Pe lângă faptul că este disponibil în limbaje de programare precum Python, C ++, Go și Julia, acesta acceptă și executarea CLI, care vă permite să rulați codul și să primiți răspunsuri instantanee. Deși acceptă legarea cu aceste alte limbaje, rularea mlpack pe seturi de date mari care necesită calcule complexe s-ar putea să nu fie o idee excelentă atunci când îl utilizați cu un alt limbaj de programare. Astfel, scalabilitatea cu alte limbi în afară de C ++ este adesea o problemă cu mlpack.

Dacă sunteți un începător de învățare automată și aveți cunoștințe despre C ++, îl puteți încerca în continuare. Documentația conține ghiduri și exemple ușor de urmărit, disponibile pentru diferite limbaje de programare. Deoarece rulează calcule pe concepte C ++, mlpack folosește cod de nivel scăzut pentru a executa rapid sarcini complexe până la simple de învățare automată.

5. Pytorch

Facebook dezvoltat Pytorch și a lansat-o oficial în 2016. Cunoscut pentru utilizarea sa extinsă în viziunea pe computer, învățarea profundă și procesarea limbajului natural, Pytorch este o bibliotecă open-source construită din cadrul Torch.

La fel ca Keras și Tensorflow, Pytorch acceptă procesarea CPU a seturilor de date. Și dacă setul dvs. de date este mare, acesta dispune de un procesor GPU pentru a vă gestiona calculele. În plus, este bazat pe tensori.

În plus față de Python, biblioteca acceptă legarea atât pentru C ++, cât și pentru Java. Pytorch, pe lângă alte utilități, oferă biblioteci subsidiare, inclusiv torchvision, textul torței, torchaudio, și TorchServe.

Aceste biblioteci fac parte din funcționalitățile de învățare automată Pytorch și le veți întâlni în timp ce vă scrieți modelele Pytorch. Cu o documentație detaliată și cuprinzătoare bazată pe tutoriale, Pytorch este ușor de înțeles, atâta timp cât sunteți familiarizați cu conceptele de învățare automată.

Pytorch vă permite, de asemenea, să vă transformați seturile de date într-un format compatibil cu mașinile. Deci, este și o bibliotecă perfectă pentru preprocesarea datelor. Invariabil, extragerea caracteristicilor, curățarea datelor, împărțirea datelor și reglarea hiperparametrului sunt toate posibile cu Pytorch.

6. Scikit-Learn

Construită imersiv cu Python, scikit-learn, numit si sklearn, a fost lansat public în 2010. Cu toate acestea, biblioteca servește o gamă largă de aplicații de învățare automată, inclusiv modelarea seturilor de date prezentate și netraturate.

Scikit-learn oferă algoritmi familiari supravegheați, inclusiv modele de regresie liniară și logistică, suport vector machine (SVM), Naive Bayes, arbori de decizie, cei mai apropiați vecini, printre altele, chiar din cutie. Este, de asemenea, o sursă bogată de metode de învățare nesupravegheate, cum ar fi clusterizarea, modelul Gaussian, împreună cu modelele de rețea neuronală și multe altele.

În esență, scikit-learn acceptă atât modelele supravegheate, cât și cele nesupravegheate. Este un punct de plecare excelent dacă sunteți încă nou în Python sau în învățarea automată în general, deoarece este în întregime bazat pe Python. Și dacă abia începeți cu învățarea automată sau știința datelor, vă recomandăm să începeți cu funcțiile de învățare supravegheate ale scikit-learn.

În general, este mai potrivit pentru începători decât alte biblioteci din listă. Spre deosebire de celelalte biblioteci menționate anterior, scikit-learn depinde masiv de Numpy și Scipy pentru a rula calcule matematice de înaltă performanță. Și, de asemenea, folosește Matplotlib pentru a prezenta vizualizări convingătoare de povestire.

7. Theano

Dacă sunteți în căutarea unei biblioteci care să vă ajute să împărțiți probleme complexe în algoritmi flexibili, atunci Theano ar putea fi ceea ce vrei. Creată în 2007 de Yoshua Bengio la Montreal, Canada, Theano este o bibliotecă puternică pentru rularea calculelor mici până la performanțe ridicate.

La fel ca Scikit-Learn, Theano depinde de Numpy pentru executarea calculelor numerice. Biblioteca acceptă calcule bazate pe GPU, plus generează cod C de nivel scăzut. Acest lucru accelerează evaluările matematice cu Theano, oricât de mari ar fi acestea. În plus, modelele sale de învățare profundă rulează pe tensori.

Cu Theano, puteți converti setul de date în puncte flotabile, binare sau întregi lizibile, indiferent de tipul său de date inițial. Totuși, este posibil să nu primiți suficient sprijin comunitar. Asta pentru că Theano nu este la fel de popular ca celelalte biblioteci pe care le-am menționat anterior. Asta nu o face mai puțin prietenoasă pentru începători.

Tutorialul din documente este ușor de înțeles. Capacitatea sa de a simplifica matrice complexe și de a optimiza calcule infinite îl face perfect pentru crearea de modele scalabile de învățare automată.

Ce bibliotecă ar trebui să utilizați pentru următorul dvs. proiect de învățare automată?

Deși am menționat unele dintre cele mai utilizate biblioteci de învățare automată, venind cu cel mai bun poate fi dur, deoarece toate au scopuri foarte similare, cu doar câteva diferențe între ele Caracteristici.

Bineînțeles, începând cu o bibliotecă mai prietenoasă pentru începători, cum ar fi Scikit-Learn sau Keras, este utilă doar dacă intrați pe teren. Dincolo de asta, alegerea unei biblioteci în mod intenționat pentru un proiect vă va ajuta să restrângeți complexitățile de-a lungul conductei de dezvoltare. Acestea fiind spuse, este util să vă familiarizați cu elementele fundamentale de învățare automată prin cursuri și tutoriale.

Ce sunt algoritmii de învățare automată? Iată cum funcționează

Algoritmii de învățare automată sunt concepuți pentru a face viața mai ușoară și pentru a îmbunătăți sistemele, dar se pot strică cu consecințe nefaste.

Citiți în continuare

Despre autor