Uvod u biblioteke strojnog učenja
Provesti svaki algoritam od početka je stresan zadatak. Za vrijeme rada s velikim skupima podataka možda će biti potrebno nekoliko dana da biste dovršili svoj posao ili možda i mjesecima! Da biste ga olakšali, ugrađuju se sučelja za strojno učenje ili knjižnice, što programerima pomaže da lako i brzo izrade algoritme strojnog učenja. Knjižnice su skup pravila i funkcija napisanih u programskim jezicima. Te knjižnice štede puno vremena, ponavljajuće se radove ne dovodeći se pod halu zastrašujućih algoritama. Strojne knjižnice podržavaju Python, zbog čega je Python stekao veliku popularnost i iz dana u dan sve brže raste.
Knjižnice strojnog učenja
Slijedi nekoliko najpopularnijih knjižnica strojnog učenja
- pande
- Numpy
- Matplotlib
- Scikit učite
- Pomorski
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- boca
Upoznajmo ih nakratko!
1. Pande
Pandas je knjižnica pythona otvorenog koda koja pruža fleksibilne, visoke performanse i jednostavne strukture podataka poput serija, okvira podataka. Python je koristan jezik za pripremu podataka, ali zaostaje kada je u pitanju analiza podataka i modeliranje. Da bi prevladao ovo zaostajanje, Pandas pomaže u dovršenju cjelokupnog tijeka analize podataka u Pythonu, bez prelaska na bilo koji drugi jezik specifičan za domenu poput R. Pandas omogućava korisniku čitanje / pisanje skupova podataka u različitim formatima poput TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML i još mnogo toga. Daje visoke performanse za iskopavanje podataka, preoblikovanje, podešavanje, usklađivanje podataka, rezanje, indeksiranje, spajanje / spajanje skupova podataka. Ali, pande su neučinkovite kada je riječ o korištenju memorije. Stvara previše objekata za lakšu manipulaciju podacima, koja koristi veliku memoriju.
2. NumPy
NumPy je najosnovnija knjižnica za obradu podataka koja se popularno koristi za znanstveno računanje s pitonom. To korisniku omogućuje rukovanje velikim N-dimenzionalnim nizom, s mogućnošću obavljanja matematičkih operacija. NumPy je poznat po brzini izvođenja, paralelizaciji i vektorizacijskim mogućnostima. Korisno je za obradu podataka s matricom poput preoblikovanja, transponiranja, brzih matematičkih / logičkih operacija. Ostale operacije poput razvrstavanja, odabira, osnovne linearne algebre, diskretne Fourierove transformacije i još mnogo toga. NumPy troši manje memorije i pruža bolje ponašanje tokom izvođenja. Ali to ovisi o Cythonu, što NumPy otežava integraciju s ostalim C / C ++ knjižnicama.
3. Matplotlib
Matplotlib je knjižnica za vizualizaciju podataka koja radi s numpy, pandama i drugim interaktivnim okruženjima na platformama. Proizvodi visokokvalitetnu vizualizaciju podataka. Matplotlib se može prilagoditi za crtanje grafikona, osi, figura ili publikacija, a jednostavan je za upotrebu u bilježnicama s jupirom. Kôd za matplotlib nekima može izgledati zastrašujuće, ali to je prilično jednostavno implementirati nakon što se korisnik navikne. Ali za efikasno korištenje matplotliba potrebno je puno prakse.
4. Sci-kit uči
Znanstveni kut može se smatrati srcem klasičnog strojnog učenja koje je u potpunosti usmjereno na modeliranje podataka umjesto na učitavanje, manipuliranje ili sažimanje podataka. Bilo koji zadatak, samo ga imenovati i sci-kit učenje može ga učinkovito obaviti. Jedna od najjednostavnijih i najučinkovitijih knjižnica za prikupljanje podataka i analizu podataka, sci-kit learn je knjižnica otvorenog koda koja je izgrađena na NumPy, SciPy i Matplotlib. Razvijen je kao dio projekta google summer code, koji je sada postao široko prihvaćena knjižnica za zadaće strojnog učenja. Znanstveni komplet može se koristiti za pripremu klasifikacije, regresije, grupiranja, smanjenja dimenzija, odabira modela, ekstrakcije značajki, normalizacije i još mnogo toga. Jedan nedostatak učenja znanstvenog kompleta je što nije prikladno koristiti kategoričke podatke.
5. Seaborn
Na vrhu matplotliba izgrađena je knjižnica Seaborn. Seaborn olakšava crtanje vizualizacija podataka. Izvlači atraktivne grafikone koji generiraju informacije s manje redaka koda. Seaborn ima posebnu podršku za kategoričke i multivarijantne podatke za prikaz zbirnih statistika.
6. Tensorflow
TensorFlow je razvijen od strane googleovog tima za internu upotrebu za internu upotrebu. TensorFlow je platforma otvorenog koda za razvoj i obuku modela strojnog učenja. To je široko prihvaćena platforma među ML istraživačima, programerima i proizvodnim okruženjima. Tensorflow obavlja različite zadatke uključujući optimizaciju modela, grafički prikaz, vjerojatnost rezonovanja, statističku analizu. Tenzori su osnovni koncept ove biblioteke, koji omogućuje generaliziranje vektora i matrica za podatke velike dimenzije. Tensorflow može obavljati brojne zadatke za upravljanje ML-om, ali vrlo se koristi za izgradnju dubokih neuronskih mreža.
7. Theano
Razvio Montreal Institut za algoritam učenja (MILA), theano je knjižnica pitona koja korisniku omogućuje procjenu matematičkih izraza s N-dimenzionalnim nizovima. Da, ovo je slično knjižnici Numpy. Jedina razlika je što je Numpy koristan u strojnom učenju, dok theano dobro djeluje za duboko učenje. Theano pruža veću računsku brzinu od CPU-a, otkriva i rješava mnoge pogreške.
8. Keras
'Jednostavne dubinske neuronske mreže' - to bi trebao biti linija ove biblioteke. Keras je vrlo dizajniran za ljude koji slijedi najbolji postupak za smanjenje kognitivnog opterećenja. Keras pruža jednostavno i brzo prototipiranje. To je API za neuronske mreže visoke razine, koji je napisan u python-u i radi na vrhu CNTK-a, TensorFlow-a i MXNET-a. Keras nudi veliki broj već unaprijed obučenih modela. Podržava ponavljajuće i saviti mreže te kombinaciju obje mreže. Korisnik može lako dodati nove module što Keras čini pogodnim za istraživanje na visokoj razini. Učinkovitost Kerasa u potpunosti ovisi o poklopcu napa (CNTK, TensorFlow i MXNET)
9. PyTorch
PyTorch je u početku razvio Facebook tim za umjetnu inteligenciju, koji se kasnije kombinirao s caffe2. Do TensorFlowa, PyTorch je bio jedini okvir dubokog učenja na tržištu. Toliko je integriran s python-om da se može koristiti s drugim trending bibliotekama poput numpy, Python, itd. PyTorch omogućava korisniku da izvozi modele u standardnom ONNX (Open Neural Network Exchange) kako bi dobio izravni pristup ONNX platformi, runtimesu i više.
10. OpenCV
OpenCV je knjižnica računalnog vida koja je izgrađena za pružanje središnje infrastrukture za aplikacije računalnog vida i poboljšanje percepcije stroja. Ova je knjižnica besplatna za komercijalnu upotrebu. Algoritmi koje pruža OpenCV mogu se koristiti za otkrivanje lica, prepoznavanje objekata, praćenje pokretnih objekata i pokreta kamere. OpenCV je korisno spojiti dvije slike zajedno koje mogu proizvesti slike visoke rezolucije, pratiti pokrete očiju, izvlačiti 3D modele objekata i još mnogo toga. Ima mogućnost izvođenja na različitim platformama, sučelja C ++, Java i Python mogu podržavati Windows, macOS, iOS, Linux i Android.
11. Tikvica
Flask je razvila skupina međunarodnih entuzijasta s pitonima 2004. godine. Ako želite razviti web aplikacije, Flask može biti najbolji okvir web aplikacije za python. Oslanja se na mehanizam predloška Jinja i Werkzeug WSGI alat. Kompatibilan je s mehanizmom google aplikacije i sadrži razvojni poslužitelj i program za uklanjanje pogrešaka. Neke druge knjižnice: - Scrap, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. stol, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon i popis mogu nastaviti i dalje.
Zaključak
Dakle, ovaj je članak dao pregled trenutnih knjižnica strojnog učenja, njegove upotrebe i nekih nedostataka. Razgovarali smo o različitim bibliotekama koje mogu obaviti naporan zadatak poput matričnih izračuna, vađenja podataka, vizualizacije podataka i otkrivanja lica. Međutim, ne biste se trebali ograničavati na ove biblioteke. Na tržištu postoje brojne fantastične biblioteke.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za biblioteke strojnog učenja. Ovdje smo razgovarali o uvođenju i različitim knjižnicama strojnog učenja. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Arhitektura strojnog učenja
- Vrste strojnog učenja
- Karijere u strojnom učenju
- Pitanja za intervju o strojnom učenju
- Strojno učenje hiperparametara
- Multivarijantna regresija