7 bibliotek uczenia maszynowego dla początkujących ekspertów

Uczenie maszynowe stało się dziś centrum dyskusji w sztucznej inteligencji. Dotyka wszystkich dziedzin, w tym inżynierii, medycyny, biznesu, nauk społecznych i innych.

Korzystając z kilku dostępnych obecnie bibliotek uczenia maszynowego, uczenie maszynowe między innymi w językach Python, C++, Java, Julia i R jest łatwiejsze niż kiedykolwiek. Oto kilka popularnych bibliotek uczenia maszynowego, od których możesz zacząć, jeśli chcesz wejść na tę obiecującą ścieżkę kariery.

1. Keras

Keras jest częścią rozbudowanych narzędzi do uczenia maszynowego TensorFlow. Ale różni się tym, że jest to interfejs API wyższego poziomu, który jest dostarczany z TensorFlow. Dodatkowo jest bardziej przyjazny dla człowieka i napisany w Pythonie. Jest więc łatwiejszy do wdrożenia, ponieważ oferuje zwięzłą dokumentację, która jest łatwa do zawężenia przez początkujących użytkowników uczenia maszynowego.

Keras oferuje jednak szeroki zakres funkcji uczenia maszynowego, idealnych do trenowania zarówno danych strukturalnych, jak i nośników surowych. Biblioteka obejmuje jednak algorytmy tekstowe i graficzne do uczenia i testowania zestawu danych.

Unikalną cechą Keras jest to, że skupiasz się na bibliotece, ponieważ zapewnia wszystko, czego potrzebujesz do swojego projektu w jednym kawałku. Więc prawie nie będziesz musiał rozgałęziać się, aby wypożyczyć narzędzia z innych bibliotek. Strojenie hiperparametrów, wybór funkcji, bogate warstwy wstępnego przetwarzania danych i czyszczenie danych to tylko niektóre z jego spektakularnie wbudowanych funkcji.

Keras umożliwia odczytywanie obrazów i tekstów bezpośrednio z podzielonych folderów w katalogu nadrzędnym i uzyskiwanie z nich oznaczonego zestawu danych. A jeśli dane są duże i nie znajdują się w pamięci maszyny, Keras oferuje opcję obiektu zestawu danych o wysokiej wydajności. Zawsze możesz się na to przełączyć.

Związane z: Jak poprawić swoje umiejętności w zakresie Pythona i sztucznej inteligencji za pomocą bibliotek uczenia maszynowego Python?

Dodatkowo oferuje różne procesory graficzne (GPU) do przetwarzania dużego zestawu danych. Dzięki temu możesz jednocześnie wykonywać obliczenia procesora i asynchroniczne przetwarzanie GPU.

2. Przepływ Tensora

Wprowadzony przez Google w 2015 roku, Przepływ Tensora jest bardziej strukturą niż biblioteką. Jest to biblioteka typu open source zbudowana w C++ i działa poprzez śledzenie wykresów przepływu danych.

TensorFlow jest wysoce wszechstronny i rozbudowany, oferując wiele innych wbudowanych, jednolitych bibliotek do wykonywania obliczeń uczenia maszynowego. Zasadniczo TensorFlow oferuje skalowalną platformę do budowania koncepcji uczenia maszynowego, takich jak sztuczne sieci neuronowe (ANN), głębokie sieci neuronowe i głębokie uczenie.

Związane z: Co to jest TensorFlow Lite i jak jest to platforma do głębokiego uczenia się?

Tensorflow oprócz Pythona obsługuje także Javę, C++, Julię, Rust, Ruby i JavaScript. Podczas gdy używanie TensorFlow z językami programowania innymi niż Python może oferować łatwą integrację projektu, korzystanie z jego rdzeni z Pythonem jest łatwiejsze, ponieważ w pełni obsługuje implementację TensorFlow.

Ponadto potoki programistyczne w innych językach mogą powodować problemy ze zgodnością wersji interfejsu API, jeśli konieczne będzie późniejsze przełączenie wersji. Chociaż dokumenty TensorFlow są obszerne, w przeciwieństwie do Keras, mogą być zbyt zróżnicowane, aby początkujący mogli je zrozumieć. To powiedziawszy, ma solidne wsparcie społeczności, a także znajdziesz wiele otwarte przykłady TensorFlow tam.

Zaletą TensorFlow nad Keras jest to, że możesz używać TensorFlow bezpośrednio bez Keras. Oczywiście nie można powiedzieć tego samego o Keras, ponieważ jest to rozgałęziona klasa samego TensorFlow.

3. Mlib Spark

Oto coś bardzo przydatnego z Apache Spark. Wydany i wykonany jako open-source w 2010 roku, Mlib Spark wykorzystuje obliczenia iteracyjne do uruchamiania algorytmów uczenia maszynowego. Ze względu na iteracyjny charakter Mlib może korzystać z Hadoop lub lokalnych źródeł danych i przepływów pracy. Dodatkowo jest w stanie uruchomić złożoną logikę w krótkim czasie.

Ostatecznie jest to nadal jedna z najszybszych bibliotek uczenia maszynowego. Obsługuje szeroką gamę algorytmów uczenia maszynowego, w tym modele regresji, klastrowania, klasyfikacji i rekomendacji. Wyróżnia się również pod względem wstępnego przetwarzania danych i eksploracji wzorców.

Związane z: Czym są algorytmy uczenia maszynowego? Oto jak one działają

Biblioteka jest dynamiczna i oferuje solidne API, które łączy się ze Scala, Python, R i Java. Mlib Spark jest osadzonym samym Sparkiem, więc aktualizuje się z każdym wydaniem Sparka.

Mlib Spark posiada dokumentację objaśniającą, dzięki czemu początkujący może łatwo ją podnieść. Ale małym minusem jest to, że integruje się tylko z kilkoma językami programowania, więc może to stanowić problem, jeśli nie znasz języków, które obecnie obsługuje.

4. mlpack

mlpack został wydany w 2008 roku i rozwijany w C++ przy użyciu biblioteki algebry liniowej o nazwie Armadillo. Podobnie jak Mlib Spark, umożliwia zastosowanie większości dostępnych algorytmów i koncepcji uczenia maszynowego bezpośrednio do zestawu danych przy użyciu zwięzłych i czytelnych wierszy kodu.

Oprócz tego, że jest dostępny w językach programowania, takich jak Python, C++, Go i Julia, obsługuje również wykonywanie CLI, co umożliwia uruchamianie kodu i otrzymywanie natychmiastowych odpowiedzi. Chociaż obsługuje wiązanie z tymi innymi językami, uruchamianie mlpack na dużych zestawach danych, które wymagają złożonych obliczeń, może nie być świetnym pomysłem w przypadku używania go z innym językiem programowania. Tak więc skalowalność z innymi językami poza C++ jest często problemem w mlpack.

Jeśli jesteś początkującym uczeniem maszynowym i masz wiedzę na temat C++, nadal możesz go wypróbować. Dokumentacja zawiera przejrzyste przewodniki i przykłady dostępne dla różnych języków programowania. Ponieważ wykonuje obliczenia na koncepcjach C++, mlpack używa kodu niskiego poziomu do szybkiego wykonywania złożonych i prostych zadań uczenia maszynowego.

5. Pytorch

Facebook opracowany Pytorch i wydali go oficjalnie w 2016 roku. Znana z szerokiego wykorzystania w wizji komputerowej, głębokiego uczenia i przetwarzania języka naturalnego, Pytorch to biblioteka typu open source zbudowana na podstawie frameworka Torch.

Podobnie jak Keras i Tensorflow, Pytorch obsługuje przetwarzanie zestawów danych przez procesor. A jeśli Twój zestaw danych jest duży, jest wyposażony w procesor GPU do obsługi Twoich obliczeń. Dodatkowo jest oparty na tensorze.

Oprócz Pythona biblioteka obsługuje wiązania zarówno dla C++, jak i Java. Pytorch, oprócz innych narzędzi, oferuje biblioteki pomocnicze, w tym pochodnia, tekst pochodni, latarka, oraz PochodniaPodaj.

Te biblioteki są częścią funkcji uczenia maszynowego Pytorch i natkniesz się na nie podczas pisania modeli Pytorch. Dzięki szczegółowej i kompleksowej dokumentacji opartej na samouczkach Pytorch jest łatwy do zrozumienia, o ile znasz koncepcje uczenia maszynowego.

Pytorch umożliwia także przekształcanie zbiorów danych do formatu przyjaznego dla komputera. Jest to więc również idealna biblioteka do wstępnego przetwarzania danych. Niezmiennie ekstrakcja funkcji, czyszczenie danych, dzielenie danych i dostrajanie hiperparametrów są możliwe dzięki Pytorch.

6. Nauka Scikit

Immersywnie zbudowany w Pythonie, nauka-scikit, nazywane również szorować, został opublikowany w 2010 roku. Biblioteka obsługuje jednak szeroką gamę aplikacji do uczenia maszynowego, w tym modelowanie polecanych i niefunkcjonalnych zestawów danych.

Scikit-learn oferuje znane algorytmy nadzorowane, w tym modele regresji liniowej i logistycznej, maszyna wektorów pomocniczych (SVM), naive Bayes, drzewa decyzyjne, najbliżsi sąsiedzi, między innymi, prosto z skrzynka. Jest to również bogate źródło nienadzorowanych metod uczenia się, takich jak grupowanie, model Gaussa, modele sieci neuronowych i nie tylko.

W istocie, scikit-learn wspiera zarówno modele nadzorowane, jak i nienadzorowane. To świetny punkt wyjścia, jeśli nadal jesteś nowy w Pythonie lub ogólnie uczeniu maszynowym, ponieważ jest ono całkowicie oparte na Pythonie. A jeśli dopiero zaczynasz od uczenia maszynowego lub nauki o danych, możesz zacząć od nadzorowanych funkcji uczenia się scikit-learn.

Ogólnie rzecz biorąc, jest bardziej przyjazny dla początkujących niż inne biblioteki na liście. W przeciwieństwie do innych bibliotek wspomnianych wcześniej, scikit-learn jest w dużej mierze zależny od Numpy i Scipy do wykonywania obliczeń matematycznych o wysokiej wydajności. Używa również Matplotlib do prezentowania atrakcyjnych wizualizacji opowiadania historii.

7. Theano

Jeśli szukasz biblioteki, która pomoże Ci rozbić złożone problemy na elastyczne algorytmy, to Theano może być tym, czego chcesz. Stworzona w 2007 roku przez Yoshuę Bengio w Montrealu w Kanadzie biblioteka Theano jest potężną biblioteką do wykonywania małych i bardzo wydajnych obliczeń.

Podobnie jak Scikit-Learn, Theano polega na Numpy do wykonywania obliczeń numerycznych. Biblioteka obsługuje obliczenia oparte na GPU, a ponadto generuje niskopoziomowy kod C. Przyspiesza to matematyczne oceny z Theano, bez względu na to, jak duże są. Ponadto jego modele głębokiego uczenia działają na tensorach.

Dzięki Theano możesz przekonwertować swój zestaw danych na czytelne punkty zmiennoprzecinkowe, binarne lub całkowite, niezależnie od początkowego typu danych. Możesz jednak nie uzyskać wystarczającego wsparcia społeczności. To dlatego, że Theano nie jest tak popularne, jak inne biblioteki, o których wspomnieliśmy wcześniej. To nie czyni go mniej przyjaznym dla początkujących.

Samouczek w dokumentacji jest łatwy do zrozumienia. Jego zdolność do upraszczania złożonych tablic i optymalizacji nieskończonych obliczeń czyni go idealnym do tworzenia skalowalnych modeli uczenia maszynowego.

Której biblioteki należy użyć w następnym projekcie uczenia maszynowego?

Chociaż wspomnieliśmy o niektórych z najczęściej używanych bibliotek uczenia maszynowego, wymyślenie najlepszy może być trudny, ponieważ wszystkie służą bardzo podobnym celom, z kilkoma różnicami w ich funkcje.

Oczywiście rozpoczęcie od biblioteki przyjaznej dla początkujących, takiej jak Scikit-Learn lub Keras, jest pomocne, jeśli dopiero włamujesz się w teren. Poza tym, celowe wybranie biblioteki do projektu pomoże ci zawęzić złożoność procesu rozwoju. Ale to powiedziawszy, pomocne jest zapoznanie się z podstawami uczenia maszynowego poprzez kursy i samouczki.

Czym są algorytmy uczenia maszynowego? Oto jak one działają

Algorytmy uczenia maszynowego mają na celu ułatwienie życia i ulepszenie systemów, ale mogą się nie udać, co ma złe konsekwencje.

Czytaj dalej

O autorze