Введение в библиотеки машинного обучения
Реализовать каждый алгоритм с нуля - это стрессовая задача. При работе с большими наборами данных на выполнение работы могут уйти дни или месяцы! Чтобы сделать это проще, создаются интерфейсы машинного обучения или библиотеки, которые помогают разработчикам легко и быстро создавать алгоритмы машинного обучения. Библиотеки - это набор правил и функций, которые написаны на языках программирования. Эти библиотеки экономят много времени, повторяя работу, не попадая под капот устрашающих алгоритмов. Библиотеки машинного обучения поддерживают Python, поэтому Python приобрел большую популярность и продолжает расти с каждым днем.
Библиотеки машинного обучения
Ниже приведены некоторые из самых популярных библиотек машинного обучения.
- Панды
- Numpy
- Matplotlib
- Scikit учиться
- рожденное море
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- колба
Давайте познакомимся с ними в двух словах!
1. Панды
Pandas - это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая предоставляет гибкие, высокопроизводительные и простые в использовании структуры данных, такие как серии, фреймы данных. Python является полезным языком для подготовки данных, но он отстает, когда дело доходит до анализа данных и моделирования. Чтобы преодолеть это отставание, Pandas помогает завершить весь рабочий процесс анализа данных в Python, не переключаясь на какие-либо другие предметно-ориентированные языки, такие как R. Pandas позволяет пользователю читать / записывать наборы данных в различных форматах, таких как TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML и многое другое. Это обеспечивает высокую производительность для интеллектуального анализа данных, изменения формы, поднабора, выравнивания данных, нарезки, индексации, объединения / объединения наборов данных. Но панды неэффективны, когда дело доходит до использования памяти. Он создает слишком много объектов, чтобы упростить манипулирование данными, что требует большого объема памяти.
2. NumPy
NumPy - это самая фундаментальная библиотека для обработки данных, которая широко используется для научных вычислений на python. Это позволяет пользователю обрабатывать большие N-мерные массивы, с возможностью выполнять математические операции. NumPy славится своей скоростью выполнения, возможностями распараллеливания и векторизации. Это полезно для матричных манипуляций, таких как изменение формы, транспонирование, быстрые математические / логические операции. Другие операции, такие как сортировка, выбор, базовая линейная алгебра, дискретное преобразование Фурье и многое другое. NumPy потребляет меньше памяти и обеспечивает лучшее поведение во время выполнения. Но это зависит от Cython, что затрудняет интеграцию NumPy с другими библиотеками C / C ++.
3. Матплотлиб
Matplotlib - это библиотека визуализации данных, которая работает с numpy, pandas и другими интерактивными средами на разных платформах. Производит качественную визуализацию данных. Matplotlib может быть настроен для построения диаграмм, осей, рисунков или публикаций, и его легко использовать в ноутбуках Jupyter. Для некоторых код matplotlib может показаться пугающим, но его довольно легко реализовать, когда пользователь привыкнет к нему. Но для эффективного использования matplotlib требуется много практики.
4. Sci-Kit учиться
Обучение Sci-kit можно рассматривать как сердце классического машинного обучения, которое полностью сосредоточено на моделировании данных, а не на загрузке, манипулировании или суммировании данных. Любое задание, просто назовите его, и Sci-Kit Learn может выполнить его эффективно. Sci-kit learn - одна из самых простых и эффективных библиотек для добычи и анализа данных. Это библиотека с открытым исходным кодом, созданная на основе NumPy, SciPy & Matplotlib. Он был разработан как часть проекта летнего кода Google, который теперь стал широко принятой библиотекой для задач машинного обучения. Обучение Sci-kit может использоваться для подготовки классификации, регрессии, кластеризации, уменьшения размерности, выбора модели, выделения признаков, нормализации и многого другого. Один из недостатков изучения Sci-Kit заключается в том, что использование категорийных данных неудобно.
5. Сиборн
Библиотека Seaborn построена на вершине matplotlib. Seaborn облегчает построение визуализации данных. Он рисует привлекательные графы, генерирующие информацию с меньшим количеством строк кода. Seaborn имеет специальную поддержку категориальных и многомерных данных для отображения агрегированной статистики.
6. Тензорный поток
Разработанная google brain team для внутреннего использования, TensorFlow - это платформа с открытым исходным кодом для разработки и обучения моделей машинного обучения. Это широко распространенная платформа среди исследователей, разработчиков и производственных сред ML. Tensorflow выполняет различные задачи, включая оптимизацию моделей, графическое представление, вероятностные рассуждения, статистический анализ. Тензоры являются основной концепцией этой библиотеки, которая обеспечивает обобщение векторов и матриц для многомерных данных. Tensorflow может выполнять множество задач ML, но широко используется для построения глубоких нейронных сетей.
7. Теано
Разработанный Монреальским институтом для изучения алгоритма (MILA), theano - это библиотека питонов, которая позволяет пользователю оценивать математические выражения с помощью N-мерных массивов. Да, это похоже на библиотеку Numpy. Единственная разница в том, что Numpy полезен в машинном обучении, а theano хорошо подходит для глубокого обучения. Theano обеспечивает более высокую скорость вычислений, чем процессор, обнаруживает и устраняет многие ошибки.
8. Керас
«Глубокие нейронные сети стали проще» - таков должен быть слоган этой библиотеки. Keras - это удобный для пользователя инструмент, который следует наилучшему способу снижения когнитивной нагрузки. Keras обеспечивает простое и быстрое создание прототипов. Это высокоуровневый API нейронных сетей, который написан на python и работает поверх CNTK, TensorFlow и MXNET. Keras предоставляет большое количество уже предварительно обученных моделей. Он поддерживает рекуррентные и сверточные сети, а также комбинацию обеих сетей. Пользователь может легко добавлять новые модули, что делает Keras подходящим для исследований высокого уровня. Производительность Keras полностью зависит от внутренних функций (CNTK, TensorFlow и MXNET)
9. PyTorch
PyTorch был первоначально разработан командой искусственного интеллекта Facebook, которая позже объединилась с caffe2. До прихода TensorFlow PyTorch был единственной системой глубокого обучения на рынке. Он настолько интегрирован с python, что его можно использовать с другими трендовыми библиотеками, такими как numpy, Python и т. Д. PyTorch позволяет пользователю экспортировать модели в стандартном ONNX (Open Neural Network Exchange), чтобы получить прямой доступ к платформам ONNX, средам выполнения и Больше.
10. OpenCV
OpenCV - это библиотека компьютерного зрения, созданная для обеспечения центральной инфраструктуры для приложений компьютерного зрения и улучшения восприятия машины. Эта библиотека бесплатна для коммерческого использования. Алгоритмы, предоставляемые OpenCV, могут использоваться для обнаружения лиц, идентификации объектов, отслеживания движущихся объектов и движений камеры. OpenCV полезен для объединения двух изображений, которые могут создавать изображения высокого разрешения, следить за движениями глаз, извлекать трехмерные модели объектов и многое другое. Он может работать на разных платформах, его интерфейсы C ++, Java и Python могут поддерживать Windows, macOS, iOS, Linux и Android.
11. Колба
Flask был разработан группой международных энтузиастов Python в 2004 году. Если вы хотите разрабатывать веб-приложения, Flask может быть лучшей средой веб-приложений Python. Он опирается на шаблонизатор Jinja и инструментарий Werkzeug WSGI. Он совместим с движком приложений Google и содержит сервер разработки и отладчик. Некоторые другие библиотеки: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. стол, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon и список можно продолжать и продолжать.
Вывод
Итак, эта статья дала обзор текущих библиотек машинного обучения, их использования, а также некоторых недостатков. Мы обсудили различные библиотеки, которые могут выполнять утомительные задачи, такие как матричные вычисления, интеллектуальный анализ данных, визуализация данных и обнаружение лиц. Однако вы не должны ограничивать себя этими библиотеками. На рынке доступно множество потрясающих библиотек.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к библиотекам машинного обучения. Здесь мы обсуждаем введение и различные библиотеки машинного обучения. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Архитектура машинного обучения
- Типы машинного обучения
- Карьера в машинном обучении
- Интервью по машинному обучению
- Гиперпараметр машинного обучения
- Многомерная регрессия