Johdatus koneoppimiskirjastoihin
Jokaisen algoritmin toteuttaminen tyhjästä on stressaava tehtävä. Kun työskentelet isojen tietojoukkojen kanssa, työn valmistuminen voi viedä päiviä tai jopa kuukausia! Tämän helpottamiseksi koneoppimisrajapinnat tai kirjastot rakennetaan, mikä auttaa kehittäjiä helposti ja nopeasti rakentamaan koneoppimisalgoritmeja. Kirjastot ovat joukko sääntöjä ja toimintoja, jotka on kirjoitettu ohjelmointikielillä. Nämä kirjastot säästävät paljon aikaa, toistuvaa työtä, koska ne eivät ole pelotettavien algoritmien kotelon alla. Koneoppikirjastot tukevat Pythonia, minkä vuoksi Python on saanut paljon suosiota ja kasvaa edelleen nopeammin päivä päivältä.
Koneoppimisen kirjastot
Seuraavassa on joitain suosituimmista koneoppimiskirjastoista
- Panda
- Numpy
- Matplotlib
- Scikit oppivat
- seaborn
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- pullo
Opi tuntemaan ne pähkinänkuoressa!
1. Pandat
Pandas on avoimen lähdekoodin python-kirjasto, joka tarjoaa joustavia, tehokkaita ja helppokäyttöisiä tietorakenteita, kuten sarjoja, tietokehyksiä. Python on hyödyllinen kieli tietojen valmistelussa, mutta se on jäljessä tietojen analysoinnista ja mallinnuksesta. Tämän viiveen ratkaisemiseksi Pandas auttaa suorittamaan koko tietoanalyysin työnkulun Pythonissa vaihtamatta mihinkään muuhun verkkotunnuskohtaiseen kieleen, kuten R. Pandas antaa käyttäjälle mahdollisuuden lukea / kirjoittaa tietojoukkoja eri muodoissa, kuten TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML ja monet muut. Se antaa korkean suorituskyvyn tiedon louhintaan, muotoiluun, ala-asetuksiin, datan kohdistamiseen, viipalointiin, indeksointiin, tietojoukkojen yhdistämiseen / yhdistämiseen. Mutta pandat eivät ole tehokkaita muistin hyödyntämisessä. Se luo liian monta objektia tietojen käsittelyn helpottamiseksi, mikä vie paljon muistia.
2. NumPy
NumPy on perustavanlaatuinen tiedonkäsittelykirjasto, jota käytetään yleisesti tieteellisessä python-laskennassa. Sen avulla käyttäjä voi käsitellä suurta N-ulotteista ryhmää, jolla on mahdollisuus suorittaa matemaattisia toimenpiteitä. NumPy on kuuluisa suorituksenestonopeudeltaan, rinnakkain asettamiseen ja vektorisointiin. Se on hyödyllinen matriisitietojen manipuloinnissa, kuten uudelleenmuotoilu, transponointi, nopeat matemaattiset / loogiset toiminnot. Muut toiminnot, kuten lajittelu, valinta, lineaarinen algebra, erillinen Fourier-muunnos ja paljon muuta. NumPy kuluttaa vähemmän muistia ja tarjoaa paremman käyttöajan. Mutta se on riippuvainen Cythonista, mikä tekee NumPy: stä vaikea integroida muihin C / C ++ -kirjastoihin.
3. Matplotlib
Matplotlib on datanäkymäkirjasto, joka toimii numpi-, panda- ja muiden vuorovaikutteisten ympäristöjen kanssa eri alustoilla. Se tuottaa korkealaatuista datan visualisointia. Matplotlib voidaan räätälöidä kaavioiden, akselien, kuvien tai julkaisujen piirtämiseen, ja sitä on helppo käyttää Jupyter-muistikirjoissa. Matplotlibin koodi voi tuntua pelottavalta joillekin, mutta se on melko helppo ottaa käyttöön, kun käyttäjä tottuu siihen. Mutta matplotlibin tehokas käyttö vie paljon käytäntöä.
4. Sci-kit -oppiminen
Sci-kit -oppimista voidaan pitää klassisen koneoppimisen ytimenä, jossa keskitytään täysin datan mallintamiseen sen sijaan, että latataan, manipuloidaan tai tiivistetään tietoja. Mikä tahansa tehtävä, sinun on vain nimettävä se, ja sci-kit oppii voi suorittaa sen tehokkaasti. Yksi yksinkertaisimmista ja tehokkaimmista kirjastoista tiedon louhintaan ja tietojen analysointiin, sci-kit oppia on avoimen lähdekoodin kirjasto, joka on rakennettu NumPy, SciPy & Matplotlib. Se kehitettiin osana google kesäkoodiprojektia, josta on nyt tullut laajalti hyväksytty kirjasto koneoppimistehtäviin. Sci-kit -oppimuksella voidaan valmistella luokittelua, regressiota, klusterointia, ulottuvuuden pienentämistä, mallin valintaa, ominaisuuksien poistoa, normalisointia ja paljon muuta. Yksi sci-kit-oppimisen haittapuoli on, että kategorista tietoa ei ole hyödyllistä käyttää.
5. Meren synty
Seaborn-kirjasto on rakennettu matplotlibin päälle. Seaborn tekee tietojen visualisointien piirtämisen helpoksi. Se vetää houkuttelevia, tietoja tuottavia kuvaajia, joissa on vähemmän koodirivejä. Seabornilla on erityinen tuki kategorialliselle ja monimuuttujadatalle aggregaattitilastojen näyttämiseksi.
6. Tensorflow
Gens-aivoryhmän sisäiseen käyttöön kehittämä TensorFlow on avoimen lähdekoodin alusta kehittää ja kouluttaa koneoppimismalleja. Se on yleisesti hyväksytty alusta ML: n tutkijoiden, kehittäjien ja tuotantoympäristöjen keskuudessa. Tensorflow suorittaa erilaisia tehtäviä, mukaan lukien mallin optimointi, graafinen esitys, todennäköisyysperusteet, tilastollinen analyysi. Tenorit ovat tämän kirjaston peruskonsepti, joka tarjoaa vektorien ja matriisien yleistyksen korkean ulottuvuuden dataa varten. Tensorflow pystyy suorittamaan lukuisia ML-tehtäviä, mutta sitä käytetään erittäin hyvin syvien hermoverkkojen rakentamiseen.
7. Theano
Montreal Institute on kehittänyt oppimisalgoritmin (MILA), theano on python-kirjasto, jonka avulla käyttäjä voi arvioida matemaattisia lausekkeita N-ulotteisten taulukkojen avulla. Kyllä, tämä on samanlainen kuin Numpy-kirjasto. Ainoa ero on, että Numpy on hyödyllinen koneoppimisessa, kun taas theano toimii hyvin syvällisessä oppimisessa. Theano tarjoaa nopeamman laskennopeuden kuin CPU, havaitsee ja korjaa monia virheitä.
8. Keras
'Syvät hermostoverkot on tehty helpoksi' - sen pitäisi olla tämän kirjaston tunnusmerkki. Keras on ihmisille suunniteltu käyttäjäystävällinen, joka seuraa parasta prosessia kognitiivisen kuormituksen vähentämiseksi. Keras tarjoaa helpon ja nopean prototyypin. Se on korkean tason hermoverkkojen API, joka on kirjoitettu pythonilla ja joka toimii CNTK: n, TensorFlow: n ja MXNET: n päällä. Keras tarjoaa suuren määrän jo valmiiksi koulutettuja malleja. Se tukee toistuvia ja konvoluutioverkkoja sekä molempien verkkojen yhdistelmiä. Käyttäjä voi lisätä uusia moduuleja helposti, mikä tekee Kerasta sopivan korkean tason tutkimukseen. Keran suorituskyky riippuu täysin konepellin alla olevista taustalevyistä (CNTK, TensorFlow ja MXNET)
9. PyTorch
PyTorchin kehitti alun perin Facebookin tekoälytiimi, joka yhdisti myöhemmin caffe2: n. Kunnes TensorFlow tuli, PyTorch oli markkinoiden ainoa syvän oppimisen kehys. Se on integroitu pythoniin, että sitä voidaan käyttää muiden trendikkäiden kirjastojen, kuten numpy, Python jne. Kanssa. PyTorch antaa käyttäjän viedä malleja vakiona ONNX: ään (Open Neural Network Exchange) saadakseen suoran pääsyn ONNX-alustoille, ajoaikoille ja lisää.
10. OpenCV
OpenCV on tietokoneenäkymäkirjasto, joka on rakennettu tarjoamaan tietokoneenäkösovellusten keskusinfrastruktuuri ja parantamaan koneen havaintoa. Tämä kirjasto on ilmainen kaupalliseen käyttöön. OpenCV: n tarjoamia algoritmeja voidaan käyttää kasvojentunnistukseen, esineiden tunnistamiseen, liikkuvien kohteiden seuraamiseen ja kameran liikkeisiin. OpenCV on hyödyllinen yhdistämällä kaksi kuvaa yhdessä, jotka voivat tuottaa korkearesoluutioisia kuvia, seurata silmäliikkeitä, purkaa 3D-malleja kohteista ja paljon muuta. Sillä on kyky toimia erilaisilla alustoilla, C ++-, Java- ja Python-rajapinnat tukevat Windowsia, macOS: ta, iOS: ta, Linuxia ja Androidia.
11. Kolvi
Flaskin kehitti ryhmä kansainvälisiä python-harrastajia vuonna 2004. Jos haluat kehittää verkkosovelluksia, Flask voi olla paras python-verkkosovelluskehys. Se luottaa Jinja-mallimoottoriin ja Werkzeug WSGI-työkalupakkiin. Se on yhteensopiva google-sovellusmoottorin kanssa ja sisältää kehityspalvelimen ja virheenkorjauksen. Jotkut muut kirjastot: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. pöytä, kahvila, NLTK, FastAI, Gluon ja luettelo voivat jatkaa ja jatkaa.
johtopäätös
Joten tämä artikkeli antoi yleiskatsauksen nykyisistä koneoppimiskirjastoista, niiden käytöstä ja myös joistakin haitoista. Keskustelemme erilaisista kirjastoista, jotka voivat suorittaa tylsiä tehtäviä, kuten Matrix-laskelmat, tiedon louhinta, datan visualisointi ja kasvontunnistus. Sinun ei kuitenkaan pitäisi rajoittaa itseäsi näihin kirjastoihin. Markkinoilla on saatavana lukuisia mahtavia kirjastoja.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas koneoppimiskirjastoihin. Tässä keskustellaan koneoppinnan johdannosta ja erilaisista kirjastoista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Koneoppimisarkkitehtuuri
- Koneoppimisen tyypit
- Ura koneoppimisessa
- Koneoppimishaastattelukysymykset
- Hyperparametrinen koneoppiminen
- Monimuuttuja regressio