Въведение в библиотеките за машинно обучение
Прилагането на всеки алгоритъм от нулата е стресираща задача. Докато работите с големи масиви от данни, може да отнеме дни, за да завършите работата си или може би месеци! За да се улесни, са изградени интерфейси за машинно обучение или библиотеки, което помага на разработчиците да изграждат лесно и бързо алгоритмите за машинно обучение. Библиотеките са набор от правила и функции, които са написани на езици за програмиране. Тези библиотеки спестяват много време, повтаряща се работа, като не попадат под капака на обезсърчаващите алгоритми. Библиотеките за машинно обучение поддържат Python, поради което Python придоби голяма популярност и все по-бързо нараства с всеки изминал ден.
Библиотеки на машинното обучение
Следват някои от най-популярните библиотеки за машинно обучение
- Пандите
- Numpy
- Matplotlib
- Scikit уча
- роден от морето
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- Колба
Нека да ги опознаем накратко!
1. Панди
Pandas е библиотека с питон с отворен код, която осигурява гъвкава, висока производителност и лесни за използване структури от данни като серии, рамки от данни. Python е полезен език за подготовка на данни, но изостава, когато става въпрос за анализ и моделиране на данни. За да преодолее това изоставане, Pandas помага да завърши целия работен процес за анализ на данни в Python, без да преминава към други езици, специфични за домейна като R. Pandas дава възможност на потребителя да чете / записва набори от данни в различни формати като TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML и много други. Той дава висока производителност за извличане на данни, преформулиране, под-настройка, подравняване на данни, нарязване, индексиране, сливане / присъединяване на набори от данни. Но пандите са неефективни, що се отнася до използването на паметта. Той създава твърде много обекти, за да улесни манипулирането на данни, което използва висока памет.
2. NumPy
NumPy е най-фундаменталната библиотека за обработка на данни, която популярно се използва за научни изчисления с python. Тя позволява на потребителя да борави с голям N-размерен масив, с възможност за извършване на математически операции. NumPy е известен със скоростта на изпълнение, паралелизация и векторизация. Той е полезен за манипулиране на матрични данни като прекрояване, транспониране, бързи математически / логически операции. Други операции като сортиране, подбор, основна линейна алгебра, дискретна трансформация на Фурие и много други. NumPy консумира по-малко памет и осигурява по-добро поведение при изпълнение. Но това зависи от Cython, което затруднява интеграцията на NumPy с други C / C ++ библиотеки.
3. Matplotlib
Matplotlib е библиотека за визуализация на данни, която работи с numpy, панди и други интерактивни среди в платформи. Той произвежда висококачествена визуализация на данните. Matplotlib може да бъде персонализиран да рисува диаграми, ос, фигури или публикации и е лесен за използване в тетрадки за юпитер. Кодът за matplotlib може да изглежда обезсърчителен за някои, но е доста лесен за изпълнение, след като потребителят свикне. Но е необходима много практика, за да се използва matplotlib ефективно.
4. Научен комплект научете
Наученият комплект може да се счита за сърцето на класическото машинно обучение, което е изцяло фокусирано върху моделиране на данните, вместо да се зарежда, манипулира или обобщава данните. Всяка задача, просто я назовавате и наученият комплект може да я изпълнява ефективно. Една от най-простите и ефективни библиотеки за извличане на данни и анализ на данни, sci-kit learn е библиотека с отворен код, която е изградена на NumPy, SciPy & Matplotlib. Той е разработен като част от проекта за летен код на google, който сега се превърна в широко приета библиотека за задачи за машинно обучение. Наученият комплект може да се използва за подготовка на класификация, регресия, групиране, намаляване на размерите, избор на модел, извличане на функции, нормализиране и много други. Един недостатък на наученото в кит е, че не е удобно да се използват категорични данни.
5. Морски
Библиотеката на Seaborn е изградена на върха на matplotlib. Seaborn улеснява съставянето на визуализации на данни. Тя привлича привлекателни, информацията генерира графики с по-малко кодови редове. Seaborn има специална поддръжка за категорични и многовариантни данни за показване на обобщена статистика.
6. Tensorflow
Разработен от мозъчния екип на Google за вътрешната му употреба, TensorFlow е платформа с отворен код за разработване и обучение на модели за машинно обучение. Това е широко приета платформа сред изследователите, разработчиците и производствената среда на ML. Tensorflow изпълнява различни задачи, включително оптимизация на модела, графично представяне, вероятностни разсъждения, статистически анализ. Тензорите са основната концепция на тази библиотека, която осигурява обобщение на векторите и матриците за данни с голям размер. Tensorflow може да изпълнява множество задачи на ML, но се използва изключително за изграждане на дълбоки невронни мрежи.
7. Теано
Разработено от Монреалския институт за алгоритъм за учене (MILA), theano е библиотека с питони, която позволява на потребителя да оценява математически изрази с N-размерни масиви. Да, това е подобно на библиотеката Numpy. Единствената разлика е, че Numpy е полезен при машинно обучение, докато theano работи добре за задълбочено обучение. Theano осигурява по-бърза изчислителна скорост от процесора, открива и разрешава много грешки.
8. Керас
„Дълбоките невронни мрежи са станали лесни“ - това трябва да бъде линията на тази библиотека. Keras е удобен за употреба, предназначен за хората, който следва най-добрия процес за намаляване на когнитивния товар. Keras осигурява лесно и бързо прототипиране. Това е API на невронни мрежи от високо ниво, който е написан в python и работи на върха на CNTK, TensorFlow и MXNET. Keras предоставя голям брой вече подготвени модели. Той поддържа периодични и конволюционни мрежи и комбинацията от двете мрежи също. Потребителят може лесно да добавя нови модули, което прави Keras подходящ за изследване на високо ниво. Производителността на Keras зависи изцяло от задните капаци (CNTK, TensorFlow и MXNET)
9. PyTorch
PyTorch първоначално е разработен от екипа за изкуствен интелект на Facebook, който по-късно се комбинира с caffe2. Докато TensorFlow дойде, PyTorch беше единствената рамка за дълбоко обучение на пазара. Той е толкова интегриран с python, че може да се използва с други тенденционни библиотеки като numpy, Python и др. PyTorch позволява на потребителя да експортира модели в стандартния ONNX (Open Neural Network Exchange), за да получи директен достъп до ONNX платформи, време за изпълнение и Повече ▼.
10. OpenCV
OpenCV е библиотека за компютърно зрение, която е изградена, за да осигури централна инфраструктура за приложения за компютърно зрение и да подобри възприятието на машината. Тази библиотека е безплатна за търговска употреба. Алгоритмите, предоставени от OpenCV, могат да се използват за разпознаване на лица, идентификация на обекти, проследяване на движещи се обекти и движение на камерата. OpenCV е полезно да обедините две изображения заедно, които могат да произвеждат изображения с висока разделителна способност, да следват движения на очите, да извличат 3D модели на обекти и много други. Той има възможност за изпълнение на различни платформи, това е C ++, Java и Python интерфейси, които могат да поддържат Windows, macOS, iOS, Linux и Android.
11. Колба
Flask е разработен от група международни ентусиасти на python през 2004 г. Ако искате да разработвате уеб приложения, Flask може да бъде най-добрата рамка за уеб приложения на python. Разчита на двигателя на шаблона Jinja и на инструментариума на Werkzeug WSGI. Той е съвместим с двигателя на приложението google и съдържа сървъра за разработка и отстраняването на грешки. Някои други библиотеки: - Scrap, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. таблица, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon и списъкът могат да продължат и продължават.
заключение
И така, тази статия даде преглед на настоящите библиотеки за машинно обучение, неговите употреби и някои недостатъци. Обсъдихме различни библиотеки, които могат да изпълнят досадна задача като изчисляване на матрица, извличане на данни, визуализация на данни и откриване на лица. Не бива обаче да се ограничавате с тези библиотеки. На пазара има множество страхотни библиотеки.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за библиотеките за машинно обучение. Тук обсъждаме въвеждането и различните библиотеки на машинното обучение. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Архитектура на машинно обучение
- Видове машинно обучение
- Кариери в машинното обучение
- Въпроси за интервю за машинно обучение
- Хиперпараметрово машинно обучение
- Многовариантна регресия