7 Gépi tanulási könyvtár kezdő szakértők számára

A gépi tanulás ma a mesterséges intelligencia vita központjává vált. Minden területet érint, beleértve a mérnöki tudományokat, az orvostudományt, az üzleti életet, a társadalomtudományt és így tovább.

A ma elérhető több gépi tanulási könyvtár használatával a gépi tanulás többek között Python, C ++, Java, Julia és R használatával egyszerűbb, mint valaha. Íme néhány népszerű gépi tanulási könyvtár, amelyekkel kezdheti, ha bele akar vágni ebbe az ígéretes karrierútba.

1. Keras

Keras része a TensorFlow kiterjedt gépi tanulási segédprogramjainak. De ez annyiban különbözik, hogy ez egy magasabb szintű API, amelyet a TensorFlow-val szállítanak. Ráadásul emberbarátabb, és Python-al íródott. Így megvalósíthatóbb, mivel tömör dokumentációt kínál, amelyet a gépi tanulásban kezdők könnyen szűkíthetnek.

A Keras azonban számos gépi tanulási funkciót kínál, amelyek tökéletesek mind a strukturált adatok, mind a nyers média oktatására. A könyvtár azonban szöveges és képalapú algoritmusokon átívelve képzi és teszteli az adatkészletet.

A Keras egyedülálló tulajdonsága, hogy a könyvtárra összpontosít, mivel mindent tartalmaz, amire szüksége van a projekthez egy darabban. Így aligha kell leágaznia ahhoz, hogy más könyvtáraktól kölcsönözhessen segédprogramokat. A hiperparaméterek hangolása, a funkciók kiválasztása, a gazdag adat-előfeldolgozó rétegek és az adattisztítás néhány látványosan beépített funkciója.

A Keras segítségével képeket és szövegeket olvashat közvetlenül a szülőkönyvtár osztott mappáiból, és megszerezheti a címkézett adatkészletet. És ha az adatai nagyok, és nem férnek el a gép memóriájában, a Keras nagy teljesítményű adatkészlet-objektum-lehetőséget kínál. Erre mindig lehet váltani.

Összefüggő: Hogyan frissítheti Python- és AI -készségeit a Python Machine Learning Libraries segítségével

Ezenkívül különféle grafikus feldolgozó egységeket (GPU) kínál nagy adathalmazok feldolgozásához. Így lehetővé teszi a CPU -számítások egyidejű futtatását a GPU -feldolgozással együtt aszinkron módon.

2. TensorFlow

A Google vezette be 2015 -ben, TensorFlow inkább keret, mint könyvtár. Ez egy nyílt forráskódú könyvtár, amely C ++-val épült, és az adatfolyam-grafikonok nyomon követésével működik.

A TensorFlow rendkívül sokoldalú és kiterjedt, rengeteg egyéb beépített, egységes könyvtárat kínál a gépi tanulási számítások futtatásához. Lényegében a TensorFlow skálázható platformot kínál olyan gépi tanulási koncepciók létrehozásához, mint a mesterséges neurális hálózatok (ANN), a mély neurális hálózatok és a mély tanulás.

Összefüggő: Mi a TensorFlow Lite és hogyan működik a mély tanulási keretrendszer?

A Tensorflow a Python mellett többek között a Java, a C ++, a Julia, a Rust, a Ruby és a JavaScript támogatását is támogatja. Míg a TensorFlow használata a Pythonon kívüli programozási nyelvekkel egyszerű projektintegrációt kínál, a magok használata a Python segítségével egyszerűbb, mivel teljes mértékben támogatja a TensorFlow megvalósítását.

Ezenkívül a más nyelveken futó fejlesztési folyamatok API -kompatibilitási problémákat okozhatnak, ha később verziót kell váltani. Bár a TensorFlow dokumentumok átfogóak, a Kerasszal ellentétben túl sokrétűek a kezdők számára, hogy megértsék. Ennek ellenére szilárd közösségi támogatással rendelkezik, és sokat is talál nyílt forráskódú TensorFlow példák kint.

A TensorFlow előnye a Kerasszal szemben az, hogy a TensorFlow -t közvetlenül Keras nélkül is használhatja. Természetesen nem mondhatja el ugyanezt Kerasról, mivel maga a TensorFlow elágazó osztálya.

3. Mlib Spark

Itt van valami nagyon praktikus az Apache Spark -tól. 2010-ben megjelent és nyílt forráskódúvá vált, Mlib Spark iteratív számításokat használ a gépi tanulási algoritmusok futtatásához. Ismétlődő jellege miatt az Mlib kihasználhatja a Hadoop vagy a helyi adatforrásokat és munkafolyamatokat. Ráadásul képes komplex logikát futtatni rövid időn belül.

Végül is ez az egyik leggyorsabb gépi tanulási könyvtár. A gépi tanulási algoritmusok széles skáláját futtatja, beleértve a regressziós, klaszterező, osztályozó és ajánló modelleket. Ezenkívül kiváló az adat -előfeldolgozás és a minta -bányászat tekintetében.

Összefüggő: Mik azok a gépi tanulási algoritmusok? Így működnek

A könyvtár dinamikus, és robusztus API -t kínál, amely csatlakoztatható a Scala, a Python, az R és a Java számára. Az Mlib Spark maga a Spark beágyazása, így minden Spark kiadással frissít.

Az Mlib Spark magyarázó dokumentációval rendelkezik, így a kezdő könnyen felveheti. De egy kis hátrány az, hogy csak néhány programozási nyelvvel integrálható, így ez probléma lehet, ha nem ismeri a jelenleg támogatott nyelveket.

4. mlcsomag

mlcsomag 2008 -ban jelent meg, és C ++ - al fejlesztették ki az Armadillo nevű lineáris algebra könyvtár használatával. Az Mlib Sparkhoz hasonlóan lehetővé teszi, hogy a rendelkezésre álló gépi tanulási algoritmusok és fogalmak nagy részét közvetlenül az adatkészletre alkalmazza tömör és olvasható kódsorok használatával.

Amellett, hogy elérhető olyan programozási nyelveken, mint a Python, a C ++, a Go és a Julia, támogatja a CLI végrehajtást is, amely lehetővé teszi a kód futtatását és azonnali válaszok fogadását. Bár támogatja a kötést ezekkel a más nyelvekkel, az mlpack futtatása nagy adathalmazokon, amelyek összetett számítást igényelnek, nem feltétlenül jó ötlet, ha más programozási nyelvvel használja. Így a C ++ nyelven kívül más nyelvekkel való skálázhatóság gyakran probléma az mlpack esetében.

Ha Ön kezdő gépkezelő és ismeri a C ++ nyelvet, akkor is kipróbálhatja. A dokumentáció könnyen követhető útmutatókat és példákat tartalmaz, amelyek különböző programozási nyelvekhez állnak rendelkezésre. Mivel az mlpack C ++ fogalmakon futtatja a számításokat, alacsony szintű kódot használ a bonyolult és egyszerű gépi tanulási feladatok gyors végrehajtásához.

5. Pytorch

Fejlődött a Facebook Pytorch és hivatalosan 2016 -ban adta ki. A számítógépes látásban, a mély tanulásban és a természetes nyelvfeldolgozásban széles körben elterjedt használatáról ismert Pytorch egy nyílt forráskódú könyvtár, amely a Torch keretrendszerből épül fel.

A Kerashoz és a Tensorflowhoz hasonlóan a Pytorch támogatja az adatkészletek CPU -feldolgozását. Ha pedig nagy az adatkészlete, akkor GPU processzorral rendelkezik, amely kezeli a számításokat. Ráadásul tenzor alapú.

A Python mellett a könyvtár támogatja a C ++ és a Java kötését is. A Pytorch egyéb segédprogramokon kívül kiegészítő könyvtárakat is kínál, beleértve fáklyalátás, fáklyatex, torchaudio, és TorchServe.

Ezek a könyvtárak a Pytorch gépi tanulási funkcióinak részét képezik, és a Pytorch -modellek írása során találkozhat velük. Részletes és átfogó oktatóanyag-alapú dokumentációval a Pytorch könnyen érthető, amennyiben ismeri a gépi tanulás fogalmát.

A Pytorch lehetővé teszi az adathalmazok gépbarát formátumba való átalakítását is. Tehát tökéletes könyvtár az adatok előfeldolgozására is. Változatlanul funkciók kinyerése, adattisztítás, adatok felosztása és hiperparaméterek hangolása lehetséges a Pytorch segítségével.

6. Scikit-Learn

Magával ragadóan épült Python segítségével, scikit-tanulni, más néven sklearn, 2010 -ben nyilvánosan megjelent. A könyvtár azonban számos gépi tanulási alkalmazást kínál, beleértve a kiemelt és nem kiemelt adatkészletek modellezését.

A Scikit-learning ismerős felügyelt algoritmusokat kínál, beleértve a lineáris és logisztikai regressziós modelleket, támogató vektorgép (SVM), Naive Bayes, Döntési fák, Legközelebbi szomszédok, többek között közvetlenül a doboz. Emellett gazdag forrása a felügyelet nélküli tanulási módszereknek, mint például a csoportosítás, a Gauss -modell, valamint a neurális hálózati modellek stb.

A scikit-learning lényegében felügyelt és felügyelet nélküli modelleket egyaránt támogat. Kiváló kiindulópont, ha még nem ismeri a Python-ot vagy általában a gépi tanulást, mert teljesen Python-alapú. És ha csak most kezdi a gépi tanulást vagy az adattudományt, érdemes a scikit-learning felügyelt tanulási funkcióival kezdeni.

Összességében kezdőbarátabb, mint a listán szereplő más könyvtárak. A korábban említett más könyvtáraktól eltérően a scikit-learning nagymértékben függ a Numpy-tól és a Scipy-től a nagy teljesítményű matematikai számítások futtatásához. És a Matplotlib segítségével lenyűgöző történetmesélő vizualizációkat is bemutat.

7. Theano

Ha olyan könyvtárra van szüksége, amely segít az összetett problémák rugalmas algoritmusokra bontásában, akkor Theano lehet, amit akarsz. A 2007-ben Yoshua Bengio által a kanadai Montrealban létrehozott Theano egy hatékony könyvtár kis és nagy teljesítményű számítások futtatására.

A Scikit-Learn-hez hasonlóan Theano a Numpy-tól függ a numerikus számítások végrehajtásához. A könyvtár támogatja a GPU-alapú számításokat, emellett alacsony szintű C-kódot generál. Ez felgyorsítja a matematikai értékelést a Theano segítségével, függetlenül attól, hogy milyen nagyok. Emellett mély tanulási modelljei tenzorokon futnak.

A Theano segítségével az adatkészletet olvasható lebegő, bináris vagy egész ponttá alakíthatja, függetlenül annak kezdeti adattípusától. Lehet, hogy nem kap elegendő közösségi támogatást. Ez azért van, mert a Theano nem olyan népszerű, mint a többi korábban említett könyvtár. Ettől nem lesz kevésbé kezdőbarát.

A dokumentumokban található oktatóanyag könnyen érthető. A komplex tömbök egyszerűsítésének és a végtelen számítások optimalizálásának képessége tökéletesen alkalmas skálázható gépi tanulási modellek létrehozására.

Melyik könyvtárat érdemes használni a következő gépi tanulási projekthez?

Bár említettünk néhány, a legszélesebb körben használt gépi tanulási könyvtárat, a a legjobb nehéz lehet, mivel mindegyik nagyon hasonló célokat szolgál, csak néhány különbséggel jellemzők.

Természetesen egy kezdőbarátabb könyvtárral kezdve, mint például a Scikit-Learn vagy a Keras, hasznos lehet, ha csak a területre tör. Ezen túlmenően, ha egy könyvtárat célirányosan kiválaszt egy projekthez, segít szűkíteni a komplexitást a fejlesztési folyamat mentén. Ennek ellenére hasznos a gépi tanulás alapjainak megismerése tanfolyamokon és oktatóanyagokon keresztül.

Mik azok a gépi tanulási algoritmusok? Így működnek

A gépi tanulási algoritmusokat úgy tervezték, hogy megkönnyítsék az életet és javítsák a rendszereket, de rossz következményekkel járhatnak.

Olvassa tovább

A szerzőről