7 библиотек машинного обучения для начинающих экспертов
Сегодня машинное обучение стало центром обсуждения искусственного интеллекта. Он затрагивает все области, включая инженерию, медицину, бизнес, социальные науки и другие.
Используя несколько доступных сегодня библиотек машинного обучения, машинное обучение с помощью Python, C ++, Java, Julia и R стало проще, чем когда-либо. Вот несколько популярных библиотек машинного обучения, с которых вы можете начать, если хотите вступить на этот многообещающий карьерный путь.
1. Керас
Keras является частью обширных утилит машинного обучения TensorFlow. Но он отличается тем, что это API более высокого уровня, который поставляется с TensorFlow. Кроме того, он более удобен для человека и написан на Python. Так что он более реализуемый, поскольку предлагает краткую документацию, которую новичкам в машинном обучении легко сузить.
Однако Keras предлагает широкий спектр функций машинного обучения, идеально подходящих для обучения как структурированным данным, так и необработанным носителям. Однако библиотека охватывает алгоритмы на основе текста и изображений для обучения и тестирования вашего набора данных.
Уникальной особенностью Keras является то, что он позволяет вам сосредоточиться на библиотеке, поскольку он предоставляет все необходимое для вашего проекта в одном куске. Таким образом, вам вряд ли понадобится расширяться, чтобы заимствовать утилиты из других библиотек. Настройка гиперпараметров, выбор функций, разнообразные уровни предварительной обработки данных и очистка данных – вот лишь некоторые из его впечатляющих встроенных функций.
С помощью Keras вы можете читать изображения и тексты прямо из разделенных папок в родительском каталоге и получать из них помеченный набор данных. А если ваши данные имеют большой размер и не помещаются в память вашего компьютера, Keras предлагает вариант высокопроизводительного объекта набора данных. Вы всегда можете переключиться на это.
Кроме того, он предлагает различные графические процессоры (GPU) для обработки большого набора данных. Таким образом, он позволяет одновременно асинхронно выполнять вычисления ЦП и обработку графическим процессором.
2. TensorFlow
Представленный Google в 2015 году, TensorFlow – это скорее фреймворк, чем библиотека. Это библиотека с открытым исходным кодом, созданная на C ++, и она работает, отслеживая графики потоков данных.
TensorFlow очень универсален и обширен, предлагая множество других встроенных унитарных библиотек для выполнения вычислений машинного обучения. По сути, TensorFlow предлагает масштабируемую платформу для создания концепций машинного обучения, таких как искусственные нейронные сети (ИНС), глубокие нейронные сети и глубокое обучение.
Tensorflow также поддерживает Java, C ++, Julia, Rust, Ruby и JavaScript, в том числе в дополнение к Python. Хотя использование TensorFlow с языками программирования, отличными от Python, может предложить легкую интеграцию проекта, использовать его ядра с Python проще, поскольку он полностью поддерживает реализацию TensorFlow.
Кроме того, конвейеры разработки на других языках могут вызывать проблемы совместимости версий API, если вам потребуется переключить версии позже. Хотя документация TensorFlow является всеобъемлющей, в отличие от Keras, она может быть слишком разнообразной для понимания новичками. Тем не менее, он пользуется солидной поддержкой сообщества, и вы также найдете множество примеров TensorFlow с открытым исходным кодом .
Преимущество TensorFlow перед Keras заключается в том, что вы можете использовать TensorFlow напрямую без Keras. Конечно, вы не можете сказать то же самое о Keras, поскольку это разветвленный класс самого TensorFlow.
3. Mlib Spark
Вот кое-что очень полезное от Apache Spark. Выпущенный в 2010 году с открытым исходным кодом Mlib Spark использует итерационные вычисления для запуска алгоритмов машинного обучения. Благодаря своей итеративной природе Mlib может использовать Hadoop или локальные источники данных и рабочие процессы. Кроме того, он способен выполнять сложную логику за короткий период времени.
В конечном счете, это по-прежнему одна из самых быстрых библиотек машинного обучения. Он запускает широкий спектр алгоритмов машинного обучения, включая модели регрессии, кластеризации, классификации и рекомендаций. Он также выделяется с точки зрения предварительной обработки данных и анализа паттернов.
Библиотека является динамической и предлагает надежный API, который подключается к Scala, Python, R и Java. Mlib Spark – это встраивание самого Spark, поэтому он обновляется с каждым выпуском Spark.
У Mlib Spark есть пояснительная документация, так что новичку легко разобраться. Но небольшой минус в том, что он интегрируется только с несколькими языками программирования, поэтому это может быть проблемой, если вы не знакомы с языками, которые он поддерживает в настоящее время.
4. mlpack
mlpack был выпущен в 2008 году и разработан на C ++ с использованием библиотеки линейной алгебры Armadillo. Как и Mlib Spark, он позволяет вам применять большинство доступных алгоритмов и концепций машинного обучения непосредственно к вашему набору данных, используя краткие и удобочитаемые строки кода.
Помимо того, что он доступен на языках программирования, таких как Python, C ++, Go и Julia, он также поддерживает выполнение CLI, что позволяет запускать ваш код и получать мгновенные ответы. Хотя он поддерживает связывание с этими другими языками, запуск mlpack для больших наборов данных, требующих сложных вычислений, может быть не очень хорошей идеей при использовании его с другим языком программирования. Таким образом, масштабируемость с другими языками, помимо C ++, часто является проблемой для mlpack.
Если вы новичок в машинном обучении и хорошо разбираетесь в C ++, вы все равно можете попробовать его. В документации есть простые руководства и примеры, доступные для различных языков программирования. Поскольку он выполняет вычисления на основе концепций C ++, mlpack использует низкоуровневый код для быстрого выполнения сложных и простых задач машинного обучения.
5. Pytorch
Компания Facebook разработала Pytorch и официально выпустила ее в 2016 году. Pytorch, широко известная своим широким использованием в компьютерном зрении, глубоком обучении и обработке естественного языка, представляет собой библиотеку с открытым исходным кодом, созданную на основе платформы Torch.
Подобно Keras и Tensorflow, Pytorch поддерживает обработку наборов данных ЦП. А если у вас большой набор данных, он оснащен процессором графического процессора для обработки ваших вычислений. Кроме того, это тензорно.
Помимо Python, библиотека поддерживает привязку как для C ++, так и для Java. Pytorch, помимо других утилит, предлагает дополнительные библиотеки, включая torchvision , torchtext , torchaudio и TorchServe .
Эти библиотеки являются частью функций машинного обучения Pytorch, и вы столкнетесь с ними при написании своих моделей Pytorch. Pytorch легко понять, если вы знакомы с концепциями машинного обучения.
Pytorch также позволяет преобразовывать наборы данных в удобный для машины формат. Так что это также идеальная библиотека для предварительной обработки данных. В любом случае, извлечение функций, очистка данных, разделение данных и настройка гиперпараметров – все это возможно с Pytorch.
6. Scikit-Learn
Созданная с эффектом присутствия на Python, scikit-learn , также называемая sklearn , была публично выпущена в 2010 году. Однако библиотека обслуживает широкий спектр приложений машинного обучения, включая моделирование избранных и неизученных наборов данных.
Scikit-learn предлагает знакомые контролируемые алгоритмы, включая модели линейной и логистической регрессии, машину опорных векторов (SVM), Naive Bayes, Decision Trees, Nearest Neighbours, среди прочего, прямо из коробки. Это также богатый источник методов обучения без учителя, таких как кластеризация, гауссовская модель вместе с моделями нейронных сетей и многое другое.
По сути, scikit-learn поддерживает как контролируемые, так и неконтролируемые модели. Это отличная отправная точка, если вы все еще плохо знакомы с Python или машинным обучением в целом, потому что оно полностью основано на Python. А если вы только начинаете заниматься машинным обучением или наукой о данных, вы можете начать с функций контролируемого обучения scikit-learn.
В целом, она более удобна для новичков, чем другие библиотеки в списке. В отличие от других библиотек, упомянутых ранее, scikit-learn во многом зависит от Numpy и Scipy для выполнения высокопроизводительных математических вычислений. И он также использует Matplotlib для представления убедительных визуализаций, рассказывающих историю.
7. Теано
Если вам нужна библиотека, которая поможет вам разбить сложные проблемы на гибкие алгоритмы, то Theano может быть тем, что вам нужно. Созданная в 2007 году Йошуа Бенжио в Монреале, Канада, Theano представляет собой мощную библиотеку для выполнения небольших и высокопроизводительных вычислений.
Как и Scikit-Learn, Theano зависит от Numpy для выполнения числовых вычислений. Библиотека поддерживает вычисления на базе графического процессора, а также генерирует низкоуровневый код C. Это ускоряет математические вычисления с помощью Theano, независимо от того, насколько они велики. Кроме того, его модели глубокого обучения работают на тензорах.
С помощью Theano вы можете преобразовать свой набор данных в читаемые числа с плавающей запятой, двоичные или целые числа, независимо от его исходного типа данных. Однако вы можете не получить достаточной поддержки сообщества. Это потому, что Theano не так популярна, как другие библиотеки, о которых мы упоминали ранее. Это не делает его менее удобным для новичков.
Учебник в документации прост для понимания. Его способность упрощать сложные массивы и оптимизировать бесконечные вычисления делает его идеальным для создания масштабируемых моделей машинного обучения.
Какую библиотеку следует использовать для следующего проекта машинного обучения?
Хотя мы упомянули некоторые из наиболее широко используемых библиотек машинного обучения, придумать лучшую может быть непросто, поскольку все они служат очень похожим целям, с небольшими различиями в функциях.
Конечно, начинать с библиотеки, более удобной для новичков, такой как Scikit-Learn или Keras, будет полезно, если вы только начинаете работать в этой области. Кроме того, целенаправленный выбор библиотеки для проекта поможет вам сузить сложности в конвейере разработки. Но при этом полезно познакомиться с основами машинного обучения с помощью курсов и руководств.