Introducere în bibliotecile de învățare automată
A implementa fiecare algoritm de la zero este o sarcină stresantă. În timp ce lucrați cu seturi mari de date, s-ar putea să dureze zile pentru a vă completa munca sau poate luni! Pentru a face mai ușor, sunt construite interfețe de învățare automată sau biblioteci, ceea ce îi ajută pe dezvoltatori să construiască cu ușurință și rapid algoritmi de învățare automată. Bibliotecile sunt un set de reguli și funcții care sunt scrise în limbaje de programare. Aceste biblioteci economisesc mult timp, muncă repetitivă, prin faptul că nu intrăm sub capota algoritmilor descurajatori. Bibliotecile de învățare automată sprijină Python, motiv pentru care Python a câștigat o mulțime de popularitate și crește în continuare mai repede zi de zi.
Bibliotecile de învățare a mașinilor
În continuare sunt câteva dintre cele mai populare biblioteci de învățare a mașinilor
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Scikit învață
- SEABORN
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- sticlă
Să le cunoaștem pe scurt!
1. Pandas
Pandas este o bibliotecă python open-source care oferă structuri de date flexibile, de înaltă performanță și ușor de utilizat, cum ar fi serii, cadre de date. Python este un limbaj util pentru pregătirea datelor, dar rămâne în urmă atunci când vine vorba de analiza și modelarea datelor. Pentru a depăși acest decalaj, Pandas ajută la finalizarea întregului flux de lucru de analiză a datelor în Python, fără a trece la alte limbi specifice domeniului, cum ar fi R. Pandas, permite utilizatorului să citească / să scrie seturi de date în diferite formate precum TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML și multe altele. Oferă performanțe ridicate pentru extragerea datelor, remodelarea, sub-setarea, alinierea datelor, tăierea, indexarea, îmbinarea / îmbinarea seturilor de date. Dar, panda sunt ineficiente când vine vorba de utilizarea memoriei. Creează prea multe obiecte pentru a facilita manipularea datelor, care utilizează o memorie mare.
2. NumPy
NumPy este cea mai fundamentală bibliotecă de manipulare a datelor, care este popular utilizată pentru calculul științific cu python. Permite utilizatorului să se ocupe de o serie mare de dimensiuni N, cu capacitatea de a efectua operații matematice. NumPy este renumit pentru viteza de execuție, paralelizare și vectorizare. Este utilă pentru manipularea datelor matriceale, cum ar fi redimensionarea, transpunerea, operațiile matematice / logice rapide. Alte operațiuni precum sortarea, selectarea, algebra liniară de bază, transformarea Fourier discretă și multe altele. NumPy consumă mai puțină memorie și asigură un comportament mai bun în timpul rulării. Însă depinde de Cython, ceea ce face integrarea cu NumPy dificilă cu alte biblioteci C / C ++.
3. Matplotlib
Matplotlib este o bibliotecă de vizualizare a datelor care funcționează cu numpy, panda și alte medii interactive pe platforme. Produce vizualizare de înaltă calitate a datelor. Matplotlib poate fi personalizat pe diagrame, axe, figuri sau publicații și este ușor de utilizat în caiete jupyter. Codul pentru matplotlib poate părea descurajant pentru unii, dar este destul de ușor de implementat odată ce utilizatorul se obișnuiește cu el. Dar este nevoie de foarte multe practici pentru a utiliza eficient matplotlib.
4. Sci-kit învață
Învățarea Sci-kit poate fi considerată inima învățării clasice a mașinilor, care este concentrată complet pe modelarea datelor în loc să încarce, să manipuleze sau să rezume datele. Orice sarcină, o numiți doar și învățarea de la sci-kit o poate efectua eficient. Una dintre cele mai simple și eficiente biblioteci pentru extragerea datelor și analiza datelor, Sci-kit-ul de învățare este o bibliotecă open-source care este construită pe NumPy, SciPy & Matplotlib. A fost dezvoltat ca parte a proiectului de cod de vară google, care a devenit acum o bibliotecă larg acceptată pentru activitățile de învățare automată. Studiile Sci-kit pot fi utilizate pentru a pregăti clasificarea, regresia, gruparea, reducerea dimensionalității, selecția modelului, extragerea caracteristicilor, normalizarea și multe altele. Un dezavantaj al învățării științifice este că nu este convenabil să folosești date categorice.
5. Seaborn
Biblioteca Seaborn este construită pe partea de sus a matplotlib. Seaborn facilitează vizualizarea datelor. Acesta atrage atractive, informațiile generând grafice cu mai puține linii de cod. Seaborn are suport special pentru datele categorice și multivariate pentru a afișa statistici agregate.
6. Tensorflux
Dezvoltat de echipa Google brain pentru uz intern, TensorFlow este o platformă open-source pentru a dezvolta și instrui modele de învățare a mașinilor. Este o platformă larg acceptată în rândul cercetătorilor, dezvoltatorilor și mediilor de producție. Tensorflow îndeplinește diferite sarcini, inclusiv optimizarea modelului, reprezentarea grafică, raționamentul probabilistic, analiza statistică. Tensorii sunt conceptul de bază al acestei biblioteci, care oferă o generalizare a vectorilor și a matricilor pentru datele de înaltă dimensiune. Tensorflow poate face numeroase sarcini ML, dar este foarte utilizat pentru a construi rețele neuronale profunde.
7. Theano
Dezvoltat de Institutul Montreal pentru algoritmul de învățare (MILA), theano este o bibliotecă python care permite utilizatorului să evalueze expresiile matematice cu tablouri N-Dimensionale. Da, acest lucru este similar cu biblioteca Numpy. Singura diferență este că Numpy este util în învățarea mașinii, în timp ce theano funcționează bine pentru învățarea profundă. Theano oferă o viteză de calcul mai rapidă decât un procesor, detectează și rezolvă multe erori.
8. Keras
„Rețelele neuronale profunde au făcut ușor”, care ar trebui să fie eticheta acestei biblioteci. Keras este ușor de utilizat pentru oameni, care urmează cel mai bun proces de reducere a încărcării cognitive. Keras oferă prototipare ușoară și rapidă. Este o API de rețele neuronale la nivel înalt, care este scris în python și rulează pe partea de sus a CNTK, TensorFlow și MXNET. Keras oferă un număr mare de modele deja pregătite. Acceptă rețele concurențiale și concurențiale și combinația de ambele rețele. Un utilizator poate adăuga cu ușurință noi module, ceea ce face ca Keras să fie potrivit pentru cercetarea la nivel înalt. Performanța lui Keras depinde complet de backendurile sub capotă (CNTK, TensorFlow și MXNET)
9. PyTorch
PyTorch a fost inițial dezvoltat de echipa de informații artificiale Facebook, care ulterior s-a combinat cu caffe2. Till TensorFlow a venit, PyTorch a fost singurul cadru de învățare profundă de pe piață. Este atât de integrat cu python, încât poate fi utilizat cu alte biblioteci de tendințe precum numpy, Python, etc. PyTorch permite utilizatorului să exporte modele în standardul ONNX (Open Neural Network Exchange) pentru a avea acces direct la platformele ONNX, la rulări și Mai Mult.
10. OpenCV
OpenCV este o bibliotecă de viziune pe calculator care este construită pentru a furniza infrastructura centrală pentru aplicațiile de vizionare a computerului și pentru a îmbunătăți percepția mașinii. Această bibliotecă este gratuită pentru utilizare comercială. Algoritmii furnizați de OpenCV pot fi folosiți pentru detectarea feței, identificarea obiectelor, urmărirea obiectelor în mișcare și mișcările camerei. OpenCV este util pentru a uni două imagini împreună care pot produce imagini de înaltă rezoluție, urmări mișcările ochilor, extrage modele 3D de obiecte și multe altele. Are o capacitate de a efectua pe diferite platforme, este interfața C ++, Java și Python poate suporta Windows, macOS, iOS, Linux și Android.
11. Flacon
Flask a fost dezvoltat de un grup de pasionați de pitoni internaționali în 2004. Dacă doriți să dezvoltați aplicații web, Flask poate fi cel mai bun cadru de aplicații web python. Se bazează pe motorul cu șabloane Jinja și pe setul de instrumente Werkzeug WSGI. Este compatibil cu motorul aplicației google și conține serverul de dezvoltare și depanatorul. Alte biblioteci: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, date. tabelul, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon și lista pot continua și continua.
Concluzie
Prin urmare, acest articol a oferit o imagine de ansamblu asupra bibliotecilor actuale de învățare a mașinilor, a utilizărilor sale și unele dezavantaje. Am discutat diverse biblioteci care pot îndeplini o sarcină obositoare, cum ar fi calculele matricei, extragerea datelor, vizualizarea datelor și detectarea feței. Cu toate acestea, nu ar trebui să vă limitați la aceste biblioteci. Există numeroase biblioteci minunate disponibile pe piață.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru bibliotecile de învățare automată. Aici discutăm despre introducerea și diferite biblioteci de învățare automată. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Arhitectura de învățare a mașinilor
- Tipuri de învățare automată
- Cariere în învățarea mașinilor
- Întrebări la interviu de învățare automată
- Hyperparameter Machine Learning
- Regresie multivariată