7 Koneoppimiskirjastot etsiville asiantuntijoille

Koneoppimisesta on tullut tekoälyn keskustelun keskipiste tänään. Se koskee kaikkia aloja, mukaan lukien tekniikka, lääketiede, liike -elämä, yhteiskuntatiede ja paljon muuta.

Käyttämällä useita nykyisin saatavilla olevia koneoppimiskirjastoja koneoppiminen muun muassa Pythonin, C ++: n, Javan, Julian ja R: n kanssa on helpompaa kuin koskaan. Tässä on joitain suosittuja koneoppimiskirjastoja, joista voit aloittaa, jos haluat päästä lupaavalle urapolulle.

1. Keras

Keras on osa TensorFlow'n laajoja koneoppimisohjelmia. Mutta se on erilainen siinä, että se on korkeamman tason sovellusliittymä, joka toimitetaan TensorFlow'n mukana. Lisäksi se on ihmisystävällisempi ja kirjoitettu Pythonilla. Joten se on toteutettavampi, koska se tarjoaa tiiviin dokumentaation, jota koneoppimisen aloittelijoiden on helppo kaventaa.

Keras tarjoaa kuitenkin laajan valikoiman koneoppimistoimintoja, jotka sopivat täydellisesti sekä strukturoidun datan että raakamedian kouluttamiseen. Kirjasto kuitenkin käsittää teksti- ja kuvapohjaisia ​​algoritmeja tietojoukon kouluttamiseen ja testaamiseen.

Kerasin ainutlaatuinen piirre on, että se pitää sinut keskittyneenä kirjastoon, koska se tarjoaa kaiken, mitä tarvitset projektillesi yhtenä kappaleena. Sinun ei siis tarvitse haarautua lainataksesi apuohjelmia muista kirjastoista. Hyperparametrien viritys, ominaisuuksien valinta, monipuoliset tietojen esikäsittelykerrokset ja tietojen puhdistus ovat joitakin sen upeista sisäänrakennetuista ominaisuuksista.

Kerasin avulla voit lukea kuvia ja tekstejä suoraan päähakemiston jaetuista kansioista ja saada niistä merkityn tietojoukon. Ja jos tietosi ovat suuria eivätkä ne jää koneesi muistiin, Keras tarjoaa tehokkaan tietojoukko-objektivaihtoehdon. Siihen voi aina vaihtaa.

Aiheeseen liittyviä: Kuinka päivittää Python- ja AI -taitosi Python Machine Learning Libraries -ohjelmalla

Lisäksi se tarjoaa erilaisia ​​graafisia prosessointiyksiköitä (GPU) suuren tietojoukon käsittelyyn. Sen avulla voit suorittaa samanaikaisesti suoritinlaskelmia yhdessä GPU -käsittelyn kanssa asynkronisesti.

2. TensorFlow

Googlen käyttöön vuonna 2015, TensorFlow on enemmän kehys kuin kirjasto. Se on avoimen lähdekoodin kirjasto, joka on rakennettu C ++: lla, ja se toimii seuraamalla datavirtakaavioita.

TensorFlow on erittäin monipuolinen ja laaja, ja se tarjoaa runsaasti muita sisäänrakennettuja, yhtenäisiä kirjastoja koneoppimislaskelmien suorittamiseen. Pohjimmiltaan TensorFlow tarjoaa skaalautuvan alustan koneoppimiskonseptien rakentamiseen, kuten keinotekoiset hermoverkot (ANN), syvät hermoverkot ja syväoppiminen.

Aiheeseen liittyviä: Mikä on TensorFlow Lite ja miten se on syvän oppimisen kehys?

Tensorflow tukee Pythonin lisäksi muun muassa Java-, C ++, Julia-, Rust-, Ruby- ja JavaScript -tiedostoja. Vaikka TensorFlow'n käyttäminen muiden ohjelmointikielien kuin Pythonin kanssa voi tarjota helpon projektin integroinnin, sen ytimien käyttäminen Pythonin kanssa on helpompaa, koska se tukee täysin TensorFlow'n toteutusta.

Lisäksi muilla kielillä varustetut kehitysputket voivat aiheuttaa API -versioiden yhteensopivuusongelmia, jos sinun on vaihdettava versiota myöhemmin. Vaikka TensorFlow -asiakirjat ovat kattavia, toisin kuin Keras, ne voivat olla liian monipuolisia aloittelijoille ymmärtääkseen. Siitä huolimatta sillä on vankka yhteisön tuki, ja löydät myös monia avoimen lähdekoodin TensorFlow-esimerkkejä siellä.

TensorFlow'n etuna Kerasiin nähden on, että voit käyttää TensorFlow'ta suoraan ilman Kerasia. Et tietenkään voi sanoa samaa Kerasille, koska se on haarautunut TensorFlow -luokka.

3. Mlib Spark

Tässä on jotain kätevää Apache Sparkilta. Julkaistu ja tehty avoimen lähdekoodin vuonna 2010, Mlib Spark käyttää iteratiivisia laskelmia koneoppimisalgoritmien suorittamiseen. Iteratiivisen luonteensa vuoksi Mlib voi käyttää Hadoopia tai paikallisia tietolähteitä ja työnkulkuja. Lisäksi se pystyy suorittamaan monimutkaista logiikkaa lyhyessä ajassa.

Lopulta se on edelleen yksi nopeimmista koneoppimiskirjastoista. Se käyttää monenlaisia ​​koneoppimisalgoritmeja, mukaan lukien regressio-, klusterointi-, luokitus- ja suositusmallit. Se on erinomainen myös tietojen esikäsittelyssä ja kaivostoiminnassa.

Aiheeseen liittyviä: Mitä koneoppimisalgoritmit ovat? Näin ne toimivat

Kirjasto on dynaaminen ja tarjoaa vankan sovellusliittymän, joka liitetään Scalan, Pythonin, R: n ja Javan kanssa. Mlib Spark on Sparkin upotus, joten se päivittyy jokaisen Spark -julkaisun myötä.

Mlib Sparkilla on selittävä dokumentaatio, joten aloittelija voi helposti noutaa sen. Mutta pieni haittapuoli on, että se integroituu vain muutamaan ohjelmointikieleen, joten tämä voi olla ongelma, jos et tunne sen tällä hetkellä tukemia kieliä.

4. ml -pakkaus

ml -pakkaus julkaistiin vuonna 2008 ja kehitettiin C ++: lla käyttäen Armadillo -nimistä lineaarista algebrakirjastoa. Kuten Mlib Spark, sen avulla voit käyttää suurinta osaa käytettävissä olevista koneoppimisalgoritmeista ja -käsitteistä suoraan tietojoukkoosi käyttämällä ytimekkäitä ja luettavissa olevia koodirivejä.

Sen lisäksi, että se on saatavana ohjelmointikielillä, kuten Python, C ++, Go ja Julia, se tukee myös CLI -suoritusta, jonka avulla voit suorittaa koodisi ja saada välittömiä vastauksia. Vaikka mlpack tukee sitomista näillä muilla kielillä, se ei välttämättä ole hyvä idea, kun sitä käytetään toisella ohjelmointikielellä. Siten skaalautuvuus muiden kielten kanssa C ++: n lisäksi on usein ongelma mlpackissa.

Jos olet aloittelija ja opit C ++: sta, voit silti kokeilla sitä. Dokumentaatiossa on helppokäyttöisiä oppaita ja esimerkkejä, jotka ovat saatavilla eri ohjelmointikielille. Koska mlpack suorittaa laskelmia C ++ -konsepteista, se suorittaa matalan tason koodin suorittaakseen monimutkaisia ​​ja yksinkertaisia ​​koneoppimistöitä nopeasti.

5. Pytorch

Facebook kehitetty Pytorch ja julkaisi sen virallisesti vuonna 2016. Pytorch on avoimesta lähdekoodista koostuva kirjasto, joka on tunnettu Torch-kehyksestä.

Kuten Keras ja Tensorflow, Pytorch tukee tietojoukkojen suorittimen prosessointia. Ja jos tietojoukko on suuri, siinä on GPU -prosessori, joka käsittelee laskelmiasi. Lisäksi se perustuu tensoriin.

Pythonin lisäksi kirjasto tukee sitomista sekä C ++: lle että Javalle. Muiden apuohjelmien lisäksi Pytorch tarjoaa sivukirjastoja mm taskulamppu, taskulamppu, torchaudioja TorchServe.

Nämä kirjastot ovat osa Pytorch -koneoppimistoimintoja, ja löydät niitä kirjoittaessasi Pytorch -mallejasi. Yksityiskohtaisen ja kattavan opetusohjelmaan perustuvan dokumentaation ansiosta Pytorch on helppo ymmärtää, kunhan tunnet koneoppimisen käsitteet.

Pytorchin avulla voit myös muuttaa tietojoukot koneystävälliseen muotoon. Se on myös täydellinen kirjasto tietojen esikäsittelyyn. Ominaisuuksien poisto, tietojen puhdistus, tietojen jakaminen ja hyperparametrien viritys ovat aina mahdollisia aina Pytorchin avulla.

6. Scikit-Opi

Uskomattoman rakennettu Pythonilla, scikit-oppia, kutsutaan myös sklearn, julkaistiin julkisesti vuonna 2010. Kirjasto tarjoaa kuitenkin laajan valikoiman koneoppimissovelluksia, mukaan lukien esillä olevien ja ei -esillä olevien tietojoukkojen mallinnus.

Scikit-learning tarjoaa tuttuja valvottuja algoritmeja, mukaan lukien lineaariset ja logistiikan regressiomallit, tukivektorikone (SVM), Naive Bayes, Päätöspuut, Lähimmät naapurit, mm. laatikko. Se on myös runsas lähde valvomattomille oppimismenetelmille, kuten klusterointi, Gaussin malli sekä hermoverkkomallit ja paljon muuta.

Pohjimmiltaan scikit-learning tukee sekä valvottuja että valvomattomia malleja. Se on hyvä lähtökohta, jos olet vielä uusi Pythonissa tai koneoppimisessa yleensä, koska se on täysin Python-pohjainen. Ja jos olet vasta aloittamassa koneoppimista tai tietotekniikkaa, sinun kannattaa aloittaa skikit-oppimisen valvotuilla oppimisominaisuuksilla.

Kaiken kaikkiaan se on aloittelijaystävällisempi kuin muut luettelossa olevat kirjastot. Toisin kuin muut aiemmin mainitut kirjastot, scikit-learning on erittäin riippuvainen Numpystä ja Scipystä korkean suorituskyvyn matemaattisten laskelmien suorittamisessa. Ja se käyttää myös Matplotlibia esittääkseen vakuuttavia tarinankerronnallisia visualisointeja.

7. Theano

Jos haluat kirjaston, joka auttaa sinua jakamaan monimutkaiset ongelmat joustaviksi algoritmeiksi, niin sitten Theano voi olla mitä haluat. Theano on vuonna 2007 Yoshua Bengion Montrealin Kanadassa luoma tehokas kirjasto pienistä korkean suorituskyvyn laskutoimituksiin.

Kuten Scikit-Learn, Theano on riippuvainen Numpysta numeeristen laskelmien suorittamisessa. Kirjasto tukee GPU-pohjaisia ​​laskutoimituksia ja luo matalan tason C-koodia. Tämä nopeuttaa matemaattisia arviointeja Theanolla riippumatta siitä, kuinka suuria ne ovat. Lisäksi sen syväoppimismallit toimivat tenoreilla.

Theanon avulla voit muuntaa tietojoukon luettaviksi float-, binaari- tai kokonaislukupisteiksi niiden alkuperäisestä tietotyypistä riippumatta. Et ehkä kuitenkaan saa tarpeeksi yhteisön tukea. Tämä johtuu siitä, että Theano ei ole niin suosittu kuin muut aiemmin mainitsemamme kirjastot. Se ei tee siitä vähemmän aloittelijaystävällistä.

Dokumentin opetusohjelma on helppo ymmärtää. Sen kyky yksinkertaistaa monimutkaisia ​​matriiseja ja optimoida äärettömiä laskelmia tekee siitä täydellisen skaalautuvien koneoppimallien luomiseen.

Mitä kirjastoa sinun pitäisi käyttää seuraavassa koneoppimisprojektissasi?

Vaikka olemme maininneet joitakin yleisimmin käytetyistä koneoppimiskirjastoista, keksimme paras voi olla kova, koska ne kaikki palvelevat hyvin samankaltaisia ​​tarkoituksia ja vain muutamia eroja ominaisuudet.

Tietenkin aloittaminen aloittelijaystävällisemmällä kirjastolla, kuten Scikit-Learn tai Keras, on hyödyllistä, jos olet juuri murtautumassa kenttään. Tämän lisäksi kirjaston valitseminen tarkoituksellisesti hanketta varten auttaa sinua kaventamaan kehitystyön monimutkaisuutta. Koneoppimisen perusteisiin tutustuminen kurssien ja opetusohjelmien avulla on kuitenkin hyödyllistä.

Mitä koneoppimisalgoritmit ovat? Näin ne toimivat

Koneoppimisalgoritmit on suunniteltu helpottamaan elämää ja parantamaan järjestelmiä, mutta ne voivat mennä pieleen huonoilla seurauksilla.

Lue seuraava

Kirjailijasta