7 библиотека за машинско учење за амбициозне стручњаке

Машинско учење данас је постало центар расправе у вештачкој интелигенцији. Дотиче сва поља, укључујући инжењеринг, медицину, пословање, друштвене науке и још много тога.

Користећи неколико данас доступних библиотека за машинско учење, машинско учење са Питхон -ом, Ц ++, Јавом, Јулијом и Р -ом, између осталих, лакше је него икад. Ево неколико популарних библиотека за машинско учење са којима можете почети ако желите да се упустите у овај обећавајући пут у каријери.

1. Керас

Керас део је опсежних помоћних програма за машинско учење компаније ТенсорФлов. Али разликује се по томе што је то АПИ вишег нивоа који се испоручује са ТенсорФлов-ом. Осим тога, више је прилагођено људима и написано је Питхон-ом. Тако да је лакше примењиво јер нуди сажету документацију коју је почетницима машинског учења лако сузити.

Керас, међутим, нуди широк спектар функционалности машинског учења, савршен за обуку и структурираних података и сирових медија. Библиотека се, међутим, протеже преко текстуалних и сликовних алгоритама за обуку и тестирање вашег скупа података.

Јединствена карактеристика Кераса је то што вас држи усредсређеним на библиотеку, јер пружа све што вам је потребно за ваш пројекат у једном комаду. Тако да тешко да ћете се морати рачвати да позајмите комуналије из других библиотека. Подешавање хиперпараметара, избор функција, слојеви богате предпроцесирања података и чишћење података неке су од његових спектакуларно уграђених функција.

Помоћу Кераса можете читати слике и текстове директно из подељених фасцикли у надређеном директоријуму и од њих добити означени скуп података. А ако су ваши подаци велики и не смештају се у меморију ваше машине, Керас нуди опцију скупа података високих перформанси. Увек се можете пребацити на то.

Повезан: Како надоградити Питхон и АИ вештине помоћу Питхон библиотека за машинско учење

Осим тога, нуди различите графичке процесорске јединице (ГПУ -ове) за обраду великог скупа података. Тако вам омогућава да истовремено покрећете прорачуне процесора заједно са ГПУ обрадом асинхроно.

2. ТенсорФлов

Гоогле је представио 2015. ТенсорФлов је више оквир него библиотека. То је библиотека отвореног кода изграђена са Ц ++ и ради тако што прати графиконе протока података.

ТенсорФлов је веома свестран и опсежан, нуди мноштво других уграђених, јединствених библиотека за извршавање прорачуна машинског учења. У суштини, ТенсорФлов нуди скалабилну платформу за изградњу концепата машинског учења попут вештачких неуронских мрежа (АНН), дубоких неуронских мрежа и дубоког учења.

Повезан: Шта је ТенсорФлов Лите и како је то оквир за дубоко учење?

Тенсорфлов такође подржава Јава, Ц ++, Јулиа, Руст, Руби и ЈаваСцрипт, поред Питхон -а. Иако коришћење ТенсорФлов -а са програмским језицима који нису Питхон може понудити лаку интеграцију пројекта, коришћење његових језгара са Питхоном је лакше јер у потпуности подржава имплементацију ТенсорФлов -а.

Поред тога, развојни канали на другим језицима могу представљати проблеме са компатибилношћу верзија АПИ -ја ако касније морате да промените верзије. Иако су документи ТенсорФлов свеобухватни, за разлику од Кераса, можда су почетници превише разнолики за разумевање. Међутим, има солидну подршку заједнице, а наћи ћете и многе примери отвореног кода ТенсорФлов тамо.

Предност ТенсорФлов -а у односу на Керас је што можете користити ТенсорФлов директно без Кераса. Наравно, не можете рећи исту ствар за Керас, јер је то разграната класа самог ТенсорФлов -а.

3. Млиб Спарк

Ево нешто прилично згодно од Апацхе Спарк -а. Објављено и отворено кодирано 2010. Млиб Спарк користи итеративне прорачуне за покретање алгоритама машинског учења. Због своје итеративне природе, Млиб може користити Хадооп или локалне изворе података и токове рада. Осим тога, способан је да покрене комплексну логику у кратком периоду.

На крају, то је и даље једна од најбржих библиотека за машинско учење. Покреће широк спектар алгоритама машинског учења, укључујући моделе регресије, груписања, класификације и препоруке. Такође се истиче у погледу предпроцесирања података и рударења узорака.

Повезан: Шта су алгоритми машинског учења? Ево како они раде

Библиотека је динамична и нуди робустан АПИ који се повезује са Сцалом, Питхоном, Р и Јавом. Млиб Спарк је уграђен сам Спарк, па се надограђује са сваким Спарк издањем.

Млиб Спарк има документацију с објашњењима, па је почетници лако могу покупити. Али мали недостатак је што се интегрише само са неколико програмских језика, па би ово могао бити проблем ако нисте упознати са језицима које тренутно подржава.

4. млпацк

млпацк је објављен 2008. године и развијен са Ц ++ користећи библиотеку линеарне алгебре под називом Армадилло. Као и Млиб Спарк, омогућава вам да примените већину доступних алгоритама и концепата машинског учења директно на ваш скуп података користећи сажете и читљиве редове кода.

Осим што је доступан у програмским језицима као што су Питхон, Ц ++, Го и Јулиа, он подржава и ЦЛИ извршавање, што вам омогућава да покренете свој код и примате тренутне одговоре. Иако подржава повезивање са овим другим језицима, покретање млпацк -а на великим скуповима података који захтевају сложено рачунање можда није добра идеја када га користите са другим програмским језиком. Стога је скалабилност са другим језицима осим Ц ++ често проблем са млпацк -ом.

Ако сте почетник машинског учења и добро познајете Ц ++, још увек можете да га испробате. Документација садржи водиче и примере који се лако прате за различите програмске језике. Будући да покреће прорачуне на Ц ++ концептима, млпацк користи код ниског нивоа за брзо извршавање сложених до једноставних задатака машинског учења.

5. Питорцх

Фацебоок се развио Питорцх и званично га објавили 2016. Познат по широкој употреби у рачунарском виду, дубоком учењу и обради природног језика, Питорцх је библиотека отвореног кода изграђена из оквира Торцх.

Као и Керас и Тенсорфлов, Питорцх подржава ЦПУ обраду скупова података. А ако је ваш скуп података велики, он има ГПУ процесор за руковање вашим прорачунима. Осим тога, заснован је на тензорима.

Осим Питхона, библиотека подржава везивање и за Ц ++ и за Јава. Питорцх, поред других услужних програма, нуди и помоћне библиотеке укључујући торцхвисион, торцхтект, торцхаудио, и ТорцхСерве.

Ове библиотеке су део Питорцх функционалности машинског учења и на њих ћете наићи док пишете своје Питорцх моделе. Са детаљном и свеобухватном документацијом заснованом на водичима, Питорцх је лако разумети, све док сте упознати са концептима машинског учења.

Питорцх вам такође омогућава да трансформишете своје скупове података у формат прилагођен машини. Дакле, то је такође савршена библиотека за претходну обраду података. Неизменљиво, екстракција функција, чишћење података, цепање података и подешавање хиперпараметара могући су уз Питорцх.

6. Сцикит-Леарн

Импресивно изграђен са Питхоном, сцикит-леарн, такође зван склеарн, јавно је објављен 2010. Библиотека, међутим, служи широком спектру апликација за машинско учење, укључујући моделирање истакнутих и непотпуних скупова података.

Сцикит-леарн нуди познате надзиране алгоритме, укључујући линеарне и логистичке моделе регресије, векторска машина за подршку (СВМ), Наиве Баиес, Дрвеће одлучивања, Најближи суседи, између осталих, одмах иза кутија. Такође је богат извор ненадзираних метода учења, попут груписања, Гаусовог модела, заједно са моделима неуронских мрежа и још много тога.

У суштини, сцикит-леарн подржава и моделе под надзором и без надзора. То је одлична полазна тачка ако сте још увек тек почели да радите на Питхону или машинском учењу уопште, јер је у потпуности заснован на Питхону. А ако тек почињете са машинским учењем или науком о подацима, можда бисте хтели да почнете са надзираним функцијама учења сцикит-леарн.

Све у свему, прилагођеније је почетницима од других библиотека на листи. За разлику од других раније поменутих библиотека, сцикит-леарн је у великој мери зависан од Нумпи-а и Сципи-а за извршавање математичких прорачуна високих перформанси. Такође користи Матплотлиб за представљање упечатљивих визуализација приповедања.

7. Тхеано

Ако сте у потрази за библиотеком која ће вам помоћи да разбијете сложене проблеме у флексибилне алгоритме, онда Тхеано можда је оно што желите. Тхеано, који је 2007. године основао Иосхуа Бенгио у Монтреалу у Канади, моћна је библиотека за извршавање малих до високих перформанси.

Као и Сцикит-Леарн, Тхеано зависи од Нумпија за извршавање нумеричких прорачуна. Библиотека подржава прорачуне засноване на ГПУ-у, плус генерише Ц код ниског нивоа. Ово убрзава математичке процене са Тхеаном, без обзира на то колико су велике. Осим тога, његови модели дубоког учења раде на тензорима.

Помоћу Тхеана можете претворити свој скуп података у читљиве флоат, бинарне или целобројне тачке, без обзира на њихов почетни тип података. Можда нећете добити довољну подршку заједнице. То је зато што Тхеано није толико популаран као остале библиотеке које смо раније поменули. То га не чини мање погодним за почетнике.

Водич у документима је лако разумљив. Његова способност поједностављивања сложених низова и оптимизације бесконачних прорачуна чини га савршеним за стварање скалабилних модела машинског учења.

Коју библиотеку бисте требали користити за свој следећи пројекат машинског учења?

Иако смо споменули неке од библиотека за машинско учење које се највише користе, долази се до најбоље може бити тешко јер сви служе врло сличним сврхама са само неколико разлика у својим Карактеристике.

Наравно, ако почнете са библиотеком која је прилагођена почетницима, као што је Сцикит-Леарн или Керас, биће вам од помоћи ако тек продирете у поље. Осим тога, одабир библиотеке за пројекат ће вам помоћи да сузите сложености дуж вашег развојног канала. Међутим, корисно је упознати се са основама машинског учења путем курсева и водича.

Шта су алгоритми машинског учења? Ево како они раде

Алгоритми машинског учења осмишљени су да олакшају живот и побољшају системе, али могу поћи по злу са лошим последицама.

Прочитајте следеће

О аутору