7 Maskinlæringsbiblioteker for aspirerende eksperter

Maskinlæring har blitt sentrum for diskusjon i kunstig intelligens i dag. Det berører alle felt, inkludert ingeniørfag, medisin, næringsliv, samfunnsvitenskap og mer.

Ved å bruke de flere maskinlæringsbibliotekene som er tilgjengelige i dag, er maskinlæring med blant annet Python, C ++, Java, Julia og R enklere enn noensinne. Her er noen populære maskinlæringsbiblioteker du kan begynne med hvis du vil gå inn på denne lovende karriereveien.

1. Keras

Keras er en del av TensorFlows omfattende maskinlæringsverktøy. Men det er annerledes ved at det er et API på høyere nivå som leveres med TensorFlow. Pluss at det er mer menneskelig og skrevet med Python. Så det er mer implementerbart ettersom det tilbyr kortfattet dokumentasjon som er lett for maskinlærende nybegynnere å begrense.

Keras tilbyr imidlertid et bredt spekter av maskinlæringsfunksjoner, perfekt for trening av både strukturerte data og råmedier. Biblioteket spenner imidlertid over tekst- og bildebaserte algoritmer for opplæring og testing av datasettet ditt.

En unik egenskap ved Keras er at den holder deg fokusert på biblioteket, siden den gir alt du trenger for prosjektet i ett stykke. Så du trenger knapt å forgrene seg for å låne verktøy fra andre biblioteker. Hyperparameter-tuning, valg av funksjoner, lag med forhåndsbehandling av rikt data og datarensing er noen av de spektakulært innebygde funksjonene.

Med Keras kan du lese bilder og tekster direkte fra delte mapper i en overordnet katalog og få et merket datasett fra dem. Og hvis dataene dine er store og ikke sitter i maskinminnet, tilbyr Keras et alternativ for datasettobjekter med høy ytelse. Du kan alltid bytte til det.

I slekt: Hvordan oppgradere dine Python- og AI -ferdigheter med Python Machine Learning Libraries

I tillegg tilbyr den forskjellige grafiske prosesseringsenheter (GPUer) for behandling av et stort datasett. Så det lar deg kjøre CPU -beregninger samtidig med GPU -behandling asynkront.

2. TensorFlow

Introdusert av Google i 2015, TensorFlow er mer et rammeverk enn et bibliotek. Det er et åpen kildekode-bibliotek bygget med C ++, og det fungerer ved å spore dataflytgrafer.

TensorFlow er svært allsidig og omfattende, og tilbyr mange andre innebygde enhetsbiblioteker for kjøring av maskinlæringsberegninger. I hovedsak tilbyr TensorFlow en skalerbar plattform for å bygge maskinlæringskonsepter som kunstige nevrale nettverk (ANN), dype nevrale nettverk og dyp læring.

I slekt: Hva er TensorFlow Lite og hvordan er det en dyp læringsramme?

Tensorflow støtter også Java, C ++, Julia, Rust, Ruby og JavaScript, blant annet i tillegg til Python. Selv om bruk av TensorFlow med andre programmeringsspråk enn Python kan tilby enkel prosjektintegrasjon, er det enklere å bruke kjernene med Python, ettersom det fullt ut støtter TensorFlows implementering.

I tillegg kan utviklingsrørledninger på andre språk presentere kompatibilitetsproblemer for API -versjoner hvis du må bytte versjon senere. Selv om TensorFlow -dokumenter er omfattende, i motsetning til Keras, kan de være for mangfoldige for nybegynnere å forstå. Når det er sagt, har den solid samfunnsstøtte, og du finner også mange åpen kildekode TensorFlow-eksempler der ute.

En fordel med TensorFlow fremfor Keras er at du kan bruke TensorFlow direkte uten Keras. Selvfølgelig kan du ikke si det samme for Keras, siden det er en forgrenet klasse av TensorFlow selv.

3. Mlib Spark

Her er noe ganske praktisk fra Apache Spark. Utgitt og gjort åpen kildekode i 2010, Mlib Spark bruker iterative beregninger for å kjøre maskinlæringsalgoritmer. På grunn av sin iterative natur kan Mlib benytte seg av Hadoop eller lokale datakilder og arbeidsflyter. I tillegg er den i stand til å kjøre kompleks logikk innen en kort periode.

Til syvende og sist er det fortsatt et av de raskeste maskinlæringsbibliotekene som finnes. Den kjører et bredt spekter av maskinlæringsalgoritmer, inkludert regresjon, gruppering, klassifisering og anbefalingsmodeller. Det utmerker seg også når det gjelder databehandling og mønsterdrift.

I slekt: Hva er maskinlæringsalgoritmer? Slik fungerer de

Biblioteket er dynamisk og tilbyr et robust API som kobles til med Scala, Python, R og Java. Mlib Spark er en innebygging av Spark selv, så den oppgraderes med hver Spark -utgivelse.

Mlib Spark har forklarende dokumentasjon, så en nybegynner kan enkelt hente den. Men en liten ulempe er at den bare kan integreres med noen få programmeringsspråk, så dette kan være et problem hvis du ikke er kjent med språkene den støtter for øyeblikket.

4. mlpack

mlpack ble utgitt i 2008 og utviklet med C ++ ved hjelp av et lineært algebra -bibliotek kalt Armadillo. I likhet med Mlib Spark lar den deg bruke de fleste tilgjengelige maskinlæringsalgoritmer og -konsepter direkte til datasettet ditt ved hjelp av konsise og lesbare kodelinjer.

I tillegg til å være tilgjengelig på programmeringsspråk som Python, C ++, Go og Julia, støtter den også CLI -utførelse, som lar deg kjøre koden din og motta umiddelbare svar. Selv om den støtter binding med disse andre språkene, er det kanskje ikke en god idé å kjøre mlpack på store datasett som krever kompleks beregning når du bruker det med et annet programmeringsspråk. Dermed er skalerbarhet med andre språk i tillegg til C ++ ofte et problem med mlpack.

Hvis du er nybegynner i maskinlæring og har kunnskap om C ++, kan du fortsatt prøve det. Dokumentasjonen har brukervennlige guider og eksempler som er tilgjengelige for forskjellige programmeringsspråk. Fordi det kjører beregninger på C ++-konsepter, bruker mlpack kode på lavt nivå for å utføre komplekse til enkle maskinlæringsoppgaver raskt.

5. Pytorch

Facebook utviklet seg Pytorch og ga den ut offisielt i 2016. Pytorch er kjent for sin omfattende bruk innen datasyn, dyp læring og naturlig språkbehandling, og er et bibliotek med åpen kildekode bygget på Torch-rammeverket.

I likhet med Keras og Tensorflow, støtter Pytorch CPU -behandling av datasett. Og hvis datasettet ditt er stort, har det en GPU -prosessor for å håndtere beregningene dine. I tillegg er det tensorbasert.

I tillegg til Python, støtter biblioteket binding for både C ++ og Java. Pytorch, i tillegg til andre verktøy, tilbyr datterselskaper inkludert fakkelsyn, fakkeltekst, torchaudio, og TorchServe.

Disse bibliotekene er en del av Pytorch -maskinlæringsfunksjonene, og du vil støte på dem mens du skriver Pytorch -modellene dine. Med detaljert og omfattende opplæringsbasert dokumentasjon er Pytorch lett å forstå, så lenge du er kjent med maskinlæringskonsepter.

Pytorch lar deg også transformere datasettene dine til et maskinvennlig format. Så det er også et perfekt bibliotek for forhåndsbehandling av data. Uten tvil er funksjonsekstraksjon, datarensing, datadeling og hyperparameterinnstilling mulig med Pytorch.

6. Scikit-Lær

Immersively bygget med Python, scikit-lær, også kalt sklearn, ble offentliggjort i 2010. Biblioteket serverer imidlertid et bredt spekter av maskinlæringsapplikasjoner, inkludert modellering av kjente og ikke -funksjonerte datasett.

Scikit-learn tilbyr kjente overvåkede algoritmer, inkludert de lineære og logistiske regresjonsmodellene, støtte vektormaskin (SVM), Naive Bayes, Decision Trees, Nearest Neighbours, blant andre, rett ut av eske. Det er også en rik kilde til læringsmetoder uten tilsyn som clustering, Gauss -modell, sammen med nevrale nettverksmodeller og mer.

I hovedsak støtter scikit-learn både modeller med overvåking og uten tilsyn. Det er et flott utgangspunkt hvis du fortsatt er ny på Python eller maskinlæring generelt fordi det er helt Python-basert. Og hvis du bare begynner med maskinlæring eller datavitenskap, vil du kanskje begynne med de overvåket læringsfunksjonene til scikit-learn.

Totalt sett er det mer nybegynnervennlig enn andre biblioteker på listen. I motsetning til de andre bibliotekene nevnt tidligere, er scikit-learning massivt avhengig av Numpy og Scipy for å kjøre matematiske beregninger med høy ytelse. Og den bruker også Matplotlib til å presentere overbevisende historiefortellende visualiseringer.

7. Theano

Hvis du er ute etter et bibliotek for å hjelpe deg med å dele komplekse problemer i fleksible algoritmer, så Theano kan være det du vil. Theano ble opprettet i 2007 av Yoshua Bengio i Montreal, Canada, og er et kraftig bibliotek for å kjøre små til høyytelsesberegninger.

I likhet med Scikit-Learn, er Theano avhengig av Numpy for å utføre numeriske beregninger. Biblioteket støtter GPU-baserte beregninger, pluss at det genererer C-kode på lavt nivå. Dette fremskynder matematiske evalueringer med Theano, uansett hvor store de er. I tillegg kjører dens dype læringsmodeller på tensors.

Med Theano kan du konvertere datasettet til lesbare float-, binære eller heltallspunkter, uavhengig av den opprinnelige datatypen. Du får kanskje ikke nok samfunnsstøtte. Det er fordi Theano ikke er like populær som de andre bibliotekene vi nevnte tidligere. Det gjør det ikke mindre nybegynnervennlig.

Opplæringen i dokumentene er lett å forstå. Dens evne til å forenkle komplekse matriser og optimalisere uendelige beregninger gjør den perfekt for å lage skalerbare modeller for maskinlæring.

Hvilket bibliotek bør du bruke til ditt neste maskinlæringsprosjekt?

Selv om vi har nevnt noen av de mest brukte maskinlæringsbibliotekene, kommer vi med beste kan være tøff ettersom de alle tjener veldig like formål med bare noen få forskjeller i deres funksjoner.

Selvfølgelig er det nyttig å starte med et mer nybegynnervennlig bibliotek som Scikit-Learn, eller Keras hvis du bare bryter inn i feltet. Utover det vil det å velge et bibliotek målrettet for et prosjekt hjelpe deg med å begrense kompleksiteten langs utviklingsrørledningen. Men når det er sagt, er det nyttig å sette seg inn i grunnleggende maskinlæring gjennom kurs og opplæringsprogrammer.

Hva er maskinlæringsalgoritmer? Slik fungerer de

Maskinlæringsalgoritmer er designet for å gjøre livet enklere og forbedre systemer, men de kan gå galt med dårlige konsekvenser.

Les neste

Om forfatteren