Bevezetés a gépi tanulási könyvtárakba
Minden algoritmus nulláról történő végrehajtása stresszes feladat. Nagyméretű adatkészletekkel történő munkavégzés során munkák elvégzése napokba, vagy akár hónapokba is eltarthat. A könnyebb megkönnyítés érdekében a gépi tanulási felületek vagy a könyvtárak épülnek, amelyek segítenek a fejlesztőknek a gépi tanulási algoritmusok egyszerű és gyors felépítésében. A könyvtárak szabályok és funkciók halmaza, amelyeket programozási nyelveken írnak. Ezek a könyvtárak sok időt takarítanak meg az ismétlődő munkával, mivel nem kerülnek a félelmetes algoritmusok alá. A gépi tanulási könyvtárak támogatják a Python-ot, ezért a Python nagy népszerűségnek örvend és továbbra is napról napra gyorsabban növekszik.
Gépi tanulás könyvtárai
Az alábbiakban bemutatjuk a legnépszerűbb gépi tanulási könyvtárakat
- pandák
- numpy
- Matplotlib
- Scikit tanulni
- Tengeren született
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- Kulacs
Dióhéjban ismerkedjünk meg velük!
1. Pandák
A Pandas egy nyílt forráskódú python könyvtár, amely rugalmas, nagy teljesítményű és könnyen használható adatszerkezeteket, például sorozatokat, adatkereteket biztosít. A Python hasznos nyelv az adatok előkészítéséhez, de lemarad az adatok elemzéséről és modellezéséről. Ennek a lemaradásnak a kiküszöbölése érdekében a Pandas segíti a Python teljes adatelemzési munkafolyamatának teljesítését anélkül, hogy bármilyen más tartomány-specifikus nyelvre átváltna, mint például az R. Pandas, lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy adatkészleteket olvasson és írjon különféle formátumokban, mint például TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML és még sok más. Nagy teljesítményt nyújt az adatbányászat, az átalakítás, az albeállítás, az adatok igazítása, a szeletelés, az indexelés, az adatkészletek egyesítése / összekapcsolása érdekében. De a pandák nem hatékonyak a memóriahasználat szempontjából. Túl sok objektumot hoz létre az adatok kezelésének megkönnyítéséhez, ami nagy memóriát igényel.
2. NumPy
A NumPy a legalapvetőbb adatkezelő könyvtár, amelyet népszerûen használnak a python-os tudományos számításhoz. Ez lehetővé teszi a felhasználó számára a nagy N-dimenziós tömb kezelését, azzal a képességgel, hogy matematikai műveleteket végezzen. A NumPy futásidejű végrehajtási sebességéről, párhuzamosítási és vektorizációs képességeiről híres. Hasznos mátrixadatok kezelésére, például átformálás, átültetés, gyors matematikai / logikai műveletek. Egyéb műveletek, mint a válogatás, kiválasztás, alapvető lineáris algebra, diszkrét Fourier-transzformáció és még sok más. A NumPy kevesebb memóriát fogyaszt, és jobb futásidejű viselkedést biztosít. De függ a Cython-tól, ami megnehezíti a NumPy integrálását más C / C ++ könyvtárakkal.
3. Matplotlib
A Matplotlib egy adatmegjelenítő könyvtár, amely számtalan, pandákkal és más interaktív környezetekkel működik platformokon keresztül. Kiváló minőségű adatmegjelenítést eredményez. A Matplotlib testreszabható diagramok, tengelyek, ábrák vagy kiadványok ábrázolására, és könnyen használható a jupyter notebookokban. A matplotlib kódja némelyeknek ijesztőnek tűnhet, de meglehetősen egyszerűen telepíthető, ha a felhasználó megszokja. De a matplotlib hatékony felhasználása sok gyakorlatot igényel.
4. Sci-kit tanulás
A Sci-kit tanulmányait a klasszikus gépi tanulás szívének lehet tekinteni, amely teljes egészében az adatok modellezésére összpontosít, nem pedig az adatok betöltése, manipulálása vagy összegzése. Bármelyik feladatot csak elnevezheti, és a sci-kit megtanulhatja hatékonyan. Az sci-kit learning az adatbányászat és az elemzés egyik legegyszerűbb és leghatékonyabb könyvtára egy nyílt forráskódú könyvtár, amely a NumPy, SciPy és Matplotlib fájlra épül. A google nyári kód projekt részeként fejlesztették ki, amely mostantól széles körben elfogadott könyvtár lett a gépi tanulási feladatokhoz. A Sci-kit tanultak felhasználhatók az osztályozás, regresszió, klaszterezés, dimenzió csökkentés, modell kiválasztás, tulajdonságok kivonása, normalizálása és még sok más előkészítéséhez. A sci-kit tanulás egyik hátránya, hogy nem kényelmes a kategorikus adatok felhasználása.
5. Tengeri születésnap
A Seaborn könyvtár a matplotlib tetejére épül. A Seaborn megkönnyíti az adatok megjelenítésének ábrázolását. Vonzó, kevesebb kódsorú grafikákat von fel az információkat generáló grafikonokkal. A Seaborn speciálisan támogatja a kategorikus és többváltozós adatokat az összesített statisztikák megjelenítéséhez.
6. Tensorflow
A google brain team belső használatra fejlesztett TensorFlow egy nyílt forrású platform gépi tanulási modellek fejlesztésére és kiképzésére. Ez egy széles körben elfogadott platform az ML kutatói, fejlesztői és termelési környezetében. A Tensorflow különféle feladatokat hajt végre, beleértve a modell optimalizálását, grafikus ábrázolását, valószínűségi érvelést, statisztikai elemzést. A tenzorok ennek a könyvtárnak az alapfogalma, amely a vektorok és mátrixok általánosítását nyújtja a nagy dimenziós adatokhoz. A Tensorflow számos ML feladatot képes elvégezni, de nagyon mély idegi hálózatok felépítésére használják.
7. Theano
A Montreal Institute által kifejlesztett tanulási algoritmus (MILA), a theano egy python könyvtár, amely lehetővé teszi a felhasználó számára a matematikai kifejezések N-dimenziós tömbökkel történő kiértékelését. Igen, ez hasonló a Numpy könyvtárhoz. Az egyetlen különbség az, hogy a Numpy hasznos a gépi tanulásban, míg a theano jól működik a mély tanulásban. A Theano gyorsabb számítási sebességet biztosít, mint egy CPU, sok hibát észlel és old meg.
8. Keras
„A mély idegi hálózatok megkönnyítik” - ennek kellene lennie ennek a könyvtárnak. A Keras felhasználóbarát, az emberek számára tervezett, amely a legjobb folyamatot követi a kognitív terhelés csökkentése érdekében. A Keras egyszerű és gyors prototípusokat készít. Ez egy magas szintű neurális hálózati API, Python-ban írva, és a CNTK, a TensorFlow és az MXNET tetején fut. A Keras számos már előre kiképzett modellt kínál. Támogatja a visszatérő és konvolúciós hálózatokat, valamint a két hálózat kombinációját is. A felhasználó könnyen felvehet új modulokat, így a Keras alkalmas a magas szintű kutatáshoz. A Keras teljesítménye teljesen függ a motorháztető hátoldalán (CNTK, TensorFlow és MXNET)
9. PyTorch
A PyTorch-ot eredetileg a Facebook mesterséges intelligencia csapata fejlesztette ki, amelyet később a caffe2-vel kombináltak. Amíg a TensorFlow el nem jött, a PyTorch volt az egyetlen mélyreható tanulási keret a piacon. Annyira integrálva van a python-lal, hogy más trend-könyvtárakkal, például numpy, Python stb. Is használható. A PyTorch lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy a szabványos ONNX (Open Neural Network Exchange) modelleket exportálja, hogy közvetlen hozzáférést kapjon az ONNX platformokhoz, futási időkhöz és több.
10. OpenCV
Az OpenCV egy számítógépes látáskönyvtár, amelyet úgy terveztek, hogy központi infrastruktúrát biztosítson a számítógépes látás alkalmazásokhoz és javítsa a gép észlelését. Ez a könyvtár ingyenes kereskedelmi használatra. Az OpenCV által biztosított algoritmusok felhasználhatók arcfelismerésre, objektum-azonosításra, mozgó objektumok nyomon követésére és a kamera mozgására. Az OpenCV hasznos két kép összekapcsolására, amelyek nagy felbontású képeket készíthetnek, követik a szemmozgásokat, kinyerhetik a tárgyak 3D-s modelljeit és még sok minden mást. Különböző platformokon képes teljesíteni, a C ++, a Java és a Python interfészek támogatják a Windows, a MacOS, az iOS, a Linux és az Android rendszert.
11. Lombik
A Flaskot 2004-ben egy nemzetközi python rajongócsoport fejlesztette ki. Ha webes alkalmazásokat szeretne fejlesztni, akkor a Flask lehet a legjobb python webalkalmazás-keretrendszer. A Jinja sablonmotorra és a Werkzeug WSGI eszközkészletre támaszkodik. Kompatibilis a google app motorral, és tartalmazza a fejlesztő kiszolgálót és a hibakeresőt. Néhány más könyvtár: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. asztal, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon és a lista folytatódhat.
Következtetés
Tehát ez a cikk áttekintést adott a jelenlegi gépi tanulási könyvtárakról, azok felhasználásáról és néhány hátrányról. Megvitattuk a különféle könyvtárakat, amelyek fárasztó feladatot hajthatnak végre, például a Mátrix számításokat, az adatbányászatot, az adatok megjelenítését és az arcfelismerést. Nem szabad azonban korlátozni magát ezekre a könyvtárakra. Számos fantasztikus könyvtár elérhető a piacon.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a gépi tanulási könyvtárakhoz. Itt tárgyaljuk a gépi tanulás bevezetését és különféle könyvtárait. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Gépi tanulási architektúra
- Gépi tanulás típusai
- Karrier a gépi tanulásban
- Gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések
- Hiperparaméter gépi tanulás
- Többváltozós regresszió