Увод у библиотеке машинског учења
Примена сваког алгоритма од почетка је стресан задатак. Док радите са великим скуповима података, можда ће бити потребно неколико дана да завршите свој посао или можда месецима! Да бисте га олакшали, уграђени су интерфејси или библиотеке машинског учења, што програмерима помаже да лако и брзо направе алгоритме машинског учења. Библиотеке су скуп правила и функција написаних на програмским језицима. Ове библиотеке штеде пуно времена, понављајући рад, не наилазећи на напаст застрашујућих алгоритама. Библиотеке машинског учења подржавају Питхон, због чега је Питхон стекао велику популарност и још брже расте из дана у дан.
Библиотеке машинског учења
Следи неке од најпопуларнијих библиотека за машинско учење
- Панде
- Нумпи
- Матплотлиб
- Сцикит учите
- Сеаборн
- Тенсорфлов
- Тхеано
- Керас
- ПиТорцх
- ОпенЦВ
- Тиквица
Упознајмо их накратко!
1. Панде
Пандас је библиотека питхон-а отвореног кода која пружа флексибилне, високе перформансе и једноставне структуре података као што су серије, оквири података. Питхон је користан језик за припрему података, али заостаје када је у питању анализа података и моделирање. Да би превазишао ово заостајање, Пандас помаже да се комплетан радни процес анализе података изврши на Питхон-у, без преласка на било који други језик специфичан за домену, као што је Р. Пандас, омогућава кориснику да чита / пише скупове података у различитим форматима попут ТЕКСТ, ЦСВ, КСЛС, ЈСОН, СКЛ, ХТМЛ и још много тога. Даје високе перформансе за ископавање података, преобликовање, подешавање, усклађивање података, сечење, индексирање, спајање / спајање скупова података. Али, панде су неефикасне када је у питању коришћење меморије. То ствара превише објеката за лакшу манипулацију подацима, која користи велику меморију.
2. НумПи
НумПи је најосновнија библиотека за обраду података која се популарно користи за научно рачунање са питхон-ом. Омогућава кориснику да обрађује велике Н-димензионалне низове, с могућношћу обављања математичких операција. НумПи је познат по брзини извођења, паралелизацији и векторизацији. Користан је за манипулацију матрицом као што су преобликовање, преношење, брзе математичке / логичке операције. Остале операције попут сортирања, избора, основне линеарне алгебре, дискретне Фоуриерове трансформације и још много тога. НумПи троши мање меморије и пружа боље понашање током извођења. Али то зависи од Цитхона, што НумПи отежава интеграцију са осталим Ц / Ц ++ библиотекама.
3. Матплотлиб
Матплотлиб је библиотека за визуализацију података која ради са нумпи, пандама и другим интерактивним окружењима на платформама. Производи висококвалитетну визуелизацију података. Матплотлиб се може прилагодити за цртање графикона, осе, фигура или публикација и једноставан је за употребу у бележницима. Код за матплотлиб некима може изгледати застрашујуће, али је прилично једноставно имплементирати након што се корисник навикне. Али за ефикасно коришћење матплотлиба потребно је много праксе.
4. Сци-кит учи
Сци-кит учење може се сматрати срцем класичног машинског учења које је у потпуности фокусирано на моделирање података уместо на учитавање, манипулирање или сумирање података. Било који задатак, само га именовати и сци-кит учење може га ефикасно обавити. Једна од најједноставнијих и најефикаснијих библиотека за вађење података и анализу података, сци-кит леарн је библиотека отвореног кода која је изграђена на НумПи, СциПи и Матплотлиб. Развијен је као део пројекта гоогле суммер суммер, који је сада постао широко прихваћена библиотека за задатке машинског учења. Сци-кит учење може се користити за припрему класификације, регресије, групирања, смањења димензија, избора модела, вађења карактеристика, нормализације и још много тога. Један недостатак учења научног комплета је што није прикладно користити категоричке податке.
5. Сеаборн
Библиотека Сеаборн је изграђена на врху матплотлиба. Сеаборн олакшава цртање визуализација података. Извлачи атрактивне графиконе који стварају информације с мање линија кода. Сеаборн има посебну подршку категоричким и мултиваријантним подацима за приказивање збирних статистика.
6. Тенсорфлов
ТенсорФлов је развијен од стране Гооглеовог мозга тима за интерну употребу, платформа отвореног кода за развој и обуку модела машинског учења. То је широко прихваћена платформа међу МЛ истраживачима, програмерима и производним окружењима. Тенсорфлов обавља различите задатке укључујући оптимизацију модела, графички приказ, вероватноћа резоновања, статистичку анализу. Тензори су основни концепт ове библиотеке, који пружа генерализацију вектора и матрица за податке великих димензија. Тенсорфлов може обављати бројне задатке за МЛ, али се изузетно користи за изградњу дубоких неуронских мрежа.
7. Тхеано
Развио Монтреал Институт за алгоритам учења (МИЛА), тхеано је библиотека питона, која кориснику омогућава процењивање математичких израза помоћу Н-димензионалних низова. Да, ово је слично библиотеци Нумпи. Једина разлика је што је Нумпи користан у машинском учењу, док тхеано делује добро за дубинско учење. Тхеано пружа већу рачунску брзину од ЦПУ-а, открива и решава многе грешке.
8. Керас
„Одузете дубоке неуронске мреже“ - то би требало да буде линија ове библиотеке. Керас је корисник прилагођен дизајнирању за људе који следи најбољи поступак за смањење когнитивног оптерећења. Керас пружа лако и брзо прототипирање. То је АПИ неуронских мрежа високог нивоа, који је написан у питхон-у и ради на врху ЦНТК, ТенсорФлов и МКСНЕТ. Керас нуди велики број већ унапред обучених модела. Подржава понављајуће и савити мреже и комбинацију обе мреже. Корисник може лако додати нове модуле што Керас чини погодним за истраживање на високом нивоу. Учинак Кераса у потпуности зависи од склопа хаубе (ЦНТК, ТенсорФлов и МКСНЕТ)
9. ПиТорцх
ПиТорцх је у почетку развио Фацебоок тим за вештачку интелигенцију, који се касније комбиновао са цаффе2. До појаве ТенсорФлов-а, ПиТорцх је био једини оквир дубоког учења на тржишту. Толико је интегриран са питхон-ом да се може користити са другим трендинг библиотекама попут нумпи, Питхон, итд. ПиТорцх омогућава кориснику да извози моделе у стандардном ОННКС-у (Опен Неурал Нетворк Екцханге) како би добио директан приступ ОННКС платформама, рунтимес-у и више.
10. ОпенЦВ
ОпенЦВ је библиотека рачунарског вида која је изграђена да пружа централну инфраструктуру за апликације рачунарског вида и побољшава перцепцију машине. Ова библиотека је бесплатна за комерцијалну употребу. Алгоритми које пружа ОпенЦВ могу се користити за откривање лица, препознавање објеката, праћење покретних објеката и покрета камере. ОпенЦВ је корисно за спајање две слике заједно које могу да производе слике високе резолуције, прате покрете ока, извлаче 3Д моделе објеката и још много тога. Има могућност извођења на различитим платформама, интерфејси Ц ++, Јава и Питхон могу да подрже Виндовс, мацОС, иОС, Линук и Андроид.
11. Тиквица
Фласк је развила група међународних питхон ентузијаста 2004. године. Ако желите да развијете веб апликације, Фласк може бити најбољи оквир питхон веб апликација. Ослања се на механизам Јиња предлошка и Веркзеуг ВСГИ алатку. Компатибилна је са механизмом гоогле апликације и садржи развојни сервер и програм за уклањање погрешака. Неке друге библиотеке: - Сцрап, Плотли, Бокех, Спаци, Даск, Генсим, дата. стол, Цаффе, НЛТК, ФастАИ, Глуон и листа могу наставити и даље.
Закључак
Дакле, овај чланак је дао преглед тренутних библиотека за машинско учење, његове употребе и неке недостатке. Разговарали смо о различитим библиотекама које могу обавити напоран задатак као што су матрични прорачуни, вађење података, визуализација података и детекција лица. Међутим, не треба се ограничавати на ове библиотеке. На тржишту су доступне бројне фантастичне библиотеке.
Препоручени чланци
Ово је водич за библиотеке машинског учења. Овде смо разговарали о увођењу и различитим библиотекама машинског учења. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Архитектура машинског учења
- Врсте машинског учења
- Каријере у машинском учењу
- Питања за интервју о машинском учењу
- Машинско учење хиперпараметра
- Мултиваријантна регресија