Top 9 Bibliotheken für maschinelles Lernen, die Sie kennen sollten [2022]

In den frühen Tagen des maschinellen Lernens – als es noch keine Mainstream-Technologie war – mussten Entwickler Aufgaben des maschinellen Lernens durchführen, indem sie jeden ML-Algorithmus manuell mit mathematischen und statistischen Formeln kodierten. Natürlich war der Prozess sowohl zeit- als auch arbeitsintensiv. Zum Glück müssen wir das nicht mehr tun!

Seit maschinelles Lernen in den Mainstream-Tech-Bereich eingetreten ist, hat sich die ML-Community in einem beispiellosen Tempo entwickelt. Infolgedessen verfügen wir heute über einen umfassenden Bestand an Bibliotheken für maschinelles Lernen und Frameworks für maschinelles Lernen.

Im Wesentlichen beziehen sich Bibliotheken für maschinelles Lernen auf Sätze von Funktionen und Routinen, die in einer bestimmten Programmiersprache geschrieben sind. Diese Bibliotheken erleichtern die Aufgabe von ML-Entwicklern/ML-Ingenieuren erheblich, indem sie ihnen ermöglichen, komplexe Aufgaben auszuführen, ohne endlose Codezeilen neu schreiben zu müssen.

In diesem Beitrag sprechen wir über einige der beliebtesten und am weitesten verbreiteten Bibliotheken für maschinelles Lernen.

Die besten Bibliotheken für maschinelles Lernen

1. TensorFlow

Wenn wir von Bibliotheken für maschinelles Lernen sprechen, müssen wir zuerst TensorFlow erwähnen. Schließlich ist es zweifellos eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen der Welt. TensorFlow wurde von Google entwickelt und ist eine JavaScript-basierte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die explizit für numerische Berechnungen mithilfe von Datenflussdiagrammen entwickelt wurde. Es ist mit einer Reihe nützlicher Tools, Bibliotheken und Ressourcen ausgestattet, die beim problemlosen Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Anwendungen helfen. Das Beste daran ist, dass es auf GPUs, CPUs und sogar auf mobilen Computerplattformen ausgeführt werden kann.

TensorFlow wird umfassend zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen auf Node.js sowie in Browsern verwendet. Während Sie die Kernbibliothek verwenden können, um ML-Modelle in Browsern zu entwickeln und zu trainieren, können Sie TensorFlow Lite (eine schlanke Bibliothek) verwenden, um Modelle auf mobilen und eingebetteten Geräten bereitzustellen. Wenn Sie ML-Modelle in großen Produktionsumgebungen trainieren, validieren und bereitstellen möchten, hilft Ihnen TensorFlow Extended weiter.

2. NumPy

NumPy ist eine Python-basierte Bibliothek für maschinelles Lernen für wissenschaftliches Rechnen. Es enthält ausgeklügelte (Broadcasting-)Funktionen, Tools zur Integration von C/C++- und Fortran-Code sowie ein leistungsstarkes N-dimensionales Array-Objekt. NumPy wird ausgiebig für die Verarbeitung großer mehrdimensionaler Arrays und Matrizen verwendet, indem mathematische Funktionen auf hoher Ebene verwendet werden. Abgesehen davon eignet es sich hervorragend für lineare Algebra, Fourier-Transformation und Zufallszahlenfunktionen.

Sie können NumPy als effizienten mehrdimensionalen Container für generische Daten verwenden, in dem beliebige Datentypen definiert werden können. Dies fördert die nahtlose und schnelle Integration mit vielen verschiedenen Datenbanken weiter.

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3. SciPy

SciPy ist ein Python-basiertes ML-Ökosystem für Mathematik, Wissenschaft und Technik. Es wird hauptsächlich für wissenschaftliches und technisches Rechnen verwendet. SciPy baut auf dem NumPy-Array-Objekt auf. Es ist eine Komponente des NumPy-Stacks, einschließlich Tools wie Matplotlib, Pandas, SymPy und einer Vielzahl anderer Bibliotheken für wissenschaftliche Berechnungen. Die zugrunde liegende Datenstruktur, die von SciPy genutzt wird, ist ein mehrdimensionales Array, das vom NumPy-Modul angeboten wird.

SciPy enthält Module für einige der häufig durchgeführten Aufgaben in der wissenschaftlichen Programmierung wie Optimierung, lineare Algebra, Integration, Interpolation, Spezialfunktionen, FFT, Signal- und Bildverarbeitung, Lösen gewöhnlicher Differentialgleichungen und vieles mehr.

4. Scikit-Lernen

Scikit-Learn ist eine Python-basierte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf drei anderen Python-Bibliotheken aufbaut – NumPy, SciPy und Matplotlib. Scikit-Learn enthält eine Vielzahl von ML-Algorithmen, darunter Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion, Naive Bayes, Gradient Boosting, K-Means, Modellauswahl, um nur einige zu nennen. Es ist ein hervorragendes Werkzeug für Data-Mining, Datenanalyse und statistische Modellierung.

Eine der besten Eigenschaften von Scikit-learn ist, dass es eine hervorragende Dokumentation zusammen mit einer riesigen Support-Community bietet. Der einzige Nachteil besteht darin, dass es keine verteilte Datenverarbeitung für Anwendungen in großen Produktionsumgebungen unterstützt.

5. Theano

Eine weitere Python-basierte Bibliothek für maschinelles Lernen auf unserer Liste, Theano, ist NumPy ziemlich ähnlich. Es kann Strukturen nehmen und sie in effizienten Code umwandeln, der NumPy und andere native Bibliotheken verwendet. Theano wird hauptsächlich für numerische Berechnungen verwendet. Es kann verschiedene Arten von Berechnungen verarbeiten, die für große neuronale Netzwerkalgorithmen erforderlich sind, die beim Deep Learning verwendet werden.

Mit Theano können Sie mathematische Ausdrücke mit mehrdimensionalen Arrays effizient definieren, optimieren und auswerten. Es verfügt über eine ordentliche symbolische Differenzierung und ermöglicht eine dynamische Codegenerierung in C. Der vielleicht größte Aspekt dieser ML-Bibliothek ist, dass sie die GPU nutzt, wodurch datenintensive Berechnungen bis zu 100-mal schneller durchgeführt werden, als wenn sie nur auf der CPU ausgeführt wird. Die Geschwindigkeit von Theano macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für komplexe Rechenaufgaben und Deep-Learning-Projekte.

6. PyTorch

PyTorch ist eine der Open-Source-Deep-Learning-Bibliotheken, die sich von der Torch-Bibliothek inspirieren ließen. Es wurde vom KI-Forschungsteam von Facebook entwickelt und ist, wie der Name schon sagt, eine Python-basierte Bibliothek. Obwohl es ein C++-Frontend hat, verfügt es über eine hochglanzpolierte Python-Schnittstelle.

PyTorch wird hauptsächlich für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer-Vision-Anwendungen verwendet. Das Backend „torch.distributed“ von PyTorch ermöglicht skalierbares verteiltes Training und Leistungsoptimierung sowohl in der Forschung als auch in der Produktion. Die beiden Kernfunktionen von PyTorch sind Deep Neural Networks (basierend auf einem bandbasierten Auto-Diff-System) und Tensor-Computing mit GPUs.

7. Keras

Keras ist eine in Python geschriebene Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke. Es kann auf TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit und PlaidML ausgeführt werden. Da Keras entwickelt wurde, um ein schnelles Experimentieren mit Deep Neural Networks zu ermöglichen, ist es äußerst benutzerfreundlich, modular und erweiterbar. Während Keras sehr gut mit schnellen Experimenten mit Deep Neural Nets umgehen kann, kann es Low-Level-Berechnungen nicht so gut unterstützen – es verwendet die „Backend“-Bibliothek für diesen Zweck.

Der größte Vorteil von Keras ist die Geschwindigkeit. Es verfügt über eine integrierte Unterstützung für Datenparallelität und kann daher große Datenmengen verarbeiten und gleichzeitig die zum Trainieren von Modellen benötigte Zeit verkürzen.

8. Pandas

Pandas ist eine der besten heute verfügbaren Open-Source-Bibliotheken zur Datenmanipulation und Datenanalyse. Es basiert auf NumPy, das zahlreiche nützliche Funktionen zum Zugreifen, Indizieren, Zusammenführen und Gruppieren von Daten beisteuert. Tatsächlich kann Pandas als das Python-Äquivalent von Microsoft Excel betrachtet werden – wenn es um jede Art von tabellarischen Daten geht, müssen Sie Pandas in Betracht ziehen.

Pandas wurde explizit für die Datenextraktion und -aufbereitung entwickelt. Obwohl es möglicherweise nicht direkt mit ML zusammenhängt, ist es praktisch für die Datenvorbereitung vor dem Training von ML-Modellen. Es verfügt über viele Datenstrukturen auf hoher Ebene und eine Vielzahl von Tools für die Datenanalyse sowie integrierte Methoden zum Erfassen, Kombinieren und Filtern von Daten. Mit Pandas können Sie Standardoperationen ausführen, indem Sie nur wenige Codezeilen schreiben. Für komplexe Aufgaben gibt es viele Pandas-Befehle, die helfen können, Ihren Code prägnant und übersichtlich zu gestalten.

9. Matplotlib

Matpoltlib ist eine der wichtigsten in Python geschriebenen Datenvisualisierungsbibliotheken. Es ist eine 2D-Plot-Bibliothek, die zum Erstellen von 2D-Grafiken und -Plots verwendet werden kann. Genau wie Pandas hat es keinen direkten Bezug zum maschinellen Lernen. Es ist jedoch ein leistungsstarkes Visualisierungstool, das bei der Visualisierung von Mustern in großen Datensätzen hilft.

Matplotlib verfügt über eine objektorientierte API zum Einbetten von Diagrammen in Anwendungen mit universellen GUI-Toolkits (z. B. Tkinter, wxPython, Qt und GTK+). Es enthält auch das PyPlot-Modul, das den Plotprozess vereinfacht, indem es Funktionen zur Steuerung von Linienstilen, Schrifteigenschaften, Formatierungsachsen usw. bietet. Mit Matplotlib können Sie Diagramme, Balkendiagramme, Histogramme, Leistungsspektren, Fehlerdiagramme, Streudiagramme und vieles mehr erstellen.

Fazit

Dies sind 9 der besten Bibliotheken für maschinelles Lernen, die Sie in die Finger bekommen können! Die hier erwähnten Bibliotheken für maschinelles Lernen sollten fast alle ML-Anforderungen und -Anforderungen erfüllen.

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