Le 9 migliori librerie di machine learning che dovresti conoscere [2022]

Durante i primi giorni del Machine Learning, quando non era ancora una tecnologia mainstream, gli sviluppatori dovevano eseguire attività di Machine Learning codificando manualmente ogni algoritmo ML utilizzando formule matematiche e statistiche. Naturalmente, il processo è stato sia di tempo che di manodopera. Per fortuna, non dobbiamo più farlo!

Da quando il machine learning è entrato nel dominio tecnologico mainstream, la comunità ML si è evoluta a un ritmo senza precedenti. Di conseguenza, oggi disponiamo di un esauriente inventario di librerie di Machine Learning e framework di Machine Learning a nostra disposizione.

In sostanza, le librerie di Machine Learning si riferiscono a insiemi di funzioni e routine scritte in uno specifico linguaggio di programmazione. Queste librerie semplificano notevolmente il compito degli sviluppatori ML/Ingegneri ML consentendo loro di eseguire attività complesse senza dover riscrivere infinite righe di codice.

In questo post parleremo di alcune delle librerie di Machine Learning più popolari e ampiamente utilizzate.

Le migliori librerie di apprendimento automatico

1. Flusso tensoriale

Quando si parla di librerie di Machine Learning, dobbiamo prima menzionare TensorFlow. Dopotutto, è senza dubbio una delle librerie di Machine Learning più popolari al mondo. Sviluppata da Google, TensorFlow è una libreria di Machine Learning open source basata su JavaScript progettata esplicitamente per il calcolo numerico utilizzando i grafici del flusso di dati. Viene fornito con un assortimento di strumenti, librerie e risorse utili che aiutano a creare, addestrare e distribuire applicazioni ML in modo semplice. La parte migliore è che può funzionare su GPU, CPU e persino su piattaforme di mobile computing.

TensorFlow è ampiamente utilizzato per il training e la distribuzione di modelli su Node.js e nei browser. Sebbene sia possibile utilizzare la libreria principale per sviluppare e addestrare modelli ML nei browser, è possibile utilizzare TensorFlow Lite (una libreria leggera) per distribuire modelli su dispositivi mobili e incorporati. Se desideri addestrare, convalidare e distribuire modelli ML in ambienti di produzione di grandi dimensioni, TensorFlow Extended è lì per aiutarti.

2. NumPy

NumPy è una libreria di Machine Learning basata su Python per il calcolo scientifico. Include sofisticate funzioni (broadcasting), strumenti per l'integrazione di codice C/C++ e Fortran e un potente oggetto array N-dimensionale. NumPy è ampiamente utilizzato per l'elaborazione di matrici e matrici multidimensionali di grandi dimensioni utilizzando funzioni matematiche di alto livello. Oltre a questo, è eccellente per capacità di algebra lineare, trasformata di Fourier e numeri casuali.

È possibile utilizzare NumPy come un efficiente contenitore multidimensionale di dati generici in cui è possibile definire tipi di dati arbitrari. Ciò incoraggia ulteriormente l'integrazione rapida e senza interruzioni con molti database diversi.

Ottieni la certificazione ai online dalle migliori università del mondo: master, programmi post-laurea esecutivi e programma di certificazione avanzata in ML e AI per accelerare la tua carriera.

3. Scipy

SciPy è un ecosistema ML basato su Python per matematica, scienze e ingegneria. Viene utilizzato principalmente per l'informatica scientifica e tecnica. SciPy si basa sull'oggetto array NumPy. È un componente dello stack NumPy che include strumenti come Matplotlib, Pandas, SymPy e una miriade di altre librerie di calcolo scientifico. La struttura dei dati sottostante sfruttata da SciPy è un array multidimensionale offerto dal modulo NumPy.

SciPy contiene moduli per alcune delle attività comunemente eseguite nella programmazione scientifica come ottimizzazione, algebra lineare, integrazione, interpolazione, funzioni speciali, FFT, elaborazione di segnali e immagini, risoluzione di equazioni differenziali ordinarie e molto altro.

4. Scikit-Impara

Scikit-Learn è una libreria di Machine Learning open source basata su Python che si basa su altre tre librerie Python: NumPy, SciPy e Matplotlib. Scikit-Learn racchiude una serie di algoritmi ML tra cui classificazione, regressione, clustering e riduzione della dimensionalità, Naive Bayes, Gradient boosting, K-mean, selezione del modello, solo per citarne alcuni. È uno strumento eccellente per il data mining, l'analisi dei dati e la modellazione statistica.

Una delle migliori caratteristiche di Scikit-learn è che ha un'eccellente documentazione insieme a un'enorme comunità di supporto. Il suo unico inconveniente è che non supporta il calcolo distribuito per applicazioni di ambienti di produzione su larga scala.

5. Teano

Un'altra libreria di Machine Learning basata su Python nel nostro elenco, Theano è abbastanza simile a NumPy. Può prendere strutture e convertirle in codice efficiente che utilizza NumPy e altre librerie native. Theano è utilizzato principalmente per il calcolo numerico. Può gestire diversi tipi di calcolo richiesti per algoritmi di reti neurali di grandi dimensioni utilizzati nel Deep Learning.

Theano ti consente di definire, ottimizzare e valutare in modo efficiente espressioni matematiche che coinvolgono array multidimensionali. Ha una netta differenziazione simbolica e consente la generazione di codice dinamico in C. Forse l'aspetto migliore di questa libreria ML è che sfrutta la GPU che rende calcoli ad alta intensità di dati fino a 100 volte più veloci rispetto a quando viene eseguito solo sulla CPU. La velocità di Theano è ciò che lo rende un potente strumento per attività di calcolo complesse e progetti di Deep Learning.

6. PyTorch

PyTorch è una delle librerie di Deep Learning open source che ha tratto ispirazione dalla libreria Torch. È stato sviluppato dal team di ricerca sull'intelligenza artificiale di Facebook e, come indica il nome, è una libreria basata su Python. Sebbene abbia un frontend C++, presenta un'interfaccia Python molto raffinata.

PyTorch è utilizzato principalmente per l'elaborazione del linguaggio naturale e le applicazioni di visione artificiale. Il backend "torch.distributed" di PyTorch consente la formazione distribuita scalabile e l'ottimizzazione delle prestazioni sia nella ricerca che nella produzione. Le due caratteristiche principali di PyTorch sono Deep Neural Networks (basato su un sistema di diff automatico basato su nastro) e Tensor computing tramite GPU.

7. Keras

Keras è una libreria di rete neurale open source scritta in Python. Può essere eseguito su TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit e PlaidML. Poiché Keras è stato progettato per facilitare la sperimentazione rapida con le reti neurali profonde, è altamente intuitivo, modulare ed estensibile. Sebbene Keras possa gestire molto bene la sperimentazione rapida con Deep Neural Nets, non può supportare così bene il calcolo di basso livello: utilizza la libreria "backend" per questo scopo.

Il più grande vantaggio di Keras è la velocità. Ha il supporto integrato per il parallelismo dei dati e, quindi, può elaborare grandi volumi di dati accelerando contemporaneamente il tempo necessario per addestrare i modelli.

8. Panda

Pandas è una delle migliori librerie di analisi e manipolazione dei dati open source disponibili oggi. Si basa su NumPy che fornisce numerose funzioni utili per l'accesso, l'indicizzazione, l'unione e il raggruppamento dei dati. In effetti, i Panda possono essere considerati l'equivalente Python di Microsoft Excel: quando si tratta di qualsiasi tipo di dato tabulare, devi considerare i Panda.

Pandas è stato sviluppato esplicitamente per l'estrazione e la preparazione dei dati. Pertanto, anche se potrebbe non essere direttamente correlato al ML, è utile per la preparazione dei dati prima dell'addestramento dei modelli ML. Ha molte strutture di dati di alto livello e un'ampia varietà di strumenti per l'analisi dei dati insieme a metodi integrati per cercare, combinare e filtrare i dati. Pandas ti consente di eseguire operazioni standard scrivendo solo poche righe di codice. Per attività complesse, ci sono molti comandi Pandas che possono aiutare a rendere il tuo codice conciso e ordinato.

9. Matplotlib

Matpoltlib è una delle più importanti librerie di visualizzazione dei dati scritte in Python. È una libreria di plottaggio 2D che può essere utilizzata per creare grafici e grafici 2D. Proprio come Panda, non è direttamente correlato al Machine Learning. Tuttavia, è un potente strumento di visualizzazione che aiuta a visualizzare i modelli in grandi set di dati.

Matplotlib ha un'API orientata agli oggetti per incorporare grafici nelle applicazioni che utilizzano toolkit GUI generici (ad esempio, Tkinter, wxPython, Qt e GTK+). Contiene anche il modulo PyPlot che semplifica il processo di stampa offrendo funzionalità per controllare gli stili di linea, le proprietà dei caratteri, gli assi di formattazione e così via. Con Matplotlib puoi creare grafici, grafici a barre, istogrammi, spettri di potenza, grafici di errore, grafici a dispersione e molto altro.

Conclusione

Queste sono 9 delle migliori librerie di Machine Learning su cui puoi mettere le mani! Le librerie di Machine Learning che abbiamo menzionato qui dovrebbero occuparsi di quasi ogni esigenza e requisito di ML.

Puoi controllare il nostro programma Executive PG in Machine Learning e AI , che offre workshop pratici pratici, tutor del settore individuale, 12 casi di studio e incarichi, stato di Alumni IIIT-B e altro ancora.