9 najlepszych bibliotek uczenia maszynowego, o których powinieneś wiedzieć [2022]

We wczesnych dniach uczenia maszynowego — kiedy nie było to jeszcze technologią głównego nurtu — programiści musieli wykonywać zadania uczenia maszynowego, ręcznie kodując każdy algorytm ML za pomocą formuł matematycznych i statystycznych. Oczywiście proces ten był czasochłonny i pracochłonny. Na szczęście nie musimy już tego robić!

Odkąd Machine Learning weszło do mainstreamowej domeny technologicznej, społeczność ML ewoluowała w niespotykanym tempie. W rezultacie dzisiaj mamy do dyspozycji wyczerpującą inwentaryzację bibliotek Machine Learning i frameworków Machine Learning.

Zasadniczo biblioteki Machine Learning odnoszą się do zestawów funkcji i procedur napisanych w określonym języku programowania. Biblioteki te znacznie ułatwiają zadanie programistom ML/inżynierom ML, umożliwiając im wykonywanie złożonych zadań bez konieczności przepisywania niekończących się linii kodu.

W tym poście omówimy niektóre z najpopularniejszych i najczęściej używanych bibliotek uczenia maszynowego.

Najlepsze biblioteki uczenia maszynowego

1. Przepływ Tensora

Mówiąc o bibliotekach Machine Learning, musimy najpierw wspomnieć o TensorFlow. W końcu jest to bez wątpienia jedna z najpopularniejszych bibliotek uczenia maszynowego na świecie. Opracowana przez Google, TensorFlow to otwarta, oparta na JavaScript biblioteka uczenia maszynowego, zaprojektowana specjalnie do obliczeń numerycznych przy użyciu wykresów przepływu danych. Jest wyposażony w szereg przydatnych narzędzi, bibliotek i zasobów, które pomagają w bezproblemowym tworzeniu, szkoleniu i wdrażaniu aplikacji ML. Najlepsze jest to, że może działać na procesorach graficznych, procesorach, a nawet na mobilnych platformach obliczeniowych.

TensorFlow jest szeroko stosowany do szkolenia i wdrażania modeli w Node.js, a także w przeglądarkach. Chociaż możesz używać biblioteki podstawowej do opracowywania i trenowania modeli ML w przeglądarkach, możesz użyć TensorFlow Lite (lekkiej biblioteki) do wdrażania modeli na urządzeniach mobilnych i osadzonych. Jeśli chcesz trenować, weryfikować i wdrażać modele ML w dużych środowiskach produkcyjnych, TensorFlow Extended jest w stanie Ci pomóc.

2. NumPy

NumPy to oparta na Pythonie biblioteka uczenia maszynowego do obliczeń naukowych. Zawiera zaawansowane funkcje (nadawanie), narzędzia do integracji kodu C/C++ i Fortran oraz potężny N-wymiarowy obiekt tablicy. NumPy jest szeroko stosowany do przetwarzania dużych wielowymiarowych tablic i macierzy przy użyciu funkcji matematycznych wysokiego poziomu. Poza tym doskonale nadaje się do algebry liniowej, transformacji Fouriera i liczb losowych.

Możesz użyć NumPy jako wydajnego wielowymiarowego kontenera danych ogólnych, w którym można zdefiniować dowolne typy danych. To dodatkowo zachęca do bezproblemowej i szybkiej integracji z wieloma różnymi bazami danych.

Uzyskaj certyfikat ai online z najlepszych uniwersytetów na świecie — Masters, Executive Post Graduate Programs oraz Advanced Certificate Program w ML i AI, aby przyspieszyć swoją karierę.

3. SciPy

SciPy to oparty na Pythonie ekosystem ML dla matematyki, nauk ścisłych i inżynierii. Jest używany głównie do obliczeń naukowych i technicznych. SciPy opiera się na obiekcie tablicy NumPy. Jest to składnik stosu NumPy, w tym narzędzia takie jak Matplotlib, Pandas, SymPy i wiele innych naukowych bibliotek obliczeniowych. Bazowa struktura danych wykorzystywana przez SciPy to wielowymiarowa tablica oferowana przez moduł NumPy.

SciPy zawiera moduły do ​​niektórych z najczęściej wykonywanych zadań w programowaniu naukowym, takich jak optymalizacja, algebra liniowa, integracja, interpolacja, funkcje specjalne, FFT, przetwarzanie sygnałów i obrazów, rozwiązywanie równań różniczkowych zwyczajnych i wiele innych.

4. Nauka Scikit

Scikit-Learn to biblioteka uczenia maszynowego typu open source oparta na języku Python, która jest oparta na trzech innych bibliotekach języka Python — NumPy, SciPy i Matplotlib. Scikit-Learn zawiera wiele algorytmów uczenia maszynowego, w tym klasyfikację, regresję, grupowanie i redukcję wymiarowości, naiwne Bayesa, zwiększanie gradientu, średnie K, wybór modelu i wiele innych. Jest to doskonałe narzędzie do eksploracji danych, analizy danych i modelowania statystycznego.

Jedną z najlepszych cech Scikit-learn jest to, że ma doskonałą dokumentację wraz z ogromną społecznością wsparcia. Jego jedyną wadą jest to, że nie obsługuje przetwarzania rozproszonego w zastosowaniach w środowisku produkcyjnym na dużą skalę.

5. Teano

Kolejna biblioteka uczenia maszynowego oparta na Pythonie na naszej liście, Theano jest dość podobna do NumPy. Potrafi brać struktury i konwertować je na wydajny kod, który wykorzystuje NumPy i inne natywne biblioteki. Theano jest używany głównie do obliczeń numerycznych. Może obsługiwać różne rodzaje obliczeń wymaganych w przypadku dużych algorytmów sieci neuronowych wykorzystywanych w Deep Learning.

Theano pozwala efektywnie definiować, optymalizować i oceniać wyrażenia matematyczne obejmujące tablice wielowymiarowe. Ma zgrabne zróżnicowanie symboliczne i pozwala na dynamiczne generowanie kodu w języku C. Być może największym aspektem tej biblioteki ML jest to, że wykorzystuje ona procesor graficzny, który sprawia, że ​​obliczenia wymagające dużej ilości danych są do 100 razy szybsze niż w przypadku działania samego procesora. Szybkość Theano sprawia, że ​​jest to potężne narzędzie do złożonych zadań obliczeniowych i projektów Deep Learning.

6. PyTorch

PyTorch to jedna z bibliotek Deep Learning typu open source, która czerpie inspirację z biblioteki Torch. Została opracowana przez zespół badawczy AI Facebooka i jak sama nazwa wskazuje, jest biblioteką opartą na Pythonie. Chociaż ma nakładkę w C++, posiada wysoce dopracowany interfejs Pythona.

PyTorch jest używany głównie do przetwarzania języka naturalnego i aplikacji widzenia komputerowego. Backend „torch.distributed” PyTorch umożliwia skalowalne rozproszone szkolenie i optymalizację wydajności zarówno w badaniach, jak i produkcji. Dwie podstawowe funkcje PyTorch to głębokie sieci neuronowe (oparte na systemie automatycznego porównywania opartego na taśmach) i obliczenia Tensor z wykorzystaniem procesorów graficznych.

7. Keras

Keras to biblioteka sieci neuronowych typu open source napisana w Pythonie. Może działać na TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit i PlaidML. Ponieważ Keras został zaprojektowany, aby ułatwić szybkie eksperymentowanie z głębokimi sieciami neuronowymi, jest bardzo przyjazny dla użytkownika, modułowy i rozszerzalny. Chociaż Keras bardzo dobrze radzi sobie z szybkimi eksperymentami z głębokimi sieciami neuronowymi, nie może tak dobrze obsługiwać obliczeń niskiego poziomu – używa do tego celu biblioteki „backend”.

Największą zaletą Kerasa jest szybkość. Ma wbudowaną obsługę równoległości danych, dzięki czemu może przetwarzać duże ilości danych, jednocześnie przyspieszając czas potrzebny na trenowanie modeli.

8. Pandy

Pandas to jedna z najlepszych dostępnych obecnie bibliotek do manipulacji danymi i analizy danych typu open source. Opiera się na NumPy, które udostępnia wiele przydatnych funkcji do uzyskiwania dostępu, indeksowania, łączenia i grupowania danych. W rzeczywistości Pandy można uznać za odpowiednik Microsoft Excel w Pythonie – jeśli chodzi o wszelkiego rodzaju dane tabelaryczne, należy wziąć pod uwagę Pandy.

Pandas został opracowany specjalnie do ekstrakcji i przygotowania danych. Tak więc, chociaż może nie być bezpośrednio związany z ML, przydaje się do przygotowania danych przed trenowaniem modeli ML. Posiada wiele struktur danych wysokiego poziomu oraz szeroką gamę narzędzi do analizy danych wraz z wbudowanymi metodami do gropingu, łączenia i filtrowania danych. Pandas pozwala wykonywać standardowe operacje, pisząc tylko kilka linijek kodu. W przypadku złożonych zadań istnieje wiele poleceń Pandy, które mogą pomóc w tworzeniu zwięzłego i schludnego kodu.

9. Matplotlib

Matpoltlib to jedna z najważniejszych bibliotek wizualizacji danych napisanych w Pythonie. Jest to biblioteka do tworzenia wykresów 2D, której można używać do tworzenia wykresów i wykresów 2D. Podobnie jak Pandy, nie jest bezpośrednio związany z uczeniem maszynowym. Jest to jednak potężne narzędzie do wizualizacji, które pomaga w wizualizacji wzorców w dużych zestawach danych.

Matplotlib ma zorientowane obiektowo API do osadzania wykresów w aplikacjach przy użyciu zestawów narzędzi GUI ogólnego przeznaczenia (na przykład Tkinter, wxPython, Qt i GTK+). Zawiera również moduł PyPlot, który ułatwia proces kreślenia, oferując funkcje sterowania stylami linii, właściwościami czcionek, osiami formatowania i tak dalej. Dzięki Matplotlib możesz tworzyć wykresy, wykresy słupkowe, histogramy, widma mocy, wykresy błędów, wykresy rozrzutu i wiele więcej.

Wniosek

Oto 9 najlepszych bibliotek uczenia maszynowego, które możesz zdobyć! Biblioteki uczenia maszynowego, o których tu wspomnieliśmy, powinny uwzględniać prawie każdą potrzebę i wymaganie dotyczące ML.

Możesz sprawdzić nasz program Executive PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , który zapewnia praktyczne warsztaty praktyczne, mentor branżowy jeden na jednego, 12 studiów przypadków i zadań, status absolwentów IIIT-B i nie tylko.