Top 9 biblioteci de învățare automată despre care ar trebui să știți [2022]

În primele zile ale învățării automate – când nu era încă o tehnologie de masă – dezvoltatorii au trebuit să realizeze sarcini de învățare automată prin codificarea manuală a fiecărui algoritm ML folosind formule matematice și statistice. Desigur, procesul a fost atât de mult timp, cât și de muncă. Din fericire, nu mai trebuie să facem asta!

De când Machine Learning a intrat în domeniul tehnologic principal, comunitatea ML a evoluat într-un ritm fără precedent. Drept urmare, astăzi avem la dispoziție un inventar exhaustiv de biblioteci Machine Learning și cadre de Machine Learning.

În esență, bibliotecile Machine Learning se referă la seturi de funcții și rutine scrise într-un limbaj de programare specific. Aceste biblioteci fac sarcina dezvoltatorilor ML/Inginerilor ML mult mai ușoară, permițându-le să efectueze sarcini complexe fără a fi nevoie să rescrie linii nesfârșite de cod.

În această postare, vom vorbi despre unele dintre cele mai populare și utilizate biblioteci de învățare automată.

Top biblioteci de învățare automată

1. TensorFlow

Când vorbim de bibliotecile Machine Learning, trebuie să menționăm mai întâi TensorFlow. La urma urmei, este, fără îndoială, una dintre cele mai populare biblioteci de învățare automată din lume. Dezvoltat de Google, TensorFlow este o bibliotecă de învățare automată bazată pe JavaScript, cu sursă deschisă, concepută în mod explicit pentru calcul numeric folosind grafice ale fluxului de date. Vine echipat cu o gamă largă de instrumente, biblioteci și resurse utile care ajută la construirea, instruirea și implementarea aplicațiilor ML într-o manieră fără probleme. Cea mai bună parte este că poate rula pe GPU-uri, procesoare și chiar pe platforme de calcul mobile.

TensorFlow este utilizat pe scară largă pentru instruirea și implementarea modelelor pe Node.js, precum și în browsere. În timp ce puteți utiliza biblioteca de bază pentru a dezvolta și antrena modele ML în browsere, puteți utiliza TensorFlow Lite (o bibliotecă ușoară) pentru a implementa modele pe dispozitive mobile și încorporate. Dacă doriți să instruiți, să validați și să implementați modele ML în medii mari de producție, TensorFlow Extended este acolo pentru a vă ajuta.

2. NumPy

NumPy este o bibliotecă de învățare automată bazată pe Python pentru calcul științific. Acesta include funcții sofisticate (de difuzare), instrumente pentru integrarea codului C/C++ și Fortran și un obiect matrice N-dimensional puternic. NumPy este utilizat pe scară largă pentru prelucrarea matricei și a matricelor multidimensionale mari prin utilizarea funcțiilor matematice de nivel înalt. În afară de aceasta, este excelent pentru algebra liniară, transformarea Fourier și capabilitățile de numere aleatoare.

Puteți utiliza NumPy ca un container multidimensional eficient de date generice în care pot fi definite tipuri de date arbitrare. Acest lucru încurajează și mai mult integrarea fără întreruperi și rapidă cu multe baze de date diferite.

Obțineți certificare IA online de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe postuniversitare executive și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

3. SciPy

SciPy este un ecosistem ML bazat pe Python pentru matematică, știință și inginerie. Este folosit în principal pentru calcul științific și tehnic. SciPy se bazează pe obiectul matrice NumPy. Este o componentă a stivei NumPy, inclusiv instrumente precum Matplotlib, Pandas, SymPy și o serie de alte biblioteci științifice de calcul. Structura de date de bază utilizată de SciPy este o matrice multidimensională oferită de modulul NumPy.

SciPy conține module pentru unele dintre sarcinile desfășurate în mod obișnuit în programarea științifică, cum ar fi optimizarea, algebra liniară, integrarea, interpolarea, funcțiile speciale, FFT, procesarea semnalului și a imaginii, rezolvarea ecuațiilor diferențiale obișnuite și multe altele.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn este o bibliotecă open-source de învățare automată bazată pe Python, care este construită pe alte trei biblioteci Python - NumPy, SciPy și Matplotlib. Scikit-Learn include o serie de algoritmi ML, inclusiv clasificarea, regresia, gruparea și reducerea dimensionalității, Naive Bayes, creșterea gradului, K-means, selecția modelului, pentru a numi câteva. Este un instrument excelent pentru extragerea datelor, analiza datelor și modelarea statistică.

Una dintre cele mai bune caracteristici ale Scikit-learn este că are o documentație excelentă, împreună cu o comunitate uriașă de asistență. Singurul său dezavantaj este că nu acceptă calcularea distribuită pentru aplicații de mediu de producție la scară largă.

5. Theano

O altă bibliotecă de învățare automată bazată pe Python de pe lista noastră, Theano este destul de asemănătoare cu NumPy. Poate prelua structuri și le poate converti în cod eficient care utilizează NumPy și alte biblioteci native. Theano este utilizat în principal pentru calculul numeric. Poate gestiona diferite tipuri de calcul necesare pentru algoritmii mari de rețele neuronale utilizați în Deep Learning.

Theano vă permite să definiți, să optimizați și să evaluați expresii matematice care implică rețele multidimensionale în mod eficient. Are o diferențiere simbolică îngrijită și permite generarea dinamică a codului în C. Poate cel mai mare aspect al acestei biblioteci ML este că profită de GPU, care face calcule mari de date de până la 100 de ori mai rapide decât atunci când rulează numai pe CPU. Viteza lui Theano este ceea ce îl face un instrument puternic pentru sarcini complexe de calcul și proiecte de Deep Learning.

6. PyTorch

PyTorch este una dintre bibliotecile open-source Deep Learning care s-au inspirat din biblioteca Torch. A fost dezvoltat de echipa de cercetare AI a Facebook și, după cum indică numele, este o bibliotecă bazată pe Python. În timp ce are o interfață C++, are o interfață Python extrem de șlefuită.

PyTorch este utilizat în principal pentru procesarea limbajului natural și aplicațiile de viziune computerizată. Backend-ul „torch.distributed” al PyTorch permite instruirea distribuită scalabil și optimizarea performanței atât în ​​cercetare, cât și în producție. Cele două caracteristici de bază ale PyTorch sunt rețelele neuronale profunde (bazate pe un sistem de autodiferențiere bazat pe bandă) și calculul Tensor folosind GPU-uri.

7. Keras

Keras este o bibliotecă de rețele neuronale open-source scrisă în Python. Poate rula pe TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit și PlaidML. Deoarece Keras a fost conceput pentru a facilita experimentarea rapidă cu rețelele neuronale profunde, este foarte ușor de utilizat, modular și extensibil. În timp ce Keras se poate descurca foarte bine cu experimentarea rapidă cu Deep Neural Nets, nu poate suporta atât de bine calculul la nivel scăzut – folosește biblioteca „backend” în acest scop.

Cel mai mare avantaj al Keras este viteza. Are suport încorporat pentru paralelismul de date și, prin urmare, poate procesa volume mari de date, accelerând simultan timpul necesar antrenării modelelor.

8. Panda

Pandas este una dintre cele mai bune biblioteci open-source de manipulare și analiză a datelor disponibile astăzi. Se bazează pe NumPy, care contribuie cu numeroase funcții utile pentru accesarea, indexarea, îmbinarea și gruparea datelor. De fapt, Pandas poate fi considerat echivalentul Python al Microsoft Excel - atunci când vine vorba de orice tip de date tabulare, trebuie să luați în considerare Pandas.

Pandas a fost dezvoltat în mod explicit pentru extragerea și pregătirea datelor. Deci, deși poate să nu fie direct legat de ML, este util pentru pregătirea datelor înainte de antrenamentul modelelor ML. Are multe structuri de date la nivel înalt și o mare varietate de instrumente pentru analiza datelor, împreună cu metode încorporate pentru bâjbâitul, combinarea și filtrarea datelor. Pandas vă permite să efectuați operațiuni standard scriind doar câteva linii de cod. Pentru sarcini complexe, există multe comenzi Pandas care vă pot ajuta să vă faceți codul concis și ordonat.

9. Matplotlib

Matpoltlib este una dintre cele mai importante biblioteci de vizualizare a datelor scrise în Python. Este o bibliotecă de trasare 2D care poate fi utilizată pentru a crea grafice și diagrame 2D. La fel ca Pandas, nu are legătură directă cu Machine Learning. Cu toate acestea, este un instrument puternic de vizualizare care ajută la vizualizarea tiparelor în seturi mari de date.

Matplotlib are un API orientat pe obiecte pentru încorporarea graficelor în aplicații folosind seturi de instrumente GUI de uz general (de exemplu, Tkinter, wxPython, Qt și GTK+). Conține, de asemenea, modulul PyPlot, care facilitează procesul de trasare, oferind funcții pentru a controla stilurile de linii, proprietățile fonturilor, axele de formatare și așa mai departe. Cu Matplotlib, puteți crea diagrame, diagrame cu bare, histograme, spectre de putere, diagrame de eroare, diagrame de dispersie și multe altele.

Concluzie

Acestea sunt 9 dintre cele mai bune biblioteci de Machine Learning pe care le puteți pune mâna! Bibliotecile de învățare automată pe care le-am menționat aici ar trebui să aibă grijă de aproape fiecare nevoie și cerință de ML.

Puteți verifica programul nostru Executive PG în Machine Learning și AI , care oferă ateliere practice practice, mentor individual în industrie, 12 studii de caz și sarcini, statutul de absolvenți IIIT-B și multe altele.