9 лучших библиотек машинного обучения, о которых вы должны знать [2022]

В первые дни машинного обучения, когда оно еще не было основной технологией, разработчикам приходилось выполнять задачи машинного обучения, вручную кодируя каждый алгоритм машинного обучения с использованием математических и статистических формул. Естественно, процесс был трудоемким и трудоемким. К счастью, нам больше не нужно этого делать!

С тех пор, как машинное обучение вошло в основную область технологий, сообщество машинного обучения развивалось беспрецедентными темпами. В результате сегодня в нашем распоряжении имеется исчерпывающий перечень библиотек машинного обучения и фреймворков машинного обучения.

По сути, библиотеки машинного обучения относятся к наборам функций и процедур, написанных на определенном языке программирования. Эти библиотеки значительно облегчают задачу разработчиков машинного обучения/инженеров машинного обучения, позволяя им выполнять сложные задачи без необходимости переписывать бесконечные строки кода.

В этом посте мы поговорим о некоторых из самых популярных и широко используемых библиотек машинного обучения.

Лучшие библиотеки машинного обучения

1. Тензорный поток

Говоря о библиотеках машинного обучения, мы должны сначала упомянуть TensorFlow. В конце концов, это, несомненно, одна из самых популярных библиотек машинного обучения в мире. TensorFlow, разработанная Google, представляет собой библиотеку машинного обучения на основе JavaScript с открытым исходным кодом, специально предназначенную для числовых вычислений с использованием графов потоков данных. Он оснащен набором полезных инструментов, библиотек и ресурсов, которые помогают без проблем создавать, обучать и развертывать приложения машинного обучения. Самое приятное то, что он может работать на графических процессорах, процессорах и даже на мобильных вычислительных платформах.

TensorFlow широко используется для обучения и развертывания моделей на Node.js, а также в браузерах. Хотя вы можете использовать базовую библиотеку для разработки и обучения моделей машинного обучения в браузерах, вы можете использовать TensorFlow Lite (облегченную библиотеку) для развертывания моделей на мобильных и встроенных устройствах. Если вы хотите обучать, проверять и развертывать модели машинного обучения в больших производственных средах, TensorFlow Extended поможет вам.

2. НумПи

NumPy — это библиотека машинного обучения на основе Python для научных вычислений. Он включает в себя сложные (широковещательные) функции, инструменты для интеграции кода C/C++ и Fortran, а также мощный объект N-мерного массива. NumPy широко используется для обработки больших многомерных массивов и матриц с использованием высокоуровневых математических функций. Кроме того, он отлично подходит для линейной алгебры, преобразования Фурье и случайных чисел.

Вы можете использовать NumPy как эффективный многомерный контейнер общих данных, в котором могут быть определены произвольные типы данных. Это еще больше способствует плавной и быстрой интеграции со многими различными базами данных.

Получите сертификацию ИИ онлайн в лучших университетах мира — программы магистратуры, программы последипломного образования для руководителей и продвинутую программу сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

3. Научный

SciPy — это основанная на Python экосистема машинного обучения для математики, науки и техники. Он в основном используется для научных и технических вычислений. SciPy строится на объекте массива NumPy. Это компонент стека NumPy, включая такие инструменты, как Matplotlib, Pandas, SymPy и множество других библиотек для научных вычислений. Базовая структура данных, используемая SciPy, представляет собой многомерный массив, предлагаемый модулем NumPy.

SciPy содержит модули для некоторых часто выполняемых задач научного программирования, таких как оптимизация, линейная алгебра, интегрирование, интерполяция, специальные функции, БПФ, обработка сигналов и изображений, решение обыкновенных дифференциальных уравнений и многое другое.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn — это библиотека машинного обучения на основе Python с открытым исходным кодом, созданная на основе трех других библиотек Python — NumPy, SciPy и Matplotlib. Scikit-Learn содержит множество алгоритмов машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размерности, наивный байесовский алгоритм, повышение градиента, K-средние, выбор модели и многие другие. Это отличный инструмент для интеллектуального анализа данных, анализа данных и статистического моделирования.

Одной из лучших особенностей Scikit-learn является то, что у него отличная документация, а также огромное сообщество поддержки. Его единственный недостаток заключается в том, что он не поддерживает распределенные вычисления для крупномасштабных приложений производственной среды.

5. Теано

Еще одна библиотека машинного обучения на основе Python в нашем списке, Theano, очень похожа на NumPy. Он может принимать структуры и преобразовывать их в эффективный код, использующий NumPy и другие собственные библиотеки. Theano в основном используется для числовых вычислений. Он может обрабатывать различные типы вычислений, необходимые для больших алгоритмов нейронных сетей, используемых в глубоком обучении.

Theano позволяет эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, включающие многомерные массивы. Он имеет четкую символическую дифференциацию и позволяет динамически генерировать код на C. Возможно, самым большим преимуществом этой библиотеки ML является то, что она использует преимущества графического процессора, который выполняет вычисления с интенсивным использованием данных до 100 раз быстрее, чем когда он работает только на центральном процессоре. Скорость Theano делает его мощным инструментом для сложных вычислительных задач и проектов глубокого обучения.

6. ПиТорч

PyTorch — одна из библиотек глубокого обучения с открытым исходным кодом, вдохновленная библиотекой Torch. Она была разработана исследовательской группой искусственного интеллекта Facebook, и, как следует из названия, это библиотека на основе Python. Несмотря на то, что у него есть внешний интерфейс C ++, он имеет отточенный интерфейс Python.

PyTorch в основном используется для обработки естественного языка и приложений компьютерного зрения. Серверная часть PyTorch «torch.distributed» обеспечивает масштабируемое распределенное обучение и оптимизацию производительности как в исследованиях, так и в производстве. Двумя основными функциями PyTorch являются глубокие нейронные сети (основанные на ленточной системе автоматического сравнения) и тензорные вычисления с использованием графических процессоров.

7. Керас

Keras — это библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом, написанная на Python. Он может работать поверх TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit и PlaidML. Поскольку Keras был разработан для облегчения быстрых экспериментов с глубокими нейронными сетями, он очень удобен для пользователя, модульен и расширяем. Хотя Keras очень хорошо справляется с быстрыми экспериментами с Deep Neural Nets, он не может так хорошо поддерживать низкоуровневые вычисления — для этой цели он использует «бэкэнд» библиотеку.

Самым большим преимуществом Keras является скорость. Он имеет встроенную поддержку параллелизма данных и, следовательно, может обрабатывать большие объемы данных, одновременно ускоряя время, необходимое для обучения моделей.

8. Панды

Pandas — одна из лучших библиотек для обработки и анализа данных с открытым исходным кодом, доступных на сегодняшний день. Он основан на NumPy, который предоставляет множество полезных функций для доступа, индексации, слияния и группировки данных. Фактически, Pandas можно рассматривать как Python-эквивалент Microsoft Excel — когда дело доходит до любых табличных данных, вы должны учитывать Pandas.

Pandas был разработан специально для извлечения и подготовки данных. Таким образом, хотя это может и не иметь прямого отношения к машинному обучению, оно пригодится для подготовки данных перед обучением моделей машинного обучения. Он имеет множество высокоуровневых структур данных и широкий спектр инструментов для анализа данных, а также встроенные методы для поиска, объединения и фильтрации данных. Pandas позволяет выполнять стандартные операции, написав всего несколько строк кода. Для сложных задач существует множество команд Pandas, которые помогут сделать ваш код лаконичным и аккуратным.

9. Матплотлиб

Matpoltlib — одна из самых важных библиотек визуализации данных, написанная на Python. Это библиотека 2D-графиков, которую можно использовать для создания 2D-графиков и графиков. Как и в случае с Pandas, он не имеет прямого отношения к машинному обучению. Тем не менее, это мощный инструмент визуализации, который помогает визуализировать закономерности в больших наборах данных.

Matplotlib имеет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения с помощью наборов инструментов общего назначения с графическим интерфейсом (например, Tkinter, wxPython, Qt и GTK+). Он также содержит модуль PyPlot, который упрощает процесс построения графиков, предлагая функции для управления стилями линий, свойствами шрифта, осями форматирования и т. д. С помощью Matplotlib вы можете создавать графики, гистограммы, гистограммы, спектры мощности, диаграммы ошибок, диаграммы рассеяния и многое другое.

Заключение

Это 9 лучших библиотек машинного обучения, которые вы можете получить! Библиотеки машинного обучения, которые мы здесь упомянули, должны позаботиться практически обо всех нуждах и требованиях машинного обучения.

Вы можете проверить нашу программу Executive PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта , которая включает практические семинары, индивидуального отраслевого наставника, 12 тематических исследований и заданий, статус выпускника IIIT-B и многое другое.