ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง 9 อันดับแรกที่คุณควรรู้เกี่ยวกับ [2022]

ในช่วงแรกๆ ของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (Machine Learning) เมื่อยังไม่เป็นเทคโนโลยีกระแสหลัก นักพัฒนาต้องทำงานเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องด้วยการเข้ารหัสอัลกอริธึม ML แต่ละรายการด้วยตนเองโดยใช้สูตรทางคณิตศาสตร์และทางสถิติ โดยธรรมชาติแล้ว กระบวนการนี้มีทั้งเวลาและแรงงานเข้มข้น โชคดีที่เราไม่ต้องทำอย่างนี้อีกต่อไป!

นับตั้งแต่แมชชีนเลิร์นนิงเข้าสู่โดเมนเทคโนโลยีกระแสหลัก ชุมชน ML ก็มีการพัฒนาอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน ด้วยเหตุนี้ วันนี้ เรามีคลัง Machine Learning และกรอบงาน Machine Learning ที่ครบถ้วนสมบูรณ์พร้อมใช้

โดยพื้นฐานแล้ว ไลบรารี Machine Learning จะอ้างถึงชุดของฟังก์ชันและรูทีนที่เขียนในภาษาการเขียนโปรแกรมเฉพาะ ไลบรารีเหล่านี้ทำให้งานของ ML Developers/ML Engineers ง่ายขึ้นมาก โดยอนุญาตให้พวกเขาทำงานที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่ไม่รู้จบ

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงไลบรารี Machine Learning ที่ได้รับความนิยมและใช้กันอย่างแพร่หลาย

ห้องสมุดการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยม

1. เทนเซอร์โฟลว์

เมื่อพูดถึงไลบรารี Machine Learning เราต้องพูดถึง TensorFlow ก่อน ท้ายที่สุด มันเป็นหนึ่งในห้องสมุด Machine Learning ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลกอย่างไม่ต้องสงสัย TensorFlow พัฒนาโดย Google เป็นไลบรารี Machine Learning แบบโอเพ่นซอร์สที่ใช้ JavaScript ที่ออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขโดยใช้กราฟโฟลว์ข้อมูล มาพร้อมกับเครื่องมือที่มีประโยชน์ ไลบรารี และทรัพยากรที่มีประโยชน์มากมายที่ช่วยในการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้แอปพลิเคชัน ML ในลักษณะที่ไม่ยุ่งยาก ส่วนที่ดีที่สุดคือมันสามารถทำงานบน GPU, CPU และแม้แต่บนแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์พกพา

TensorFlow ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดลบน Node.js เช่นเดียวกับในเบราว์เซอร์ แม้ว่าคุณสามารถใช้ไลบรารีหลักเพื่อพัฒนาและฝึกโมเดล ML ในเบราว์เซอร์ได้ แต่คุณสามารถใช้ TensorFlow Lite (ไลบรารีขนาดเบา) เพื่อปรับใช้โมเดลบนอุปกรณ์เคลื่อนที่และอุปกรณ์ฝังตัว หากคุณต้องการฝึกอบรม ตรวจสอบ และปรับใช้โมเดล ML ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงขนาดใหญ่ TensorFlow Extended พร้อมช่วยเหลือคุณ

2. นำพาย

NumPy คือไลบรารี Machine Learning ที่ใช้ Python สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ประกอบด้วยฟังก์ชันที่ซับซ้อน (การแพร่ภาพ) เครื่องมือสำหรับการรวมโค้ด C/C++ และ Fortran และอ็อบเจ็กต์อาร์เรย์ N-dimensional อันทรงพลัง NumPy ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับการประมวลผลอาร์เรย์หลายมิติขนาดใหญ่และการประมวลผลเมทริกซ์โดยใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ระดับสูง นอกจากนี้ ยังเหมาะสำหรับพีชคณิตเชิงเส้น การแปลงฟูริเยร์ และความสามารถด้านตัวเลขสุ่ม

คุณสามารถใช้ NumPy เป็นคอนเทนเนอร์หลายมิติที่มีประสิทธิภาพของข้อมูลทั่วไป ซึ่งสามารถกำหนดประเภทข้อมูลได้ตามอำเภอใจ สิ่งนี้ยังสนับสนุนการบูรณาการอย่างราบรื่นและรวดเร็วกับฐานข้อมูลต่างๆ มากมาย

รับ ใบรับรอง ai ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก - ปริญญาโท, หลักสูตร Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

3. SciPy

SciPy เป็นระบบนิเวศ ML แบบ Python สำหรับคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และวิศวกรรมศาสตร์ มันถูกใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์และทางเทคนิคเป็นหลัก SciPy สร้างบนวัตถุอาร์เรย์ NumPy เป็นส่วนประกอบของ NumPy stack รวมถึงเครื่องมือต่างๆ เช่น Matplotlib, Pandas, SymPy และโฮสต์ของไลบรารีคอมพิวเตอร์ทางวิทยาศาสตร์อื่นๆ โครงสร้างข้อมูลพื้นฐานที่ใช้ประโยชน์จาก SciPy เป็นอาร์เรย์หลายมิติที่นำเสนอโดยโมดูล NumPy

SciPy มีโมดูลสำหรับงานที่ทำโดยทั่วไปบางอย่างในการเขียนโปรแกรมทางวิทยาศาสตร์ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพ พีชคณิตเชิงเส้น การบูรณาการ การประมาณค่า ฟังก์ชันพิเศษ FFT การประมวลผลสัญญาณและภาพ การแก้สมการเชิงอนุพันธ์สามัญ และอื่นๆ อีกมากมาย

4. Scikit-เรียนรู้

Scikit-Learn เป็นไลบรารีการเรียนรู้เครื่องที่ใช้ Python แบบโอเพนซอร์สซึ่งสร้างขึ้นจากไลบรารี Python อื่น ๆ อีกสามแห่ง ได้แก่ NumPy, SciPy และ Matplotlib ชุด Scikit-Learn ในโฮสต์ของอัลกอริธึม ML รวมถึงการจำแนกประเภท การถดถอย การจัดกลุ่มและการลดขนาด, Naive Bayes, การเร่งความเร็วแบบไล่ระดับ, ค่าเฉลี่ย K, การเลือกแบบจำลอง เป็นต้น เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างแบบจำลองทางสถิติ

หนึ่งในคุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Scikit-learn คือมีเอกสารประกอบที่ยอดเยี่ยมพร้อมกับชุมชนสนับสนุนจำนวนมาก ข้อเสียเพียงอย่างเดียวของมันคือไม่รองรับการคำนวณแบบกระจายสำหรับแอปพลิเคชันสภาพแวดล้อมการผลิตขนาดใหญ่

5. ธีอาโน

ไลบรารี Machine Learning ที่ใช้ Python อยู่ในรายการของเรา Theano ค่อนข้างคล้ายกับ NumPy สามารถนำโครงสร้างและแปลงเป็นโค้ดที่มีประสิทธิภาพซึ่งใช้ NumPy และไลบรารีแบบเนทีฟอื่นๆ Theano ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการคำนวณเชิงตัวเลข สามารถจัดการกับการคำนวณประเภทต่างๆ ที่จำเป็นสำหรับอัลกอริธึมเครือข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ที่ใช้ในการเรียนรู้เชิงลึก

Theano ช่วยให้คุณกำหนด เพิ่มประสิทธิภาพ และประเมินนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันมีความแตกต่างเชิงสัญลักษณ์อย่างประณีตและช่วยให้สามารถสร้างโค้ดไดนามิกใน C ได้ บางทีแง่มุมที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของไลบรารี ML นี้คือใช้ประโยชน์จาก GPU ซึ่งทำให้การคำนวณแบบใช้ข้อมูลมากนั้นเร็วกว่าเมื่อรันบน CPU เพียงอย่างเดียวถึง 100 เท่า ความเร็วของ Theano คือสิ่งที่ทำให้มันเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับงานคำนวณที่ซับซ้อนและโครงการ Deep Learning

6. PyTorch

PyTorch เป็นหนึ่งในไลบรารี Deep Learning แบบโอเพ่นซอร์สที่ได้รับแรงบันดาลใจจากห้องสมุด Torch ได้รับการพัฒนาโดยทีมวิจัย AI ของ Facebook และตามชื่อที่ระบุ มันคือห้องสมุดที่ใช้ Python แม้ว่าจะมีส่วนหน้าของ C ++ แต่ก็มีส่วนต่อประสาน Python ที่ได้รับการขัดเกลาอย่างมาก

PyTorch ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและแอพพลิเคชั่นการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ แบ็กเอนด์ "torch.distributed" ของ PyTorch ช่วยให้การฝึกอบรมแบบกระจายที่ปรับขนาดได้และการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานทั้งในการวิจัยและการผลิต คุณสมบัติหลักสองประการของ PyTorch คือ Deep Neural Networks (อิงตามระบบกระจายเสียงอัตโนมัติแบบเทป) และการคำนวณเทนเซอร์โดยใช้ GPU

7. Keras

Keras เป็นไลบรารีเครือข่ายประสาทโอเพ่นซอร์สที่เขียนด้วย Python สามารถทำงานบน TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit และ PlaidML เนื่องจาก Keras ได้รับการออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการทดลองกับ Deep Neural Networks อย่างรวดเร็ว จึงเป็นมิตรกับผู้ใช้ เป็นโมดูล และขยายได้ แม้ว่า Keras สามารถจัดการกับการทดลองอย่างรวดเร็วด้วย Deep Neural Nets ได้เป็นอย่างดี แต่ก็ไม่สามารถรองรับการคำนวณระดับต่ำได้ดีนัก – มันใช้ไลบรารี "แบ็กเอนด์" เพื่อจุดประสงค์นี้

ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ Keras คือความเร็ว มีการรองรับในตัวสำหรับความเท่าเทียมกันของข้อมูล ดังนั้นจึงสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้ในขณะเดียวกันก็เร่งเวลาที่จำเป็นในการฝึกโมเดล

8. หมีแพนด้า

Pandas เป็นหนึ่งในไลบรารีการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบโอเพนซอร์สที่ดีที่สุดในปัจจุบัน มันขึ้นอยู่กับ NumPy ที่มีฟังก์ชันที่มีประโยชน์มากมายสำหรับการเข้าถึง การทำดัชนี การผสาน และการจัดกลุ่มข้อมูล อันที่จริง Pandas ถือได้ว่าเป็น Python ที่เทียบเท่ากับ Microsoft Excel – เมื่อพูดถึงข้อมูลแบบตารางใดๆ คุณต้องพิจารณา Pandas

แพนด้าได้รับการพัฒนาอย่างชัดเจนสำหรับการดึงข้อมูลและเตรียมการ ดังนั้น แม้ว่าอาจไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับ ML แต่ก็มีประโยชน์สำหรับการเตรียมข้อมูลก่อนการฝึกโมเดล ML มีโครงสร้างข้อมูลระดับสูงจำนวนมากและเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล พร้อมด้วยวิธีการแบบฝังในตัวสำหรับการคลำ การรวม และการกรองข้อมูล Pandas อนุญาตให้คุณดำเนินการตามมาตรฐานโดยการเขียนโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด สำหรับงานที่ซับซ้อน มีคำสั่ง Pandas มากมายที่สามารถช่วยให้โค้ดของคุณกระชับและเรียบร้อย

9. Matplotlib

Matpoltlib เป็นหนึ่งในไลบรารีการสร้างภาพข้อมูลที่สำคัญที่สุดที่เขียนด้วยภาษา Python เป็นไลบรารีพล็อตแบบ 2 มิติที่สามารถใช้สร้างกราฟและพล็อต 2 มิติได้ เช่นเดียวกับนุ่น มันไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตาม เป็นเครื่องมือสร้างภาพที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยในการสร้างภาพรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

Matplotlib มี API เชิงวัตถุสำหรับการฝังพล็อตลงในแอปพลิเคชันโดยใช้ชุดเครื่องมือ GUI ที่ใช้งานทั่วไป (เช่น Tkinter, wxPython, Qt และ GTK+) นอกจากนี้ยังมีโมดูล PyPlot ที่ทำให้ขั้นตอนการลงจุดง่ายขึ้นโดยนำเสนอคุณลักษณะต่างๆ เพื่อควบคุมลักษณะเส้น คุณสมบัติแบบอักษร แกนการจัดรูปแบบ และอื่นๆ ด้วย Matplotlib คุณสามารถสร้างแผนภาพ แผนภูมิแท่ง ฮิสโตแกรม พาวเวอร์สเปกตรัม แผนภูมิข้อผิดพลาด แผนภาพกระจาย และอื่นๆ อีกมากมาย

บทสรุป

นี่คือห้องสมุดการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุด 9 แห่งที่คุณสามารถลงมือทำได้! ไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงที่เรากล่าวถึงในที่นี้ควรดูแลความต้องการและความต้องการของ ML เกือบทั้งหมด

คุณสามารถตรวจสอบ Executive PG Program ของเราใน Machine Learning & AI ซึ่ง จัดให้มีการประชุมเชิงปฏิบัติการเชิงปฏิบัติ ที่ปรึกษาในอุตสาหกรรมแบบตัวต่อตัว กรณีศึกษาและการมอบหมาย 12 กรณี สถานะศิษย์เก่า IIIT-B และอื่นๆ