您應該了解的前 9 個機器學習庫 [2022]

在機器學習的早期——當時它還不是主流技術——開發人員必須通過使用數學和統計公式手動編碼每個 ML 算法來執行機器學習任務。 當然，這個過程既費時又費力。 謝天謝地，我們不必再這樣做了！

自從機器學習進入主流技術領域以來，ML 社區一直在以前所未有的速度發展。 因此，今天，我們擁有詳盡的機器學習庫和機器學習框架供我們使用。

本質上，機器學習庫是指用特定編程語言編寫的一組函數和例程。 這些庫允許 ML 開發人員/ML 工程師執行複雜的任務，而無需重寫無休止的代碼行，從而使他們的任務變得更加容易。

在這篇文章中，我們將討論一些最流行和廣泛使用的機器學習庫。

頂級機器學習庫

1. TensorFlow

說到機器學習庫，我們首先要提到 TensorFlow。 畢竟，它無疑是世界上最受歡迎的機器學習庫之一。 TensorFlow 由 Google 開發，是一個開源的、基於 JavaScript 的機器學習庫，專門為使用數據流圖進行數值計算而設計。 它配備了各種有用的工具、庫和資源，有助於輕鬆構建、培訓和部署 ML 應用程序。 最好的部分是它可以在 GPU、CPU 甚至移動計算平台上運行。

TensorFlow 廣泛用於在 Node.js 和瀏覽器上訓練和部署模型。 雖然您可以使用核心庫在瀏覽器中開發和訓練 ML 模型，但您可以使用 TensorFlow Lite（一個輕量級庫）在移動和嵌入式設備上部署模型。 如果您希望在大型生產環境中訓練、驗證和部署 ML 模型，TensorFlow Extended 可以為您提供幫助。

2.NumPy

NumPy 是一個基於 Python 的機器學習庫，用於科學計算。 它包括複雜的（廣播）函數、用於集成 C/C++ 和 Fortran 代碼的工具以及強大的 N 維數組對象。 NumPy 通過使用高級數學函數廣泛用於大型多維數組和矩陣處理。 除此之外，它還非常適合線性代數、傅里葉變換和隨機數功能。

您可以將 NumPy 用作通用數據的高效多維容器，其中可以定義任意數據類型。 這進一步鼓勵了與許多不同數據庫的無縫和快速集成。

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3. 科學

SciPy 是一個基於 Python 的數學、科學和工程機器學習生態系統。 它主要用於科學和技術計算。 SciPy 建立在 NumPy 數組對象之上。 它是 NumPy 堆棧的一個組件，包括 Matplotlib、Pandas、SymPy 等工具和許多其他科學計算庫。 SciPy 使用的底層數據結構是 NumPy 模塊提供的多維數組。

SciPy 包含用於科學編程中一些常見任務的模塊，例如優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、FFT、信號和圖像處理、常微分方程求解等等。

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn 是一個基於 Python 的開源機器學習庫，它建立在其他三個 Python 庫——NumPy、SciPy 和 Matplotlib 之上。 Scikit-Learn 包含許多 ML 算法，包括分類、回歸、聚類和降維、樸素貝葉斯、梯度提升、K-means、模型選擇等等。 它是數據挖掘、數據分析和統計建模的絕佳工具。

Scikit-learn 的最佳功能之一是它擁有出色的文檔以及龐大的支持社區。 它唯一的缺點是它不支持大規模生產環境應用程序的分佈式計算。

5. Theano

我們列表中的另一個基於 Python 的機器學習庫 Theano 與 NumPy 非常相似。 它可以採用結構並將它們轉換為使用 NumPy 和其他本機庫的高效代碼。 Theano主要用於數值計算。 它可以處理深度學習中使用的大型神經網絡算法所需的不同類型的計算。

Theano 讓您可以有效地定義、優化和評估涉及多維數組的數學表達式。 它具有簡潔的符號區分，並允許在 C 中動態生成代碼。也許這個 ML 庫的最大方面是它利用了 GPU，它使數據密集型計算比單獨在 CPU 上運行時快 100 倍。 Theano 的速度使其成為複雜計算任務和深度學習項目的有力工具。

6.PyTorch

PyTorch 是從 Torch 庫中汲取靈感的開源深度學習庫之一。 它由 Facebook 的 AI 研究團隊開發，顧名思義，它是一個基於 Python 的庫。 雖然它有一個 C++ 前端，但它具有高度拋光的 Python 接口。

PyTorch 主要用於自然語言處理和計算機視覺應用。 PyTorch 的“torch.distributed”後端可在研究和生產中實現可擴展的分佈式訓練和性能優化。 PyTorch 的兩個核心功能是深度神經網絡（基於基於磁帶的自動差異系統）和使用 GPU 的張量計算。

7. 凱拉斯

Keras 是一個用 Python 編寫的開源神經網絡庫。 它可以在 TensorFlow、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit 和 PlaidML 之上運行。 由於 Keras 旨在促進深度神經網絡的快速實驗，因此它具有高度的用戶友好性、模塊化和可擴展性。 雖然 Keras 可以很好地處理深度神經網絡的快速實驗，但它不能很好地支持低級計算——它為此目的使用了“後端”庫。

Keras 最大的優勢就是速度。 它內置了對數據並行性的支持，因此，它可以處理大量數據，同時加快訓練模型所需的時間。

8.熊貓

Pandas 是當今可用的最好的開源數據操作和數據分析庫之一。 它基於 NumPy，為訪問、索引、合併和分組數據提供了許多有用的功能。 事實上，Pandas 可以被視為 Microsoft Excel 的 Python 等價物——當涉及任何類型的表格數據時，您必須考慮 Pandas。

Pandas 是專門為數據提取和準備而開發的。 因此，雖然它可能與 ML 沒有直接關係，但它可以在訓練 ML 模型之前進行數據準備。 它具有許多高級數據結構和多種數據分析工具，以及用於探索、組合和過濾數據的內置方法。 Pandas 允許您通過編寫幾行代碼來執行標準操作。 對於復雜的任務，有許多 Pandas 命令可以幫助您使代碼簡潔明了。

9. Matplotlib

Matpoltlib 是用 Python 編寫的最重要的數據可視化庫之一。 它是一個 2D 繪圖庫，可用於創建 2D 圖形和繪圖。 就像 Pandas 一樣，它與機器學習沒有直接關係。 然而，它是一個強大的可視化工具，有助於可視化大型數據集中的模式。

Matplotlib 有一個面向對象的 API，用於將繪圖嵌入到使用通用 GUI 工具包（例如，Tkinter、wxPython、Qt 和 GTK+）的應用程序中。 它還包含 PyPlot 模塊，該模塊通過提供控制線型、字體屬性、格式化軸等功能，使繪圖過程更容易。 使用 Matplotlib，您可以創建繪圖、條形圖、直方圖、功率譜、誤差圖、散點圖等等。

結論

這些是您可以獲得的 9 個最好的機器學習庫！ 我們在這裡提到的機器學習庫應該可以滿足幾乎所有 ML 需求。

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