Úvod do knihoven strojového učení
Implementovat každý algoritmus od nuly je stresující úkol. Při práci s velkými datovými soubory může dokončení vaší práce nebo i měsíce trvat několik dní! Aby to bylo snazší, jsou vytvářena rozhraní nebo knihovny strojového učení, což vývojářům pomáhá snadno a rychle vytvářet algoritmy strojového učení. Knihovny jsou souborem pravidel a funkcí, které jsou psány v programovacích jazycích. Tyto knihovny šetří spoustu času a opakující se práce tím, že se nedostanou pod kapotu skličujících algoritmů. Knihovny strojového učení podporují Python, a proto si Python získal popularitu a stále roste rychleji ze dne na den.
Knihovny strojového učení
Následuje několik nejpopulárnějších knihoven strojového učení
- Pandy
- Numpy
- Matplotlib
- Scikit se učí
- Seaborn
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- Baňka
Poznejme je v kostce!
1. Pandy
Pandas je otevřená pythonová knihovna, která poskytuje flexibilní, vysoce výkonné a snadno použitelné datové struktury jako série, datové rámce. Python je užitečný jazyk pro přípravu dat, ale zaostává, pokud jde o analýzu a modelování dat. K překonání tohoto zpoždění pomáhá Pandas dokončit celý pracovní postup analýzy dat v Pythonu, aniž by musel přepínat na jiné jazyky specifické pro určitou doménu, jako je R. Pandas umožňuje uživateli číst / zapisovat datové sady v různých formátech, jako jsou TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML a mnoho dalších. Poskytuje vysoký výkon pro dolování, přetvarování, dílčí nastavení, zarovnání dat, krájení, indexování, slučování / spojování datových sad. Ale pandy jsou neefektivní, pokud jde o využití paměti. Vytváří příliš mnoho objektů pro snadnou manipulaci s daty, která využívá vysokou paměť.
2. NumPy
NumPy je nejzákladnější knihovna pro zpracování dat, která se běžně používá pro vědecké práce s pythonem. Umožňuje uživateli zpracovat velké N-rozměrné pole se schopností provádět matematické operace. NumPy je známý svou rychlostí běhu, paralelizací a vektorizací. Je to užitečné pro manipulaci s maticovými daty, jako je změna tvaru, transpozice, rychlé matematické / logické operace. Další operace, jako je třídění, výběr, základní lineární algebra, diskrétní Fourierova transformace a mnoho dalšího. NumPy spotřebovává méně paměti a poskytuje lepší běhové chování. Závisí to však na Cythonu, což ztěžuje integraci NumPy s jinými knihovnami C / C ++.
3. Matplotlib
Matplotlib je knihovna vizualizace dat, která pracuje s numpy, pandami a dalšími interaktivními prostředími napříč platformami. Vytváří vysoce kvalitní vizualizaci dat. Matplotlib lze přizpůsobit tak, aby vykreslil grafy, osy, obrázky nebo publikace a snadno se používá v notebookech jupyter. Kód pro matplotlib může vypadat skličující, ale je docela snadné implementovat, jakmile si na něj uživatel zvykne. Efektivní využívání matplotlibu však vyžaduje hodně praxe.
4. Sci-kit učit
Sci-kit se učí lze považovat za srdce klasického strojového učení, které je zcela zaměřeno na modelování dat namísto načítání, manipulace nebo sumarizace dat. Jakýkoli úkol, stačí jej pojmenovat a sci-kit learn to dokáže efektivně. Jedna z nejjednodušších a nejefektivnějších knihoven pro dolování a analýzu dat, sci-kit learn je knihovna s otevřeným zdrojovým kódem, která je postavena na platformách NumPy, SciPy a Matplotlib. Byl vyvinut jako součást projektu google Summer code, který se nyní stal široce přijímanou knihovnou pro úkoly strojového učení. Sci-kit se učí lze použít k přípravě klasifikace, regrese, shlukování, zmenšení rozměrů, výběru modelu, extrakce prvků, normalizace a mnoho dalšího. Jednou nevýhodou učení sci-kit je, že není vhodné používat kategorická data.
5. Seaborn
Knihovna mořských živočichů je postavena na vrcholu matplotlibu. Seaborn usnadňuje vykreslování vizualizací dat. To přitahuje atraktivní, informace generující grafy s méně řádky kódu. Seaborn má zvláštní podporu pro kategorická a vícerozměrná data pro zobrazení souhrnné statistiky.
6. Tensorflow
TensorFlow, vyvinutý týmem mozků Google pro vnitřní použití, je platformou s otevřeným zdrojovým kódem pro vývoj a školení modelů strojového učení. Jedná se o široce přijímanou platformu mezi výzkumníky, vývojáři a produkčními prostředí ML. Tensorflow plní různé úkoly, včetně optimalizace modelu, grafického znázornění, pravděpodobnostního zdůvodnění, statistické analýzy. Tenzory jsou základním konceptem této knihovny, která poskytuje zobecnění vektorů a matic pro vysokorozměrná data. Tensorflow umí provádět řadu úloh ML, ale je velmi využíván k budování hlubokých neuronových sítí.
7. Theano
Theano, vyvinuté Montreal Institute pro výukový algoritmus (MILA), je pythonová knihovna, která uživateli umožňuje vyhodnotit matematické výrazy pomocí N-dimenzionálních polí. Ano, je to podobné knihovně Numpy. Jediný rozdíl je, že Numpy je užitečný ve strojovém učení, zatímco theano funguje dobře pro hluboké učení. Theano poskytuje rychlejší výpočetní rychlost než CPU, detekuje a řeší mnoho chyb.
8. Keras
„Hluboké neuronové sítě byly snadné“ - to by měl být hlavní znak této knihovny. Keras je uživatelsky přívětivý, navržený pro lidi, který sleduje nejlepší postup ke snížení kognitivní zátěže. Keras poskytuje snadné a rychlé prototypování. Jedná se o rozhraní API pro neuronové sítě na vysoké úrovni, které je napsáno v pythonu a běží na vrcholu CNTK, TensorFlow a MXNET. Keras nabízí velké množství již předškolených modelů. Podporuje opakující se a konvoluční sítě a také kombinaci obou sítí. Uživatel může snadno přidat nové moduly, díky čemuž je Keras vhodný pro výzkum na vysoké úrovni. Výkon Keras zcela závisí na backendu kapuce (CNTK, TensorFlow a MXNET)
9. PyTorch
PyTorch byl původně vyvinut týmem umělé inteligence Facebooku, který se později kombinoval s caffe2. Do doby, než přišel TensorFlow, byl PyTorch jediným hlubokým vzdělávacím rámcem na trhu. Je tak integrován s pythonem, že může být použit s jinými trendovými knihovnami, jako je numpy, Python atd. PyTorch umožňuje uživateli exportovat modely ve standardní ONNX (Open Neural Network Exchange), aby získal přímý přístup k platformám ONNX, runtime a více.
10. OpenCV
OpenCV je knihovna počítačového vidění, která je vytvořena tak, aby poskytovala centrální infrastrukturu pro aplikace počítačového vidění a zlepšovala vnímání stroje. Tato knihovna je zdarma pro komerční použití. Algoritmy poskytované OpenCV lze použít pro detekci obličeje, identifikaci objektů, sledování pohybujících se objektů a pohyby kamery. OpenCV je užitečné spojit dva obrazy dohromady, které mohou vytvářet obrázky s vysokým rozlišením, sledovat pohyby očí, extrahovat 3D modely objektů a mnoho dalšího. Má schopnost pracovat na různých platformách, rozhraní C ++, Java a Python mohou podporovat systémy Windows, MacOS, iOS, Linux a Android.
11. Baňka
Flask byl vyvinut skupinou mezinárodních nadšenců pythonu v roce 2004. Pokud chcete vyvíjet webové aplikace, může být Flask nejlepším rámcem webových aplikací pro Python. Spoléhá se na stroj šablony Jinja a sadu nástrojů Werkzeug WSGI. Je kompatibilní s motorem aplikace Google a obsahuje vývojový server a debugger. Některé další knihovny: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. tabulka, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon a seznam mohou pokračovat dál a dál.
Závěr
Tento článek tedy poskytl přehled současných knihoven strojového učení, jejich použití a také některé nevýhody. Diskutovali jsme o různých knihovnách, které mohou provádět náročné úkoly, jako jsou výpočty Matrixu, dolování dat, vizualizace dat a detekce obličeje. Neměli byste se však omezovat na tyto knihovny. Na trhu je mnoho úžasných knihoven.
Doporučené články
Toto byl průvodce knihovnami strojového učení. Zde diskutujeme úvod a různé knihovny strojového učení. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Architektura strojového učení
- Druhy strojového učení
- Kariéra ve strojovém učení
- Rozhovory s otázkami strojového učení
- Hyperparametrické strojové učení
- Vícerozměrná regrese