Introduksjon til maskinlæringsbiblioteker
Å implementere alle algoritmer fra bunnen av er en stressende oppgave. Mens du jobber med store datasett, kan det ta dager å fullføre arbeidet ditt, eller kanskje måneder! For å gjøre det enklere bygges maskinlæringsgrensesnitt eller biblioteker, noe som hjelper utviklere å enkelt og raskt bygge maskinlæringsalgoritmer. Biblioteker er et sett med regler og funksjoner som er skrevet på programmeringsspråk. Disse bibliotekene sparer mye tid, repeterende arbeid, ved ikke å komme under panseret på skremmende algoritmer. Maskinlæringsbiblioteker støtter Python, og det er grunnen til at Python har fått mye popularitet og fortsatt vokser raskere dag for dag.
Libraries of Machine Learning
Følgende er noen av de mest populære Machine Learning Libraries
- pandaer
- Numpy
- Matplotlib
- Scikit lære
- Seaborn
- tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- Flask
La oss bli kjent med dem i nøtteskall!
1. Pandaer
Pandas er et python-bibliotek med åpen kildekode som gir fleksibel, høy ytelse og brukervennlige datastrukturer som serier, datarammer. Python er et nyttig språk for forberedelse av data, men det henger etter når det kommer til dataanalyse og modellering. For å få bukt med dette etterslepet, hjelper Pandas til å fullføre hele arbeidsanalysen for dataanalyse i Python, uten å bytte til andre domenespesifikke språk som R. Pandas gjør det mulig for brukeren å lese / skrive datasett i forskjellige formater som TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML og mange flere. Det gir høy ytelse for data mining, omforming, subinnstilling, datajustering, skiver, indeksering, sammenslåing / sammenføyning av datasett. Men pandaer er ineffektive når det kommer til minneutnyttelse. Det skaper for mange objekter til å gjøre datamanipulering enkel, som bruker høyt minne.
2. NumPy
NumPy er det mest grunnleggende databehandlingsbiblioteket som populært brukes til vitenskapelig databehandling med python. Den lar brukeren håndtere store N-dimensjonale arrayer, med muligheten til å utføre matematiske operasjoner. NumPy er kjent for sin eksekveringshastighet, parallellisering og vektoriseringsmuligheter. Det er nyttig for matrise-datamanipulering som omforme, transponere, raske matematiske / logiske operasjoner. Andre operasjoner som sortering, valg, grunnleggende lineær algebra, diskret Fourier-transformasjon og mye mer. NumPy bruker mindre minne og gir bedre oppførsel av kjøretid. Men det er avhengig av Cython, som gjør NumPy vanskelig å integrere med andre C / C ++ -biblioteker.
3. Matplotlib
Matplotlib er et datavisualiseringsbibliotek som fungerer med numpy, pandaer og andre interaktive miljøer på tvers av plattformer. Det produserer visualisering av data av høy kvalitet. Matplotlib kan tilpasses til diagrammer, akser, figurer eller publikasjoner, og det er enkelt å bruke i jupyter-notatbøker. Koden for matplotlib kan virke skremmende for noen, men den er ganske enkel å implementere når brukeren blir vant til den. Men det krever mye praksis å bruke matplotlib effektivt.
4. Sci-kit lære
Sci-kit-læringer kan betraktes som hjertet i klassisk maskinlæring, som er helt fokusert på å modellere dataene i stedet for å laste inn, manipulere eller oppsummere dataene. Enhver oppgave, du bare navngi den og sci-kit learning kan utføre den effektivt. Et av de mest enkle og effektive bibliotekene for data mining og dataanalyse, sci-kit learning er et åpen kildekode-bibliotek som er bygget på NumPy, SciPy & Matplotlib. Det ble utviklet som en del av google sommerkodeprosjektet, som nå har blitt et allment akseptert bibliotek for maskinlæringsoppgaver. Sci-kit-læringer kan brukes til å forberede klassifisering, regresjon, klynging, reduksjon av dimensjoner, modellvalg, funksjonsekstraksjon, normalisering og mye mer. En ulempe med sci-kit-læring er at det ikke er praktisk å bruke kategoriske data.
5. Seaborn
Seaborn bibliotek er bygget på toppen av matplotlib. Seaborn gjør det enkelt å plotte datavisualiseringer. Det tegner attraktivt, informasjonen genererer grafer med færre kodelinjer. Seaborn har spesiell støtte for kategoriske og multivariate data for å vise samlet statistikk.
6. Tensorflyt
TensorFlow, som er utviklet av google brain team for sin interne bruk, er en åpen kildekode-plattform for å utvikle og trene maskinlæringsmodeller. Det er en allment akseptert plattform blant ML-forskere, utviklere og produksjonsmiljøer. Tensorflow utfører forskjellige oppgaver inkludert modelloptimalisering, grafisk representasjon, sannsynlighetsresonnement, statistisk analyse. Tensorer er det grunnleggende konseptet for dette biblioteket, som gir en generalisering av vektorer og matriser for høydimensjonale data. Tensorflow kan utføre mange ML-oppgaver, men brukes veldig godt til å bygge dype nevrale nettverk.
7. Theano
Theano er utviklet av Montreal Institute for learning algoritm (MILA), og er et python-bibliotek som gjør det mulig for brukeren å evaluere matematiske uttrykk med N-Dimensional-matriser. Ja, dette ligner på Numpy-biblioteket. Den eneste forskjellen er at Numpy er nyttig i maskinlæring, mens theano fungerer godt for dyp læring. Theano gir raskere beregningshastighet enn en CPU, oppdager og løser mange feil.
8. Keras
'Dype nevrale nettverk gjorde det enkelt' - det skulle være koder for dette biblioteket. Keras er brukervennlig designet for mennesker som følger den beste prosessen for å redusere den kognitive belastningen. Keras gir enkel og rask prototyping. Det er et API på høyt nivå på nevrale nettverk, som er skrevet i python og kjører på toppen av CNTK, TensorFlow og MXNET. Keras tilbyr et stort antall allerede ferdig trente modeller. Den støtter tilbakevendende og innviklede nettverk og kombinasjonen av begge nettverk også. En bruker kan enkelt legge til nye moduler som gjør Keras egnet for forskning på høyt nivå. Ytelsen til Keras avhenger helt av under panseret (CNTK, TensorFlow og MXNET)
9. PyTorch
PyTorch ble opprinnelig utviklet av Facebooks team for kunstig intelligens, som senere ble kombinert med caffe2. Inntil TensorFlow kom, var PyTorch den eneste dype læringsrammen i markedet. Den er så integrert med python, at den kan brukes med andre trendbiblioteker som numpy, Python, etc. PyTorch lar brukeren eksportere modeller i standard ONNX (Open Neural Network Exchange) for å få direkte tilgang til ONNX-plattformer, driftimes og mer.
10. OpenCV
OpenCV er et datavisningsbibliotek som er bygd for å gi sentral infrastruktur for datavisjonsapplikasjoner og forbedre maskinens oppfatning. Dette biblioteket er gratis for kommersiell bruk. Algoritmer levert av OpenCV kan brukes til ansiktsgjenkjenning, objektidentifikasjon, spore bevegelige objekter og kamerabevegelser. OpenCV er nyttig å knytte to bilder sammen som kan produsere bilder i høy oppløsning, følge øyebevegelser, trekke ut 3D-modeller av objekter og mye mer. Det har en evne til å utføre på forskjellige plattformer, det er C ++, Java og Python-grensesnitt som kan støtte Windows, macOS, iOS, Linux og Android.
11. Kolbe
Flask ble utviklet av en gruppe internasjonale python-entusiaster i 2004. Hvis du vil utvikle webapplikasjoner, kan Flask være det beste rammeverket for python-webapplikasjoner. Den er avhengig av Jinja-malmotoren og Werkzeug WSGI verktøysett. Den er kompatibel med google app-motoren og inneholder utviklingsserveren og debugger. Noen andre biblioteker: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. bord, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon og listen kan fortsette og fortsette.
Konklusjon
Så denne artikkelen ga en oversikt over gjeldende maskinlæringsbiblioteker, bruksområder og noen ulemper også. Vi diskuterte forskjellige biblioteker som kan utføre en kjedelig oppgave som Matrix beregninger, data mining, data visualisering og ansiktsgjenkjenning. Du bør imidlertid ikke begrense deg til disse bibliotekene. Det er mange fantastiske biblioteker tilgjengelig i markedet.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Machine Learning Libraries. Her diskuterer vi introduksjonen og forskjellige biblioteker for maskinlæring. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Maskinlæringsarkitektur
- Typer maskinlæring
- Karrierer i maskinlæring
- Spørsmål om maskinlæring
- Hyperparameter maskinlæring
- Multivariat regresjon