Introduktion til maskinlæringsbiblioteker

At implementere enhver algoritme fra bunden af ​​er en stressende opgave. Mens du arbejder med store datasæt, kan det tage dage at gennemføre dit arbejde eller måske måneder! For at gøre det lettere bygges maskinlæringsgrænseflader eller biblioteker, som hjælper udviklere med let og hurtigt at opbygge maskinlæringsalgoritmer. Biblioteker er et sæt regler og funktioner, der er skrevet på programmeringssprog. Disse biblioteker sparer en masse tid, gentagende arbejde ved ikke at komme under hætte af skræmmende algoritmer. Maskinlæringsbiblioteker understøtter Python, hvorfor Python har vundet en masse popularitet og stadig vokser hurtigere dag for dag.

Biblioteker for maskinlæring

Følgende er nogle af de mest populære Machine Learning Libraries

  • pandas
  • numpy
  • Matplotlib
  • Scikit lære
  • Seaborn
  • Tensorflow
  • Theano
  • Keras
  • PyTorch
  • OpenCV
  • Flask

Lad os lære dem at kende på nøddeskal!

1. Pandaer

Pandas er et open source-pythonbibliotek, der giver fleksibel, høj ydelse og let at bruge datastrukturer som serier, datarammer. Python er et nyttigt sprog til dataforberedelse, men det hænger bag når det kommer til dataanalyse og modellering. For at overvinde denne forsinkelse hjælper Pandas med at fuldføre hele arbejdsgangen til dataanalyse i Python uden at skifte til andre domænespecifikke sprog som R. Pandas gør det muligt for brugeren at læse / skrive datasæt i forskellige formater som TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML og mange flere. Det giver høj ydelse til data mining, omformning, subindstilling, datajustering, opskæring, indeksering, sammenfletning / sammenføjning af datasæt. Men pandaer er ineffektive, når det kommer til hukommelsesudnyttelse. Det skaber for mange objekter til at gøre datamanipulation let, som bruger høj hukommelse.

2. NumPy

NumPy er det mest grundlæggende datahåndteringsbibliotek, der populært bruges til videnskabelig computing med python. Det giver brugeren mulighed for at håndtere store N-dimensionelle array med mulighed for at udføre matematiske operationer. NumPy er berømt for sin runtime-eksekveringshastighed, paralleliserings- og vektoriseringsfunktioner. Det er nyttigt til matrixdatamanipulation som omformning, transponering, hurtige matematiske / logiske operationer. Andre operationer som sortering, valg, grundlæggende lineær algebra, diskret Fourier-transform og meget mere. NumPy bruger mindre hukommelse og giver bedre runtime-opførsel. Men det er afhængigt af Cython, hvilket gør NumPy vanskeligt at integrere med andre C / C ++ -biblioteker.

3. Matplotlib

Matplotlib er et datavisualiseringsbibliotek, der arbejder med numpy, pandaer og andre interaktive miljøer på tværs af platforme. Det producerer visualisering af data i høj kvalitet. Matplotlib kan tilpasses til diagrammer, akse, figurer eller publikationer, og det er let at bruge i jupyter-notebooks. Koden til matplotlib kan se afskrækkende ud for nogle, men den er temmelig let at implementere, når brugeren er vant til den. Men det kræver en masse praksis at bruge matplotlib effektivt.

4. Sci-kit lære

Sci-kit-læringer kan betragtes som hjertet i klassisk maskinlæring, som er fuldstændig fokuseret på modellering af data i stedet for at indlæse, manipulere eller opsummere dataene. Enhver opgave, du bare navngive det og sci-kit lære kan udføre det effektivt. Et af de mest enkle og effektive biblioteker til datamining og dataanalyse, sci-kit learning er et open source-bibliotek, der er bygget på NumPy, SciPy & Matplotlib. Det blev udviklet som en del af google sommercode-projektet, som nu er blevet et bredt accepteret bibliotek til maskinlæringsopgaver. Sci-kit-læringer kan bruges til at forberede klassificering, regression, klynger, dimensionalitetsreduktion, modelvalg, funktionsekstraktion, normalisering og meget mere. En ulempe ved sci-kit-læring er, at det ikke er praktisk at bruge kategoriske data.

5. Seaborn

Seaborn bibliotek er bygget på toppen af ​​matplotlib. Seaborn gør det nemt at plotte datavisualiseringer. Det tegner attraktivt, de informationsgenererende grafer med færre kodelinjer. Seaborn har særlig støtte til kategoriske og multivariate data for at vise samlede statistikker.

6. Tensorflow

TensorFlow, der er udviklet af google-hjerneteam til intern brug, er en open source-platform til at udvikle og uddanne modeller for maskinlæring. Det er en bredt anerkendt platform blandt ML-forskere, udviklere og produktionsmiljøer. Tensorflow udfører forskellige opgaver, herunder modeloptimering, grafisk repræsentation, sandsynlighedsgrunde, statistisk analyse. Tensorer er det grundlæggende koncept i dette bibliotek, der giver en generalisering af vektorer og matrixer til højdimensionelle data. Tensorflow kan udføre mange ML-opgaver, men bruges meget til at opbygge dybe neurale netværk.

7. Theano

Theano er udviklet af Montreal Institute for learning algoritm (MILA) og er et python-bibliotek, der gør det muligt for brugeren at evaluere matematiske udtryk med N-Dimensional arrays. Ja, det svarer til Numpy-biblioteket. Den eneste forskel er, at Numpy er nyttigt i maskinlæring, mens theano fungerer godt til dyb læring. Theano giver hurtigere beregningshastighed end en CPU, registrerer og løser mange fejl.

8. Keras

'Dybe neurale netværk gjorde det let' - det skulle være tagline for dette bibliotek. Keras er brugervenligt designet til mennesker, der følger den bedste proces for at reducere den kognitive belastning. Keras giver let og hurtig prototype. Det er et API på neuralt netværk på højt niveau, som er skrevet i python og kører på toppen af ​​CNTK, TensorFlow og MXNET. Keras leverer et stort antal allerede foruddannede modeller. Det understøtter tilbagevendende og indviklede netværk og kombinationen af ​​begge netværk også. En bruger kan nemt tilføje nye moduler, hvilket gør Keras velegnet til forskning på højt niveau. Keras ydeevne afhænger fuldstændigt af under hætten bagud (CNTK, TensorFlow og MXNET)

9. PyTorch

PyTorch blev oprindeligt udviklet af Facebooks team for kunstig intelligens, som senere blev kombineret med caffe2. Indtil TensorFlow kom, var PyTorch den eneste dybe læringsramme på markedet. Det er så integreret med python, at det kan bruges med andre trendbiblioteker som numpy, Python osv. PyTorch giver brugeren mulighed for at eksportere modeller i standard ONNX (Open Neural Network Exchange) for at få direkte adgang til ONNX-platforme, driftimes og mere.

10. OpenCV

OpenCV er et computervisionsbibliotek, der er bygget til at give central infrastruktur til computervisionsapplikationer og forbedre maskineopfattelsen. Dette bibliotek er gratis til kommerciel brug. Algoritmer leveret af OpenCV kan bruges til ansigtsdetektering, objektidentifikation, sporbevægelige objekter og kamerabevegelser. OpenCV er nyttigt at sammenføje to billeder sammen, som kan producere billeder i høj opløsning, følge øjenbevægelser, udtrække 3D-modeller af objekter og meget mere. Det har en evne til at udføre på forskellige platforme, det er C ++, Java og Python-grænseflader kan understøtte Windows, macOS, iOS, Linux og Android.

11. Kolbe

Flask blev udviklet af en gruppe af internationale pythonentusiaster i 2004. Hvis du vil udvikle webapplikationer, kan Flask være den bedste ramme for python-webapplikationer. Den er afhængig af Jinja-skabelonmotoren og Werkzeug WSGI værktøjssæt. Det er kompatibelt med Google App-motoren og indeholder udviklingsserveren og debugger. Nogle andre biblioteker: - Scrapy, plot, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. bord, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon og listen kan fortsætte og fortsætte.

Konklusion

Så denne artikel gav en oversigt over aktuelle maskinlæringsbiblioteker, dens anvendelser og nogle ulemper også. Vi diskuterede forskellige biblioteker, der kan udføre en kedelig opgave, såsom matrixberegninger, data mining, datavisualisering og ansigtsregistrering. Du bør dog ikke begrænse dig til disse biblioteker. Der er mange fantastiske biblioteker tilgængelige på markedet.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Machine Learning Libraries. Her diskuterer vi introduktion og forskellige biblioteker inden for maskinlæring. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -

  1. Arkitektur til maskinlæring
  2. Typer af maskinlæring
  3. Karrierer inden for maskinlæring
  4. Spørgsmål om maskinlæring
  5. Hyperparameter-maskinlæring
  6. Multivariat regression

Kategori:

Big Data