7 Βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης για επίδοξους ειδικούς

Η μηχανική μάθηση έχει γίνει το επίκεντρο της συζήτησης στην τεχνητή νοημοσύνη σήμερα. Αγγίζει όλους τους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής, της ιατρικής, των επιχειρήσεων, των κοινωνικών επιστημών και πολλά άλλα.

Χρησιμοποιώντας τις διάφορες βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης που είναι διαθέσιμες σήμερα, η μηχανική εκμάθηση με Python, C ++, Java, Julia και R, μεταξύ άλλων, είναι ευκολότερη από ποτέ. Ακολουθούν μερικές δημοφιλείς βιβλιοθήκες μηχανικής εκμάθησης με τις οποίες μπορείτε να ξεκινήσετε αν θέλετε να μπείτε σε αυτήν την πολλά υποσχόμενη επαγγελματική πορεία.

1. Κεράς

Κεράς είναι μέρος των εκτεταμένων βοηθητικών προγραμμάτων μηχανικής μάθησης της TensorFlow. Αλλά είναι διαφορετικό στο ότι είναι ένα API υψηλότερου επιπέδου που αποστέλλεται με το TensorFlow. Επιπλέον, είναι πιο φιλικό προς τον άνθρωπο και γραμμένο με Python. Επομένως, είναι πιο εφαρμόσιμο καθώς προσφέρει συνοπτική τεκμηρίωση που είναι εύκολο να περιοριστεί για αρχάριους μηχανικής μάθησης.

Το Keras, ωστόσο, προσφέρει ένα ευρύ φάσμα λειτουργιών μηχανικής μάθησης, ιδανικό για την εκπαίδευση τόσο των δομημένων δεδομένων όσο και των πρώτων μέσων. Η βιβλιοθήκη, ωστόσο, εκτείνεται σε αλγόριθμους κειμένου και εικόνας για εκπαίδευση και δοκιμή του συνόλου δεδομένων σας.

Ένα μοναδικό χαρακτηριστικό του Keras είναι ότι σας κρατά συγκεντρωμένους στη βιβλιοθήκη, καθώς παρέχει όλα όσα χρειάζεστε για το έργο σας σε ένα κομμάτι. Επομένως, δεν θα χρειαστεί να διακλαδιστείτε για να δανειστείτε βοηθητικά προγράμματα από άλλες βιβλιοθήκες. Ο συντονισμός υπερπαραμέτρων, η επιλογή χαρακτηριστικών, τα πλούσια στρώματα προεπεξεργασίας δεδομένων και ο καθαρισμός δεδομένων είναι μερικά από τα εντυπωσιακά ενσωματωμένα χαρακτηριστικά του.

Με το Keras, μπορείτε να διαβάσετε εικόνες και κείμενα απευθείας από χωρισμένους φακέλους σε έναν γονικό κατάλογο και να λάβετε ένα σύνολο δεδομένων με ετικέτα από αυτούς. Και αν τα δεδομένα σας είναι μεγάλα και δεν αποθηκεύονται στη μνήμη του μηχανήματός σας, το Keras προσφέρει μια επιλογή αντικειμένου δεδομένων υψηλής απόδοσης. Μπορείτε πάντα να μεταβείτε σε αυτό.

Σχετίζεται με: Πώς να αναβαθμίσετε τις δεξιότητές σας Python και AI με βιβλιοθήκες εκμάθησης μηχανών Python

Επιπλέον, προσφέρει διάφορες μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPU) για την επεξεργασία ενός μεγάλου συνόλου δεδομένων. Σας επιτρέπει να εκτελείτε ταυτόχρονα υπολογισμούς CPU μαζί με ασύγχρονη επεξεργασία GPU.

2. TensorFlow

Παρουσιάστηκε από την Google το 2015, TensorFlow είναι περισσότερο πλαίσιο παρά βιβλιοθήκη. Είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που έχει δημιουργηθεί με C ++ και λειτουργεί με την παρακολούθηση γραφημάτων ροής δεδομένων.

Το TensorFlow είναι εξαιρετικά ευέλικτο και εκτεταμένο, προσφέροντας πολλές άλλες ενσωματωμένες, ενιαίες βιβλιοθήκες για την εκτέλεση υπολογισμών μηχανικής εκμάθησης. Ουσιαστικά, το TensorFlow προσφέρει μια κλιμακούμενη πλατφόρμα για τη δημιουργία εννοιών μηχανικής μάθησης όπως τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN), βαθιά νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση.

Σχετίζεται με: Τι είναι το TensorFlow Lite και πώς είναι ένα πλαίσιο βαθιάς μάθησης;

Το Tensorflow υποστηρίζει επίσης Java, C ++, Julia, Rust, Ruby και JavaScript, μεταξύ άλλων εκτός από την Python. Ενώ η χρήση του TensorFlow με άλλες γλώσσες προγραμματισμού εκτός από την Python μπορεί να προσφέρει εύκολη ενσωμάτωση έργου, η χρήση των πυρήνων του με την Python είναι ευκολότερη καθώς υποστηρίζει πλήρως την εφαρμογή του TensorFlow.

Επιπλέον, οι αγωγοί ανάπτυξης σε άλλες γλώσσες ενδέχεται να παρουσιάσουν προβλήματα συμβατότητας έκδοσης API εάν χρειαστεί να αλλάξετε εκδόσεις αργότερα. Παρόλο που τα έγγραφα TensorFlow είναι περιεκτικά, σε αντίθεση με το Keras, μπορεί να είναι πολύ διαφοροποιημένα για αρχάριους να κατανοήσουν. Τούτου λεχθέντος, έχει σταθερή υποστήριξη από την κοινότητα και θα βρείτε επίσης πολλές παραδείγματα ανοιχτού κώδικα TensorFlow εκεί έξω.

Ένα πλεονέκτημα του TensorFlow έναντι της Keras είναι ότι μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το TensorFlow απευθείας χωρίς Keras. Φυσικά, δεν μπορείτε να πείτε το ίδιο πράγμα για το Keras, καθώς είναι μια διακλαδισμένη κατηγορία του ίδιου του TensorFlow.

3. Mlib Spark

Εδώ είναι κάτι αρκετά βολικό από το Apache Spark. Κυκλοφόρησε και έγινε ανοιχτού κώδικα το 2010, Mlib Spark χρησιμοποιεί επαναληπτικούς υπολογισμούς για την εκτέλεση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Λόγω της επαναληπτικής φύσης του, το Mlib μπορεί να χρησιμοποιήσει Hadoop ή τοπικές πηγές δεδομένων και ροές εργασίας. Επιπλέον, είναι σε θέση να εκτελέσει πολύπλοκη λογική σε σύντομο χρονικό διάστημα.

Τελικά, εξακολουθεί να είναι μία από τις ταχύτερες βιβλιοθήκες μηχανικής εκμάθησης εκεί έξω. Εκτελεί ένα ευρύ φάσμα αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένων μοντέλων παλινδρόμησης, ομαδοποίησης, ταξινόμησης και συστάσεων. Επίσης υπερέχει όσον αφορά την προεπεξεργασία δεδομένων και την εξόρυξη προτύπων.

Σχετίζεται με: Τι είναι οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης; Δείτε πώς λειτουργούν

Η βιβλιοθήκη είναι δυναμική και προσφέρει ένα ισχυρό API που συνδέεται με Scala, Python, R και Java. Το Mlib Spark είναι μια ενσωμάτωση του ίδιου του Spark, οπότε αναβαθμίζεται με κάθε κυκλοφορία του Spark.

Το Mlib Spark διαθέτει επεξηγηματική τεκμηρίωση, οπότε ένας αρχάριος μπορεί εύκολα να το παραλάβει. Αλλά ένα μικρό απίστευτο είναι ότι ενσωματώνεται μόνο με μερικές γλώσσες προγραμματισμού, οπότε αυτό μπορεί να είναι ένα πρόβλημα εάν δεν είστε εξοικειωμένοι με τις γλώσσες που υποστηρίζει αυτήν τη στιγμή.

4. mlpack

mlpack κυκλοφόρησε το 2008 και αναπτύχθηκε με C ++ χρησιμοποιώντας μια γραμμική βιβλιοθήκη άλγεβρας που ονομάζεται Armadillo. Όπως το Mlib Spark, σας επιτρέπει να εφαρμόσετε τους περισσότερους από τους διαθέσιμους αλγόριθμους και έννοιες μηχανικής μάθησης απευθείας στο σύνολο δεδομένων σας χρησιμοποιώντας συνοπτικές και ευανάγνωστες γραμμές κώδικα.

Εκτός από το ότι είναι διαθέσιμο σε γλώσσες προγραμματισμού όπως Python, C ++, Go και Julia, υποστηρίζει επίσης την εκτέλεση CLI, η οποία σας επιτρέπει να εκτελείτε τον κώδικά σας και να λαμβάνετε άμεσες απαντήσεις. Παρόλο που υποστηρίζει τη σύνδεση με αυτές τις άλλες γλώσσες, η εκτέλεση του mlpack σε μεγάλα σύνολα δεδομένων που απαιτούν πολύπλοκο υπολογισμό μπορεί να μην είναι καλή ιδέα όταν το χρησιμοποιείτε με άλλη γλώσσα προγραμματισμού. Έτσι, η επεκτασιμότητα με άλλες γλώσσες εκτός από το C ++ αποτελεί συχνά πρόβλημα με το mlpack.

Εάν είστε αρχάριος μηχανικός μαθητής και γνωρίζετε το C ++, μπορείτε ακόμα να το δοκιμάσετε. Η τεκμηρίωση περιλαμβάνει εύκολους οδηγούς και παραδείγματα που είναι διαθέσιμα για διάφορες γλώσσες προγραμματισμού. Επειδή εκτελεί υπολογισμούς σε έννοιες C ++, το mlpack χρησιμοποιεί κώδικα χαμηλού επιπέδου για γρήγορη εκτέλεση πολύπλοκων έως απλών εργασιών μηχανικής μάθησης.

5. Pytorch

Το Facebook αναπτύχθηκε Pytorch και κυκλοφόρησε επίσημα το 2016. Γνωστό για την εκτεταμένη χρήση του στην όραση υπολογιστή, τη βαθιά εκμάθηση και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, το Pytorch είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα που δημιουργήθηκε από το πλαίσιο Torch.

Όπως και το Keras και το Tensorflow, το Pytorch υποστηρίζει την επεξεργασία των συνόλων δεδομένων της CPU. Και αν το σύνολο δεδομένων σας είναι μεγάλο, διαθέτει επεξεργαστή GPU για τον χειρισμό των υπολογισμών σας. Επιπλέον, βασίζεται σε τάσεις.

Εκτός από την Python, η βιβλιοθήκη υποστηρίζει σύνδεση τόσο για C ++ όσο και για Java. Το Pytorch, εκτός από άλλα βοηθητικά προγράμματα, προσφέρει θυγατρικές βιβλιοθήκες, συμπεριλαμβανομένων λαμπαδηδρομία, torchtext, torchaudio, και TorchServe.

Αυτές οι βιβλιοθήκες είναι μέρος των λειτουργιών μηχανικής μάθησης Pytorch και θα τις συναντήσετε ενώ γράφετε τα μοντέλα Pytorch. Με λεπτομερή και περιεκτική τεκμηρίωση βασισμένη σε φροντιστήρια, το Pytorch είναι εύκολο να κατανοηθεί, αρκεί να είστε εξοικειωμένοι με τις έννοιες της μηχανικής μάθησης.

Το Pytorch σάς επιτρέπει επίσης να μετατρέψετε τα σύνολα δεδομένων σας σε μορφή φιλική προς το μηχάνημα. Είναι επίσης μια τέλεια βιβλιοθήκη για προεπεξεργασία δεδομένων. Πάντα, η εξαγωγή χαρακτηριστικών, ο καθαρισμός δεδομένων, ο διαχωρισμός δεδομένων και ο συντονισμός υπερπαραμέτρων είναι όλα δυνατά με το Pytorch.

6. Scikit-Learn

Καταπληκτικά χτισμένο με Python, scikit-learn, επίσης λέγεται sklearn, κυκλοφόρησε δημόσια το 2010. Η βιβλιοθήκη, ωστόσο, εξυπηρετεί ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της μοντελοποίησης επιλεγμένων και μη επιλεγμένων συνόλων δεδομένων.

Το Scikit-learn προσφέρει γνωστούς εποπτευόμενους αλγόριθμους, συμπεριλαμβανομένων των γραμμικών και μοντέλων παλινδρόμησης logistics, υποστήριξη διανυσματικό μηχάνημα (SVM), Naive Bayes, Decision Trees, Nearest Neighbours, μεταξύ άλλων, ακριβώς έξω από το κουτί. Είναι επίσης μια πλούσια πηγή μεθόδων μάθησης χωρίς επίβλεψη όπως η ομαδοποίηση, το μοντέλο Gaussian, μαζί με τα μοντέλα νευρωνικών δικτύων και πολλά άλλα.

Ουσιαστικά, το scikit-learn υποστηρίζει μοντέλα υπό επίβλεψη και χωρίς επίβλεψη. Είναι ένα εξαιρετικό σημείο εκκίνησης εάν είστε ακόμα νέοι στην Python ή στη μηχανική εκμάθηση γενικά επειδή είναι εξ ολοκλήρου βασισμένος σε Python. Και αν ξεκινάτε μόνο με μηχανική εκμάθηση ή επιστήμη δεδομένων, ίσως θελήσετε να ξεκινήσετε με τις εποπτευόμενες δυνατότητες εκμάθησης του scikit-learning.

Συνολικά, είναι πιο φιλικό για αρχάριους από άλλες βιβλιοθήκες της λίστας. Σε αντίθεση με τις άλλες βιβλιοθήκες που αναφέρθηκαν προηγουμένως, το scikit-learning εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από το Numpy και το Scipy για την εκτέλεση μαθηματικών υπολογισμών υψηλής απόδοσης. Και χρησιμοποιεί επίσης το Matplotlib για να παρουσιάσει συναρπαστικές οπτικοποιήσεις που λένε ιστορίες.

7. Θεανώ

Εάν είστε έξω για μια βιβλιοθήκη για να σας βοηθήσει να σπάσετε σύνθετα προβλήματα σε ευέλικτους αλγόριθμους, τότε Θεανώ μπορεί να είναι αυτό που θέλεις. Δημιουργήθηκε το 2007 από τον Yoshua Bengio στο Μόντρεαλ του Καναδά, η Theano είναι μια ισχυρή βιβλιοθήκη για την εκτέλεση υπολογισμών μικρής έως υψηλής απόδοσης.

Όπως και το Scikit-Learn, το Theano εξαρτάται από τον Numpy για την εκτέλεση αριθμητικών υπολογισμών. Η βιβλιοθήκη υποστηρίζει υπολογισμούς που βασίζονται σε GPU, καθώς δημιουργεί κώδικα C χαμηλού επιπέδου. Αυτό επιταχύνει τις μαθηματικές αξιολογήσεις με τη Θεανώ, ανεξάρτητα από το πόσο μεγάλες είναι. Επιπλέον, τα μοντέλα βαθιάς εκμάθησης λειτουργούν με τενσέρ.

Με το Theano, μπορείτε να μετατρέψετε το σύνολο δεδομένων σας σε αναγνώσιμα πλωτά, δυαδικά ή ακέραια σημεία, ανεξάρτητα από τον αρχικό τύπο δεδομένων του. Ωστόσο, ενδέχεται να μην λάβετε αρκετή υποστήριξη από την κοινότητα. Αυτό συμβαίνει επειδή η Theano δεν είναι τόσο δημοφιλής όσο οι άλλες βιβλιοθήκες που αναφέραμε νωρίτερα. Αυτό δεν το καθιστά λιγότερο φιλικό για αρχάριους.

Το σεμινάριο στα έγγραφα είναι εύκολο να κατανοηθεί. Η ικανότητά του να απλοποιεί πολύπλοκους πίνακες και να βελτιστοποιεί άπειρους υπολογισμούς το καθιστά ιδανικό για τη δημιουργία κλιμακούμενων μοντέλων μηχανικής μάθησης.

Ποια βιβλιοθήκη πρέπει να χρησιμοποιήσετε για το επόμενο έργο μηχανικής εκμάθησης;

Παρόλο που αναφέραμε μερικές από τις πιο ευρέως χρησιμοποιούμενες βιβλιοθήκες μηχανικής εκμάθησης, καταλήγοντας στο το καλύτερο μπορεί να είναι σκληρό καθώς εξυπηρετούν πολύ παρόμοιους σκοπούς με λίγες μόνο διαφορές χαρακτηριστικά.

Φυσικά, ξεκινώντας με μια πιο φιλική για αρχάριους βιβλιοθήκη όπως το Scikit-Learn ή το Keras είναι χρήσιμο εάν απλώς εισβάλλετε στον τομέα. Από εκεί και πέρα, η επιλογή μιας βιβλιοθήκης σκόπιμα για ένα έργο θα σας βοηθήσει να περιορίσετε τις πολυπλοκότητες κατά μήκος του αγωγού ανάπτυξης. Αλλά αυτό είπε, η εξοικείωση με τις βασικές αρχές της μηχανικής μάθησης μέσω μαθημάτων και σεμιναρίων είναι χρήσιμη.

Τι είναι οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης; Δείτε πώς λειτουργούν

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης έχουν σχεδιαστεί για να κάνουν τη ζωή ευκολότερη και να βελτιώνουν τα συστήματα, αλλά μπορούν να πάνε στραβά με άσχημες συνέπειες.

Διαβάστε Επόμενο

Σχετικά με τον Συγγραφέα