7 maskininlärningsbibliotek för blivande experter

Maskininlärning har blivit centrum för diskussion inom artificiell intelligens idag. Det berör alla områden, inklusive teknik, medicin, företag, samhällsvetenskap och mer.

Genom att använda de flera maskininlärningsbiblioteken som finns idag är maskininlärning med bland annat Python, C ++, Java, Julia och R enklare än någonsin. Här är några populära maskininlärningsbibliotek du kan börja med om du vill ge dig ut på denna lovande karriärväg.

1. Keras

Keras är en del av TensorFlows omfattande verktyg för maskininlärning. Men det är annorlunda eftersom det är ett API på högre nivå som levereras med TensorFlow. Dessutom är det mer människovänligt och skrivet med Python. Så det är mer genomförbart eftersom det erbjuder kortfattad dokumentation som är lätt för maskininlärande nybörjare att begränsa.

Keras erbjuder emellertid ett brett utbud av maskininlärningsfunktioner, perfekt för att träna både strukturerad data och rådata. Biblioteket spänner emellertid över text- och bildbaserade algoritmer för utbildning och testning av din datamängd.

En unik egenskap hos Keras är att det håller dig fokuserad på biblioteket, eftersom det ger allt du behöver för ditt projekt i ett stycke. Så du behöver knappast förgrena dig för att låna verktyg från andra bibliotek. Hyperparameterinställning, funktionsval, lager för förbehandling av data och datarengöring är några av dess spektakulärt inbyggda funktioner.

Med Keras kan du läsa bilder och texter direkt från delade mappar i en överordnad katalog och få en märkt datamängd från dem. Och om din data är stor och inte sitter i maskinminnet, erbjuder Keras ett alternativ för högpresterande datasetobjekt. Du kan alltid byta till det.

Relaterad: Hur du uppgraderar dina Python- och AI -färdigheter med Python Machine Learning Libraries

Dessutom erbjuder den olika grafiska processorenheter (GPU: er) för bearbetning av en stor datamängd. Så det låter dig samtidigt köra CPU -beräkningar tillsammans med GPU -bearbetning asynkront.

2. TensorFlow

Infördes av Google 2015, TensorFlow är mer en ram än ett bibliotek. Det är ett bibliotek med öppen källkod byggt med C ++, och det fungerar genom att spåra dataflödesdiagram.

TensorFlow är mycket mångsidig och omfattande och erbjuder massor av andra inbyggda enhetsbibliotek för att köra beräkningar för maskininlärning. I huvudsak erbjuder TensorFlow en skalbar plattform för att bygga maskininlärningskoncept som artificiella neurala nätverk (ANN), djupa neurala nätverk och djupinlärning.

Relaterad: Vad är TensorFlow Lite och hur är det en inlärningsram?

Tensorflow stöder också Java, C ++, Julia, Rust, Ruby och JavaScript, bland annat förutom Python. Medan TensorFlow används med andra programmeringsspråk än Python kan erbjuda enkel projektintegration, är det enklare att använda dess kärnor med Python eftersom det stöder TensorFlows implementering fullt ut.

Dessutom kan utvecklingsrörledningar på andra språk ge API -versionskompatibilitetsproblem om du behöver byta version senare. Även om TensorFlow -dokument är omfattande, till skillnad från Keras, kan de vara för diversifierade för att nybörjare ska kunna förstå. Som sagt, det har gediget samhällsstöd, och du hittar också många TensorFlow-exempel med öppen källkod där ute.

En fördel med TensorFlow framför Keras är att du kan använda TensorFlow direkt utan Keras. Naturligtvis kan du inte säga samma sak för Keras, eftersom det är en grenad klass av TensorFlow själv.

3. Mlib Spark

Här är något ganska praktiskt från Apache Spark. Släpptes och gjordes öppen källkod 2010, Mlib Spark använder iterativa beräkningar för att köra maskininlärningsalgoritmer. På grund av dess iterativa natur kan Mlib använda Hadoop eller lokala datakällor och arbetsflöden. Dessutom kan den köra komplex logik inom en kort period.

I slutändan är det fortfarande ett av de snabbaste maskininlärningsbiblioteken som finns. Den kör ett brett utbud av maskininlärningsalgoritmer, inklusive regression, klustering, klassificering och rekommendationsmodeller. Det utmärker sig också när det gäller dataförbehandling och mönsterbrytning.

Relaterad: Vad är maskininlärningsalgoritmer? Så här fungerar de

Biblioteket är dynamiskt och erbjuder ett robust API som kan anslutas till Scala, Python, R och Java. Mlib Spark är en inbäddning av Spark själv, så den uppgraderas med varje Spark -utgåva.

Mlib Spark har förklarande dokumentation, så en nybörjare kan enkelt hämta den. Men en liten nackdel är att den bara kan integreras med några få programmeringsspråk, så det här kan vara ett problem om du inte är bekant med de språk som det för närvarande stöder.

4. mlpack

mlpack släpptes 2008 och utvecklades med C ++ med hjälp av ett linjärt algebrabibliotek som heter Armadillo. Precis som Mlib Spark kan du tillämpa de flesta tillgängliga algoritmer och koncept för maskininlärning direkt i din dataset med hjälp av korta och läsbara kodrader.

Förutom att den är tillgänglig på programmeringsspråk som Python, C ++, Go och Julia, stöder den också CLI -körning, vilket gör att du kan köra din kod och få omedelbara svar. Även om det stöder bindning med dessa andra språk, är det kanske inte en bra idé att köra mlpack på stora datamängder som kräver komplex beräkning när du använder det med ett annat programmeringsspråk. Således är skalbarhet med andra språk förutom C ++ ofta ett problem med mlpack.

Om du är nybörjare i maskininlärning och kunnig om C ++ kan du fortfarande prova det. Dokumentationen har lätt att följa guider och exempel som finns tillgängliga för olika programmeringsspråk. Eftersom det kör beräkningar på C ++-koncept använder mlpack kod på låg nivå för att snabbt utföra komplexa till enkla maskininlärningsuppgifter.

5. Pytorch

Facebook utvecklades Pytorch och släppte den officiellt 2016. Pytorch är känt för sin omfattande användning inom datorsyn, djupinlärning och naturligt språkbehandling och är ett bibliotek med öppen källkod byggt från Torch-ramverket.

Precis som Keras och Tensorflow stöder Pytorch CPU -bearbetning av datamängder. Och om din datamängd är stor har den en GPU -processor för att hantera dina beräkningar. Dessutom är det tensorbaserat.

Förutom Python stöder biblioteket bindning för både C ++ och Java. Pytorch, förutom andra verktyg, erbjuder dotterbibliotek inklusive fackla, facklaxt, torchaudio, och TorchServe.

Dessa bibliotek är en del av Pytorch -maskininlärningsfunktionerna, och du kommer att stöta på dem när du skriver dina Pytorch -modeller. Med detaljerad och omfattande självstudiebaserad dokumentation är Pytorch lätt att förstå, så länge du känner till maskininlärningskoncept.

Pytorch låter dig också omvandla dina datamängder till ett maskinvänligt format. Så det är också ett perfekt bibliotek för förbehandling av data. Det är alltid möjligt att extrahera funktioner, datarengöring, datadelning och hyperparameterinställning med Pytorch.

6. Scikit-Lär dig

Omfattande byggd med Python, scikit-lära, även kallad sklearn, släpptes offentligt 2010. Biblioteket betjänar dock ett brett utbud av maskininlärningsprogram, inklusive modellering av utvalda och ofungerade datamängder.

Scikit-learn erbjuder välbekanta övervakade algoritmer, inklusive de linjära och logistiska regressionsmodellerna, stödja vektormaskin (SVM), Naive Bayes, beslutsträd, närmaste grannar, bland andra, direkt ur låda. Det är också en rik källa till oövervakade inlärningsmetoder som klustering, Gauss -modell, tillsammans med neurala nätverksmodeller och mer.

I huvudsak stöder scikit-learn både övervakade och oövervakade modeller. Det är en bra utgångspunkt om du fortfarande är ny på Python eller maskininlärning i allmänhet eftersom det är helt Python-baserat. Och om du bara börjar med maskininlärning eller datavetenskap kanske du vill börja med de övervakade inlärningsfunktionerna i scikit-learn.

Sammantaget är det mer nybörjarvänligt än andra bibliotek på listan. Till skillnad från de andra biblioteken som nämnts tidigare är scikit-learning massivt beroende av Numpy och Scipy för att köra matematiska beräkningar med hög prestanda. Och det använder också Matplotlib för att presentera övertygande berättande visualiseringar.

7. Theano

Om du är ute efter ett bibliotek för att hjälpa dig att bryta komplexa problem till flexibla algoritmer, då Theano kan vara vad du vill. Theano skapades 2007 av Yoshua Bengio i Montreal, Kanada, och är ett kraftfullt bibliotek för att köra små till högpresterande beräkningar.

Precis som Scikit-Learn är Theano beroende av Numpy för att utföra numeriska beräkningar. Biblioteket stöder GPU-baserade beräkningar, plus det genererar låg nivå C-kod. Detta påskyndar matematiska utvärderingar med Theano, oavsett hur stora de är. Dessutom fungerar dess djupa inlärningsmodeller på tensorer.

Med Theano kan du konvertera din dataset till läsbara float-, binära eller heltalspunkter, oavsett dess initiala datatyp. Du kanske inte får tillräckligt med samhällsstöd. Det beror på att Theano inte är lika populärt som de andra biblioteken vi nämnde tidigare. Det gör det inte mindre nybörjarvänligt.

Handledningen i dokumenten är lätt att förstå. Dess förmåga att förenkla komplexa matriser och optimera oändliga beräkningar gör den perfekt för att skapa skalbara maskininlärningsmodeller.

Vilket bibliotek ska du använda för ditt nästa maskininlärningsprojekt?

Även om vi har nämnt några av de mest använda maskininlärningsbiblioteken, kommer vi på bästa kan vara tuff eftersom de alla tjänar mycket liknande syften med bara några få skillnader i deras funktioner.

Självklart är det bra att börja med ett mer nybörjarvänligt bibliotek som Scikit-Learn eller Keras om du bara bryter dig in på fältet. Utöver det hjälper dig att begränsa komplexiteten längs din utvecklingsrörledning genom att välja ett bibliotek målmedvetet för ett projekt. Men som sagt, att bekanta dig med maskininlärningsgrunderna genom kurser och självstudier är till hjälp.

Vad är maskininlärningsalgoritmer? Så här fungerar de

Maskininlärningsalgoritmer är utformade för att göra livet enklare och förbättra system, men de kan gå snett med dåliga konsekvenser.

Läs Nästa

Om författaren