Introduktion till maskininlärningsbibliotek
Att implementera varje algoritm från grunden är en stressande uppgift. När du arbetar med stora datamängder kan det ta dagar att slutföra ditt arbete eller kanske månader! För att göra det enklare byggs maskininlärningsgränssnitt eller bibliotek, vilket hjälper utvecklare att enkelt och snabbt bygga maskininlärningsalgoritmer. Bibliotek är en uppsättning regler och funktioner som skrivs på programmeringsspråk. Dessa bibliotek sparar mycket tid, repetitivt arbete genom att inte komma under huven av skrämmande algoritmer. Maskininlärningsbibliotek stöder Python, varför Python har vunnit mycket popularitet och fortfarande växer snabbare dag för dag.
Libraries of Machine Learning
Följande är några av de mest populära maskininlärningsbiblioteken
- pandas
- numpy
- matplotlib
- Scikit lära sig
- Seaborn
- Tensorflow
- Theano
- Keras
- PyTorch
- OpenCV
- Flaska
Låt oss lära känna dem i nötskal!
1. Pandor
Pandas är ett pythonbibliotek med öppen källkod som ger flexibla, högpresterande och enkla att använda datastrukturer som serier, dataramar. Python är ett användbart språk för dataförberedelser, men det släpar efter när det gäller dataanalys och modellering. För att övervinna denna fördröjning hjälper Pandas att slutföra hela dataanalysarbetsflödet i Python, utan att byta till några andra domänspecifika språk som R. Pandas gör det möjligt för användaren att läsa / skriva datasätt i olika format som TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML och många fler. Det ger hög prestanda för data mining, omformning, subinställning, datainriktning, skivning, indexering, sammanslagning / sammankoppling av datamängder. Men pandor är ineffektiva när det gäller minnesanvändning. Det skapar för många objekt för att göra det enkelt att hantera data, vilket använder högt minne.
2. NumPy
NumPy är det mest grundläggande datahanteringsbiblioteket som populärt används för vetenskaplig datoranpassning med python. Det gör att användaren kan hantera stora N-dimensionella arrayer med förmågan att utföra matematiska operationer. NumPy är känd för sin körningshastighet, parallellisering och vektoriseringsfunktioner. Det är användbart för matrisdatamanipulation som omformning, transponering, snabba matematiska / logiska operationer. Andra operationer som sortering, val, grundläggande linjär algebra, diskret Fourier-transform och mycket mer. NumPy förbrukar mindre minne och ger bättre körbeteende. Men det är beroende av Cython, vilket gör NumPy svårt att integrera med andra C / C ++ -bibliotek.
3. Matplotlib
Matplotlib är ett datavisualiseringsbibliotek som fungerar med numpy, pandaer och andra interaktiva miljöer över plattformar. Det producerar visualisering av data av hög kvalitet. Matplotlib kan anpassas till diagram, axlar, figurer eller publikationer och det är lätt att använda i jupyter-anteckningsböcker. Koden för matplotlib kan se avskräckande ut för vissa, men den är ganska lätt att implementera när användaren har vant sig vid den. Men det krävs mycket övning att använda matplotlib effektivt.
4. Sci-kit lär
Sci-kit-läranden kan betraktas som hjärtat i klassisk maskininlärning, som är helt fokuserad på att modellera data istället för att ladda, manipulera eller sammanfatta data. Varje uppgift, du bara namnge det och sci-kit lär kan utföra det effektivt. Ett av de mest enkla och effektiva biblioteken för data mining och dataanalys, sci-kit learning är ett open source-bibliotek som är byggt på NumPy, SciPy & Matplotlib. Det utvecklades som en del av google sommarkodprojekt, som nu har blivit ett allmänt accepterat bibliotek för maskininlärningsuppgifter. Sci-kit-läranden kan användas för att förbereda klassificering, regression, kluster, dimensionalitetsminskning, modellval, funktionsutdrag, normalisering och mycket mer. En nackdel med sci-kit-lärande är att det inte är bekvämt att använda kategoriska data.
5. Seaborn
Seaborn-biblioteket är byggt på toppen av matplotlib. Seaborn gör det enkelt att plotta datavisualiseringar. Det drar attraktivt, den information som genererar grafer med färre kodrader. Seaborn har särskilt stöd för kategoriska och multivariata data för att visa sammanlagd statistik.
6. Tensorflöde
TensorFlow är utvecklat av google brain team för dess interna användning och är en öppen källkodsplattform för att utveckla och utbilda modeller för maskininlärning. Det är en allmänt accepterad plattform bland ML-forskare, utvecklare och produktionsmiljöer. Tensorflow utför olika uppgifter inklusive modelloptimering, grafisk representation, sannolikhetsresonemang, statistisk analys. Tensorer är det grundläggande konceptet i detta bibliotek, som ger en generalisering av vektorer och matriser för högdimensionell data. Tensorflow kan göra många ML-uppgifter men används mycket för att bygga djupa neurala nätverk.
7. Theano
Theano är utvecklat av Montreal Institute for learning algoritm (MILA) och är ett pythonbibliotek som gör det möjligt för användaren att utvärdera matematiska uttryck med N-Dimensional-matriser. Ja, det här liknar Numpy-biblioteket. Den enda skillnaden är att Numpy är till hjälp i maskininlärning, medan theano fungerar bra för djup inlärning. Theano ger snabbare beräkningshastighet än en CPU, upptäcker och löser många fel.
8. Keras
"Djupa neurala nätverk gjorde det enkelt" - det borde vara bibliotekets tagline. Keras är användarvänlig designad för människor som följer den bästa processen för att minska den kognitiva belastningen. Keras ger enkel och snabb prototypning. Det är en API på hög nivå på neurala nätverk, som är skriven i python och körs på toppen av CNTK, TensorFlow och MXNET. Keras tillhandahåller ett stort antal redan förutbildade modeller. Det stöder återkommande och invändiga nätverk och kombinationen av båda nätverk också. En användare kan enkelt lägga till nya moduler vilket gör Keras lämplig för forskning på hög nivå. Keras prestanda beror helt på under huven backends (CNTK, TensorFlow och MXNET)
9. PyTorch
PyTorch utvecklades ursprungligen av Facebook: s artificiella intelligens-team, som senare kombinerades med caffe2. Till TensorFlow kom, var PyTorch den enda djupa inlärningsramen på marknaden. Den är så integrerad med python, att den kan användas med andra trendiga bibliotek som numpy, Python, etc. PyTorch tillåter användaren att exportera modeller i standardnätet ONNX (Open Neural Network Exchange) för att få direkt tillgång till ONNX-plattformar, runtimes och Mer.
10. OpenCV
OpenCV är ett datorvisionsbibliotek som är byggt för att tillhandahålla central infrastruktur för datorvisionsapplikationer och förbättra maskinens uppfattning. Detta bibliotek är gratis för kommersiellt bruk. Algoritmer som tillhandahålls av OpenCV kan användas för ansiktsdetektering, objektidentifiering, spårrörelser och kamerarörelser. OpenCV är användbart för att koppla samman två bilder som kan producera bilder med hög upplösning, följa ögonrörelser, extrahera 3D-modeller av objekt och mycket mer. Det har en förmåga att utföra på olika plattformar, det är C ++, Java och Python-gränssnitt kan stödja Windows, macOS, iOS, Linux och Android.
11. Kolv
Flask utvecklades av en grupp internationella pythonentusiaster 2004. Om du vill utveckla webbapplikationer kan Flask vara det bästa ramverket för python-webbapplikationer. Den förlitar sig på Jinja-mallmotorn och Werkzeug WSGI verktygssats. Den är kompatibel med Google App-motorn och innehåller utvecklingsservern och felsökaren. Några andra bibliotek: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. bord, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon och listan kan fortsätta.
Slutsats
Så den här artikeln gav en översikt över aktuella maskininlärningsbibliotek, dess användning och vissa nackdelar också. Vi diskuterade olika bibliotek som kan utföra en tråkig uppgift såsom Matrix-beräkningar, data mining, datavisualisering och ansiktsdetektering. Du bör dock inte begränsa dig till dessa bibliotek. Det finns många fantastiska bibliotek på marknaden.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till maskininlärningsbibliotek. Här diskuterar vi introduktionen och olika bibliotek för maskininlärning. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Maskininlärningsarkitektur
- Typer av maskininlärning
- Karriärer inom maskininlärning
- Frågor om maskininlärningsintervjuer
- Hyperparameter-maskininlärning
- Multivariat regression