Einführung in maschinelle Lernbibliotheken

Es ist eine stressige Aufgabe, jeden Algorithmus von Grund auf neu zu implementieren. Bei der Arbeit mit großen Datenmengen kann es Tage dauern, bis Ihre Arbeit abgeschlossen ist, oder Monate! Um dies zu vereinfachen, werden Schnittstellen oder Bibliotheken für maschinelles Lernen erstellt, mit deren Hilfe Entwickler maschinelle Lernalgorithmen einfach und schnell erstellen können. Bibliotheken sind eine Reihe von Regeln und Funktionen, die in Programmiersprachen geschrieben sind. Diese Bibliotheken sparen viel Zeit und Wiederholungsarbeit, indem sie nicht unter die Haube entmutigender Algorithmen geraten. Bibliotheken für maschinelles Lernen unterstützen Python, weshalb Python immer beliebter wird und von Tag zu Tag schneller wächst.

Bibliotheken des maschinellen Lernens

Im Folgenden finden Sie einige der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen

  • Pandas
  • Numpy
  • Matplotlib
  • Scikit lernen
  • Seaborn
  • Tensorflow
  • Theano
  • Keras
  • PyTorch
  • OpenCV
  • Flasche

Lernen wir sie kurz kennen!

1. Pandas

Pandas ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die flexible, leistungsstarke und benutzerfreundliche Datenstrukturen wie Serien und Datenrahmen bietet. Python ist eine hilfreiche Sprache für die Datenvorbereitung, bleibt jedoch bei der Datenanalyse und -modellierung zurück. Um diese Verzögerung zu überwinden, hilft Pandas dabei, den gesamten Datenanalyse-Workflow in Python abzuschließen, ohne auf andere domänenspezifische Sprachen wie R. Pandas umzuschalten. Pandas ermöglicht dem Benutzer das Lesen / Schreiben von Datensätzen in verschiedenen Formaten wie TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML und viele mehr. Es bietet eine hohe Leistung für Data Mining, Reshaping, Sub-Setting, Datenausrichtung, Slicing, Indizierung, Zusammenführen / Verbinden von Datensätzen. Pandas sind jedoch ineffizient, wenn es um die Speichernutzung geht. Es werden zu viele Objekte erstellt, um die Datenmanipulation zu vereinfachen, was viel Speicherplatz beansprucht.

2. NumPy

NumPy ist die grundlegendste Datenverarbeitungsbibliothek, die häufig für das wissenschaftliche Rechnen mit Python verwendet wird. Es ermöglicht dem Benutzer, ein großes N-dimensionales Array zu handhaben und mathematische Operationen durchzuführen. NumPy ist berühmt für seine Laufzeit-Ausführungsgeschwindigkeit, Parallelisierungs- und Vektorisierungsfunktionen. Es ist nützlich für die Manipulation von Matrixdaten wie Umformen, Transponieren und schnelle mathematische / logische Operationen. Andere Operationen wie Sortieren, Auswählen, lineare Grundalgebra, diskrete Fourier-Transformation und vieles mehr. NumPy verbraucht weniger Speicher und bietet ein besseres Laufzeitverhalten. Es ist jedoch von Cython abhängig, was die Integration von NumPy in andere C / C ++ - Bibliotheken erschwert.

3. Matplotlib

Matplotlib ist eine Datenvisualisierungsbibliothek, die plattformübergreifend mit Numpy, Pandas und anderen interaktiven Umgebungen funktioniert. Es erzeugt eine qualitativ hochwertige Visualisierung von Daten. Matplotlib kann angepasst werden, um Diagramme, Achsen, Zahlen oder Publikationen zu zeichnen, und es ist einfach in Jupyter-Notizbüchern zu verwenden. Der Code für matplotlib sieht für manche vielleicht entmutigend aus, ist aber ziemlich einfach zu implementieren, sobald sich der Benutzer daran gewöhnt hat. Es erfordert jedoch viel Übung, matplotlib effizient einzusetzen.

4. Sci-Kit lernen

Das Sci-Kit-Lernen kann als das Herz des klassischen maschinellen Lernens betrachtet werden, das sich ausschließlich auf die Modellierung der Daten konzentriert, anstatt die Daten zu laden, zu bearbeiten oder zusammenzufassen. Jede Aufgabe, die Sie nur benennen und sci-kit learn kann sie effizient ausführen. Sci-kit learn, eine der einfachsten und effizientesten Bibliotheken für Data Mining und Datenanalyse, ist eine Open-Source-Bibliothek, die auf NumPy, SciPy & Matplotlib aufbaut. Es wurde als Teil des Google Summer Code-Projekts entwickelt, das sich mittlerweile zu einer weit verbreiteten Bibliothek für maschinelle Lernaufgaben entwickelt hat. Mit Sci-Kit-Lernprogrammen können Klassifizierung, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion, Modellauswahl, Merkmalsextraktion, Normalisierung und vieles mehr vorbereitet werden. Ein Nachteil von sci-kit learn ist, dass es nicht bequem ist, kategoriale Daten zu verwenden.

5. Seaborn

Die Bibliothek von Seaborn befindet sich oben auf der Matplotlib. Seaborn erleichtert das Plotten von Datenvisualisierungen. Es zeichnet attraktiv, die Informationen generieren Grafiken mit weniger Codezeilen. Seaborn bietet spezielle Unterstützung für kategoriale und multivariate Daten, um aggregierte Statistiken anzuzeigen.

6. Tensorflow

TensorFlow wurde vom google brain team für den internen Gebrauch entwickelt und ist eine Open-Source-Plattform zur Entwicklung und Schulung von Modellen für maschinelles Lernen. Es ist eine weit verbreitete Plattform für ML-Forscher, Entwickler und Produktionsumgebungen. Tensorflow führt verschiedene Aufgaben aus, darunter Modelloptimierung, grafische Darstellung, probabilistisches Denken und statistische Analyse. Tensoren sind das Grundkonzept dieser Bibliothek, die eine Verallgemeinerung von Vektoren und Matrizen für hochdimensionale Daten bietet. Tensorflow kann zahlreiche ML-Aufgaben ausführen, wird jedoch in hohem Maße zum Aufbau tiefer neuronaler Netze verwendet.

7. Theano

Theano wurde vom Montreal Institute for Learning Algorithm (MILA) entwickelt und ist eine Python-Bibliothek, mit der der Benutzer mathematische Ausdrücke mit N-dimensionalen Arrays auswerten kann. Ja, dies ähnelt der Numpy-Bibliothek. Der einzige Unterschied besteht darin, dass Numpy beim maschinellen Lernen hilfreich ist, während es beim vertieften Lernen gut funktioniert. Theano bietet eine höhere Rechengeschwindigkeit als eine CPU, erkennt und behebt viele Fehler.

8. Keras

"Tiefe neuronale Netze leicht gemacht" - das sollte der Slogan dieser Bibliothek sein. Keras ist benutzerfreundlich und wurde für Menschen entwickelt, um die kognitive Belastung nach dem besten Verfahren zu reduzieren. Keras bietet einfaches und schnelles Prototyping. Es handelt sich um eine High-Level-API für neuronale Netzwerke, die in Python geschrieben ist und auf CNTK, TensorFlow und MXNET ausgeführt wird. Keras bietet eine Vielzahl von bereits vorgefertigten Modellen an. Es unterstützt wiederkehrende und konvolutionelle Netzwerke sowie die Kombination beider Netzwerke. Ein Benutzer kann auf einfache Weise neue Module hinzufügen, wodurch Keras für die Forschung auf hohem Niveau geeignet ist. Die Leistung von Keras hängt vollständig von den Backends unter der Haube ab (CNTK, TensorFlow und MXNET).

9. PyTorch

PyTorch wurde ursprünglich vom Künstlichen Intelligenz-Team von Facebook entwickelt, das später mit caffe2 kombiniert wurde. Bis TensorFlow kam, war PyTorch das einzige Deep-Learning-Framework auf dem Markt. Es ist so in Python integriert, dass es mit anderen Trendbibliotheken wie Numpy, Python usw. verwendet werden kann. PyTorch ermöglicht es dem Benutzer, Modelle in das Standard-ONNX (Open Neural Network Exchange) zu exportieren, um direkten Zugriff auf ONNX-Plattformen, Laufzeiten und zu erhalten Mehr.

10. OpenCV

OpenCV ist eine Computer-Vision-Bibliothek, die eine zentrale Infrastruktur für Computer-Vision-Anwendungen bereitstellt und die Wahrnehmung von Maschinen verbessert. Diese Bibliothek ist für die kommerzielle Nutzung kostenlos. Von OpenCV bereitgestellte Algorithmen können zur Gesichtserkennung, Objektidentifizierung, Verfolgung sich bewegender Objekte und Kamerabewegungen verwendet werden. OpenCV ist nützlich, um zwei Bilder zusammenzufügen, um hochauflösende Bilder zu erstellen, Augenbewegungen zu verfolgen, 3D-Modelle von Objekten zu extrahieren und vieles mehr. Es kann auf verschiedenen Plattformen ausgeführt werden. Die C ++ -, Java- und Python-Schnittstellen unterstützen Windows, MacOS, iOS, Linux und Android.

11. Kolben

Flask wurde 2004 von einer Gruppe internationaler Python-Enthusiasten entwickelt. Wenn Sie Webanwendungen entwickeln möchten, kann Flask das beste Python-Webanwendungs-Framework sein. Es basiert auf der Jinja Template Engine und dem Werkzeug WSGI Toolkit. Es ist mit der Google App Engine kompatibel und enthält den Entwicklungsserver und den Debugger. Einige andere Bibliotheken: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, Daten. Tisch, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon und die Liste kann weiter und weiter gehen.

Fazit

Daher gab dieser Artikel einen Überblick über die aktuellen Bibliotheken für maschinelles Lernen, ihre Verwendung und auch einige Nachteile. Wir haben verschiedene Bibliotheken besprochen, die eine mühsame Aufgabe erfüllen können, wie Matrixberechnungen, Data Mining, Datenvisualisierung und Gesichtserkennung. Sie sollten sich jedoch nicht auf diese Bibliotheken beschränken. Es gibt zahlreiche großartige Bibliotheken auf dem Markt.

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Große Daten