Nejlepší knihovny Pythonu pro strojové a hluboké učení
Ačkoli je na výběr mnoho jazyků, Python patří mezi vývojářsky nejpřívětivější programovací jazyky pro strojové a hluboké učení a je vybaven širokou sadou knihoven pro každý případ použití a projekt.
● TensorFlow
Revoluce je tu! Vítejte v TensorFlow 2.0.
TensorFlow je rychlá, flexibilní a škálovatelná open-source knihovna pro strojové učení pro výzkum i produkci.
TensorFlow je jedna z nejlepších dostupných knihoven pro práci se strojovým učením v jazyce Python. TensorFlow, kterou nabízí společnost Google, usnadňuje tvorbu ML modelů jak začátečníkům, tak profesionálům.
Pomocí TensorFlow můžete vytvářet a trénovat ML modely nejen na počítačích, ale také na mobilních zařízeních a serverech pomocí TensorFlow Lite a TensorFlow Serving, které nabízejí stejné výhody, ale pro mobilní platformy a výkonné servery.
Několik zásadních oblastí v ML a DL, kde TensorFlow září, je např:
● Zpracování hlubokých neuronových sítí
● Zpracování přirozeného jazyka
● Parciální diferenciální rovnice
● Možnosti abstrakce
● Rozpoznávání obrazu, textu a řeči
● Bezproblémová spolupráce nápadů a kódu
Jádrová úloha:
● Keras
Chcete-li pochopit, jak provést konkrétní úlohu v TensorFlow, můžete se podívat na výukové programy TensorFlow.
● Keras
Keras je jedna z nejoblíbenějších a otevřených knihoven neuronových sítí pro Python. Keras byl původně navržen inženýrem společnosti Google pro ONEIROS, což je zkratka pro Open-Ended Neuro Electronic Intelligent Robot Operating System, a brzy byl podporován v základní knihovně TensorFlow, díky čemuž je přístupný nad TensorFlow. Keras obsahuje několik stavebních bloků a nástrojů potřebných k vytvoření neuronové sítě, jako např:
● Neuronové vrstvy
● Aktivační a nákladové funkce
● Cíle
● Dávková normalizace
● Dropout
● Pooling
Keras rozšiřuje použitelnost TensorFlow o tyto další funkce pro programování ML a DL. Díky nápomocné komunitě a vyhrazenému kanálu Slack je získání podpory snadné. Vedle standardních neuronových sítí existuje také podpora pro konvoluční a rekurentní neuronové sítě. Můžete se také podívat na další ukázkové modely ve třídě Keras a Computer Vision ze Stanfordu.
Keras Cheat Sheet : https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf
Jádrová úloha: Vytvářejte modely hlubokého učení
Začínáme s Kerasem –
● PyTorch
PyTorch, vyvinutý společností Facebook, je jednou z mála knihoven strojového učení pro Python. Kromě jazyka Python má PyTorch také podporu jazyka C++ se svým rozhraním C++, pokud vás to zajímá. PyTorch, který je považován za jednoho z hlavních uchazečů v závodě o titul nejlepšího frameworku pro strojové učení a hluboké učení, čelí dojemné konkurenci TensorFlow. Další podrobnosti najdete v tutoriálech PyTorch.
Některé zásadní funkce, které odlišují PyTorch od TensorFlow, jsou následující:
● Tensorové výpočty s možností zrychleného zpracování pomocí grafických procesorových jednotek
● Snadné učení, používání a integrace se zbytkem ekosystému Pythonu
● Podpora neuronových sítí postavených na páskovém systému automatických rozdílů
Různé moduly, se kterými PyTorch přichází a které pomáhají vytvářet a trénovat neuronové sítě:
● Tensory – torch.Tensor
● Optimalizátory – torch.optim modul
● Neuronové sítě – modul nn
● Autograd
Pros: velmi přizpůsobitelný, široce používaný ve výzkumu hlubokého učení
Nevýhody: méně abstrakcí NLP, není optimalizován pro rychlost
Jádro úlohy: Vývoj a trénování modelů hlubokého učení
Keras vs Tensorflow vs PyTorch | Srovnání frameworků hlubokého učení
● Scikit-learn
Scikit-learn je další aktivně používaná knihovna strojového učení pro Python. Zahrnuje snadnou integraci s různými knihovnami pro programování ML, jako jsou NumPy a Pandas. Scikit-learn přichází s podporou různých algoritmů, jako např:
● Klasifikace
● Regrese
● Shlukování
● Redukce dimenzionality
● Výběr modelu
● Předzpracování
Vychází z myšlenky snadného použití, ale přitom flexibility, Scikit-learn je zaměřen na modelování dat a ne na další úlohy, jako je načítání, manipulace, manipulace a vizualizace dat. Je považován za dostatečný k tomu, aby mohl být použit jako komplexní ML, od fáze výzkumu až po nasazení. Pro hlubší pochopení scikit-learn se můžete podívat na výukové programy Scikit-learn.
Jádrová úloha: Modelování
Scikit-learn-
● Pandas
Pandas je knihovna pro analýzu dat v jazyce Python a používá se především pro manipulaci s daty a jejich analýzu. Do hry vstupuje ještě před přípravou datové sady pro trénování. Pandas programátorům strojového učení usnadňuje práci s časovými řadami a strukturovanými vícerozměrnými daty. Mezi skvělé vlastnosti Pandas, pokud jde o práci s daty, patří např:
● Změna tvaru datové sady a její otočení
● Slučování a spojování datových sad
● Práce s chybějícími daty a zarovnávání dat
● Různé možnosti indexování, například indexování hierarchických os, Fancy indexing
● Možnosti filtrace dat
Pandas využívá DataFrames, což je jen technický termín pro dvojrozměrnou reprezentaci dat, když programátorům nabízí objekty DataFrame.
Jádrová úloha: Manipulace s daty a jejich analýza
Trendy Google – zájem Pand v čase
.
● NLTK
NLTK je zkratka pro Natural Language Toolkit a je to knihovna pro Python pro práci se zpracováním přirozeného jazyka. Je považována za jednu z nejoblíbenějších knihoven pro práci s daty lidského jazyka. NLTK nabízí programátorům jednoduchá rozhraní spolu s širokou škálou lexikálních zdrojů, jako jsou FrameNet, WordNet, Word2Vec a několik dalších. Mezi nejdůležitější funkce NLTK patří:
● Vyhledávání klíčových slov v dokumentech
● Tokenizace a klasifikace textů
● Rozpoznávání na základě hlasu a rukopisu
● Lemmatizace a stemming slov
NLTK a jeho sada balíčků jsou považovány za spolehlivou volbu pro studenty, inženýry, výzkumníky, lingvisty a průmyslová odvětví, která pracují s jazykem.
Jádrová úloha: Zpracování textu
● Spark MLlib
MLlib je škálovatelná knihovna strojového učení Apache Spark
Vyvinutá společností Apache, Spark MLlib je knihovna strojového učení, která umožňuje snadné škálování vašich výpočtů. Je jednoduchá na používání, rychlá, snadno se nastavuje a nabízí bezproblémovou integraci s dalšími nástroji. Spark MLlib se okamžitě stala vhodným nástrojem pro vývoj algoritmů a aplikací strojového učení.
Nástroje, které Spark MLlib přináší, jsou:
Některé z populárních algoritmů a rozhraní API, které mohou programátoři pracující na strojovém učení pomocí Spark MLlib využít, jsou následující:
● Regrese
● Shlukování
● Optimalizace
● Redukce rozměrů
● Klasifikace
● Základní statistika
● Extrakce vlastností
● Theano
Theano je výkonná knihovna jazyka Python umožňující snadné definování, optimalizaci a vyhodnocování výkonných matematických výrazů. Některé z funkcí, které dělají z Theano robustní knihovnu pro provádění vědeckých výpočtů ve velkém měřítku, jsou následující:
● Podpora GPU pro lepší výkon při náročných výpočtech ve srovnání s CPU
● Silná podpora integrace s NumPy
● Rychlejší a stabilnější vyhodnocování i těch nejsložitějších proměnných
● Možnost vytvářet vlastní kód C pro vaše matematické operace
S Theano, můžete dosáhnout rychlého vývoje některých z nejefektivnějších algoritmů strojového učení. Nad systémem Theano jsou postaveny některé ze známých knihoven pro hluboké učení, například Keras, Blocks a Lasagne. Pokročilejší koncepty v Theanu naleznete v učebnici Theano.
● MXNet
Flexibilní a efektivní knihovna pro hluboké učení
Pokud mezi vaše obory patří hluboké učení, bude pro vás MXNet ideální volbou. MXNet se používá k trénování a nasazování hlubokých neuronových sítí, je vysoce škálovatelný a podporuje rychlé trénování modelů. MXNet od Apache spolupracuje nejen s jazykem Python, ale také s řadou dalších jazyků včetně C++, Perlu, Julie, R, Scaly, Go a několika dalších.
Přenositelnost a škálovatelnost MXNetu vám umožní přejít z jedné platformy na druhou a škálovat jej podle náročných potřeb vašeho projektu. MXNet v současné době podporují některé z největších technologických a vzdělávacích firem, jako jsou Intel, Microsoft, MIT a další. AWS společnosti Amazon preferuje MXNet jako svou volbu preferovaného frameworku pro hluboké učení.
● Numpy
Knihovna NumPy pro Python se soustředí na zpracování rozsáhlých vícerozměrných dat a složitých matematických funkcí pracujících s daty. NumPy nabízí rychlé výpočty a provádění složitých funkcí pracujících s poli. Několik bodů ve prospěch NumPy je:
● Podpora matematických a logických operací
● Manipulace s tvary
● Možnosti třídění a výběru
● Diskrétní Fourierovy transformace
● Základní lineární algebra a statistické operace
● Náhodné simulace
● Podpora pro n-rozměrných polí
NumPy pracuje na základě objektově orientovaného přístupu a má nástroje pro integraci jazyka C, C++ a Fortran kódu, a díky tomu je NumPy mezi vědeckou komunitou velmi populární.
Jádro úlohy: Čištění dat a manipulace s nimi
Trendy Google – zájem o Numpy v průběhu času
.
Závěr
Python je skutečně úžasný vývojový nástroj, který slouží nejen jako obecný-účelový programovací jazyk, ale také vyhovuje specifickým výklenkům vašich projektů nebo pracovních postupů. Díky spoustě knihoven a balíčků, které rozšiřují možnosti Pythonu a dělají z něj univerzální jazyk vhodný pro každého, kdo se chce pustit do vývoje programů a algoritmů. Díky některým moderním knihovnám pro strojové učení a hluboké učení pro Python, které byly stručně popsány výše, si můžete udělat představu o tom, co každá z těchto knihoven nabízí, a vybrat si.