Die besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning
Während es viele Sprachen gibt, aus denen man wählen kann, gehört Python zu den entwicklerfreundlichsten Programmiersprachen für maschinelles Lernen und Deep Learning, und es wird von einer breiten Palette von Bibliotheken unterstützt, die für jeden Anwendungsfall und jedes Projekt geeignet sind.
● TensorFlow
Die Revolution ist da! Willkommen zu TensorFlow 2.0.
TensorFlow ist eine schnelle, flexible und skalierbare Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen für Forschung und Produktion.
TensorFlow ist eine der besten verfügbaren Bibliotheken für die Arbeit mit maschinellem Lernen auf Python. TensorFlow wird von Google angeboten und macht die Erstellung von ML-Modellen für Anfänger und Profis gleichermaßen einfach.
Mit TensorFlow können Sie ML-Modelle nicht nur auf Computern, sondern auch auf mobilen Geräten und Servern erstellen und trainieren, indem Sie TensorFlow Lite und TensorFlow Serving verwenden, die die gleichen Vorteile bieten, aber für mobile Plattformen und Hochleistungsserver.
Einige der wesentlichen Bereiche in ML und DL, in denen TensorFlow brilliert, sind:
● Umgang mit tiefen neuronalen Netzen
● Natürliche Sprachverarbeitung
● Partielle Differentialgleichung
● Abstraktionsfähigkeiten
● Bild-, Text- und Spracherkennung
● Mühelose Zusammenarbeit von Ideen und Code
Kernaufgabe: Erstellen von Deep-Learning-Modellen
Um zu verstehen, wie man eine bestimmte Aufgabe in TensorFlow erfüllt, können Sie die TensorFlow-Tutorials lesen.
● Keras
Keras ist eine der beliebtesten und quelloffenen neuronalen Netzwerkbibliotheken für Python. Ursprünglich von einem Google-Ingenieur für ONEIROS, kurz für Open-Ended Neuro Electronic Intelligent Robot Operating System, entwickelt, wurde Keras schon bald in der Kernbibliothek von TensorFlow unterstützt, so dass es zusätzlich zu TensorFlow verfügbar ist. Keras bietet mehrere der Bausteine und Werkzeuge, die für die Erstellung eines neuronalen Netzwerks erforderlich sind, wie z. B.:
● Neuronale Schichten
● Aktivierungs- und Kostenfunktionen
● Objektive
● Batch-Normalisierung
● Dropout
● Pooling
Keras erweitert die Nutzbarkeit von TensorFlow mit diesen zusätzlichen Funktionen für ML- und DL-Programmierung. Mit einer hilfsbereiten Community und einem eigenen Slack-Kanal ist es einfach, Unterstützung zu erhalten. Unterstützung für das Faltungsnetzwerk und das rekurrente neuronale Netzwerk gibt es ebenso wie für die standardmäßigen neuronalen Netzwerke. Sie können auch auf andere Beispielmodelle in Keras und Computer Vision Klasse von Stanford verweisen.
Keras Cheat Sheet : https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf
Kernaufgabe: Deep-Learning-Modelle erstellen
Einstieg in Keras –
● PyTorch
Entwickelt von Facebook, ist PyTorch eine der wenigen Machine-Learning-Bibliotheken für Python. Neben Python bietet PyTorch mit seiner C++-Schnittstelle auch Unterstützung für C++, falls Sie sich dafür interessieren. PyTorch gilt als einer der Spitzenkandidaten im Rennen um das beste Framework für maschinelles Lernen und Deep Learning und steht im direkten Wettbewerb mit TensorFlow. Für weitere Details können Sie die PyTorch-Tutorials konsultieren.
Einige der wichtigsten Features, die PyTorch von TensorFlow unterscheiden, sind:
● Tensor-Computing mit der Möglichkeit zur beschleunigten Verarbeitung über Graphics Processing Units
● Einfach zu erlernen, zu verwenden und in das restliche Python-Ökosystem zu integrieren
● Unterstützung für neuronale Netze, die auf einem bandbasierten Auto-Diff-System aufgebaut sind
Die verschiedenen Module, die PyTorch mitbringt, helfen bei der Erstellung und dem Training von neuronalen Netzen:
● Tensoren – torch.Tensor
● Optimierer – torch.optim module
● Neural Networks – nn module
● Autograd
Pros: sehr anpassbar, weit verbreitet in der Deep-Learning-Forschung
Cons: weniger NLP-Abstraktionen, nicht auf Geschwindigkeit optimiert
Kernaufgabe: Entwickeln und Trainieren von Deep-Learning-Modellen
Keras vs. Tensorflow vs. PyTorch | Deep-Learning-Frameworks im Vergleich
● Scikit-learn
Scikit-learn ist eine weitere aktiv genutzte Machine-Learning-Bibliothek für Python. Sie beinhaltet eine einfache Integration mit verschiedenen ML-Programmierbibliotheken wie NumPy und Pandas. Scikit-learn unterstützt verschiedene Algorithmen wie z.B.:
● Klassifikation
● Regression
● Clustering
● Dimensionalitätsreduktion
● Modellauswahl
● Vorverarbeitung
Die Bibliothek wurde mit dem Ziel entwickelt, einfach zu bedienen und dennoch flexibel zu sein, Scikit-learn konzentriert sich auf die Datenmodellierung und nicht auf andere Aufgaben wie das Laden, Bearbeiten, Manipulieren und Visualisieren von Daten. Es wird als ausreichend angesehen, um als End-to-End-ML verwendet zu werden, von der Forschungsphase bis zum Einsatz. Für ein tieferes Verständnis von Scikit-Learn können Sie sich die Scikit-Learn-Tutorials ansehen.
Kernaufgabe: Modellierung
Scikit-Learn-
● Pandas
Pandas ist eine Python-Datenanalysebibliothek und wird hauptsächlich für die Datenmanipulation und -analyse verwendet. Sie kommt ins Spiel, bevor der Datensatz für das Training vorbereitet wird. Pandas erleichtert Programmierern des maschinellen Lernens die Arbeit mit Zeitreihen und strukturierten mehrdimensionalen Daten. Einige der großartigen Eigenschaften von Pandas, wenn es um die Verarbeitung von Daten geht, sind:
● Umformen und Pivotieren von Datensätzen
● Zusammenführen und Verbinden von Datensätzen
● Umgang mit fehlenden Daten und Datenausrichtung
● Verschiedene Indizierungsoptionen wie hierarchische Achsenindizierung, Fancy indexing
● Data filtration options
Pandas macht Gebrauch von DataFrames, was nur ein technischer Begriff für eine zweidimensionale Darstellung von Daten ist, indem sie Programmierern DataFrame-Objekte zur Verfügung stellen.
Kernaufgabe: Datenmanipulation und -analyse
Google Trends – Pandas Interesse im Zeitverlauf
● NLTK
NLTK steht für Natural Language Toolkit und ist eine Python-Bibliothek für die Arbeit mit natürlicher Sprachverarbeitung. Sie gilt als eine der beliebtesten Bibliotheken für die Arbeit mit menschlichen Sprachdaten. NLTK bietet Programmierern einfache Schnittstellen und eine breite Palette an lexikalischen Ressourcen wie FrameNet, WordNet, Word2Vec und viele andere. Einige der Highlights von NLTK sind:
● Suche nach Schlüsselwörtern in Dokumenten
● Tokenisierung und Klassifizierung von Texten
● Erkennung von Sprache und Handschrift
● Lemmatisierung und Stemming von Wörtern
NLTK und seine Suite von Paketen gelten als zuverlässige Wahl für Studenten, Ingenieure, Forscher, Linguisten und Unternehmen, die mit Sprache arbeiten.
Core Task: Textverarbeitung
● Spark MLlib
MLlib ist die skalierbare Bibliothek für maschinelles Lernen von Apache Spark
Die von Apache entwickelte Spark MLlib ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen, die eine einfache Skalierung Ihrer Berechnungen ermöglicht. Sie ist einfach zu bedienen, schnell und leicht einzurichten und bietet eine reibungslose Integration mit anderen Tools. Spark MLlib wurde sofort zu einem praktischen Werkzeug für die Entwicklung von Algorithmen und Anwendungen für maschinelles Lernen.
Die Tools, die Spark MLlib zur Verfügung stellt, sind:
Einige der populären Algorithmen und APIs, die Programmierer, die mit Spark MLlib an Machine Learning arbeiten, nutzen können, sind:
● Regression
● Clustering
● Optimierung
● Dimensionsreduktion
● Klassifikation
● Grundlegende Statistik
● Merkmalsextraktion
● Theano
Theano ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die eine einfache Definition, Optimierung und Auswertung von mächtigen mathematischen Ausdrücken. Einige der Eigenschaften, die Theano zu einer robusten Bibliothek für die Durchführung wissenschaftlicher Berechnungen im großen Maßstab machen, sind:
● Unterstützung für GPUs, um bei schweren Berechnungen besser abzuschneiden als CPUs
● Starke Integrationsunterstützung mit NumPy
● Schnellere und stabile Auswertungen selbst der kniffligsten Variablen
● Möglichkeit, eigenen C-Code für Ihre mathematischen Operationen zu erstellen
Mit Theano, können Sie die schnelle Entwicklung einiger der effizientesten maschinellen Lernalgorithmen erreichen. Auf Theano bauen einige der bekanntesten Deep-Learning-Bibliotheken wie Keras, Blocks und Lasagne auf. Für fortgeschrittene Konzepte in Theano können Sie sich auf das Theano-Tutorial beziehen.
● MXNet
Eine flexible und effiziente Bibliothek für Deep Learning
Wenn Ihr Fachgebiet Deep Learning umfasst, dann ist MXNet die perfekte Lösung für Sie. MXNet wird zum Trainieren und Bereitstellen von tiefen neuronalen Netzen verwendet, ist hoch skalierbar und unterstützt schnelles Modelltraining. MXNet von Apache funktioniert nicht nur mit Python, sondern auch mit einer Vielzahl anderer Sprachen, darunter C++, Perl, Julia, R, Scala, Go und einige mehr.
Die Portabilität und Skalierbarkeit von MXNet ermöglicht es Ihnen, es von einer Plattform auf eine andere zu übertragen und an die anspruchsvollen Anforderungen Ihres Projekts anzupassen. Einige der größten Namen in der Technologie- und Bildungsbranche wie Intel, Microsoft, MIT und andere unterstützen derzeit MXNet. Amazons AWS bevorzugt MXNet als bevorzugtes Deep-Learning-Framework.
● Numpy
Die NumPy-Bibliothek für Python konzentriert sich auf den Umgang mit umfangreichen mehrdimensionalen Daten und die komplizierten mathematischen Funktionen, die auf den Daten arbeiten. NumPy bietet schnelle Berechnungen und die Ausführung komplizierter Funktionen, die mit Arrays arbeiten. Einige der Punkte, die für NumPy sprechen, sind:
● Unterstützung für mathematische und logische Operationen
● Formenmanipulation
● Sortier- und Auswahlmöglichkeiten
● Diskrete Fourier-Transformationen
● Grundlegende lineare Algebra und statistische Operationen
● Zufallssimulationen
● Unterstützung für n-dimensionalen Arrays
NumPy arbeitet nach einem objektorientierten Ansatz und verfügt über Werkzeuge zur Integration von C, C++ und Fortran-Code, was NumPy in der wissenschaftlichen Gemeinschaft sehr beliebt macht.
Kernaufgabe: Datenbereinigung und -manipulation
Google Trends – Numpy Interest Over Time
Fazit
Python ist ein wahrhaft wunderbares Entwicklungswerkzeug, das nicht nur als Allzweck-Programmiersprache dient, sondern auch für spezielle Nischen Ihres Projekts oder Ihrer Arbeitsabläufe geeignet ist. Zahlreiche Bibliotheken und Pakete erweitern die Möglichkeiten von Python und machen es zu einem Allrounder, der perfekt für jeden geeignet ist, der in die Entwicklung von Programmen und Algorithmen einsteigen möchte. Anhand einiger moderner Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning in Python, die oben kurz vorgestellt wurden, können Sie sich ein Bild davon machen, was jede dieser Bibliotheken zu bieten hat, und Ihre Wahl treffen.