A legjobb Python könyvtárak gépi tanuláshoz és mélytanuláshoz

Míg rengeteg nyelv közül lehet választani, a Python a legfejlesztőbarátabb gépi tanulás és mélytanulás programozási nyelvek közé tartozik, és könyvtárak széles választékával támogatja minden felhasználási esetet és projektet.

A legjobb Python könyvtárak gépi tanuláshoz (forrás)

● TensorFlow

A forradalom itt van! Üdvözöljük a TensorFlow 2.0.

A TensorFlow egy gyors, rugalmas és skálázható nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár kutatáshoz és termeléshez.

A TensorFlow az egyik legjobb elérhető könyvtár a Python nyelven elérhető gépi tanulási munkához. A Google által kínált TensorFlow a kezdők és a profik számára egyaránt megkönnyíti az ML modellek építését.

A TensorFlow használatával nemcsak számítógépeken, hanem mobileszközökön és szervereken is létrehozhatunk és betaníthatunk ML modelleket a TensorFlow Lite és a TensorFlow Serving segítségével, amely ugyanazokat az előnyöket kínálja, de mobil platformokra és nagy teljesítményű szerverekre.

Az ML és DL néhány alapvető területe, ahol a TensorFlow ragyog, a következők:

● Mély neurális hálózatok kezelése

● Természetes nyelvfeldolgozás

● Parciális differenciálegyenletek

● Absztrakciós képességek

● Kép-, szöveg- és beszédfelismerés

● Ötletek és kód könnyed együttműködése

Magfeladat: Deep Learning modellek készítése

Ha meg szeretné érteni, hogyan lehet egy adott feladatot a TensorFlow-ban végrehajtani, akkor a TensorFlow oktatóanyagokat tekintheti meg.

● Keras

A Keras az egyik legnépszerűbb és nyílt forráskódú neurális hálózati könyvtár Pythonhoz. A Keras-t eredetileg a Google egyik mérnöke tervezte a ONEIROS, azaz a nyílt végű neuroelektronikus intelligens robot operációs rendszer rövidítése számára, de hamarosan a TensorFlow alapkönyvtárában is támogatottá vált, így a TensorFlow tetején is elérhetővé vált. A Keras számos olyan építőelemet és eszközt tartalmaz, amelyek egy neurális hálózat létrehozásához szükségesek, mint például:

● Neurális rétegek

● Aktiválási és költségfüggvények

● Objektívek

● Tételes normalizálás

● Kiesés

● Pooling

A Keras a TensorFlow használhatóságát ezekkel a további funkciókkal bővíti az ML és DL programozáshoz. A segítőkész közösségnek és a dedikált Slack-csatornának köszönhetően könnyű támogatást kapni. A hagyományos neurális hálózatok mellett a konvolúciós és a rekurrens neurális hálózatok támogatása is létezik. A Keras és a stanfordi Computer Vision osztályban más példamodellekre is hivatkozhat.

Keras Cheat Sheet : https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf

Magfeladat: Deep Learning modellek készítése

Getting Started with Keras –

Keras-Create you own Machine Learning Models(source)

● PyTorch

A Facebook által kifejlesztett PyTorch egyike a kevés Python nyelvű gépi tanulási könyvtáraknak. A Python mellett a PyTorch támogatja a C++ nyelvet is a C++ interfészével, ha ez érdekel. A PyTorch-ot a legjobb gépi tanulás és mélytanulás keretrendszerek versenyében az élvonalbeli versenyzők között tartják számon, és a TensorFlow-val kell megütköznie. A PyTorch oktatóprogramokban további részleteket olvashat.

A PyTorch néhány alapvető jellemzője, amelyek megkülönböztetik a PyTorch-ot a TensorFlow-tól, a következők:

●Tenzorszámítás a grafikus feldolgozóegységeken keresztül történő gyorsított feldolgozás lehetőségével

●Egyszerűen tanulható, használható és integrálható a Python ökoszisztéma többi részével

●A szalagalapú automatikus diff rendszerre épülő neurális hálózatok támogatása

A PyTorch különböző moduljai, amelyek segítenek a neurális hálózatok létrehozásában és betanításában:

●Tenzorok – torch.Tensor

● Optimalizátorok – torch.optim modul

● Neurális hálózatok – nn modul

● Autograd

Pros: nagyon testreszabható, széles körben használják a mélytanulás kutatásában

Cons: kevesebb NLP absztrakció, nem optimalizált a sebességre

Magfeladat: Mélytanulási modellek fejlesztése és képzése

Keras vs Tensorflow vs PyTorch | Deep Learning Frameworks Comparison

Deep Learning Frameworks Comparison(source)

● Scikit-learn

A Scikit-learn egy másik aktívan használt gépi tanulási könyvtár Pythonhoz. Könnyen integrálható különböző ML programozási könyvtárakkal, mint például a NumPy és a Pandas. A Scikit-learn különböző algoritmusok támogatásával érkezik, mint például:

● Osztályozás

● Regresszió

● Klaszterezés

● Dimenziócsökkentés

● Modellválasztás

● Előfeldolgozás

Az ötlet köré épült, hogy könnyen használható, mégis rugalmas legyen, A Scikit-learn az adatmodellezésre összpontosít, és nem az egyéb feladatokra, például az adatok betöltésére, kezelésére, manipulálására és vizualizálására. Elégségesnek tartják ahhoz, hogy végponttól végpontig tartó ML-ként használják, a kutatási fázistól a telepítésig. A scikit-learn mélyebb megértéséhez megnézheti a Scikit-learn oktatóanyagokat.

Core Task: Modellezés

Scikit-Learn-

Scikit – Gépi tanulási algoritmusok hatalmas gyűjteményét kínálja(forrás)

● Pandas

A Pandas egy Python adatelemző könyvtár, és elsősorban adatmanipulációra és -elemzésre használják. Azelőtt kerül a játékba, hogy az adathalmazt előkészítenénk a képzéshez. A Pandas az idősorokkal és a strukturált többdimenziós adatokkal való munkát könnyedén teszi lehetővé a gépi tanulással foglalkozó programozók számára. A Pandas néhány nagyszerű tulajdonsága az adatok kezelésében a következők:

● Adathalmazok átformálása és pivoting

● Adathalmazok összevonása és összekapcsolása

● Hiányzó adatok kezelése és adatigazítás

● Különböző indexelési lehetőségek, például hierarchikus tengelyindexálás, Fancy indexing

● Adatszűrési lehetőségek

Pandas DataFrames-t használ, ami csak egy technikai kifejezés az adatok kétdimenziós ábrázolására azáltal, hogy DataFrame objektumokat kínál a programozóknak.

Magfeladat: Adatmanipuláció és elemzés

Google Trends – Pandák érdeklődése az idő múlásával

● NLTK

NLTK a Natural Language Toolkit rövidítése és egy Python könyvtár a természetes nyelvi feldolgozással való munkához. Az egyik legnépszerűbb könyvtárnak számít az emberi nyelvi adatokkal való munkához. Az NLTK egyszerű felületeket kínál a programozóknak a lexikai erőforrások széles skálájával együtt, mint például a FrameNet, WordNet, Word2Vec és számos más. Az NLTK néhány kiemelkedő jellemzője a következő:

● Kulcsszavak keresése dokumentumokban

● Szövegek tokenizálása és osztályozása

● Hang és kézírás felismerése

● Lemmatizálás és törzselés. szavak

A NLTK és a hozzá tartozó csomagok megbízható választásnak számítanak a diákok számára, mérnökök, kutatók, nyelvészek és a nyelvvel dolgozó iparágak számára.

Core Task: Szövegfeldolgozás

● Spark MLlib

A Spark MLlib az Apache Spark skálázható gépi tanulási könyvtára

A Spark MLlib az Apache által kifejlesztett gépi tanulási könyvtár, amely lehetővé teszi a számítások egyszerű skálázását. Egyszerűen használható, gyorsan és könnyen beállítható, és zökkenőmentes integrációt kínál más eszközökkel. A Spark MLlib azonnal kényelmes eszközzé vált a gépi tanulási algoritmusok és alkalmazások fejlesztéséhez.

A Spark MLlib által kínált eszközök:

A Spark MLlib segítségével gépi tanulással foglalkozó programozók néhány népszerű algoritmust és API-t használhatnak:

● Regresszió

● Klaszterezés

● Optimalizálás

● Méretcsökkentés

● Osztályozás

● Alapvető statisztika

● Feature Extraction

● Theano

A Theano egy hatékony Python könyvtár, amely lehetővé teszi az egyszerű definiálást, nagy teljesítményű matematikai kifejezések optimalizálását és kiértékelését. A Theano néhány olyan tulajdonsága, amelyek a Theano-t egy robusztus könyvtárrá teszik a tudományos számítások nagy léptékű elvégzéséhez:

● A GPU-k támogatása, hogy a CPU-khoz képest jobban teljesítsenek a nehéz számításoknál

● Erős integrációs támogatás a NumPy-vel

● Gyorsabb és stabilabb kiértékelések még a legtrükkösebb változók esetében is

● Lehetőség egyedi C kód létrehozására a matematikai műveletekhez

A Theano segítségével, a leghatékonyabb gépi tanulási algoritmusok némelyikének gyors fejlesztését érheti el. A Theano tetejére épül néhány jól ismert mélytanulási könyvtár, például a Keras, a Blocks és a Lasagne. A Theano haladóbb koncepcióit a Theano oktatóanyagban olvashatja el.

● MXNet

Egy rugalmas és hatékony könyvtár a mélytanuláshoz

Ha a szakterületéhez tartozik a mélytanulás, az MXNet-et tökéletes választásnak fogja találni. A mély neurális hálózatok képzésére és telepítésére használt MXNet rendkívül skálázható és támogatja a gyors modellképzést. Az Apache MXNet nem csak Pythonnal, hanem számos más nyelvvel is működik, köztük a C++, Perl, Julia, R, Scala, Go és még néhány más nyelvvel.

Az MXNet hordozhatósága és skálázhatósága lehetővé teszi, hogy egyik platformról a másikra vigyük, és a projekt igényeinek megfelelően skálázzuk. A technológia és az oktatás legnagyobb nevei közül néhányan, mint például az Intel, a Microsoft, az MIT és mások, jelenleg támogatják az MXNet-et. Az Amazon AWS az MXNet-et részesíti előnyben, mint az általa választott preferált mélytanulási keretrendszert.

● Numpy

Következtetés

A python egy igazán csodálatos fejlesztési eszköz, amely nem csak általános-célú programozási nyelvként szolgál, hanem a projekt vagy munkafolyamatok speciális réseit is kiszolgálja. Rengeteg könyvtárral és csomaggal bővíti a Python képességeit, és teszi a Pythont mindenessé és tökéletesen alkalmassá bárki számára, aki programok és algoritmusok fejlesztésébe szeretne belevágni. A fentiekben röviden tárgyalt néhány modern gépi tanulási és mélytanulási Python könyvtár segítségével képet kaphat arról, hogy az egyes könyvtárak mit kínálnak, és kiválaszthatja a megfelelőt.

A legjobb Python könyvtárak gépi tanuláshoz és mélytanuláshoz