Migliori librerie Python per l’apprendimento automatico e profondo
Mentre ci sono molti linguaggi tra cui scegliere, Python è tra i linguaggi di programmazione per l’apprendimento automatico e profondo più facili da sviluppare, e viene fornito con il supporto di un ampio set di librerie per ogni caso d’uso e progetto.
● TensorFlow
La rivoluzione è qui! Benvenuti a TensorFlow 2.0.
TensorFlow è una libreria di apprendimento automatico open-source veloce, flessibile e scalabile per la ricerca e la produzione.
TensorFlow è una delle migliori librerie disponibili per lavorare con il Machine Learning su Python. Offerto da Google, TensorFlow rende la costruzione di modelli ML facile sia per i principianti che per i professionisti.
Utilizzando TensorFlow, è possibile creare e addestrare modelli ML non solo su computer ma anche su dispositivi mobili e server utilizzando TensorFlow Lite e TensorFlow Serving che offre gli stessi vantaggi ma per piattaforme mobili e server ad alte prestazioni.
Alcune delle aree essenziali in ML e DL dove TensorFlow brilla sono:
● Gestione di reti neurali profonde
● Elaborazione del linguaggio naturale
● Equazione differenziale parziale
● Capacità di astrazione
● Riconoscimento di immagini, testo e voce
● Collaborazione senza sforzo di idee e codice
Task principale: Costruire modelli di Deep Learning
Per capire come realizzare un compito specifico in TensorFlow, puoi fare riferimento ai tutorial di TensorFlow.
● Keras
Keras è una delle librerie di reti neurali più popolari e open-source per Python. Inizialmente progettato da un ingegnere di Google per ONEIROS, abbreviazione di Open-Ended Neuro Electronic Intelligent Robot Operating System, Keras è stato presto supportato nella libreria di base di TensorFlow rendendolo accessibile sopra TensorFlow. Keras dispone di diversi blocchi di costruzione e strumenti necessari per la creazione di una rete neurale, come:
● Strati neurali
● Funzioni di attivazione e costo
● Obiettivi
● Normalizzazione dei lotti
● Dropout
● Pooling
Keras estende l’usabilità di TensorFlow con queste caratteristiche aggiuntive per la programmazione ML e DL. Con una comunità utile e un canale Slack dedicato, ottenere supporto è facile. Il supporto per la rete neurale convoluzionale e ricorrente esiste anche insieme alle reti neurali standard. Puoi anche fare riferimento ad altri modelli di esempio in Keras e alla classe Computer Vision di Stanford.
Keras Cheat Sheet : https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf
Compito principale: Build Deep Learning models
Getting Started with Keras –
● PyTorch
Sviluppato da Facebook, PyTorch è una delle poche librerie di apprendimento automatico per Python. Oltre a Python, PyTorch ha anche il supporto per C++ con la sua interfaccia C++, se vi piace. Considerato tra i primi contendenti nella corsa per essere il miglior framework di Machine Learning e Deep Learning, PyTorch affronta la concorrenza di TensorFlow. Potete fare riferimento ai tutorial di PyTorch per altri dettagli.
Alcune delle caratteristiche fondamentali che distinguono PyTorch da TensorFlow sono:
● Tensor computing con la possibilità di elaborazione accelerata tramite Graphics Processing Units
● Facile da imparare, usare e integrare con il resto dell’ecosistema Python
● Supporto per reti neurali costruite su un sistema auto diff basato su nastro
I vari moduli di cui PyTorch dispone, che aiutano a creare e addestrare reti neurali:
● Tensori – torch.Tensor
● Ottimizzatori – torch.optim module
● Reti neurali – nn module
● Autograd
Pro: molto personalizzabile, ampiamente utilizzato nella ricerca sull’apprendimento profondo
Cons: meno astrazioni NLP, non ottimizzato per la velocità
Compito principale: Sviluppare e addestrare modelli di deep learning
Keras vs Tensorflow vs PyTorch | Confronto tra Frameworks di Deep Learning
● Scikit-learn
Scikit-learn è un’altra libreria di apprendimento automatico attivamente usata per Python. Include una facile integrazione con diverse librerie di programmazione ML come NumPy e Pandas. Scikit-learn viene fornito con il supporto di vari algoritmi come:
● Classificazione
● Regressione
● Clustering
● Riduzione della dimensionalità
● Selezione del modello
● Preprocessing
Costruito intorno all’idea di essere facile da usare ma comunque flessibile, Scikit-learn si concentra sulla modellazione dei dati e non su altri compiti come il caricamento, la gestione, la manipolazione e la visualizzazione dei dati. È considerato sufficiente per essere usato come un ML end-to-end, dalla fase di ricerca al deployment. Per una comprensione più profonda di scikit-learn, puoi controllare i tutorial di Scikit-learn.
Core Task: Modelling
Learn Scikit-Learn-
● Pandas
Pandas è una libreria di analisi dati Python ed è usata principalmente per la manipolazione e l’analisi dei dati. Entra in gioco prima che il set di dati sia preparato per l’allenamento. Pandas rende il lavoro con serie temporali e dati multidimensionali strutturati senza sforzo per i programmatori di machine learning. Alcune delle grandi caratteristiche di Pandas quando si tratta di gestire i dati sono:
● Rimodellamento dei dataset e pivoting
● Fusione e unione dei dataset
● Gestione dei dati mancanti e allineamento dei dati
● Varie opzioni di indicizzazione come indicizzazione gerarchica degli assi, Indicizzazione fantasia
● Opzioni di filtraggio dei dati
Pandas fa uso di DataFrames, che è solo un termine tecnico per una rappresentazione bidimensionale dei dati, offrendo ai programmatori degli oggetti DataFrame.
compito principale: Manipolazione e analisi dei dati
Google Trends – Interesse dei panda nel tempo
● NLTK
NLTK sta per Natural Language Toolkit ed è una libreria Python per lavorare con l’elaborazione del linguaggio naturale. È considerata una delle librerie più popolari per lavorare con i dati del linguaggio umano. NLTK offre semplici interfacce insieme a una vasta gamma di risorse lessicali come FrameNet, WordNet, Word2Vec e molte altre ai programmatori. Alcuni dei punti salienti di NLTK sono:
● Ricerca di parole chiave nei documenti
● Tokenizzazione e classificazione di testi
● Riconoscimento su voce e scrittura a mano
● Lemmatizzazione e stemming di parole
NLTK e la sua suite di pacchetti sono considerati una scelta affidabile per studenti, ingegneri, ricercatori, linguisti e industrie che lavorano con il linguaggio.
Core Task: Elaborazione del testo
● Spark MLlib
MLlib è la libreria scalabile di apprendimento automatico di Apache Spark
Sviluppata da Apache, Spark MLlib è una libreria di apprendimento automatico che permette di scalare facilmente i tuoi calcoli. È semplice da usare, veloce, facile da configurare e offre una buona integrazione con altri strumenti. Spark MLlib è diventato immediatamente uno strumento conveniente per sviluppare algoritmi e applicazioni di apprendimento automatico.
Gli strumenti che Spark MLlib mette a disposizione sono:
Alcuni degli algoritmi popolari e delle API che i programmatori che lavorano sul Machine Learning utilizzando Spark MLlib possono utilizzare sono:
● Regressione
● Clustering
● Ottimizzazione
● Riduzione dimensionale
● Classificazione
● Statistica di base
● Estrazione di caratteristiche
● Theano
Theano è una potente libreria Python che permette di definire facilmente, l’ottimizzazione e la valutazione di potenti espressioni matematiche. Alcune delle caratteristiche che rendono Theano una robusta libreria per eseguire calcoli scientifici su larga scala sono:
● Supporto per le GPU per eseguire meglio i calcoli pesanti rispetto alle CPU
● Forte supporto all’integrazione con NumPy
● Valutazioni più veloci e stabili anche delle variabili più difficili
● Possibilità di creare codice C personalizzato per le vostre operazioni matematiche
Con Theano, è possibile ottenere il rapido sviluppo di alcuni dei più efficienti algoritmi di apprendimento automatico. Costruite sopra Theano sono alcune delle ben note librerie di deep learning come Keras, Blocks e Lasagne. Per concetti più avanzati in Theano, puoi fare riferimento al tutorial di Theano.
● MXNet
Una libreria flessibile ed efficiente per l’apprendimento profondo
Se il tuo campo di competenza include il Deep Learning, troverete MXNet perfetta per voi. Utilizzato per addestrare e distribuire reti neurali profonde, MXNet è altamente scalabile e supporta un rapido addestramento del modello. MXNet di Apache non funziona solo con Python, ma anche con una serie di altri linguaggi tra cui C++, Perl, Julia, R, Scala, Go e pochi altri.
La portabilità e la scalabilità di MXNet vi permettono di passare da una piattaforma all’altra e di scalarlo in base alle esigenze del vostro progetto. Alcuni dei più grandi nomi della tecnologia e dell’istruzione come Intel, Microsoft, MIT e altri supportano attualmente MXNet. AWS di Amazon preferisce MXNet come sua scelta di framework di apprendimento profondo preferito.
● Numpy
La libreria NumPy per Python si concentra sulla gestione di grandi dati multidimensionali e sulle intricate funzioni matematiche che operano sui dati. NumPy offre un calcolo veloce e l’esecuzione di funzioni complicate che lavorano sugli array. Alcuni dei punti a favore di NumPy sono:
● Supporto per operazioni matematiche e logiche
● Manipolazione di forme
● Capacità di ordinamento e selezione
● Trasformazioni discrete di Fourier
● Algebra lineare di base e operazioni statistiche
● Simulazioni casuali
● Supporto per array n-dimensionali
NumPy lavora su un approccio orientato agli oggetti e ha strumenti per integrare il codice C, C++ e Fortran, e questo rende NumPy molto popolare tra la comunità scientifica.
Compito principale: Pulizia e manipolazione dei dati
Google Trends – Interesse per Numpy nel tempo
Conclusione
Python è uno strumento di sviluppo veramente meraviglioso che non solo serve come linguaggio di programmazionelinguaggio di programmazione generale, ma si rivolge anche a nicchie specifiche del vostro progetto o flussi di lavoro. Con un sacco di librerie e pacchetti che espandono le capacità di Python e lo rendono un tuttofare e una misura perfetta per chiunque cerchi di entrare nello sviluppo di programmi e algoritmi. Con alcune delle moderne librerie di machine learning e deep learning per Python discusse brevemente sopra, potete farvi un’idea su ciò che ognuna di queste librerie ha da offrire e fare la vostra scelta.