Beste Python-bibliotheken voor Machine Learning en Deep Learning
Hoewel er veel talen zijn om uit te kiezen, is Python een van de meest ontwikkelaarvriendelijke Machine Learning- en Deep Learning-programmeertaal, en het wordt geleverd met de ondersteuning van een brede set bibliotheken voor elke use-case en elk project.
● TensorFlow
De revolutie is hier! Welkom bij TensorFlow 2.0.
TensorFlow is een snelle, flexibele en schaalbare open-source library voor machine learning voor onderzoek en productie.
TensorFlow is een van de beste bibliotheken die beschikbaar is voor het werken met Machine Learning in Python. TensorFlow wordt aangeboden door Google en maakt het bouwen van ML-modellen eenvoudig voor zowel beginners als professionals.
Met TensorFlow kunt u ML-modellen maken en trainen op niet alleen computers, maar ook mobiele apparaten en servers met behulp van TensorFlow Lite en TensorFlow Serving, dat dezelfde voordelen biedt, maar dan voor mobiele platforms en servers met hoge prestaties.
Enkele van de essentiële gebieden in ML en DL waar TensorFlow schittert zijn:
● Omgaan met diepe neurale netwerken
● Natural Language Processing
● Partial Differential Equation
● Abstractiecapaciteiten
● Beeld-, tekst- en spraakherkenning
● Moeiteloze samenwerking van ideeën en code
Kerntaak: Deep Learning-modellen bouwen
Om te begrijpen hoe u een specifieke taak in TensorFlow kunt uitvoeren, kunt u de TensorFlow-tutorials raadplegen.
● Keras
Keras is een van de meest populaire en open-source neurale netwerkbibliotheken voor Python. Keras werd oorspronkelijk ontworpen door een Google-ingenieur voor ONEIROS, kort voor Open-Ended Neuro Electronic Intelligent Robot Operating System, en werd al snel ondersteund in de kernbibliotheek van TensorFlow, waardoor het toegankelijk werd bovenop TensorFlow. Keras bevat verschillende van de bouwstenen en gereedschappen die nodig zijn voor het maken van een neuraal netwerk, zoals:
● Neurale lagen
● Activerings- en kostenfuncties
● Doelstellingen
● Batchnormalisatie
● Drop-out
● Pooling
Keras breidt de bruikbaarheid van TensorFlow uit met deze extra functies voor ML- en DL-programmering. Dankzij een behulpzame community en een speciaal Slack-kanaal is het eenvoudig om ondersteuning te krijgen. Ondersteuning voor het convolutionele en recurrente neurale netwerk bestaat ook, samen met standaard neurale netwerken. U kunt ook verwijzen naar andere voorbeeldmodellen in Keras en Computer Vision-les van Stanford.
Keras Cheat Sheet : https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf
Kerntaak: Build Deep Learning models
Getting Started with Keras –
● PyTorch
Ontwikkeld door Facebook, PyTorch is een van de weinige machine learning bibliotheken voor Python. Naast Python heeft PyTorch ook ondersteuning voor C++ met zijn C++-interface als u daar van houdt. PyTorch wordt beschouwd als een van de top mededingers in de race om het beste Machine Learning en Deep Learning framework te zijn, maar ondervindt wel hevige concurrentie van TensorFlow. U kunt de PyTorch tutorials raadplegen voor andere details.
Enkele van de essentiële kenmerken die PyTorch onderscheiden van TensorFlow zijn:
● Tensor computing met de mogelijkheid van versnelde verwerking via Graphics Processing Units
● Gemakkelijk te leren, te gebruiken en te integreren met de rest van het Python-ecosysteem
● Ondersteuning voor neurale netwerken die zijn gebouwd op een tape-gebaseerd auto diff-systeem
De verschillende modules waar PyTorch mee wordt geleverd, die helpen bij het maken en trainen van neurale netwerken:
● Tensors – torch.Tensor
● Optimizers – torch.optim module
● Neurale netwerken – nn module
● Autograd
Pros: zeer aanpasbaar, veel gebruikt in deep learning onderzoek
Cons: minder NLP abstracties, niet geoptimaliseerd voor snelheid
Core taak: Het ontwikkelen en trainen van deep learning modellen
Keras vs Tensorflow vs PyTorch | Deep Learning Frameworks Comparison
● Scikit-learn
Scikit-learn is een andere actief gebruikte machine learning bibliotheek voor Python. Het bevat eenvoudige integratie met verschillende ML-programmeerbibliotheken zoals NumPy en Pandas. Scikit-learn wordt geleverd met de ondersteuning van verschillende algoritmen zoals:
● Classificatie
● Regressie
● Clustering
● Dimensionaliteitsreductie
● Modelselectie
● Preprocessing
Gebouwd rond het idee van eenvoudig te gebruiken maar toch flexibel te zijn, Scikit-learn is gericht op het modelleren van gegevens en niet op andere taken zoals het laden, verwerken, manipuleren en visualiseren van gegevens. Het wordt voldoende geacht om te worden gebruikt als een end-to-end ML, van de onderzoeksfase tot de implementatie. Voor een dieper begrip van scikit-learn, kunt u de Scikit-learn tutorials bekijken.
Kerntaak: Modelleren
Scikit-learn-
● Pandas
Pandas is een Python-bibliotheek voor gegevensanalyse en wordt voornamelijk gebruikt voor gegevensmanipulatie en -analyse. Het komt in het spel voordat de dataset wordt voorbereid voor training. Pandas maakt het werken met tijdreeksen en gestructureerde multidimensionale gegevens moeiteloos voor machine-learning programmeurs. Enkele van de geweldige kenmerken van Pandas als het gaat om het omgaan met gegevens zijn:
● Dataset opnieuw vormgeven en pivoting
● Samenvoegen en samenvoegen van datasets
● Afhandeling van ontbrekende gegevens en uitlijning van gegevens
● Verschillende indexeringsopties zoals hiërarchische asindexering, Fancy indexing
● Opties voor gegevensfiltratie
Pandas maakt gebruik van DataFrames, wat gewoon een technische term is voor een tweedimensionale weergave van gegevens door programmeurs te voorzien van DataFrame-objecten.
Kerntaak: Data manipulatie en analyse
Google Trends – Pandas Interest Over Time
● NLTK
NLTK staat voor Natural Language Toolkit en is een Python bibliotheek voor het werken met natuurlijke taalverwerking. Het wordt beschouwd als een van de meest populaire bibliotheken om te werken met menselijke taalgegevens. NLTK biedt eenvoudige interfaces samen met een breed scala aan lexicale bronnen zoals FrameNet, WordNet, Word2Vec en verschillende anderen aan programmeurs. Enkele van de hoogtepunten van NLTK zijn:
● Zoeken naar trefwoorden in documenten
● Tokenization and classification of texts
● Recognition on voice and handwriting
● Lemmatizing and Stemming of woorden
NLTK en zijn suite van pakketten worden beschouwd als een betrouwbare keuze voor studenten, ingenieurs, onderzoekers, linguïsten en industrieën die met taal werken.
Kerntaak: Tekstverwerking
● Spark MLlib
MLlib is Apache Spark’s schaalbare machine learning library
Ontwikkeld door Apache, Spark MLlib is een machine learning library die het eenvoudig schalen van je berekeningen mogelijk maakt. Het is eenvoudig in gebruik, snel en gemakkelijk op te zetten en biedt een soepele integratie met andere tools. Spark MLlib werd meteen een handig hulpmiddel voor het ontwikkelen van machine learning algoritmen en applicaties.
De hulpmiddelen die Spark MLlib biedt, zijn:
Enkele van de populaire algoritmen en API’s die programmeurs die werken aan Machine Learning met behulp van Spark MLlib kunnen gebruiken, zijn:
● Regressie
● Clustering
● Optimalisatie
● Dimensionale reductie
● Classificatie
● Basisstatistieken
● Feature extractie
● Theano
Theano is een krachtige Python-bibliotheek die het mogelijk maakt om eenvoudig te definiëren, optimaliseren en evalueren van krachtige wiskundige uitdrukkingen. Enkele kenmerken die Theano tot een robuuste bibliotheek maken voor het uitvoeren van wetenschappelijke berekeningen op grote schaal zijn:
● Ondersteuning voor GPU’s om beter te presteren bij zware berekeningen in vergelijking met CPU’s
● Sterke integratie-ondersteuning met NumPy
● Snellere en stabiele evaluaties van zelfs de lastigste variabelen
● Mogelijkheid om aangepaste C-code te maken voor uw wiskundige bewerkingen
Met Theano, kunt u de snelle ontwikkeling van enkele van de meest efficiënte machine learning algoritmen bereiken. Bovenop Theano zijn enkele van de bekende deep learning bibliotheken gebouwd, zoals Keras, Blocks en Lasagne. Voor meer geavanceerde concepten in Theano, kunt u de Theano tutorial raadplegen.
● MXNet
Een flexibele en efficiënte bibliotheek voor deep learning
Als Deep Learning deel uitmaakt van uw expertisegebied, dan is MXNet voor u de perfecte oplossing. MXNet wordt gebruikt voor het trainen en implementeren van diepe neurale netwerken, is zeer schaalbaar en ondersteunt snelle modeltraining. Apache’s MXNet werkt niet alleen met Python, maar ook met een groot aantal andere talen, waaronder C++, Perl, Julia, R, Scala, Go en nog een paar.
MXNet’s portabiliteit en schaalbaarheid laten u van het ene platform naar het andere gaan en het schalen naar de veeleisende behoeften van uw project. Enkele van de grootste namen in tech en onderwijs, zoals Intel, Microsoft, MIT en meer ondersteunen momenteel MXNet. Amazon’s AWS geeft de voorkeur aan MXNet als zijn keuze van voorkeur voor deep learning framework.
● Numpy
De NumPy-bibliotheek voor Python concentreert zich op het verwerken van uitgebreide multidimensionale gegevens en de ingewikkelde wiskundige functies die op de gegevens werken. NumPy biedt snelle berekeningen en uitvoering van ingewikkelde functies die op arrays werken. Enkele punten in het voordeel van NumPy zijn:
● Ondersteuning voor wiskundige en logische bewerkingen
● Vormmanipulatie
● Sorteer- en selectiemogelijkheden
● Discrete Fourier-transformaties
● Basis lineaire algebra en statistische bewerkingen
● Willekeurige simulaties
● Ondersteuning voor n-dimensionale arrays
NumPy werkt volgens een objectgeoriënteerde benadering en heeft gereedschappen voor het integreren van C C++ en Fortran code, en dit maakt NumPy zeer populair in de wetenschappelijke gemeenschap.
Kerntaak: Data cleaning and manipulation
Google Trends – Numpy Interest Over Time
Conclusie
Python is een werkelijk prachtig ontwikkelgereedschap dat niet alleen dient als een algemeneprogrammeertaal is, maar ook geschikt is voor specifieke niches van uw project of workflows. Met tal van bibliotheken en pakketten die de mogelijkheden van Python uitbreiden en het een allrounder maken en een perfecte pasvorm voor iedereen die op zoek is naar het ontwikkelen van programma’s en algoritmen. Met enkele van de moderne machine learning en deep learning bibliotheken voor Python die hierboven kort zijn besproken, kunt u een idee krijgen over wat elk van deze bibliotheken te bieden heeft en uw keuze maken.