Cele mai bune biblioteci Python pentru Machine Learning și Deep Learning
În timp ce există o mulțime de limbaje din care puteți alege, Python este unul dintre cele mai prietenoase limbaje de programare pentru Machine Learning și Deep Learning și vine cu sprijinul unui set larg de biblioteci care se adresează fiecărui caz de utilizare și proiect.
● TensorFlow
Revoluția este aici! Bine ați venit la TensorFlow 2.0.
TensorFlow este o bibliotecă open-source rapidă, flexibilă și scalabilă de învățare automată pentru cercetare și producție.
TensorFlow este una dintre cele mai bune biblioteci disponibile pentru a lucra cu Machine Learning pe Python. Oferită de Google, TensorFlow facilitează crearea de modele ML atât pentru începători, cât și pentru profesioniști.
Utilizând TensorFlow, puteți crea și antrena modele ML nu doar pe computere, ci și pe dispozitive mobile și servere folosind TensorFlow Lite și TensorFlow Serving care oferă aceleași beneficii, dar pentru platforme mobile și servere de înaltă performanță.
Câteva dintre domeniile esențiale în ML și DL în care TensorFlow strălucește sunt:
● Manipularea rețelelor neuronale profunde
● Prelucrarea limbajului natural
● Ecuația diferențială parțială
● Capacități de abstractizare
● Recunoașterea imaginilor, a textului și a vorbirii
● Colaborarea fără efort a ideilor și a codului
Tașă de bază: Construiți modele de învățare profundă
Pentru a înțelege cum să realizați o sarcină specifică în TensorFlow, puteți consulta tutorialele TensorFlow.
● Keras
Keras este una dintre cele mai populare biblioteci de rețele neuronale open-source pentru Python. Proiectată inițial de un inginer de la Google pentru ONEIROS, prescurtare de la Open-Ended Neuro Electronic Intelligent Robot Operating System, Keras a fost în curând susținută în biblioteca de bază a TensorFlow, ceea ce o face accesibilă pe lângă TensorFlow. Keras dispune de mai multe dintre blocurile de construcție și instrumentele necesare pentru crearea unei rețele neuronale, cum ar fi:
● Straturi neuronale
● Funcții de activare și de cost
● Obiective
● Normalizarea loturilor
● Dropout
● Pooling
.
Keras extinde capacitatea de utilizare a TensorFlow cu aceste caracteristici suplimentare pentru programarea ML și DL. Cu o comunitate utilă și un canal Slack dedicat, obținerea de asistență este ușoară. Există, de asemenea, suport pentru rețeaua neuronală convoluțională și recurentă, împreună cu rețelele neuronale standard. Puteți, de asemenea, să vă referiți la alte modele de exemplu în Keras și la cursul Computer Vision de la Stanford.
Keras Cheat Sheet : https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf
Core Task: Build Deep Learning models
Getting Started with Keras –
● PyTorch
Dezvoltat de Facebook, PyTorch este una dintre puținele biblioteci de învățare automată pentru Python. În afară de Python, PyTorch are, de asemenea, suport pentru C++ cu interfața sa C++, dacă vă place acest lucru. Considerat printre candidații de top în cursa pentru a fi cel mai bun framework de Machine Learning și Deep Learning, PyTorch se confruntă cu o concurență sensibilă din partea TensorFlow. Puteți consulta tutorialele PyTorch pentru alte detalii.
Câteva dintre caracteristicile vitale care diferențiază PyTorch de TensorFlow sunt:
● Calculul tensorial cu capacitatea de procesare accelerată prin intermediul unităților de procesare grafică
● Ușor de învățat, de utilizat și de integrat cu restul ecosistemului Python
● Suport pentru rețele neuronale construite pe un sistem de autodifuzare bazat pe bandă
Diversele module cu care PyTorch vine, care ajută la crearea și antrenarea rețelelor neuronale:
● Tensori – torch.Tensor
● Optimizatori – torch.optim module
● Rețele neuronale – modul nn
● Autograd
Pros: foarte personalizabil, utilizat pe scară largă în cercetarea în domeniul învățării profunde
Cons: mai puține abstracțiuni NLP, nu este optimizat pentru viteză
Core task: Dezvoltarea și antrenarea modelelor de învățare profundă
Keras vs Tensorflow vs PyTorch | Comparație între cadrele de învățare profundă
● Scikit-learn
Scikit-learn este o altă bibliotecă de învățare automată utilizată în mod activ pentru Python. Aceasta include o integrare ușoară cu diferite biblioteci de programare ML, cum ar fi NumPy și Pandas. Scikit-learn vine cu suportul pentru diverși algoritmi, cum ar fi:
● Clasificare
● Regresie
● Clusterizare
● Reducerea dimensionalității
● Selecția modelului
● Preprocesare
Construită în jurul ideii de a fi ușor de utilizat, dar în același timp să fie flexibilă, Scikit-learn este axat pe modelarea datelor și nu pe alte sarcini, cum ar fi încărcarea, manipularea, manipularea și vizualizarea datelor. Este considerat suficient de suficient pentru a fi utilizat ca ML de la un capăt la altul, de la faza de cercetare până la implementare. Pentru o înțelegere mai profundă a scikit-learn, puteți consulta tutorialele Scikit-learn.
Core Task: Modelare
Învățați Scikit-Learn-
● Pandas
Pandas este o bibliotecă de analiză a datelor Python și este utilizată în principal pentru manipularea și analiza datelor. Ea intră în joc înainte ca setul de date să fie pregătit pentru instruire. Pandas face ca lucrul cu serii de timp și date multidimensionale structurate să nu presupună niciun efort pentru programatorii de învățare automată. Unele dintre caracteristicile excelente ale Pandas atunci când vine vorba de manipularea datelor sunt:
● Remodelarea și pivotarea setului de date
● Îmbinarea și alăturarea seturilor de date
● Manipularea datelor lipsă și alinierea datelor
● Diverse opțiuni de indexare, cum ar fi Indexarea ierarhică a axelor, indexare fantezistă
● Opțiuni de filtrare a datelor
Pandas utilizează DataFrames, care este doar un termen tehnic pentru o reprezentare bidimensională a datelor, oferind programatorilor obiecte DataFrame.
Core task: Manipulare și analiză de date
Google Trends – Interesul Pandas în timp
.
● NLTK
NLTK este acronimul de la Natural Language Toolkit și este o bibliotecă Python pentru lucrul cu procesarea limbajului natural. Este considerată ca fiind una dintre cele mai populare biblioteci pentru a lucra cu date de limbaj uman. NLTK oferă programatorilor interfețe simple împreună cu o gamă largă de resurse lexicale, cum ar fi FrameNet, WordNet, Word2Vec și multe altele. Unele dintre cele mai importante caracteristici ale NLTK sunt:
● Căutarea cuvintelor cheie în documente
● Tokenizarea și clasificarea textelor
● Recunoașterea pe voce și pe scris de mână
● Lematizarea și tulpina de cuvintelor
NLTK și suita sa de pachete sunt considerate o alegere de încredere pentru studenți, ingineri, cercetători, lingviști și industrii care lucrează cu limbajul.
Core Task: Prelucrarea textului
● Spark MLlib
MLlib este biblioteca scalabilă de învățare automată a Apache Spark
Dezvoltată de Apache, Spark MLlib este o bibliotecă de învățare automată care permite scalarea ușoară a calculelor dumneavoastră. Este simplu de utilizat, rapid, ușor de configurat și oferă o integrare ușoară cu alte instrumente. Spark MLlib a devenit instantaneu un instrument convenabil pentru dezvoltarea algoritmilor și aplicațiilor de învățare automată.
Instrumentele pe care Spark MLlib le aduce pe masă sunt:
Câțiva dintre algoritmii și API-urile populare pe care programatorii care lucrează la Machine Learning folosind Spark MLlib le pot utiliza sunt:
● Regresie
● Clusterizare
● Optimizare
● Reducere dimensională
● Clasificare
● Statistică de bază
● Extragere de caracteristici
● Theano
Theano este o bibliotecă Python puternică care permite definirea ușoară, optimizarea și evaluarea unor expresii matematice puternice. Unele dintre caracteristicile care fac din Theano o bibliotecă robustă pentru efectuarea calculelor științifice la scară largă sunt următoarele:
● Suport pentru GPU pentru a obține performanțe mai bune în calculele grele în comparație cu procesoarele
● Suport puternic de integrare cu NumPy
● Evaluări mai rapide și stabile chiar și a celor mai dificile variabile
● Posibilitatea de a crea cod C personalizat pentru operațiile matematice
Cu Theano, puteți realiza dezvoltarea rapidă a unora dintre cei mai eficienți algoritmi de învățare automată. Construite pe Theano sunt unele dintre bibliotecile de învățare profundă bine cunoscute, cum ar fi Keras, Blocks și Lasagne. Pentru concepte mai avansate în Theano, puteți consulta tutorialul Theano.
● MXNet
O bibliotecă flexibilă și eficientă pentru deep learning
Dacă domeniul dumneavoastră de expertiză include Deep Learning, veți considera că MXNet se potrivește perfect. Folosită pentru a antrena și implementa rețele neuronale profunde, MXNet este foarte scalabilă și suportă antrenarea rapidă a modelelor. MXNet de la Apache nu funcționează doar cu Python, ci și cu o serie de alte limbaje, inclusiv C++, Perl, Julia, R, Scala, Go și multe altele.
Portabilitatea și scalabilitatea MXNet vă permit să treceți de la o platformă la alta și să îl adaptați la nevoile exigente ale proiectului dumneavoastră. Unele dintre cele mai mari nume din tehnologie și educație, cum ar fi Intel, Microsoft, MIT și multe altele, susțin în prezent MXNet. AWS de la Amazon preferă MXNet ca alegere a cadrului de învățare profundă preferat.
● Numpy
Librăria NumPy pentru Python se concentrează pe manipularea datelor multidimensionale extinse și pe funcțiile matematice complexe care operează asupra datelor. NumPy oferă un calcul rapid și executarea rapidă a funcțiilor complicate care lucrează pe matrici. Câteva dintre punctele în favoarea lui NumPy sunt:
● Suport pentru operații matematice și logice
● Manipularea formelor
● Capacități de sortare și selectare
● Transformări Fourier discrete
● Operații de bază de algebră liniară și statistică
● Simulări aleatorii
● Suport pentru n-matrici dimensionale
NumPy funcționează pe baza unei abordări orientate pe obiecte și dispune de instrumente pentru integrarea C, C++ și cod Fortran, iar acest lucru face ca NumPy să fie foarte popular în rândul comunității științifice.
Core task: Curățarea și manipularea datelor
Google Trends – Numpy Interest Over Time
.
Concluzie
Python este un instrument de dezvoltare cu adevărat minunat, care nu numai că servește ca un instrument de lucru general-limbaj de programare de uz general, dar se adresează și unor nișe specifice ale proiectului sau fluxurilor de lucru. Cu o mulțime de biblioteci și pachete care extind capacitățile lui Python și îl fac un limbaj universal și perfect pentru oricine dorește să se lanseze în dezvoltarea de programe și algoritmi. Cu unele dintre bibliotecile moderne de învățare automată și de învățare profundă pentru Python discutate pe scurt mai sus, vă puteți face o idee despre ceea ce are de oferit fiecare dintre aceste biblioteci și puteți face alegerea dvs.
.