Inleiding tot machine learning-bibliotheken

Het is een stressvolle taak om elk algoritme helemaal opnieuw te implementeren. Terwijl u met grote gegevenssets werkt, kan het dagen duren om uw werk te voltooien of misschien maanden! Om het gemakkelijker te maken, zijn machine learning interfaces of bibliotheken gebouwd, wat ontwikkelaars helpt om eenvoudig en snel machine learning algoritmen te bouwen. Bibliotheken zijn een set regels en functies die zijn geschreven in programmeertalen. Deze bibliotheken besparen veel tijd, repetitief werk, door niet onder de kap van ontmoedigende algoritmen te komen. Machine learning-bibliotheken ondersteunen Python, daarom is Python enorm populair geworden en groeit het nog steeds sneller met de dag.

Bibliotheken van machine learning

Hier volgen enkele van de meest populaire machine learning-bibliotheken

  • Pandas
  • numpy
  • matplotlib
  • Scikit leren
  • Seaborn
  • Tensorflow
  • Theano
  • Keras
  • PyTorch
  • OpenCV
  • fles

Laten we ze in het kort leren kennen!

1. Panda's

Pandas is een open-source pythonbibliotheek die flexibele, krachtige en gemakkelijk te gebruiken datastructuren zoals series, dataframes biedt. Python is een nuttige taal voor gegevensvoorbereiding, maar het blijft achter als het gaat om gegevensanalyse en modellering. Om deze vertraging op te lossen, helpt Pandas de volledige gegevensanalyse-workflow in Python te voltooien, zonder over te schakelen naar andere domeinspecifieke talen zoals R. Pandas stelt de gebruiker in staat om datasets in verschillende formaten te lezen / schrijven, zoals TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML en nog veel meer. Het biedt hoge prestaties voor datamining, hervorming, subinstelling, gegevensuitlijning, segmentering, indexering, samenvoegen / samenvoegen van gegevenssets. Maar panda's zijn inefficiënt als het gaat om geheugengebruik. Het creëert te veel objecten om gegevensmanipulatie eenvoudig te maken, wat een hoog geheugen gebruikt.

2. NumPy

NumPy is de meest fundamentele bibliotheek voor gegevensverwerking die in de volksmond wordt gebruikt voor wetenschappelijk computergebruik met python. Hiermee kan de gebruiker grote N-dimensionale arrays verwerken, met de mogelijkheid om wiskundige bewerkingen uit te voeren. NumPy staat bekend om zijn runtime-uitvoeringssnelheid, parallellisatie en vectorisatie-mogelijkheden. Het is handig voor het manipuleren van matrixgegevens, zoals hervormen, transponeren, snelle wiskundige / logische bewerkingen. Andere bewerkingen zoals sorteren, selecteren, eenvoudige lineaire algebra, discrete Fourier-transformatie en nog veel meer. NumPy verbruikt minder geheugen en zorgt voor beter looptijdgedrag. Maar het is afhankelijk van Cython, waardoor NumPy moeilijk te integreren is met andere C / C ++ bibliotheken.

3. Matplotlib

Matplotlib is een datavisualisatiebibliotheek die werkt met numpy, panda's en andere interactieve omgevingen op verschillende platforms. Het produceert een hoogwaardige visualisatie van gegevens. Matplotlib kan worden aangepast om grafieken, assen, figuren of publicaties te plotten en het is gemakkelijk te gebruiken in jupyter-notebooks. De code voor matplotlib kan er wat ontmoedigend uitzien, maar het is vrij eenvoudig te implementeren als de gebruiker eraan gewend raakt. Maar het kost veel oefening om matplotlib efficiënt te gebruiken.

4. Sci-kit leren

Sci-kit leert kan worden beschouwd als het hart van klassiek machine learning, dat volledig is gericht op het modelleren van de gegevens in plaats van het laden, manipuleren of samenvatten van de gegevens. Elke taak, noem maar op en sci-kit leren kan het efficiënt uitvoeren. Een van de meest eenvoudige en efficiënte bibliotheken voor datamining en data-analyse, sci-kit learn is een open-source bibliotheek die is gebouwd op NumPy, SciPy & Matplotlib. Het werd ontwikkeld als onderdeel van het Google Summer Code-project, dat nu een algemeen geaccepteerde bibliotheek is geworden voor taken op het gebied van machine learning. Sci-kit leert kan worden gebruikt om classificatie, regressie, clustering, dimensionaliteitsreductie, modelselectie, functie-extractie, normalisatie en nog veel meer voor te bereiden. Een nadeel van sci-kit leren is dat het niet handig is om categorische gegevens te gebruiken.

5. Seaborn

Seaborn-bibliotheek is gebouwd op de bovenkant van de matplotlib. Seaborn maakt het gemakkelijk om datavisualisaties te plotten. Het trekt aantrekkelijk, de informatie genererende grafieken met minder regels code. Seaborn heeft speciale ondersteuning voor categorische en multivariate gegevens om geaggregeerde statistieken weer te geven.

6. Tensorflow

TensorFlow is ontwikkeld door Google Brain Team voor intern gebruik en is een open-sourceplatform voor het ontwikkelen en trainen van modellen voor machinaal leren. Het is een breed geaccepteerd platform onder ML-onderzoekers, ontwikkelaars en productieomgevingen. Tensorflow voert verschillende taken uit, waaronder modeloptimalisatie, grafische weergave, probabilistisch redeneren, statistische analyse. Tensoren zijn het basisconcept van deze bibliotheek, die een generalisatie van vectoren en matrices voor hoogdimensionale gegevens biedt. Tensorflow kan talloze ML-taken uitvoeren, maar wordt veel gebruikt om diepe neurale netwerken op te bouwen.

7. Theano

Theano is een pythonbibliotheek die is ontwikkeld door het Montreal Institute for learning algoritme (MILA) en waarmee de gebruiker wiskundige uitdrukkingen met N-dimensionale arrays kan evalueren. Ja, dit is vergelijkbaar met de Numpy-bibliotheek. Het enige verschil is dat Numpy handig is bij machine learning, terwijl theano goed werkt voor diep leren. Theano biedt een hogere berekeningssnelheid dan een CPU, detecteert en lost veel fouten op.

8. Keras

'Diepe neurale netwerken gemakkelijk gemaakt', dat zou de slogan van deze bibliotheek moeten zijn. Keras is gebruiksvriendelijk ontworpen voor mensen en volgt het beste proces om de cognitieve belasting te verminderen. Keras biedt eenvoudige en snelle prototyping. Het is een neurale netwerk-API op hoog niveau, geschreven in python en uitgevoerd op de top van CNTK, TensorFlow en MXNET. Keras biedt een groot aantal reeds vooraf opgeleide modellen. Het ondersteunt terugkerende en convolutionele netwerken en de combinatie van beide netwerken ook. Een gebruiker kan eenvoudig nieuwe modules toevoegen waardoor Keras geschikt is voor onderzoek op hoog niveau. De prestaties van Keras hangen volledig af van de backends onder de motorkap (CNTK, TensorFlow en MXNET)

9. PyTorch

PyTorch werd aanvankelijk ontwikkeld door het kunstmatige intelligentieteam van Facebook, dat later werd gecombineerd met caffe2. Tot TensorFlow kwam, was PyTorch het enige diepgaande leerkader op de markt. Het is zo geïntegreerd met python, dat het kan worden gebruikt met andere trending bibliotheken zoals numpy, Python, enz. Met PyTorch kan de gebruiker modellen exporteren in de standaard ONNX (Open Neural Network Exchange) om directe toegang te krijgen tot ONNX-platforms, runtimes en meer.

10. OpenCV

OpenCV is een computer vision-bibliotheek die is gebouwd om een ​​centrale infrastructuur voor computer vision-toepassingen te bieden en de perceptie van machines te verbeteren. Deze bibliotheek is gratis voor commercieel gebruik. Algoritmen van OpenCV kunnen worden gebruikt voor gezichtsdetectie, objectidentificatie, volgen van bewegende objecten en camerabewegingen. OpenCV is handig om twee afbeeldingen samen te voegen die de hoge resolutie afbeeldingen kunnen produceren, oogbewegingen kunnen volgen, 3D-modellen van objecten kunnen extraheren en nog veel meer. Het kan op verschillende platforms worden uitgevoerd, de C ++, Java en Python-interfaces kunnen Windows, macOS, iOS, Linux en Android ondersteunen.

11. Kolf

Flask is in 2004 ontwikkeld door een groep internationale python-enthousiastelingen. Als u webtoepassingen wilt ontwikkelen, kan Flask het beste python-webtoepassingskader zijn. Het is afhankelijk van de Jinja-sjabloonmotor en de Werkzeug WSGI-toolkit. Het is compatibel met de Google app-engine en bevat de ontwikkelingsserver en debugger. Enkele andere bibliotheken: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. table, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon en de lijst kan maar doorgaan.

Conclusie

Dit artikel gaf dus een overzicht van de huidige bibliotheken voor machine learning, het gebruik ervan en enkele nadelen. We hebben verschillende bibliotheken besproken die een vervelende taak kunnen uitvoeren, zoals Matrix-berekeningen, datamining, datavisualisatie en gezichtsdetectie. U moet zich echter niet beperken tot deze bibliotheken. Er zijn talloze geweldige bibliotheken beschikbaar op de markt.

Aanbevolen artikelen

Dit is een handleiding voor machine learning-bibliotheken geweest. Hier bespreken we de introductie en verschillende bibliotheken van machine learning. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -

  1. Machine Learning-architectuur
  2. Soorten machine learning
  3. Carrières in machinaal leren
  4. Sollicitatievragen voor Machine Learning
  5. Machine leren van hyperparameter
  6. Multivariate regressie

Categorie:

Big Data