7 Machine Learning-bibliotheken voor aspirant-experts

Machine learning is tegenwoordig het middelpunt van de discussie in kunstmatige intelligentie. Het raakt alle gebieden, inclusief techniek, geneeskunde, zaken, sociale wetenschappen en meer.

Met behulp van de verschillende machine learning-bibliotheken die tegenwoordig beschikbaar zijn, is machine learning met onder andere Python, C++, Java, Julia en R eenvoudiger dan ooit. Hier zijn enkele populaire bibliotheken voor machine learning waarmee u kunt beginnen als u zich op dit veelbelovende carrièrepad wilt wagen.

1. Keras

Keras maakt deel uit van de uitgebreide hulpprogramma's voor machine learning van TensorFlow. Maar het is anders omdat het een API op een hoger niveau is die wordt geleverd met TensorFlow. Bovendien is het mensvriendelijker en geschreven met Python. Het is dus beter implementeerbaar omdat het beknopte documentatie biedt die beginners met machine learning gemakkelijk kunnen verfijnen.

Keras biedt echter een breed scala aan machine learning-functionaliteiten, perfect voor het trainen van zowel gestructureerde gegevens als onbewerkte media. De bibliotheek omvat echter op tekst en afbeeldingen gebaseerde algoritmen voor het trainen en testen van uw dataset.

Een uniek kenmerk van Keras is dat het je gefocust houdt op de bibliotheek, omdat het alles biedt wat je nodig hebt voor je project in één stuk. U hoeft dus nauwelijks te vertakken om hulpprogramma's van andere bibliotheken te lenen. Hyperparameter-afstemming, functieselectie, rijke gegevensvoorverwerkingslagen en gegevensopschoning zijn enkele van de spectaculair ingebouwde functies.

Met Keras kunt u afbeeldingen en teksten rechtstreeks uit gesplitste mappen in een bovenliggende map lezen en daaruit een gelabelde dataset verkrijgen. En als uw gegevens groot zijn en niet in het geheugen van uw machine staan, biedt Keras een krachtige optie voor gegevenssetobjecten. Daar kun je altijd naar overstappen.

Verwant: Hoe u uw Python- en AI-vaardigheden kunt upgraden met Python Machine Learning-bibliotheken

Daarnaast biedt het verschillende grafische verwerkingseenheden (GPU's) voor het verwerken van een grote dataset. U kunt dus gelijktijdig CPU-berekeningen en GPU-verwerking asynchroon uitvoeren.

2. TensorFlow

Geïntroduceerd door Google in 2015, TensorFlow is meer een raamwerk dan een bibliotheek. Het is een open-sourcebibliotheek die is gebouwd met C++ en werkt door gegevensstroomgrafieken bij te houden.

TensorFlow is zeer veelzijdig en uitgebreid en biedt tal van andere ingebouwde, unitaire bibliotheken voor het uitvoeren van machine learning-berekeningen. In wezen biedt TensorFlow een schaalbaar platform voor het bouwen van machine learning-concepten zoals kunstmatige neurale netwerken (ANN), diepe neurale netwerken en diep leren.

Verwant: Wat is TensorFlow Lite en hoe is het een Deep Learning Framework?

Tensorflow ondersteunt naast Python onder andere ook Java, C++, Julia, Rust, Ruby en JavaScript. Hoewel het gebruik van TensorFlow met andere programmeertalen dan Python een gemakkelijke projectintegratie kan bieden, is het gebruik van de kernen met Python eenvoudiger omdat het de implementatie van TensorFlow volledig ondersteunt.

Bovendien kunnen ontwikkelingspijplijnen in andere talen compatibiliteitsproblemen met API-versies opleveren als u later van versie moet wisselen. Hoewel TensorFlow-documenten veelomvattend zijn, kunnen ze, in tegenstelling tot Keras, te divers zijn voor beginners om te begrijpen. Dat gezegd hebbende, het heeft solide community-ondersteuning, en je zult er ook veel vinden open-source TensorFlow-voorbeelden buiten.

Een voordeel van TensorFlow ten opzichte van Keras is dat je TensorFlow direct kunt gebruiken zonder Keras. Natuurlijk kun je niet hetzelfde zeggen voor Keras, omdat het een vertakte klasse van TensorFlow zelf is.

3. Mlib Spark

Hier is iets heel handigs van Apache Spark. Uitgebracht en open source gemaakt in 2010, Mlib Spark gebruikt iteratieve berekeningen om machine learning-algoritmen uit te voeren. Door het iteratieve karakter kan Mlib gebruik maken van Hadoop of lokale databronnen en workflows. Bovendien is het in staat om in korte tijd complexe logica uit te voeren.

Uiteindelijk is het nog steeds een van de snelste machine learning-bibliotheken die er zijn. Het voert een breed scala aan machine learning-algoritmen uit, waaronder regressie-, clustering-, classificatie- en aanbevelingsmodellen. Het blinkt ook uit op het gebied van gegevensvoorverwerking en patroonmining.

Verwant: Wat zijn machine learning-algoritmen? Hier is hoe ze werken

De bibliotheek is dynamisch en biedt een robuuste API die kan worden aangesloten op Scala, Python, R en Java. Mlib Spark is een embed van Spark zelf, dus het wordt bij elke Spark-release geüpgraded.

Mlib Spark heeft verklarende documentatie, zodat een beginner het gemakkelijk kan oppikken. Maar een klein nadeel is dat het slechts met een paar programmeertalen kan worden geïntegreerd, dus dit kan een probleem zijn als je niet bekend bent met de talen die het momenteel ondersteunt.

4. mlpack

mlpack werd uitgebracht in 2008 en ontwikkeld met C++ met behulp van een lineaire algebra-bibliotheek genaamd Armadillo. Net als Mlib Spark kunt u de meeste beschikbare algoritmen en concepten voor machine learning rechtstreeks toepassen op uw dataset met behulp van beknopte en leesbare coderegels.

Naast dat het beschikbaar is in programmeertalen zoals Python, C++, Go en Julia, ondersteunt het ook CLI-uitvoering, waarmee je je code kunt uitvoeren en onmiddellijke reacties kunt ontvangen. Hoewel het binding met deze andere talen ondersteunt, is het misschien geen goed idee om mlpack uit te voeren op grote datasets die complexe berekeningen vereisen als je het met een andere programmeertaal gebruikt. Schaalbaarheid met andere talen dan C++ is dus vaak een probleem met mlpack.

Als je een beginner bent op het gebied van machine learning en goed geïnformeerd bent over C++, kun je het nog steeds uitproberen. De documentatie bevat eenvoudig te volgen handleidingen en voorbeelden die beschikbaar zijn voor verschillende programmeertalen. Omdat het berekeningen uitvoert op C++-concepten, gebruikt mlpack code op laag niveau om complexe tot eenvoudige machine learning-taken snel uit te voeren.

5. Pytorch

Facebook ontwikkeld Pytorch en bracht het officieel uit in 2016. Pytorch staat bekend om zijn uitgebreide gebruik in computervisie, deep learning en natuurlijke taalverwerking. Het is een open-sourcebibliotheek die is gebouwd op basis van het Torch-framework.

Net als Keras en Tensorflow ondersteunt Pytorch de CPU-verwerking van datasets. En als uw dataset groot is, beschikt deze over een GPU-processor om uw berekeningen af ​​te handelen. Bovendien is het op tensor gebaseerd.

Naast Python ondersteunt de bibliotheek binding voor zowel C++ als Java. Pytorch biedt, naast andere hulpprogramma's, hulpbibliotheken, waaronder: fakkelvisie, fakkeltekst, fakkelaudio, en FakkelServe.

Deze bibliotheken maken deel uit van de Pytorch-functionaliteit voor machine learning en u zult ze tegenkomen tijdens het schrijven van uw Pytorch-modellen. Met gedetailleerde en uitgebreide op tutorials gebaseerde documentatie is Pytorch gemakkelijk te begrijpen, zolang u bekend bent met machine learning-concepten.

Met Pytorch kunt u uw datasets ook omzetten in een machinevriendelijk formaat. Het is dus ook een perfecte bibliotheek voor het voorbewerken van gegevens. Onveranderlijk zijn functie-extractie, gegevensopschoning, gegevenssplitsing en hyperparameterafstemming allemaal mogelijk met Pytorch.

6. Scikit-Leren

Meeslepend gebouwd met Python, scikit-leren, ook wel genoemd sluw, werd in 2010 publiekelijk uitgebracht. De bibliotheek bedient echter een breed scala aan machine learning-toepassingen, waaronder het modelleren van aanbevolen en niet-uitgelichte datasets.

Scikit-learn biedt bekende gesuperviseerde algoritmen, inclusief de lineaire en logistieke regressiemodellen, support vector machine (SVM), Naive Bayes, Decision Trees, Nearest Neighbours, onder andere direct uit de doos. Het is ook een rijke bron van leermethoden zonder toezicht, zoals clustering, Gaussiaans model, neurale netwerkmodellen en meer.

In wezen ondersteunt scikit-learn zowel gecontroleerde als niet-gesuperviseerde modellen. Het is een goed startpunt als je nog niet bekend bent met Python of machine learning in het algemeen, omdat het volledig op Python is gebaseerd. En als je net begint met machine learning of data science, wil je misschien beginnen met de leerfuncties onder toezicht van scikit-learn.

Over het algemeen is het beginnersvriendelijker dan andere bibliotheken op de lijst. In tegenstelling tot de andere eerder genoemde bibliotheken, is scikit-learn enorm afhankelijk van Numpy en Scipy voor het uitvoeren van hoogwaardige wiskundige berekeningen. En het gebruikt ook Matplotlib om boeiende visualisaties voor het vertellen van verhalen te presenteren.

7. Theano

Als je op zoek bent naar een bibliotheek om je te helpen complexe problemen op te splitsen in flexibele algoritmen, dan: Theano misschien is wat je wilt. Theano, gecreëerd in 2007 door Yoshua Bengio in Montreal, Canada, is een krachtige bibliotheek voor het uitvoeren van kleine tot krachtige berekeningen.

Net als Scikit-Learn is Theano afhankelijk van Numpy voor het uitvoeren van numerieke berekeningen. De bibliotheek ondersteunt op GPU gebaseerde berekeningen en genereert C-code op laag niveau. Dit versnelt wiskundige evaluaties met Theano, hoe groot ze ook zijn. Bovendien draaien de deep learning-modellen op tensoren.

Met Theano kunt u uw dataset converteren naar leesbare float-, binaire of integer-punten, ongeacht het oorspronkelijke gegevenstype. Mogelijk krijgt u echter niet genoeg steun van de gemeenschap. Dat komt omdat Theano niet zo populair is als de andere bibliotheken die we eerder noemden. Dat maakt het niet minder beginnersvriendelijk.

De tutorial in de documenten is gemakkelijk te begrijpen. Het vermogen om complexe arrays te vereenvoudigen en oneindige berekeningen te optimaliseren, maakt het perfect voor het creëren van schaalbare machine learning-modellen.

Welke bibliotheek moet u gebruiken voor uw volgende machine learning-project?

Hoewel we enkele van de meest gebruikte bibliotheken voor machine learning hebben genoemd, kwamen we met de de beste kan moeilijk zijn, omdat ze allemaal zeer vergelijkbare doelen dienen met slechts een paar verschillen in hun Kenmerken.

Natuurlijk is het handig om te beginnen met een meer beginnersvriendelijke bibliotheek zoals Scikit-Learn of Keras als je net begint in het veld. Daarnaast zal het doelbewust kiezen van een bibliotheek voor een project u helpen de complexiteit van uw ontwikkelingspijplijn te beperken. Maar dat gezegd hebbende, het is nuttig om vertrouwd te raken met de basisprincipes van machine learning door middel van cursussen en tutorials.

Wat zijn machine learning-algoritmen? Hier is hoe ze werken

Algoritmen voor machinaal leren zijn ontworpen om het leven gemakkelijker te maken en systemen te verbeteren, maar ze kunnen misgaan met slechte gevolgen.

Lees volgende

Over de auteur