7 Bibliotheken für maschinelles Lernen für angehende Experten
Maschinelles Lernen ist heute zum Zentrum der Diskussion in der Künstlichen Intelligenz geworden. Es berührt alle Bereiche, einschließlich Ingenieurwesen, Medizin, Wirtschaft, Sozialwissenschaften und mehr.
Mit den verschiedenen heute verfügbaren Bibliotheken für maschinelles Lernen ist maschinelles Lernen unter anderem mit Python, C++, Java, Julia und R einfacher denn je. Hier sind einige beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen, mit denen Sie beginnen können, wenn Sie diesen vielversprechenden Karriereweg einschlagen möchten.
1. Keras
Keras ist Teil der umfangreichen Tools für maschinelles Lernen von TensorFlow. Es unterscheidet sich jedoch darin, dass es sich um eine API auf höherer Ebene handelt, die mit TensorFlow geliefert wird. Außerdem ist es benutzerfreundlicher und mit Python geschrieben. Es ist daher besser implementierbar, da es eine prägnante Dokumentation bietet, die für Anfänger des maschinellen Lernens leicht einzugrenzen ist.
Keras bietet jedoch eine breite Palette von Funktionen für maschinelles Lernen, die sich perfekt zum Trainieren von strukturierten Daten und Rohmedien eignen. Die Bibliothek umfasst jedoch text- und bildbasierte Algorithmen zum Trainieren und Testen Ihres Datasets.
Ein einzigartiges Merkmal von Keras ist, dass Sie sich auf die Bibliothek konzentrieren können, da es alles, was Sie für Ihr Projekt benötigen, in einem Stück bietet. Sie müssen sich also kaum verzweigen, um Dienstprogramme von anderen Bibliotheken auszuleihen. Hyperparameter-Tuning, Feature-Auswahl, Rich Data Preprocessing Layers und Data Cleaning sind einige der spektakulär integrierten Features.
Mit Keras können Sie Bilder und Texte direkt aus geteilten Ordnern in einem übergeordneten Verzeichnis lesen und daraus einen beschrifteten Datensatz erhalten. Und wenn Ihre Daten groß sind und sich nicht im Arbeitsspeicher Ihres Computers befinden, bietet Keras eine leistungsstarke Option für Dataset-Objekte. Darauf kannst du jederzeit wechseln.
Darüber hinaus bietet es verschiedene Grafikprozessoren (GPUs) zur Verarbeitung eines großen Datensatzes. So können Sie gleichzeitig CPU-Berechnungen zusammen mit der asynchronen GPU-Verarbeitung ausführen.
2. TensorFlow
TensorFlow wurde 2015 von Google eingeführt und ist eher ein Framework als eine Bibliothek. Es ist eine Open-Source-Bibliothek, die mit C++ erstellt wurde und durch das Verfolgen von Datenflussdiagrammen funktioniert.
TensorFlow ist sehr vielseitig und umfangreich und bietet viele andere integrierte, einheitliche Bibliotheken zum Ausführen von Berechnungen für maschinelles Lernen. Im Wesentlichen bietet TensorFlow eine skalierbare Plattform für die Entwicklung von Konzepten des maschinellen Lernens wie künstliche neuronale Netze (ANN), tiefe neuronale Netze und Deep Learning.
Tensorflow unterstützt neben Python unter anderem auch Java, C++, Julia, Rust, Ruby und JavaScript. Während die Verwendung von TensorFlow mit anderen Programmiersprachen als Python eine einfache Projektintegration bieten kann, ist die Verwendung seiner Kerne mit Python einfacher, da es die Implementierung von TensorFlow vollständig unterstützt.
Darüber hinaus können Entwicklungspipelines in anderen Sprachen zu Kompatibilitätsproblemen mit API-Versionen führen, wenn Sie später die Version wechseln müssen. Obwohl TensorFlow-Dokumente im Gegensatz zu Keras umfassend sind, können sie für Anfänger zu vielfältig sein, um sie zu verstehen. Das heißt, es hat eine solide Community-Unterstützung, und Sie werden auch viele Open-Source-TensorFlow-Beispiele finden.
Ein Vorteil von TensorFlow gegenüber Keras besteht darin, dass Sie TensorFlow direkt ohne Keras verwenden können. Natürlich kann man nicht dasselbe von Keras sagen, da es sich um eine verzweigte Klasse von TensorFlow selbst handelt.
3. Mlib Spark
Hier ist etwas ziemlich Praktisches von Apache Spark. Mlib Spark wurde 2010 veröffentlicht und als Open Source veröffentlicht und verwendet iterative Berechnungen, um maschinelle Lernalgorithmen auszuführen. Aufgrund seiner iterativen Natur kann Mlib Hadoop oder lokale Datenquellen und Workflows verwenden. Außerdem ist es in der Lage, innerhalb kurzer Zeit komplexe Logik auszuführen.
Letztendlich ist es immer noch eine der schnellsten Bibliotheken für maschinelles Lernen auf dem Markt. Es führt eine breite Palette von Algorithmen für maschinelles Lernen aus, einschließlich Regressions-, Clustering-, Klassifizierungs- und Empfehlungsmodellen. Es zeichnet sich auch in Bezug auf die Datenvorverarbeitung und das Pattern-Mining aus.
Die Bibliothek ist dynamisch und bietet eine robuste API, die sich in Scala, Python, R und Java einfügt. Mlib Spark ist eine Einbettung von Spark selbst und wird daher mit jeder Spark-Version aktualisiert.
Mlib Spark verfügt über eine erklärende Dokumentation, sodass ein Anfänger sie leicht aufnehmen kann. Ein kleiner Nachteil ist jedoch, dass es nur in einige Programmiersprachen integriert werden kann. Dies kann ein Problem darstellen, wenn Sie mit den derzeit unterstützten Sprachen nicht vertraut sind.
4. mlpack
mlpack wurde 2008 veröffentlicht und mit C++ unter Verwendung einer linearen Algebra-Bibliothek namens Armadillo entwickelt. Wie Mlib Spark können Sie die meisten verfügbaren Algorithmen und Konzepte für maschinelles Lernen mithilfe von prägnanten und lesbaren Codezeilen direkt auf Ihren Datensatz anwenden.
Es ist nicht nur in Programmiersprachen wie Python, C++, Go und Julia verfügbar, sondern unterstützt auch die CLI-Ausführung, mit der Sie Ihren Code ausführen und sofortige Antworten erhalten können. Obwohl es die Bindung mit diesen anderen Sprachen unterstützt, ist es möglicherweise keine gute Idee, mlpack für große Datasets auszuführen, die eine komplexe Berechnung erfordern, wenn es mit einer anderen Programmiersprache verwendet wird. Daher ist die Skalierbarkeit mit anderen Sprachen als C++ oft ein Problem bei mlpack.
Wenn Sie ein Anfänger im maschinellen Lernen sind und sich mit C++ auskennen, können Sie es trotzdem ausprobieren. Die Dokumentation enthält leicht verständliche Anleitungen und Beispiele, die für verschiedene Programmiersprachen verfügbar sind. Da es Berechnungen auf C++-Konzepten ausführt, verwendet mlpack Low-Level-Code, um komplexe bis einfache Machine-Learning-Aufgaben schnell auszuführen.
5. Pytorch
Facebook hat Pytorch entwickelt und 2016 offiziell veröffentlicht. Pytorch ist eine Open-Source-Bibliothek, die auf dem Torch-Framework basiert und für seinen umfassenden Einsatz in den Bereichen Computer Vision, Deep Learning und Natural Language Processing bekannt ist.
Wie Keras und Tensorflow unterstützt Pytorch die CPU-Verarbeitung von Datensätzen. Und wenn Ihr Datensatz groß ist, verfügt er über einen GPU-Prozessor, der Ihre Berechnungen verarbeitet. Außerdem ist es tensorbasiert.
Neben Python unterstützt die Bibliothek die Bindung sowohl für C++ als auch für Java. Pytorch bietet zusätzlich zu anderen Dienstprogrammen untergeordnete Bibliotheken, einschließlich Torchvision , Torchtext , Torchaudio und TorchServe .
Diese Bibliotheken sind Teil der maschinellen Lernfunktionen von Pytorch, und Sie werden ihnen beim Schreiben Ihrer Pytorch-Modelle begegnen. Mit einer detaillierten und umfassenden Tutorial-basierten Dokumentation ist Pytorch leicht verständlich, solange Sie mit den Konzepten des maschinellen Lernens vertraut sind.
Mit Pytorch können Sie Ihre Datensätze auch in ein maschinenfreundliches Format umwandeln. Es ist also auch eine perfekte Bibliothek für die Vorverarbeitung von Daten. Ausnahmslos sind mit Pytorch Feature-Extraktion, Datenbereinigung, Datensplitting und Hyperparameter-Tuning möglich.
6. Scikit-Lernen
scikit-learn , auch sklearn genannt , wurde immersiv mit Python entwickelt und wurde 2010 öffentlich veröffentlicht. Die Bibliothek dient jedoch einer breiten Palette von Anwendungen des maschinellen Lernens, einschließlich der Modellierung von vorgestellten und nicht vorgestellten Datensätzen.
Scikit-learn bietet bekannte überwachte Algorithmen, einschließlich der linearen und logistischen Regressionsmodelle, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Decision Trees, Nearest Neighbors, unter anderem direkt nach dem Auspacken. Es ist auch eine reichhaltige Quelle für unüberwachte Lernmethoden wie Clustering, Gauß-Modell, zusammen mit neuronalen Netzwerkmodellen und mehr.
Im Wesentlichen unterstützt scikit-learn sowohl beaufsichtigte als auch unbeaufsichtigte Modelle. Es ist ein großartiger Ausgangspunkt, wenn Sie noch nicht mit Python oder maschinellem Lernen im Allgemeinen vertraut sind, da es vollständig auf Python basiert. Und wenn Sie gerade erst mit maschinellem Lernen oder Data Science beginnen, möchten Sie vielleicht mit den überwachten Lernfunktionen von scikit-learn beginnen.
Insgesamt ist es anfängerfreundlicher als andere Bibliotheken auf der Liste. Im Gegensatz zu den anderen zuvor erwähnten Bibliotheken ist scikit-learn massiv von Numpy und Scipy abhängig, um leistungsstarke mathematische Berechnungen auszuführen. Und es verwendet Matplotlib auch, um überzeugende Visualisierungen zum Geschichtenerzählen zu präsentieren.
7. Theano
Wenn Sie auf der Suche nach einer Bibliothek sind, die Ihnen hilft, komplexe Probleme in flexible Algorithmen zu zerlegen , dann ist Theano möglicherweise genau das Richtige für Sie. Theano wurde 2007 von Yoshua Bengio in Montreal, Kanada, entwickelt und ist eine leistungsstarke Bibliothek für die Ausführung kleiner bis hochperformanter Berechnungen.
Wie Scikit-Learn ist Theano auf Numpy angewiesen, um numerische Berechnungen auszuführen. Die Bibliothek unterstützt GPU-basierte Berechnungen und generiert Low-Level-C-Code. Das beschleunigt mathematische Auswertungen mit Theano, egal wie groß sie sind. Darüber hinaus laufen seine Deep-Learning-Modelle auf Tensoren.
Mit Theano können Sie Ihren Datensatz unabhängig vom ursprünglichen Datentyp in lesbare Gleitkomma-, Binär- oder Ganzzahlpunkte umwandeln. Möglicherweise erhalten Sie jedoch nicht genügend Community-Unterstützung. Das liegt daran, dass Theano nicht so beliebt ist wie die anderen zuvor erwähnten Bibliotheken. Das macht es nicht weniger anfängerfreundlich.
Das Tutorial in der Dokumentation ist leicht verständlich. Seine Fähigkeit, komplexe Arrays zu vereinfachen und unendliche Berechnungen zu optimieren, macht es perfekt für die Erstellung skalierbarer Modelle für maschinelles Lernen.
Welche Bibliothek sollten Sie für Ihr nächstes Machine-Learning-Projekt verwenden?
Obwohl wir einige der am weitesten verbreiteten Bibliotheken für maschinelles Lernen erwähnt haben, kann es schwierig sein, die beste zu finden, da sie alle sehr ähnliche Zwecke mit nur wenigen Unterschieden in ihren Funktionen erfüllen.
Natürlich ist es hilfreich, mit einer anfängerfreundlichen Bibliothek wie Scikit-Learn oder Keras zu beginnen, wenn Sie gerade erst in das Feld einsteigen. Darüber hinaus hilft Ihnen die gezielte Auswahl einer Bibliothek für ein Projekt, die Komplexität Ihrer Entwicklungspipeline einzugrenzen. Es ist jedoch hilfreich, sich in Kursen und Tutorials mit den Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut zu machen.