7 ספריות למידת מכונה למומחים שאפתנים

למידת מכונה הפכה היום למרכז הדיון בבינה מלאכותית. הוא נוגע בכל התחומים, כולל הנדסה, רפואה, עסקים, מדעי החברה ועוד.

השימוש במספר ספריות למידת המכונה הקיימות כיום, למידת מכונה עם Python, C ++, Java, Julia ו- R, בין היתר, קלה מתמיד. להלן כמה ספריות פופולריות ללימוד מכונות שאפשר להתחיל איתן אם ברצונך לצאת לדרך הקריירה המבטיחה הזו.

1. קראס

קראס הוא חלק משירותי הלמידה החכמה של TensorFlow. אבל זה שונה בכך שמדובר בממשק API ברמה גבוהה יותר המשלוח עם TensorFlow. בנוסף הוא ידידותי יותר לאדם וכתוב עם פייתון. כך שהיא ניתנת ליישום יותר מכיוון שהיא מציעה תיעוד תמציתי שקל למתחילים ללמידת מכונות לצמצם אותם.

Keras, לעומת זאת, מציעה מגוון רחב של פונקציות למידת מכונה, מושלמות לאימון הן נתונים מובנים והן מדיה גולמית. אולם הספרייה משתרעת על פני אלגוריתמים מבוססי טקסט ותמונה לאימון ובדיקת מערך הנתונים שלך.

תכונה ייחודית של Keras היא שהוא שומר אותך ממוקד בספרייה, מכיוון שהוא מספק את כל מה שאתה צריך עבור הפרויקט שלך ביצירה אחת. אז בקושי תצטרך להסתעף כדי לשאול שירותים מספריות אחרות. כוונון Hyperparameter, בחירת תכונות, שכבות עיבוד מוקדמות של נתונים עשירים וניקוי נתונים הם חלק מהתכונות המובנות להפליא שלו.

עם Keras, אתה יכול לקרוא תמונות וטקסטים ישירות מתיקיות מפוצלות בספריית אב ולקבל מהן מערך נתונים שכותרתו. ואם הנתונים שלך גדולים ואינם יושבים בזיכרון המכונה שלך, Keras מציעה אפשרות אובייקט נתונים בעלת ביצועים גבוהים. אתה תמיד יכול לעבור לזה.

קָשׁוּר: כיצד לשדרג את כישורי Python ו- AI שלך עם ספריות למידת מכונות פייתון

בנוסף, הוא מציע יחידות עיבוד גרפיות שונות (GPUs) לעיבוד מערך נתונים גדול. אז זה מאפשר לך להפעיל בו זמנית חישובי מעבד יחד עם עיבוד GPU באופן אסינכרוני.

2. TensorFlow

הוצגה על ידי Google בשנת 2015, TensorFlow מהווה יותר מסגרת מאשר ספרייה. זוהי ספריית קוד פתוח הבנויה עם C ++, והיא פועלת על ידי מעקב אחר תרשימי זרימת נתונים.

TensorFlow היא תכליתית ומקיפה ביותר, ומציעה שפע של ספריות יחידות מובנות אחרות להפעלת חישובי למידת מכונה. בעיקרו של דבר, TensorFlow מציעה פלטפורמה ניתנת להרחבה לבניית מושגי למידת מכונה כמו רשתות עצביות מלאכותיות (ANN), רשתות עצביות עמוקות ולמידה עמוקה.

קָשׁוּר: מהי TensorFlow Lite וכיצד היא מסגרת למידה עמוקה?

Tensorflow תומך בין היתר בנוסף ל- Python גם ב- Java, C ++, Julia, Rust, Ruby ו- JavaScript. בעוד שהשימוש ב- TensorFlow עם שפות תכנות אחרות מלבד Python עשוי להציע אינטגרציה קלה של פרויקטים, השימוש בליבות שלה עם Python קל יותר מכיוון שהוא תומך במלואו ביישום TensorFlow.

בנוסף, צינורות פיתוח בשפות אחרות עשויים להציג בעיות תאימות לגרסאות API אם תצטרך להחליף גרסאות מאוחר יותר. למרות שמסמכי TensorFlow הינם מקיפים, בניגוד לקראס, הם עשויים להיות מגוונים מדי למתחילים להבין. עם זאת, יש לו תמיכה קהילתית מוצקה, וגם תמצא הרבה דוגמאות לקוד פתוח של TensorFlow שם.

היתרון של TensorFlow על פני Keras הוא שאתה יכול להשתמש ב- TensorFlow ישירות ללא Keras. כמובן שאתה לא יכול להגיד את אותו הדבר לגבי קרס, מכיוון שמדובר בכיתה מסועפת של TensorFlow עצמה.

3. מליב ספארק

הנה משהו די שימושי מ- Apache Spark. שוחרר ונעשה קוד פתוח בשנת 2010, מליב ספארק משתמש בחישובים איטרטיביים להפעלת אלגוריתמים של למידת מכונה. בגלל אופיו האיטרטיבי, Mlib יכולה להשתמש ב- Hadoop או במקורות נתונים מקומיים ובתהליכי עבודה. בנוסף, הוא מסוגל להריץ היגיון מורכב תוך תקופה קצרה.

בסופו של דבר, זוהי עדיין אחת הספריות המהירות ביותר של למידת מכונות. הוא מפעיל מגוון רחב של אלגוריתמים של למידת מכונה, כולל מודלים של רגרסיה, אשכולות, סיווג והמלצות. הוא גם מצטיין מבחינת עיבוד מוקדם של נתונים וכריית תבניות.

קָשׁוּר: מהם אלגוריתמים של למידת מכונה? הנה איך הם עובדים

הספרייה דינאמית ומציעה API חזק המתחבר ל- Scala, Python, R ו- Java. מליב ספארק הוא הטמעה של ספארק עצמה, ולכן היא משתדרגת עם כל מהדורה של ספארק.

למליב ספארק יש תיעוד מסביר, כך שמתחיל יכול לאסוף אותו בקלות. אבל חיסרון קטן הוא שהוא משתלב רק בכמה שפות תכנות, כך שייתכן שזו בעיה אם אינך מכיר את השפות בהן הוא תומך כרגע.

4. mlpack

mlpack שוחרר בשנת 2008 והתפתח עם C ++ באמצעות ספריית אלגברה לינארית בשם ארמדילו. בדומה ל- Mlib Spark, הוא מאפשר לך ליישם את רוב האלגוריתמים והמושגים הזמינים ללמידת מכונה ישירות על מערך הנתונים שלך באמצעות שורות קוד תמציתיות וקריאות.

בנוסף להיותו זמין בשפות תכנות כמו Python, C ++, Go ו- Julia, הוא תומך גם בביצוע CLI, המאפשר לך להריץ את הקוד שלך ולקבל תגובות מיידיות. למרות שהוא תומך בכריכה לשפות אחרות אלה, הפעלת mlpack על מערכי נתונים גדולים הדורשים חישוב מורכב עשויה להיות רעיון לא טוב בעת השימוש בו עם שפת תכנות אחרת. לפיכך, מדרגיות עם שפות אחרות מלבד C ++ היא לעתים קרובות בעיה עם mlpack.

אם אתה מתחיל ללמוד מכונה ובעל ידע ב C ++, אתה עדיין יכול לנסות את זה. התיעוד כולל מדריכים קלים לעקוב ודוגמאות הזמינים לשפות תכנות שונות. מכיוון שהוא מפעיל חישובים על מושגי C ++, mlpack משתמש בקוד ברמה נמוכה כדי לבצע משימות למידה מכונות מורכבות עד פשוטות במהירות.

5. פיטורץ '

פייסבוק פיתחה פיטורץ ' והוציאו אותו באופן רשמי בשנת 2016. Pytorch ידועה בזכות השימוש הנרחב שלה בראייה ממוחשבת, למידה עמוקה ועיבוד שפות טבעיות, והיא ספריית קוד פתוח הבנויה ממסגרת לפיד.

כמו Keras ו- Tensorflow, Pytorch תומך בעיבוד מעבד של מערכי נתונים. ואם מערך הנתונים שלך גדול, הוא כולל מעבד GPU שיטפל בחישובים שלך. בנוסף, הוא מבוסס על טנסור.

בנוסף לפייתון, הספרייה תומכת בכריכה הן ל- C ++ והן לג'אווה. Pytorch, בנוסף לשירותים אחרים, מציעה ספריות בת כולל לפיד, לפיד טקסט, טורצ'אודיו, ו TorchServe.

ספריות אלה הן חלק מהפונקציונליות של למידת מכונות Pytorch, ותתקל בהן בעת ​​כתיבת דגמי Pytorch שלך. עם תיעוד מפורט ומקיף המבוסס על הדרכה, Pytorch קל להבנה, כל עוד אתה מכיר מושגים של למידת מכונה.

Pytorch גם מאפשר לך להפוך את מערכי הנתונים שלך לפורמט ידידותי למכונה. אז זו גם ספרייה מושלמת לעיבוד נתונים מראש. תמיד ניתן לחלץ תכונה, ניקוי נתונים, פיצול נתונים וכיוונון היפר -פרמטר בעזרת Pytorch.

6. Scikit-Learn

בנוי באופן מקיף עם פייתון, scikit-learn, המכונה גם sklearn, שוחרר בפומבי בשנת 2010. הספרייה, לעומת זאת, משרתת מגוון רחב של יישומי למידת מכונה, כולל מודלים של מערכי נתונים מובלטים ובלתי מתפקדים.

Scikit-learn מציעה אלגוריתמים בפיקוח מוכר, כולל מודלים של רגרסיה לינארית ולוגיסטית, מכונת וקטור תמיכה (SVM), בייס נאיבי, עצי החלטות, השכנים הקרובים ביותר, בין היתר, ממש מחוץ ל קופסא. זהו גם מקור עשיר לשיטות למידה ללא פיקוח כמו אשכולות, מודל גאוסי, יחד עם מודלים של רשת עצבית ועוד.

בעיקרו של דבר, scikit-learn תומך במודלים מפוקחים וגם ללא פיקוח. זוהי נקודת התחלה מצוינת אם אתה עדיין חדש ב- Python או למידת מכונה באופן כללי מכיוון שהוא לגמרי מבוסס Python. ואם אתה רק מתחיל עם למידת מכונה או מדעי הנתונים, ייתכן שתרצה להתחיל בתכונות הלמידה בפיקוח של Scikit-Learn.

בסך הכל, הוא יותר ידידותי למתחילים מאשר ספריות אחרות ברשימה. שלא כמו הספריות האחרות שהוזכרו קודם לכן, למידת scikit תלויה במידה רבה ב- Numpy ו- Scipy לצורך חישובים מתמטיים בעלי ביצועים גבוהים. והוא גם משתמש ב- Matplotlib כדי להציג הדמיות משכנעות לספר סיפורים.

7. ת'אנו

אם אתה מחפש ספריה שתעזור לך לפרק בעיות מורכבות לאלגוריתמים גמישים, אז ת'אנו יכול להיות מה שאתה רוצה. Theano, שנוצר בשנת 2007 על ידי יושע בנג'יו במונטריאול, קנדה, היא ספרייה עוצמתית להפעלת חישובים קטנים עד ביצועים גבוהים.

כמו Scikit-Learn, Theano תלוי ב- Numpy לביצוע חישובים מספריים. הספרייה תומכת בחישובים מבוססי GPU, ובנוסף היא מייצרת קוד C ברמה נמוכה. זה מאיץ הערכות מתמטיות עם Theano, לא משנה כמה הן גדולות. בנוסף, מודלי הלמידה העמוקה שלה פועלים על טנסורים.

עם Theano, אתה יכול להמיר את מערך הנתונים שלך לנקודות צפה, בינאריות או מספרים שלמים, ללא קשר לסוג הנתונים הראשוני שלו. עם זאת, ייתכן שלא תקבל מספיק תמיכה בקהילה. הסיבה לכך היא שתאנו אינו פופולרי כמו הספריות האחרות שהזכרנו קודם לכן. זה לא הופך את זה לפחות ידידותי למתחילים.

ההדרכה במסמכים קלה להבנה. יכולתו לפשט מערכים מורכבים ולייעל חישובים אינסופיים הופכת אותו למושלם ליצירת מודלים ללימוד מכונה ניתנים להרחבה.

באיזו ספרייה כדאי להשתמש עבור פרויקט הלמידה החכם הבא שלך?

למרות שהזכרנו כמה מספריות הלמידה המכונות הנפוצות ביותר, באנו עם הטוב ביותר יכול להיות קשוח מכיוון שכולם משרתים מטרות דומות מאוד עם כמה הבדלים ביניהם תכונות.

כמובן, החל מספרייה ידידותית יותר למתחילים כמו Scikit-Learn, או Keras מועיל אם אתה רק פורץ לתחום. מעבר לכך, בחירת ספרייה בכוונה לפרויקט תעזור לך לצמצם את המורכבות לאורך צינור הפיתוח שלך. אבל עם זאת, היכרות עם יסודות למידת מכונה באמצעות קורסים והדרכות מועילה.

מהם אלגוריתמים של למידת מכונה? הנה איך הם עובדים

אלגוריתמים של למידת מכונה נועדו להקל על החיים ולשפר מערכות, אך הם יכולים להשתבש עם השלכות רעות.

קרא הבא

על הסופר