Автор оригинала: Pankaj Kumar.
Что такое машина обучения?
Поскольку WEB нестирно растет с каждым днем, анализируя данные, основанные на рисунке человеческим вмешательством, становится сложной. Чтобы использовать это, разработаны компьютерные программы, которые могут проанализировать данные.
Это позволяет компьютерам автоматически изучать для наблюдения данных, ищите шаблоны и принимать лучшие решения без особого человеческого вмешательства.
Этот процесс создания компьютеров для обучения данным набором данных для прогнозирования свойств данных называется Машинное обучение Отказ
Например, мы можем тренировать компьютер, кормив многочисленные изображения автомобилей, чтобы научить компьютеру распознавать автомобиль. Многочисленные другие изображения, которые не являются автомобилями, могут подаваться на компьютер. Из вышеупомянутой тренировки компьютер может распознать изображение автомобиля.
Машинное обучение заработало огромную популярность в последние десятилетия и преобразовывать нашу жизнь.
Почему Python для машинного обучения?
В отличие от других компьютерных языков, таких как C, Java и т. Д., Python известен своей читаемостью и менее сложностью.
Любой может легко понять это и заставить других легко понять это тоже.
Ученые данные могут воспользоваться машиной обучения для анализа огромных объемов данных и привлечь полезные представления с очень менее усилиями.
Python поддерживает много популярных встроенных библиотек, которые можно легко использовать для обеспечения функциональности машин.
Эти библиотеки имеют 0 кривую обучения. Наличие базового понимания Python позволяет программистам реализовать эти готов к использованию библиотек.
Лучшая часть есть, эти пакеты Python бесплатны под лицензией GNU.
Библиотеки обучения машины Python
Давайте пройдемся через некоторые из широко используемых библиотек, используемых в области машинного обучения.
1. numpy
Numpy – это базовый пакет Python для выполнения математических и логических операций.
Он поддерживает операции линейной алгебры и генерацию случайных чисел. Numpy означает «численный питон».
Numpy имеет встроенные функции для выполнения операций линейной алгебры. Numpy поддерживает многомерные массивы для выполнения сложных математических операций. Это важно для фундаментальных вычислений в области машинного обучения.
2. Scipy
Scipy – это библиотека Python, которая построена на Numpy.
Это использует numpy массивы. Scipy существенно используется для выполнения расширенных операций, таких как регрессия, интеграция и вероятность.
Следовательно, Scipy широко используется в области машинного обучения, поскольку оно содержит эффективные модули для статистики, линейной алгебры, численные процедуры и оптимизацию.
3. Scikit – учись
Scikit – Учите Это популярное устройство обучения машины с открытым исходным кодом, которая построена на вершине двух известных библиотек Python, а именно Numpy и Scipy Отказ
Он включает в себя классические алгоритмы ML для моделирования статистических данных, которые включают классификацию, кластеризацию, регрессирую и предварительную обработку.
Он также обеспечивает эффективный и простой в использовании инструменты обучения машин.
Scikit-Learn поддерживает широко используемые алгоритмы надзора на руководителях, а также несущими алгоритмами обучения. Алгоритмы включают в себя поддержку векторных машин, поиск сетки, градиентное усиление, K-означает кластеризацию, DBSCAN и многое другое.
Наряду с этими алгоритмами набор предоставляет набор данных для моделирования данных. Хорошо документированные API легко доступны.
Библиотека Scikit-Learn известна своей оптимальной производительностью на различных платформах. Это причина ее популярности.
Следовательно, он используется для академических и коммерческих целей. Scikit-Learn используется для создания моделей, и не рекомендуется использовать его для чтения, манипулирования и суммирования данных, так как для этой цели доступны лучшие рамки. Это открытый источник и выпущен в рамках лицензии BSD.
4. Sympy
Симпи Как следует из названия, представляет собой символическую вычислительную библиотеку Python, которая в основном фокусируется на алгебраических вычислениях.
Многие ученые данных используют симпы-библиотеку для промежуточного математического анализа данных. Этот анализ может быть более позднее, потребляется другими библиотеками машинного обучения.
5. Shogun
Shogun Это бесплатный, открытый источник набора инструментов, используемый для ML, который реализован в C ++.
Он поддерживает интерфейс для нескольких языков (Python, Java, C #, Ruby и etc) и платформ (Linux, Windows, MacOS).
Кто-нибудь, будь то данные ученые, журналисты, хакеры, студенты и т. Д. Могут использовать Shogun с минимальными усилиями и без расходов.
Он обеспечивает эффективную реализацию стандартных алгоритмов ML, таких как SVM, гипотеза ядра, многократное обучение ядра и т. Д.
Shogun приходит вместе с бинарными монтажными пакетами для масштабирования нескольких систем и, следовательно, обеспечивает обширную инфраструктуру тестирования.
Пользователи могут скачать свое изображение докера и локально запускают облако Shogun. Shogun может масштабировать десятки настройки ОС и обрабатывать около 10 миллионов образцов данных точно. Облако Shogun некоммерческая и доступна для образовательных целей в университетах.
6. Tensorflow
Tensorflow изначально разработана для внутреннего использования Google инженерами Google.
Но система достаточно общего, чтобы их применять для различных доменов. В 2015 году библиотека стала открытым исходным кодом и была выпущена в разделе Apache 2.0 с открытым исходным кодом.
Tensorflow – популярная библиотека для программирования DataFlow. Это символическая библиотека для математики, которая использует различные методы оптимизации для эффективных расчетов. Этот пакет Python используется для применения машинного обучения и нейронной сети.
Tensorflow обеспечивает надежные и масштабируемые решения для вычислений на многочисленных машинах и для вычислений с участием огромных наборов данных. Следовательно, это предпочтительная рамка для машинного обучения.
Библиотека расширяется и поддерживает многочисленные платформы. Он обеспечивает поддержку GPU для более быстрых вычислений, улучшенной производительности и лучшей визуализации. Tensorflow предоставляет алгоритмы классификации, модели оценки, дифференцировку и т. Д.
Tensorflow обеспечивает богатую поддержку API для обучения нейронных сетей и распознавание речи с использованием NLP (обработка естественного языка).
7. Theano
Theano – это численная библиотека вычислений, в основном используется для внедрения моделей нейронных сетей.
Theano позволяет эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения. Theano сосредоточено на решении сложных математических уравнений. Он использует многомерную матрицу, использующую Numpy для выполнения этих сложных операций.
Theano может узнать нестабильные выражения и заменить их стабильными для оценки выражений.
Theano может сделать эффективное использование GPU. Он обеспечивает оптимизацию скорости путем выполнения частей выражений в CPU или GPU.
Theano достаточно умно, чтобы автоматически создавать символические графики для вычислительных градиентов и тем самым обеспечивает символическую дифференциацию. Theano независимо от платформы.
Наряду с упомянутыми функциями Theano предоставляет платформу тестирования единиц для обнаружения ошибок.
8. pytorch.
Pytorch Начальный вычислительный пакет на основе Python, предназначенный для машинного обучения.
Это замена для Numpy и обеспечивает максимальную скорость и гибкость, используя множественный графический процессор.
Pytorch также предоставляет пользовательские погрузчики данных и простые препроцессоры. Pytorch предоставляет интерактивную среду отладки, которая позволяет пользователям отлаживать и визуализировать без усилий. Он обеспечивает простое в использовании API.
Pytorch поддерживает императивное программирование. Он выполняет вычисления на лету. Самое большое преимущество этой функции код и логика программирования отлажены после каждой строки кода.
Pytorch поддерживает динамические графики. Вместо использования предопределенных графиков, имеющих определенные функциональные возможности, Pytorch предоставляет простую структуру для динамически динамически вычислительных графов, а также вносить изменения в них во время выполнения. Это полезно в ситуациях, когда требования к памяти для создания нейронной сети неизвестны.
9. Керас
KERAS – это высокоуровневые нейронные сети API. Он написан в Python и может работать на вершине Theano, Tensorflow или CNTK (познавательный инструментарий).
KERAS – это удобная, расширяемая и модульная библиотека, которая облегчает прототипирование легко и быстро. Он поддерживает сверточные сети, рекуррентные сети и даже комбинацию обоих.
Первоначальное развитие KERAS было частью исследования проекта OneiROS (открытая операционная система неврологической интеллектуальной робота). Это действует как плагин для других библиотек машинного обучения.
Сегодня имеются бесчисленные структуры глубокого обучения, но есть некоторые из областей, в которых Керас оказался лучше, чем другие альтернативы. KERAS ориентирован на минимальные требования к действию пользователей, когда связаны общие случаи использования.
Например, если пользователь делает ошибку, предоставляется понятную и действующую обратную связь. Это делает Keras легко узнать и использовать. Следовательно, KERAS прост в использовании и является идеальным выбором для быстрой прототипирования.
Вы можете легко развернуть модели для использования в других приложениях, используя KERAS. KERAS также поддерживает несколько бэкэндов и позволяет переносимость по всему спинкам I.e. Вы можете тренировать, используя одну бэкэнд и загрузить его другим.
KERAS предоставляет встроенную поддержку GPU и поддерживает распределенную тренировку.
Заключение
В этой статье мы обсудили общно используемые библиотеки Python для машинного обучения. Надеюсь, что это учебное пособие поможет ученым данным глубоким погружением в это огромное поле и максимально использовать из этих библиотек Python.