Introduzione alle librerie di Machine Learning

Implementare ogni algoritmo da zero è un compito stressante. Mentre lavori con grandi set di dati, potrebbero essere necessari giorni per completare il tuo lavoro o forse mesi! Per renderlo più semplice, vengono costruite interfacce o librerie di machine learning, che aiutano gli sviluppatori a creare facilmente e rapidamente algoritmi di machine learning. Le librerie sono un insieme di regole e funzioni scritte in linguaggi di programmazione. Queste biblioteche risparmiano molto tempo, lavoro ripetitivo, non mettendosi sotto gli algoritmi scoraggianti. Le librerie di machine learning supportano Python, motivo per cui Python ha guadagnato molta popolarità e continua a crescere giorno dopo giorno.

Librerie di apprendimento automatico

Di seguito sono riportate alcune delle più popolari librerie di Machine Learning

  • Pandas
  • numpy
  • matplotlib
  • Scikit impara
  • Seaborn
  • tensorflow
  • Theano
  • Keras
  • PyTorch
  • OpenCV
  • Borraccia

Conosciamoli in breve!

1. Panda

Pandas è una libreria open source in pitone che fornisce strutture dati flessibili, ad alte prestazioni e facili da usare come serie, frame di dati. Python è un linguaggio utile per la preparazione dei dati, ma è in ritardo rispetto all'analisi e alla modellazione dei dati. Per superare questo ritardo, Pandas aiuta a completare l'intero flusso di lavoro di analisi dei dati in Python, senza passare ad altri linguaggi specifici del dominio come R. Pandas consente all'utente di leggere / scrivere set di dati in vari formati come TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML e molti altri. Offre prestazioni elevate per il data mining, il rimodellamento, l'impostazione secondaria, l'allineamento dei dati, il slicing, l'indicizzazione, l'unione / unione di set di dati. Ma i panda sono inefficienti quando si tratta di utilizzo della memoria. Crea troppi oggetti per semplificare la manipolazione dei dati, che utilizza memoria elevata.

2. NumPy

NumPy è la libreria di gestione dei dati più fondamentale che viene comunemente utilizzata per l'elaborazione scientifica con Python. Consente all'utente di gestire una vasta matrice N-dimensionale, con la possibilità di eseguire operazioni matematiche. NumPy è famoso per la sua velocità di esecuzione runtime, capacità di parallelizzazione e vettorializzazione. È utile per la manipolazione di dati matriciali come rimodellare, trasporre, operazioni matematiche / logiche veloci. Altre operazioni come l'ordinamento, la selezione, l'algebra lineare di base, la trasformata discreta di Fourier e molto altro. NumPy consuma meno memoria e offre un comportamento runtime migliore. Ma dipende da Cython, il che rende NumPy difficile da integrare con altre librerie C / C ++.

3. Matplotlib

Matplotlib è una libreria di visualizzazione dati che funziona con numpy, panda e altri ambienti interattivi su più piattaforme. Produce una visualizzazione di alta qualità dei dati. Matplotlib può essere personalizzato per tracciare grafici, assi, figure o pubblicazioni ed è facile da usare nei notebook jupyter. Il codice per matplotlib può sembrare scoraggiante per alcuni, ma è abbastanza facile da implementare una volta che l'utente si è abituato. Ma ci vuole molta pratica per usare matplotlib in modo efficiente.

4. Sci-kit impara

Gli apprendimenti di Sci-kit possono essere considerati il ​​cuore dell'apprendimento automatico classico, che è completamente incentrato sulla modellazione dei dati anziché sul caricamento, la manipolazione o il riepilogo dei dati. Qualsiasi attività, basta nominarla e sci-kit learn può eseguirla in modo efficiente. Una delle librerie più semplici ed efficienti per il data mining e l'analisi dei dati, sci-kit learn è una libreria open source basata su NumPy, SciPy e Matplotlib. È stato sviluppato come parte del progetto Google Summer Code, che ora è diventato una libreria ampiamente accettata per le attività di apprendimento automatico. Gli apprendimenti di Sci-kit possono essere utilizzati per preparare la classificazione, la regressione, il raggruppamento, la riduzione della dimensionalità, la selezione del modello, l'estrazione delle caratteristiche, la normalizzazione e molto altro. Uno svantaggio dell'apprendimento di sci-kit è che non è conveniente utilizzare dati categorici.

5. Seaborn

La libreria Seaborn è costruita sulla parte superiore del matplotlib. Seaborn semplifica la rappresentazione grafica dei dati. Disegna interessanti, le informazioni generano grafici con meno righe di codice. Seaborn ha un supporto speciale per dati categorici e multivariati per mostrare statistiche aggregate.

6. Tensorflow

Sviluppato dal team di Google brain per il suo uso interno, TensorFlow è una piattaforma open source per lo sviluppo e la formazione di modelli di machine learning. È una piattaforma ampiamente accettata tra ricercatori ML, sviluppatori e ambienti di produzione. Tensorflow svolge varie attività tra cui l'ottimizzazione del modello, la rappresentazione grafica, il ragionamento probabilistico, l'analisi statistica. I tensori sono il concetto di base di questa libreria, che fornisce una generalizzazione di vettori e matrici per dati ad alta dimensione. Tensorflow può svolgere numerosi compiti ML ma è molto utilizzato per costruire reti neurali profonde.

7. Theano

Sviluppato dall'Istituto di Montreal per l'algoritmo di apprendimento (MILA), theano è una libreria Python che consente all'utente di valutare le espressioni matematiche con array N-dimensionali. Sì, questo è simile alla libreria Numpy. L'unica differenza è che Numpy è utile nell'apprendimento automatico, mentre theano funziona bene per l'apprendimento profondo. Theano offre una maggiore velocità di calcolo rispetto a una CPU, rileva e risolve molti errori.

8. Keras

"Reti neurali profonde rese facili", questo dovrebbe essere il motto di questa biblioteca. Keras è progettato per essere facile da usare per l'uomo e segue il processo migliore per ridurre il carico cognitivo. Keras fornisce prototipazione facile e veloce. È un'API di reti neurali di alto livello, che è scritta in Python e funziona su CNTK, TensorFlow e MXNET. Keras fornisce un gran numero di modelli già pre-addestrati. Supporta reti ricorrenti e convoluzionali e anche la combinazione di entrambe le reti. Un utente può aggiungere facilmente nuovi moduli che rendono Keras adatto alla ricerca di alto livello. Le prestazioni di Keras dipendono completamente dai backend del cofano (CNTK, TensorFlow e MXNET)

9. PyTorch

PyTorch è stato inizialmente sviluppato dal team di intelligenza artificiale di Facebook, che in seguito si è unito a caffe2. Fino all'arrivo di TensorFlow, PyTorch era l'unico framework di deep learning sul mercato. È così integrato con Python, che può essere utilizzato con altre librerie di tendenza come numpy, Python, ecc. PyTorch consente all'utente di esportare modelli nello standard ONNX (Open Neural Network Exchange) per ottenere l'accesso diretto a piattaforme ONNX, runtime e Di Più.

10. OpenCV

OpenCV è una libreria di visione artificiale costruita per fornire un'infrastruttura centrale per le applicazioni di visione artificiale e migliorare la percezione delle macchine. Questa libreria è gratuita per uso commerciale. Gli algoritmi forniti da OpenCV possono essere utilizzati per il rilevamento di volti, l'identificazione di oggetti, la traccia di oggetti in movimento e movimenti della videocamera. OpenCV è utile per unire due immagini che possono produrre immagini ad alta risoluzione, seguire i movimenti oculari, estrarre modelli 3D di oggetti e molto altro. Ha una capacità di funzionare su piattaforme diverse, è C ++, Java e le interfacce Python possono supportare Windows, macOS, iOS, Linux e Android.

11. Pallone

Flask è stato sviluppato da un gruppo di appassionati internazionali di Python nel 2004. Se si desidera sviluppare applicazioni Web, Flask può essere il miglior framework per applicazioni Web Python. Si basa sul motore di template Jinja e sul toolkit WSGI di Werkzeug. È compatibile con il motore dell'app di Google e contiene il server di sviluppo e il debugger. Alcune altre librerie: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, data. tabella, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon e l'elenco possono continuare all'infinito.

Conclusione

Quindi, questo articolo ha fornito una panoramica delle attuali librerie di machine learning, dei suoi usi e anche di alcuni svantaggi. Abbiamo discusso di varie librerie in grado di svolgere un compito noioso come calcoli con matrici, data mining, visualizzazione dei dati e rilevamento dei volti. Tuttavia, non dovresti limitarti a queste librerie. Ci sono numerose librerie fantastiche disponibili sul mercato.

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Big Data