Топ 10 библиотек Python для машинного обучения - KVERNER

Язык программирования Python широко используется в приложениях машинного обучения, и этот язык стал общим выбором для отраслей и научных кругов. Библиотеки машинного обучения Python представляют собой пакеты кода, которые скомпилированы вместе, чтобы служить общей цели.

В этой статье мы перечислим 10 лучших библиотек Python для машинного обучения, которые делают машинное обучение проще и быстрее. Мы также углубимся в библиотеки машинного обучения для Python и опишем, какие функции они предлагают для оптимизации рабочих процессов машинного обучения.

1. TensorFlow

TensorFlow — это библиотека Python, созданная Google в конце 2015 года для внутреннего использования в решениях для машинного обучения. Затем он был открыт для всего сообщества и с тех пор стал одной из крупнейших библиотек Python в области открытого исходного кода. Сервис легко расширяемый и предлагает мощные функциональные возможности для тех, кто хочет начать машинное обучение.
TensorFlow также содержит важные инструменты и ресурсы сообщества для постоянного обеспечения того, чтобы пользователи получали наиболее оптимальный ответ. Даже Google использует TensorFlow для всех своих продуктов для машинного обучения, таких как Gmail, YouTube и Google Search. В экосистеме также имеется хранилище обычно используемых алгоритмов и моделей машинного обучения, которые можно использовать в режиме «подключи и работай».

TensorFlow занял полюсовую позицию, будучи наиболее используемой библиотекой Python для машинного обучения, поскольку она не только широко используется промышленными гигантами, но и активно поддерживается большим сообществом пользователей. Помимо обновления Google и создания следующих версий TensorFlow, библиотека также имеет специальное сообщество с более чем 75 000 коммитов на GitHub. По всему миру компании, специализирующиеся на машинном обучении, также используют TensorFlow для своих решений. Некоторые из названий Marquee включают Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat и Uber. Google также предлагает специализированные услуги облачных вычислений для TensorFlow через Tensor Processing Unit, предоставляя компаниям еще одну причину для перехода на платформу.

Основная задача: создание моделей глубокого обучения.

2. Keras

То, что TensorFlow для машинного обучения, для Keras для глубокого обучения. В то время как первый действительно обеспечивает функциональность Deep Learning, Keras написан с нуля с особым упором на обеспечение поддержки библиотек для приложений глубокого обучения. Keras предназначен для работы поверх других библиотек, таких как TensorFlow, CNTK или Theano.

Keras был разработан для исследовательского проекта, известного как Открытая нейро-электронная интеллектуальная операционная система роботов или ONEIROS, и фокусируется на более простом процессе создания прототипов, удобном интерфейсе и модульности. Это скорее интерфейс для создания алгоритмов глубокого обучения, чем инструмент, и поддерживает как сверточные, так и рекуррентные нейронные сети.

Причина, по которой Keras предпочитают для глубокого обучения, заключается прежде всего в его простом в использовании интерфейсе и превосходной поддержке параллелизации между процессорами и графическими процессорами. Библиотека также предлагает модульный подход итерации для глубокого обучения. Эти модули можно бесконечно настраивать и подключать друг к другу в любом порядке, чтобы создать новое решение для глубокого обучения.

Основная задача: создание моделей глубокого обучения.

3. NumPy

NumPy — это одна из первых библиотек, которая должна быть загружена для Python, независимо от того, будет ли пользователь использовать ее для машинного обучения или анализа основных данных. Эта библиотека машинного обучения Python предоставляет возможности для обработки данных и чисел. Библиотека создает объект N-мерного массива, в который пользователи могут помещать свои данные, и предлагает функции преобразования этих данных.
Объект массива также можно легко адаптировать к другим базам данных, что делает его естественным для машинного обучения. Помимо использования в научных и исследовательских приложениях, NumPy можно использовать для создания контейнера общих данных, которыми можно легко манипулировать. Библиотека поставляется с возможностями для решения задач, касающихся линейной алгебры, преобразований и случайных чисел.

NumPy основывается на слабых вычислительных возможностях Python, изменяя структуру данных встроенного списка в n-мерный массив, который является основной функциональностью NumPy. Обработка данных таким способом обеспечивает большую свободу с данными и позволяет массиву содержать разнородные данные. Это чрезвычайно полезно в приложениях машинного обучения, и различные функции, которые библиотека предлагает для очистки данных, также необходимы для создания хорошего алгоритма машинного обучения.

Основная задача: очистка и обработка данных.

4. Scikit-Learn

Scikit-learn — это многопрофильная библиотека машинного обучения Python для многих благодаря разнообразным сценариям использования и мощным инструментам. Основная цель scikit-learn — предложить эффективные инструменты для анализа данных, при этом библиотека построена на других мощных библиотеках, таких как NumPy, SciPy и matplotlib, с поддержкой plotly, pandas и многих других.
SciKit предлагает функциональные возможности, относящиеся к классификации и структурированию данных. Это также включает в себя регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности, выбор модели и предварительную обработку данных. В дополнение к этому в библиотеке также есть много обычно используемых алгоритмов машинного обучения, таких как машины опорных векторов, случайные леса и повышение градиента.

Это предлагает много функциональных возможностей, особенно если рассматривать их в сочетании с корпоративными вариантами использования алгоритмов машинного обучения. Похоже, именно поэтому Scikit-learn является одной из самых популярных библиотек машинного обучения в Python, которая используется почти в 40% проектов на GitHub. Он также занимает второе место после TensorFlow в лучших проектах машинного обучения на GitHub. SciKit также используется такими компаниями, как J.P.Morgan, Spotify, Evernote и Change.org.

Основная задача: моделирование.

5. Caffe

Caffe — это библиотека машинного обучения Python, разработанная специально для глубокого обучения. Caffe является аббревиатурой и означает сверточную архитектуру для быстрого встраивания функций. Библиотека была создана для повторения версий одного алгоритма, чтобы найти наилучшее возможное решение с минимальными затратами времени.
Библиотека предлагает услуги, относящиеся к архитектуре глубокого обучения, и в основном к алгоритмам классификации изображений и сегментации. Это включает в себя такие алгоритмы, как обнаружение R-CNN, классификатор SGD-оптимизатор и встраивание сиамской сети. Каркас поддерживает сверточные нейронные сети, модули краткосрочной памяти и подключенные нейронные сети.

Caffe — это проект с открытым исходным кодом, который был разветвлен более чем 1000 разработчиков на GitHub. Это содержит одно из основных преимуществ платформы Caffe: расширяемый код. В дополнение к этому, библиотека работает быстро, так как она хорошо оптимизирована для использования преимуществ как процессора, так и графического процессора. Библиотека даже снижает барьер для входа в рабочие нагрузки, оптимизированные для графического процессора, поскольку для развертывания на графических процессорах часто приходится переписывать код. Эта структура в основном используется в академических исследовательских проектах и ??крупномасштабных промышленных приложениях благодаря своим преимуществам.

Основная задача: обработка изображений и классификация.

6. PyTorch

PyTorch — это библиотека машинного обучения, которая основана на библиотеке машинного обучения Torch и имеет дополнительные функции и возможности благодаря своей интеграции с Python. Это также полезно в приложениях глубокого обучения из-за его разнообразных функций для анализа данных и предварительной обработки. Поскольку он основан на библиотеке Torch, он позволяет пользователям создавать n-мерный массив, который обеспечивает больший контроль над набором данных.
N-мерный массив PyTorch может выполнять полиномиальное статистическое распределение, произведение точек, умножение матрицы на вектор и другие сложные статистические операции. Каркас также имеет модуль, известный как «nn», который содержит простые операции нейронной сети, функции потерь и операции стохастического градиентного спуска для обучения.

Разработанная Facebook библиотека машинного обучения Caffe2 была объединена с PyTorch в 2018 году, что означает, что Caffe теперь является частью PyTorch. Хотя это не делало код PyTorch несовместимым, он добавил функциональность Caffe в библиотеку, сделав ее более мощной и расширяемой. Такие организации, как Salesforce, Stanford University и Udacity, используют библиотеку в своих решениях для машинного обучения.

Основная задача: разработка и обучение моделей глубокого обучения.

7. Matplotlib

Matplotlib — одна из первых библиотек машинного обучения Python, которую должен установить программист, поскольку она выполняет важную часть типичного рабочего процесса машинного обучения; визуализация. Библиотека Matplotlib расширяет функциональные возможности Python, добавляя в нее мощные инструменты визуализации. Библиотека позволяет создавать несколько графиков, таких как линейные диаграммы, гистограммы, точечные диаграммы и гистограммы.
Matplotlib предлагает интерфейс, похожий на MATLAB, и позволяет легко визуализировать данные. Бэкэнд Python позволяет программистам расширять функциональные возможности библиотеки с помощью наборов инструментов. Дополнения, такие как Basemap, Cartopy, инструменты GTK, Mplot4d и Natgrid, добавляют множество функций в библиотеку matplotlib.

Эти функции включают в себя картографические проекции, инструменты интерфейса Excel, 3D-графики и возможности преобразования изображений. Matplotlib может быть использован для создания 3D графиков, графиков изображений, контурных графиков, полярных графиков и линейных графиков и других. Этот тип визуализации важен, так как он может помочь программистам определить шаблоны в данных и ускорить процесс воображения. Кроме того, визуализация позволяет инженерам машинного обучения точно передавать свои результаты доступным способом.

Основная задача: визуализация данных.

8. OpenCV

OpenCV — одна из старейших библиотек, которая до сих пор используется для приложений компьютерного зрения. Выпущенная в 2000 году Intel, это кроссплатформенная библиотека с открытым исходным кодом, поддерживающая TensorFlow, PyTorch и Caffe. Библиотека OpenCV имеет более 2500 алгоритмов, которые предлагают как классические, так и передовые методы для машинного обучения и компьютерного зрения.

Набор функций OpenCV включает распознавание лиц, идентификацию объектов, классификацию действий, отслеживание, извлечение объектов и обратный поиск изображений. В дополнение к этому, библиотека также имеет множество функций модификации изображения, таких как удаление эффекта красных глаз, обнаружение сцены, наложения AR и коррекция движения глаз.

Это очень популярная библиотека для компьютерного зрения, которая, как сообщается, имеет более 18 миллионов загрузок и 47 000 членов в ее сообществе. Такие компании, как Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda и Toyota, используют OpenCV в своей деятельности сегодня. В дополнение к этому, он также использовался в известных проектах, таких как Robot Operating System и Integrating Vision Toolkit.

Основная задача: обработка изображений.

9. Pandas

Pandas — одна из наиболее интегрированных библиотек машинного обучения Python, которую должен иметь программист. Название библиотеки является аббревиатурой от термина «панель данных», а модуль обеспечивает анализ данных и статистические функции. Он также предлагает дополнительные простые в использовании структуры данных для упрощения обработки данных и предварительной обработки.

Pandas стремится добавить множество функций для анализа данных в Python и создан для того, чтобы пользователи могли выполнять сложные операции, не находя необходимости переходить на язык более конкретной цели. Pandas предлагает инструменты для чтения и записи данных в структуры данных памяти, манипулирования данными с индексированием, изменения формы наборов данных, слияния и объединения наборов данных, фильтрации данных и функциональности временных рядов.

Библиотека также высоко оптимизирована для повышения производительности, поскольку критически важный код пишется на языке Cython или C. Это позволяет оптимизировать небольшие операции, в то же время экономя время в геометрической прогрессии при выполнении более крупных задач. Это, наряду с мощными и функциональными статистическими функциями Pandas, делает его отраслевым стандартом для анализа данных в Python.

Основная задача: манипулирование данными и анализ.

10. Natural Language Toolkit

Natural Language Toolkit — одна из ведущих библиотек машинного обучения Python для обработки естественного языка. Он построен на Python и использует более 50 ресурсов для языковой обработки, таких как WordNet. Он также включает в себя множество функций и библиотек обработки для классификации текста, токенизации, синтаксического анализа и семантического мышления.

Простота использования и доступность в сочетании с мощными возможностями делают NLTK идеальным выбором для начинающих в области машинного обучения и обработки естественного языка. Библиотека также имеет функции для определения слов, лемматизации, пунктуации, подсчета символов и слов и токенизации предложений.

Решения, созданные с использованием NLTK, просты в развертывании и отладке из-за их низкого влияния на обработку и читаемого кода. Библиотека также поддерживает создаваемые модули, что упрощает их расширение и настройку. Это делает его одной из наиболее широко используемых и поддерживаемых библиотек обработки естественного языка в мире.

Основная задача: обработка текста.

Выводы:

Расширяемость, простота использования и мощная природа Python позволили ему занять лидирующее положение для создания решений в области машинного обучения. Благодаря широкому использованию и адаптируемости библиотек машинного обучения Python получил больше возможностей, чем прежде, особенно когда речь идет о приложениях машинного обучения.
Будучи новичком в машинном обучении, эти библиотеки машинного обучения Python являются неотъемлемой частью вашего машинного обучения. Наличие практических знаний об этих библиотеках может не только улучшить понимание программистом машинного обучения, но также предоставит им полезные инструменты и новые способы решения сложных проблем.

Источник: www.kverner.ru

Комментарии: