7 лучших библиотек для машинного обучения на Python на май 2022

Машинное обучение (Machine Learning, ML) и в целом искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) все шире распространяются в различных сферах деятельности, и многие предприятия начинают активно инвестировать в эти технологии. С ростом объемов и сложности данных, повышается необходимость их обработки и анализа при помощи ML. Искусственный интеллект дает гораздо более точные оценки и прогнозы, которые заметно повышают эффективность, увеличивают производительность и снижают расходы.

ML проекты сильно отличаются от обычных проектов разработки программного обеспечения. При работе над ними используется другой технологический стек, нужны навыки машинного обучения и готовность заниматься глубокими исследованиями. Чтобы заложить основу МL проекта, вам нужно выбрать гибкий и при этом стабильный язык программирования с большим количеством готовых библиотек и фреймворков. Python как раз один из таких языков, и не удивительно, что на нем ведется большое количество ML проектов. Python имеет много достоинств, имеющих большое значение при разработке проектов, связанных с ML, а именно:

+ встроенные библиотеки;

+ пологая кривая изучения;

+ простота интеграции;

+ легкость в создании прототипов;

+ открытый код;

+ объектно-ориентированная парадигма;

+ переносимость;

+ высокая производительность;

+ платформонезависимость.

Большое количество Python-библиотек для AI и ML существенно упрощают и ускоряют разработку. Простой синтаксис и читаемость способствуют быстрому тестированию сложных процессов и делают язык понятным для всех. Например, в контексте веб-разработки в качестве конкурента Python можно рассматривать PHP, но найти PHP-программистов с опытом работы в проектах ML и AI очень сложно.

1. TensorFlow — библиотека сквозного машинного обучения Python для выполнения высококачественных численных вычислений. С помощью TensorFlow можно построить глубокие нейронные сети для распознавания образов и рукописного текста и рекуррентные нейронные сети для NLP (Natural Language Processing - обработки естественных языков). Также есть модули для векторизации слов (embedding) и решения дифференциальных уравнений в частных производных (partial differential equations - PDE). Этот фреймворк имеет отличную архитектурную поддержку, позволяющую с легкостью производить вычисления на самых разных платформах, в том числе на десктопах, серверах и мобильных устройствах.

Основной козырь TensorFlow - это абстракции. Они позволяют разработчикам сфокусироваться на общей логике приложения, а не на мелких деталях реализации тех или иных алгоритмов. С помощью этой библиотеки разработчики Python могут легко использовать AI и ML для создания уникальных адаптивных приложений, гибко реагирующих на пользовательские данные, например на выражение лица или интонацию голоса.

2. Keras — одна из основных библиотек Python с открытым исходным кодом, написанная для построения нейронных сетей и проектов машинного обучения. Keras может работать совместно с такими инструментами, как: Deeplearning4j, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Theano или TensorFlow. В этой библиотеке реализованы практически все автономные модули нейронной сети, включая оптимизаторы, нейронные слои, функции активации слоев, схемы инициализации, функции затрат и модели регуляризации. Это позволяет строить новые модули нейросети, просто добавляя функции или классы. И поскольку модель уже определена в коде, разработчику не приходится создавать для нее отдельные конфигурационные файлы.

Keras особенно удобна для начинающих разработчиков, которые хотят проектировать и разрабатывать собственные нейронные сети. Также Keras можно использовать при работе со сверхточными нейронными сетями. В нем реализованы алгоритмы нормализации, оптимизации и активации слоев. Keras не является ML-библиотекой полного цикла (то есть, исчерпывающей все возможные варианты построения нейронных сетей). Вместо этого она функционирует как очень дружелюбный, расширяемый интерфейс, увеличивающий модульность и выразительность (в том числе других библиотек).

3. Theano привлекла разработчиков Python и инженеров ML и AI сразу с момента появления в 2007 году.

По своей сути, это научная математическая библиотека, которая позволяет вам определять, оптимизировать и вычислять математические выражения, в том числе и в виде многомерных массивов. Основой большинства ML и AI приложений является многократное вычисление заковыристых математических выражений. Theano позволяет вам проводить подобные вычисления в сотни раз быстрее, вдобавок она отлично оптимизирована под GPU, имеет модуль для символьного дифференцирования, а также предлагает широкие возможности для тестирования кода.

Когда речь идет о производительности, Theano — отличная библиотека ML и AI, поскольку она может работать с очень большими нейронными сетями. Ее целью является снижение времени разработки и увеличение скорости выполнения приложений, в частности, основанных на алгоритмах глубоких нейронных сетей. Ее единственный недостаток — не слишком простой синтаксис (по сравнению с TensorFlow), особенно для новичков.

4. Scikit-learn — еще одна известная опенсорсная библиотека машинного обучения Python, с широким спектром алгоритмов кластеризации, регрессии и классификации. DBSCAN, градиентный бустинг, случайный лес, SVM и k-means — вот только несколько примеров. Она также отлично взаимодействует с другими научными библиотеками Python, такими как NumPy и SciPy.

Эта библиотека поддерживает алгоритмы обучения как с учителем, так и без учителя. Вот список основных преимуществ данной библиотеки, делающих ее одной из самых предпочтительных библиотек Python для ML:

+ снижение размерности;

+ алгоритмы, построенные на решающих деревьях (в том числе стрижка и индукция);

+ построение решающих поверхностей;

+ анализ и выбор признаков;

+ обнаружение и удаление выбросов;

+ продвинутое вероятностное моделирование;

+ классификация и кластеризация без учителя.

5. PyTorch — это полностью готовая к работе библиотека машинного обучения Python с отличными примерами, приложениями и вариантами использования, поддерживаемая сильным сообществом. PyTorch отлично адаптирована к графическому процессору (GPU), что позволяет использовать его, например в приложениях NLP (обработка естественных языков). Вообще, поддержка вычислений на GPU и CPU обеспечивает оптимизацию и масштабирование распределенных задач обучения как в области исследований, так и в области создания ПО. Глубокие нейронные сети и тензорные вычисления с ускорением на GPU — две основные фишки PyTorch. Библиотека также включает в себя компилятор машинного обучения под названием Glow, который серьезно повышает производительность фреймворков глубокого обучения.

6. NumPy — это библиотека линейной алгебры, разработанная на Python. Практически все пакеты Python, использующиеся в машинном обучении, так или иначе опираются на NumPy. В библиотеку входят функции для работы со сложными математическими операциями линейной алгебры, алгоритмы преобразования Фурье и генерации случайных чисел, методы для работы с матрицами и n-мерными массивами. Модуль NumPy также применяется в научных вычислениях. В частности, он широко используется для работы со звуковыми волнами и изображениями.

7. Python Pandas — это библиотека с открытым исходным кодом, которая предлагает широкий спектр инструментов для обработки и анализа данных. С ее помощью вы можете читать данные из широкого спектра источников, таких как CSV, базы данных SQL, файлы JSON и Excel.

В проектах по машинному обучению значительное время уходит на подготовку данных, а также на анализ основных тенденций и моделей. Именно здесь Pandas привлекает внимание специалистов по машинному обучению. Эта библиотека позволяет производить сложные операции с данными помощью всего одной команды. Python Pandas поставляется с несколькими встроенными методами для объединения, группировки и фильтрации данных и временных рядов. Но Pandas не ограничивается только решением задач, связанных с данными; он служит лучшей отправной точкой для создания более сфокусированных и мощных инструментов обработки данных.

ML Developer

Nikolay Pavlov

Источник: vk.com

Комментарии: