С увеличением рынков интеллектуальных продуктов отрасль машинного обучения находится на подъеме. В настоящее время машинное обучение также является одним из наиболее эффективных инструментов сокращения затрат практически во всех отраслях промышленности. Библиотеки ML доступны на многих языках программирования, но python, являясь наиболее удобным и простым в управлении языком, а также имеющим большое сообщество разработчиков, лучше всего подходит для целей машинного обучения, и поэтому многие библиотеки ML пишутся на Python. Кроме того, python без проблем работает с C и C ++, поэтому уже написанные библиотеки на C / C ++ могут быть легко расширены до Python. В этом руководстве мы обсудим самые полезные и лучшие библиотеки машинного обучения на языке программирования #Python.
1. TensorFlow:
TensorFlow - это библиотека, разработанная командой Google Brain с основной целью - глубокое обучение и нейронные сети. Он позволяет легко распределять работу по нескольким ядрам ЦП или ядрам графического процессора и даже может распределять работу по нескольким графическим процессорам. Для этой цели TensorFlow использует тензоры. Тензоры можно определить как контейнер, который может хранить N-мерные данные вместе со своими линейными операциями. Хотя он готов к производству и поддерживает обучение с подкреплением вместе с нейронными сетями, он не поддерживается на коммерческой основе, что означает, что любую ошибку или дефект можно устранить только с помощью сообщества.
2. Numpy:
Созданный на основе более старой библиотеки Numeric, Numpy используется для обработки многомерных данных и сложных математических функций. Numpy - это быстрая вычислительная библиотека, которая может обрабатывать задачи и функции, начиная от базовой алгебры и заканчивая даже преобразованиями Фурье, случайным моделированием и манипуляциями с формами. Эта библиотека написана на языке C, что дает ей преимущество перед стандартным встроенным секвенсором Python. Массивы Numpy лучше, чем серии pandas с точки зрения индексации, а Numpy работает лучше, если количество записей меньше 50 КБ. Массивы NumPy загружаются в один ЦП, что может вызвать замедление обработки по сравнению с новыми альтернативами, такими как Tensorflow, Dask или JAX, но, тем не менее, изучение Numpy очень легко, и это одна из самых популярных библиотек для входа в Мир машинного обучения.
3. Инструментарий естественного языка (NLTK):
NLTK - широко используемая библиотека для классификации текста и обработки естественного языка. Он выполняет построение слов, лемматизацию, токенизацию и поиск по ключевому слову в документах. Библиотека может быть дополнительно использована для анализа настроений, понимания обзоров фильмов, обзоров еды, классификатора текста, проверки и цензуры вульгаризированных слов из комментариев, интеллектуального анализа текста и многих других операций, связанных с человеческим языком. Более широкая сфера его использования включает чат-ботов на базе искусственного интеллекта, которым требуется обработка текста для обучения своих моделей идентификации, а также создания предложений, важных для взаимодействия машин и человека в ближайшем будущем.
4. Pandas
Библиотека написана на веб-платформе Python.и используется для обработки числовых данных и временных рядов. Он использует фреймы и серии данных для определения трехмерных и двумерных данных соответственно. Он также предоставляет варианты индексации больших данных для быстрого поиска в больших наборах данных. Он хорошо известен возможностями изменения формы данных, поворота по определяемой пользователем оси, обработки недостающих данных, слияния и объединения наборов данных, а также опциями фильтрации данных. Pandas очень полезен и очень быстр с большими наборами данных. Его скорость превосходит скорость Numpy, когда количество записей превышает 50k. Это лучшая библиотека для очистки данных, потому что она обеспечивает интерактивность, такую как Excel, и скорость, как Numpy. Это также одна из немногих библиотек ML, которые могут работать с DateTime без помощи каких-либо внешних библиотек, а также с минимальным кодом скачество кода Python . Как мы все знаем, наиболее важная часть анализа данных и машинного обучения - это очистка, обработка и анализ данных, в которых Pandas помогает очень эффективно.
5. Scikit-Learn:
Scikit-learn в основном ориентирован на различные концепции моделирования данных, такие как регрессия, классификация, кластеризация, выбор модели и т. Д. Библиотека написана поверх Numpy, Scipy и matplotlib. Это коммерчески доступная библиотека с открытым исходным кодом, которая также очень проста для понимания. Он легко интегрируется с другими библиотеками машинного обучения, такими как Numpy и Pandas для анализа, и Plotly для построения графиков данных в графическом формате для целей визуализации. Эта библиотека помогает как в обучении с учителем, так и без него.
6. Keras:
Keras предоставляет Python-интерфейс библиотеки Tensorflow, специально ориентированной на нейронные сети AI. Более ранние версии также включали многие другие серверные части, такие как Theano, когнитивную платформу Microsoft и PlaidMl. Keras содержит стандартные блоки часто используемых нейронных сетей, а также инструменты, позволяющие сделать обработку изображений и текста более быстрой и плавной. Помимо стандартных блоков нейронных сетей, он также предоставляет повторяющиеся нейронные сети.
7. PyTorch:
Pytorch - это разработанная Facebook библиотека ML, основанная на Torch Library (библиотека ML с открытым исходным кодом, написанная на языке программирования Lua). Проект написан на языках Python Web Development , C ++ и CUDA. Помимо Python, PyTorch имеет расширения как для языков C, так и для языков C ++. Он является конкурентом Tensorflow, поскольку обе эти библиотеки используют тензоры, но его легче изучить и он лучше интегрируется с Python. Хотя он поддерживает NLP, но основное внимание библиотеки уделяется только разработке и обучению только моделей глубокого обучения.
8. MlPack:
MlPack - это в основном библиотека ML на основе C ++, которая имеет привязки к другим языкам Python, включая программирование на R, Julia и GO. Она предназначена для поддержки почти всех известных алгоритмов и моделей машинного обучения, таких как GMM, K-средних, регрессии с наименьшим углом, линейной регрессии и т.д. а также простая в использовании библиотека, так что даже программист, плохо знакомый с программированием, может понять и использовать ее без каких-либо проблем. Он поставляется под лицензией BSD, что делает его доступным как в качестве программного обеспечения с открытым исходным кодом, так и в качестве проприетарного программного обеспечения в соответствии с потребностями.
9. OpenCV:
OpenCV - это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для компьютерного зрения и обработки изображений. В этой библиотеке более 2500 алгоритмов, посвященных компьютерному зрению и машинному обучению. Он может отслеживать движения людей, обнаруживать движущиеся объекты, извлекать 3D-модели, объединять изображения для создания изображения с высоким разрешением, исследуя возможности AR. Он используется в различных мероприятиях по мониторингу видеонаблюдения правительствами многих стран, особенно в Китае и Израиле. Кроме того, основные производители камер в мире используют OpenCv, чтобы сделать свои технологии удобными и удобными.
10. Matplotlib:
Matplotlib - это библиотека, используемая в Python для графического представления данных, прежде чем переносить их на обработку данных и обучать для целей машинного обучения. Он использует инструменты графического интерфейса Python для создания графиков и графиков с использованием объектно-ориентированных API. Matplotlib также предоставляет интерфейс, подобный MATLAB, чтобы пользователь мог выполнять задачи, аналогичные MATLAB. Эта библиотека является бесплатной с открытым исходным кодом и имеет множество интерфейсов расширения, которые расширяют API matplotlib на различные другие библиотеки.
#технологии #hr #работа #карьера #трудоустройство #увольнение #начальники #программирование #собеседования
