Наука о данных переживает бурный рост - в немалой степени благодаря невероятному количеству отличных библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, доступных как для начинающих, так и для опытных пользователей. Язык программирования Python не только стал явным лидером, но и занял нишу ведущего языка для машинного обучения.
Среди тысяч существующих библиотек я рассмотрю 16 лучших по результатам последнего исследования Stack OverFlow Survey. Каждая из этих библиотек охватывает все то, что каждый специалист по работе с данными использует в своей повседневной работе.
Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.
Что такое библиотеки machine learning на языке программирования Python?
Библиотеки машинного обучения Python можно рассматривать как готовые инструменты и фреймворки, которые можно подключать к проектам для различных целей.
Многие из этих библиотек были разработаны для упрощения процесса кодирования и рабочих процессов машинного обучения, что делает машинное обучение более доступным как для начинающих пользователей Python, так и для новичков в области машинного обучения.
Эти готовые инструменты ускоряют процесс итераций, что позволяет сократить время между экспериментами (например, A/B-тестированием) и внедрением в производство. Различные библиотеки служат для разных целей. В зависимости от того, создаете ли вы приложение для распознавания изображений или систему рекомендаций, вам потребуется "pip install" различных библиотек.
Некоторые библиотеки созданы для специализированных задач: библиотека transformer отлично подходит для работы с архитектурами обработки естественного обучения. Другие библиотеки лучше интегрируются с определенными технологическими стеками: scikit-learn хорошо сочетается с анализом данных в pandas и визуализацией данных в plotly.
Лучшие библиотеки машинного обучения на языке Python
Перейдем к рассмотрению этих библиотек, которые охватывают целый ряд областей машинного обучения, включая глубокое обучение, прогнозирование временных рядов и обработку естественного языка.
Я сгруппировал их по пяти категориям: сначала классические библиотеки машинного обучения, которые все знают и любят, затем глубокое обучение, прогнозирование, обработка естественного языка, а также статистика и технические вычисления.
Классические библиотеки машинного обучения Python
scikit-learn
Для чего она нужна: Начало проектов по машинному обучению с помощью хорошо документированного и простого в использовании инструмента.
Scikit-learn - это комплексный фреймворк для простого прогностического анализа данных. Он построен на базе других популярных библиотек Python для ML и анализа данных, таких как NumPy, SciPy и matplotlib.
Он любим за простоту использования и хорошо продуманные учебные пособия, которые помогают пользователям реализовать машинное обучение и обучают таким понятиям, как выбор модели, настройка параметров и оценка производительности.
XGBoost
Для чего она нужна: Помогает повысить производительность при решении задач структурированных данных благодаря алгоритму градиентного усиления.
XGBoost - это библиотека градиентного усиления, известная своей высокой скоростью и производительностью. Она используется во многих соревнованиях Kagglers, поскольку является одной из самых универсальных библиотек машинного обучения на языке Python и подходит для решения различных задач, включая классификацию, регрессию и ранжирование.
Кроме того, XGBoost может выполнять вычисления параллельно, что делает его невероятно быстрой библиотекой ML.
LightGBM
Для чего она нужна: Отлично подходит для машинного обучения на больших массивах данных.
Подобно XGBoost, LightGBM также является эффективным фреймворком градиентного усиления. Он известен своей скоростью и является особенно эффективной библиотекой для работы с большими данными или если проект имеет ограничения по ресурсам.
LightGBM выращивает деревья по листьям, в отличие от других библиотек градиентного усиления, которые выращивают деревья по уровням. Хотя это означает, что результаты могут быть более точными, это также чревато чрезмерной подгонкой на небольших наборах данных.
CatBoost
Для чего она нужна: Градиентный повышающий алгоритм на деревьях решений, специализированный для работы с категориальными данными.
CatBoost - это повышающий алгоритм, известный своей высокой точностью. Это наиболее предпочтительная библиотека для категориальных данных, поскольку она не требует длительной предварительной обработки или кодирования. Это облегчает пользователям непосредственную работу с моделью машинного обучения с категориальными признаками.
Библиотеки машинного обучения Python для Deep learning
PyTorch
Для чего она подходит: Динамическое глубокое обучение и исследовательские приложения.
PyTorch был разработан компанией Meta для построения нейронных сетей в исследовательских целях. Он известен своим динамическим вычислительным графом, который строит графы "на лету", в отличие от статических графов TensorFlow.
Это делает его идеальным для задач, требующих динамических входов и структур, таких как обработка текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (РНС).
TensorFlow
Для чего она нужна: Обучение крупномасштабных моделей глубокого обучения и поддержка сквозных рабочих процессов машинного обучения.
TensorFlow был разработан компанией Google Brain для построения и развертывания сложных моделей машинного обучения, включая сети глубокого обучения. Как следует из названия, TensorFlow работает на тензорах или многомерных массивах данных. Вычисления представляются в виде графов, где узлы - это операции, а ребра - тензоры.
Хотя TensorFlow может применяться в различных областях ML, лучше всего он подходит для нейронных сетей.
Keras
Для чего она нужна: Имеет удобный интерфейс и поставляется с предварительно обученными моделями, что позволяет быстро создавать прототипы моделей глубокого обучения.
Keras - это высокоуровневый API для нейронных сетей, который упрощает построение нейросетевых моделей для специалистов по обработке данных. Он был интегрирован в TensorFlow. Модели Keras строятся с помощью таких строительных блоков, как слои, оптимизаторы и функции активации.
Такой модульный подход делает построение моделей машинного обучения очень доступным. Модели могут быть построены, обучены и оценены с минимальным количеством кода.
FastAI
Для чего она нужна: Упрощает процесс построения и обучения моделей глубокого обучения с минимальным количеством кода.
FastAI был создан для того, чтобы сделать современные методы машинного обучения более доступными для использования. Благодаря минимальному количеству кода продвинутые методы становятся более доступными для начинающих пользователей Python.
Это библиотека глубокого обучения, построенная на основе PyTorch и ориентированная на практическое применение и быстрое создание прототипов.
Прогнозирование временных рядов Библиотеки машинного обучения Python
STUMPY
Для чего она нужна: Более эффективный анализ очень длинных временных рядов.
STUMPY - одна из новых библиотек машинного обучения на языке Python. Она вычисляет матричные профили - новую структуру данных, которая может быть использована для выявления закономерностей и аномалий в данных временных рядов.
Поскольку библиотека рассчитана на масштабируемость, STUMPY может работать с очень длинными временными рядами. Библиотека имеет простой дизайн API, что облегчает ее применение в широком спектре проектов.
Prophet
Для чего она нужна: Если в вашем наборе данных временных рядов присутствуют ярко выраженные сезонные закономерности, используйте эту библиотеку для прогнозирования.
Prophet была выпущена компанией Facebook (сейчас Meta) в 2017 году как библиотека для прогнозирования нерегулярных временных рядов. В ее работе учитываются тренды, сезонность и эффект праздников.
Поскольку Prophet использует API sklearn, большинство аналитиков данных смогут быстро освоить его и начать использовать в своих проектах.
Библиотеки обработки естественного языка (NLP)
Transformers
Для чего она нужна: Используйте более 150 000 предварительно обученных моделей для обработки естественного языка, компьютерного зрения и т. д.
Библиотека Transformers, включающая такие популярные модели, как BERT, RoBERTa и GPT-2, также содержит наборы данных по НЛП. Это позволяет пользователям быстро проводить эксперименты с готовыми наборами данных и самыми современными моделями.
spaCy
Для чего она нужна: Если ваш NLP-проект оптимизирован с точки зрения скорости, то spaCy предлагает высокую производительность для готовых к производству приложений.
spaCy называет себя "промышленной" NLP-библиотекой, и ее конкурентным преимуществом является то, что она построена на языке Cython. spaCy также предлагает предварительно обученные модели и векторы слов для различных языков. Дизайн API позволяет легко создавать пользовательские конвейеры обработки для рабочих процессов машинного обучения.
Gensim
Для чего она нужна: Масштабируемая библиотека машинного обучения на языке Python для векторного пространства и тематического моделирования, которую лучше всего использовать для работы с массивами данных, слишком большими, чтобы поместиться в памяти.
Gensim специализируется на обработке больших массивов данных. Она использует Latent Dirichlet Allocation (LDA) для моделирования тем и кластеризации документов. Gensim хорошо работает с разреженными матрицами, что снижает требования к объему памяти и обеспечивает более эффективные вычисления. Это удобно для задач обработки текстов, в которых обычно используются очень большие массивы данных.
Статистика и технические вычисления библиотеки машинного обучения Python
statsmodels
Для чего она нужна: Библиотека статистики, позволяющая исследовать данные, разрабатывать модели, проводить регрессионный анализ и проверять гипотезы.
statsmodels - это набор инструментов для проверки гипотез и построения статистических моделей, хорошо интегрирующийся с другими пакетами для работы с данными на языке Python. Его пользователями являются исследователи, экономисты и социологи, поскольку statsmodels может использоваться для более глубокого анализа (проверка гетероскедастичности, автокорреляции и мультиколлинеарности).
SciPy
Для чего она нужна: Как следует из названия, SciPy лучше всего подходит для научных вычислений и является базовой библиотекой для расширенного использования.
SciPy была создана на основе библиотеки NumPy, чтобы предложить ученым и инженерам более сложные функции. Она может использоваться для решения задач с собственными значениями, алгебры, оптимизации, обработки сигналов и изображений, статистики, решения обыкновенных дифференциальных уравнений и т.д.
SciPy также поддерживает разреженные данные и их эффективное вычисление. Он может использоваться с другими библиотеками Python для визуализации и преобразования данных.
PyMC3
Для чего она нужна: Для опытных пользователей, разбирающихся в программировании вероятностей, или для тех, кто хочет понять неопределенность при анализе данных.
PyMC3 - это популярная библиотека, реализующая байесовское статистическое моделирование на языке Python. Она поддерживает широкий спектр численных методов аппроксимации апостериорных распределений, включая методы Марковской цепи Монте-Карло (MCMC).
Как и многие другие библиотеки машинного обучения Python, о которых пойдет речь в этой статье, она хорошо интегрируется с другими библиотеками данных Python для создания сквозных конвейеров машинного обучения.
Подведение итогов
Независимо от того, хотите ли вы начать с построения и обучения моделей, визуализации данных или более продвинутых способов оптимизации текстовых данных для обработки больших данных, эти библиотеки машинного обучения на языке Python послужат вам полезными инструментами в вашем путешествии в машинное обучение.
Если эта область данных вас заинтересовала, но вы не знаете, с чего начать, почему бы не попробовать курс 👇
Источник: https://careerfoundry.com
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.
