7 librerie di machine learning per aspiranti esperti

L'apprendimento automatico è diventato oggi il centro di discussione dell'intelligenza artificiale. Tocca tutti i campi, tra cui ingegneria, medicina, economia, scienze sociali e altro ancora.

Utilizzando le numerose librerie di machine learning oggi disponibili, l'apprendimento automatico con Python, C++, Java, Julia e R, tra gli altri, è più semplice che mai. Ecco alcune famose librerie di machine learning con cui puoi iniziare se vuoi avventurarti in questo promettente percorso di carriera.

1. Keras

Keras fa parte delle estese utilità di apprendimento automatico di TensorFlow. Ma è diverso in quanto è un'API di livello superiore fornita con TensorFlow. Inoltre è più a misura d'uomo e scritto con Python. Quindi è più implementabile in quanto offre una documentazione concisa che è facile per i principianti dell'apprendimento automatico restringere il campo.

Keras, tuttavia, offre un'ampia gamma di funzionalità di apprendimento automatico, perfette per l'addestramento sia di dati strutturati che di supporti non elaborati. La libreria, tuttavia, si estende su algoritmi basati su testo e immagini per l'addestramento e il test del set di dati.

Una caratteristica unica di Keras è che ti tiene concentrato sulla libreria, poiché fornisce tutto il necessario per il tuo progetto in un unico pezzo. Quindi difficilmente avrai bisogno di espanderti per prendere in prestito utilità da altre biblioteche. L'ottimizzazione degli iperparametri, la selezione delle funzionalità, i livelli avanzati di preelaborazione dei dati e la pulizia dei dati sono alcune delle sue spettacolari funzionalità integrate.

Con Keras, puoi leggere immagini e testi direttamente da cartelle divise in una directory principale e ottenere da esse un set di dati etichettato. E se i tuoi dati sono grandi e non si trovano nella memoria della tua macchina, Keras offre un'opzione di oggetti dataset ad alte prestazioni. Puoi sempre passare a quello.

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Inoltre, offre varie unità di elaborazione grafica (GPU) per l'elaborazione di un set di dati di grandi dimensioni. Quindi ti consente di eseguire simultaneamente i calcoli della CPU insieme all'elaborazione della GPU in modo asincrono.

2. TensorFlow

Introdotto da Google nel 2015, TensorFlow è più un framework che una libreria. È una libreria open source costruita con C++ e funziona monitorando i grafici del flusso di dati.

TensorFlow è altamente versatile ed esteso, offrendo molte altre librerie integrate e unitarie per l'esecuzione di calcoli di machine learning. In sostanza, TensorFlow offre una piattaforma scalabile per la creazione di concetti di apprendimento automatico come reti neurali artificiali (ANN), reti neurali profonde e apprendimento profondo.

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Tensorflow supporta anche Java, C++, Julia, Rust, Ruby e JavaScript, tra gli altri, oltre a Python. Sebbene l'utilizzo di TensorFlow con linguaggi di programmazione diversi da Python possa offrire una facile integrazione del progetto, l'utilizzo dei suoi core con Python è più semplice poiché supporta completamente l'implementazione di TensorFlow.

Inoltre, le pipeline di sviluppo in altre lingue possono presentare problemi di compatibilità della versione dell'API se è necessario cambiare versione in un secondo momento. Sebbene i documenti di TensorFlow siano completi, a differenza di Keras, potrebbero essere troppo diversificati per essere compresi dai principianti. Detto questo, ha un solido supporto della comunità e ne troverai anche molti esempi TensorFlow open source là fuori.

Un vantaggio di TensorFlow rispetto a Keras è che puoi utilizzare TensorFlow direttamente senza Keras. Ovviamente, non puoi dire la stessa cosa per Keras, poiché è una classe ramificata di TensorFlow stesso.

3. Mlib Spark

Ecco qualcosa di molto utile da Apache Spark. Rilasciato e reso open-source nel 2010, Mlib Spark utilizza calcoli iterativi per eseguire algoritmi di apprendimento automatico. A causa della sua natura iterativa, Mlib può utilizzare Hadoop o fonti di dati e flussi di lavoro locali. Inoltre, è in grado di eseguire logiche complesse in un breve periodo.

In definitiva, è ancora una delle librerie di machine learning più veloci in circolazione. Esegue un'ampia gamma di algoritmi di apprendimento automatico, inclusi modelli di regressione, clustering, classificazione e raccomandazione. Eccelle anche in termini di pre-elaborazione dei dati e pattern mining.

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La libreria è dinamica e offre un'API robusta che si collega a Scala, Python, R e Java. Mlib Spark è un incorporamento di Spark stesso, quindi si aggiorna con ogni versione di Spark.

Mlib Spark ha una documentazione esplicativa, quindi un principiante può facilmente prenderla. Ma un piccolo svantaggio è che si integra solo con alcuni linguaggi di programmazione, quindi questo potrebbe essere un problema se non hai familiarità con i linguaggi attualmente supportati.

4. mlpack

mlpack è stato rilasciato nel 2008 e sviluppato con C++ utilizzando una libreria di algebra lineare chiamata Armadillo. Come Mlib Spark, ti ​​consente di applicare la maggior parte degli algoritmi e dei concetti di machine learning disponibili direttamente al tuo set di dati utilizzando righe di codice concise e leggibili.

Oltre ad essere disponibile in linguaggi di programmazione come Python, C++, Go e Julia, supporta anche l'esecuzione della CLI, che consente di eseguire il codice e ricevere risposte istantanee. Sebbene supporti l'associazione con questi altri linguaggi, l'esecuzione di mlpack su set di dati di grandi dimensioni che richiedono calcoli complessi potrebbe non essere una buona idea quando lo si utilizza con un altro linguaggio di programmazione. Pertanto, la scalabilità con altri linguaggi oltre al C++ è spesso un problema con mlpack.

Se sei un principiante dell'apprendimento automatico e sei esperto di C++, puoi comunque provarlo. La documentazione contiene guide ed esempi facili da seguire disponibili per vari linguaggi di programmazione. Poiché esegue calcoli su concetti C++, mlpack utilizza codice di basso livello per eseguire rapidamente attività di machine learning complesse o semplici.

5. Pytorch

Facebook sviluppato Pytorch e lo ha rilasciato ufficialmente nel 2016. Ben noto per il suo ampio utilizzo nella visione artificiale, nell'apprendimento profondo e nell'elaborazione del linguaggio naturale, Pytorch è una libreria open source creata dal framework Torch.

Come Keras e Tensorflow, Pytorch supporta l'elaborazione della CPU dei set di dati. E se il tuo set di dati è grande, è dotato di un processore GPU per gestire i tuoi calcoli. Inoltre, è basato sul tensore.

Oltre a Python, la libreria supporta il binding sia per C++ che per Java. Pytorch, oltre ad altre utilità, offre librerie sussidiarie che includono torcia, testo della torcia, torchaudio, e TorchServe.

Queste librerie fanno parte delle funzionalità di apprendimento automatico di Pytorch e le incontrerai mentre scrivi i tuoi modelli Pytorch. Con una documentazione dettagliata e completa basata su tutorial, Pytorch è facile da capire, purché si abbia familiarità con i concetti di machine learning.

Pytorch ti consente anche di trasformare i tuoi set di dati in un formato adatto alle macchine. Quindi è anche una libreria perfetta per la preelaborazione dei dati. Invariabilmente, l'estrazione delle funzionalità, la pulizia dei dati, la suddivisione dei dati e l'ottimizzazione degli iperparametri sono tutti possibili con Pytorch.

6. Scikit-Impara

Costruito in modo immersivo con Python, scikit-impara, chiamato anche sklearn, è stato rilasciato pubblicamente nel 2010. La libreria, tuttavia, serve un'ampia gamma di applicazioni di apprendimento automatico, inclusa la modellazione di set di dati in primo piano e non in primo piano.

Scikit-learn offre algoritmi supervisionati familiari, inclusi i modelli di regressione lineare e logistica, support vector machine (SVM), Naive Bayes, Decision Trees, Nearest Neighbors, tra gli altri, appena fuori dal scatola. È anche una ricca fonte di metodi di apprendimento non supervisionato come clustering, modello gaussiano, insieme a modelli di rete neurale e altro ancora.

In sostanza, scikit-learn supporta modelli supervisionati e non supervisionati. È un ottimo punto di partenza se sei ancora nuovo di Python o dell'apprendimento automatico in generale perché è interamente basato su Python. E se stai appena iniziando con l'apprendimento automatico o la scienza dei dati, potresti voler iniziare con le funzionalità di apprendimento supervisionato di scikit-learn.

Nel complesso, è più adatto ai principianti rispetto ad altre librerie nell'elenco. A differenza delle altre librerie menzionate in precedenza, scikit-learn è fortemente dipendente da Numpy e Scipy per l'esecuzione di calcoli matematici ad alte prestazioni. E utilizza anche Matplotlib per presentare visualizzazioni avvincenti per la narrazione di storie.

7. Teano

Se cerchi una libreria che ti aiuti a suddividere problemi complessi in algoritmi flessibili, allora Teano potrebbe essere quello che vuoi. Creata nel 2007 da Yoshua Bengio a Montreal, in Canada, Theano è una potente libreria per l'esecuzione di calcoli da piccole a elevate prestazioni.

Come Scikit-Learn, Theano dipende da Numpy per l'esecuzione di calcoli numerici. La libreria supporta calcoli basati su GPU, inoltre genera codice C di basso livello. Questo accelera le valutazioni matematiche con Theano, non importa quanto siano grandi. Inoltre, i suoi modelli di deep learning funzionano su tensori.

Con Theano, puoi convertire il tuo set di dati in punti float, binari o interi leggibili, indipendentemente dal tipo di dati iniziale. Tuttavia, potresti non ricevere abbastanza supporto dalla comunità. Questo perché Theano non è così popolare come le altre librerie di cui abbiamo parlato prima. Ciò non lo rende meno adatto ai principianti.

Il tutorial nei documenti è facile da capire. La sua capacità di semplificare array complessi e ottimizzare calcoli infiniti lo rende perfetto per la creazione di modelli di machine learning scalabili.

Quale libreria dovresti usare per il tuo prossimo progetto di machine learning?

Anche se abbiamo menzionato alcune delle librerie di machine learning più utilizzate, è arrivato il il migliore può essere difficile in quanto servono tutti a scopi molto simili con solo poche differenze nel loro caratteristiche.

Ovviamente, iniziare con una libreria più adatta ai principianti come Scikit-Learn o Keras è utile se stai appena entrando nel campo. Oltre a ciò, scegliere una libreria appositamente per un progetto ti aiuterà a restringere le complessità lungo la tua pipeline di sviluppo. Ma detto questo, è utile familiarizzare con i fondamenti dell'apprendimento automatico attraverso corsi e tutorial.

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