Лучшие библиотеки машинного обучения Python

Добро пожаловать в будущее, где такие концепции, как искусственный интеллект и машинное обучение, вышли из области научно-фантастических книг и фильмов и вошли в нашу реальность! Но пока нет необходимости радостно приветствовать наших роботов-повелителей. Оказывается, мы им все еще нужны, чтобы заниматься программированием.

Во всяком случае, пока!

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) набирают все большее распространение в современном цифровом мире. Именно из-за этой популярности ИТ-специалистам следует освоить такие концепции, как инструменты машинного обучения и алгоритмы машинного обучения.

Сегодня мы изучаем библиотеки машинного обучения, в частности библиотеки машинного обучения Python. Мы предлагаем предварительный обзор лучших библиотек, которые профессионалы ML будут использовать в 2024 году, чтобы люди могли получить преимущество в новом году.

Начнем с нескольких определений, чтобы все были в курсе.

Что такое машинное обучение?

Хотя может возникнуть соблазн объединить искусственный интеллект и машинное обучение, это две разные концепции.

• Что такое искусственный интеллект? Искусственный интеллект (ИИ) — это процесс программирования машин для имитации человеческого интеллекта, думая как люди, имитируя их действия и принимая решения.
• Что такое машинное обучение? Машинное обучение (МО) — это разновидность ИИ, включающая изучение компьютерных алгоритмов, которая позволяет компьютерам учиться и расти на основе опыта, без вмешательства человека.

Подводя итог, можно сказать, что ИИ — это универсальный термин, обозначающий обучение машин думать и выполнять задачи, как люди, а МО — это тип ИИ, в котором компьютеры получают данные и учатся самостоятельно.

Что такое библиотека машинного обучения?

В глубокие, темные, древние времена раннего машинного обучения программисты решали задачи ML, вручную кодируя статистические и математические формулы и каждый алгоритм. Такой подход был трудоемким, неэффективным и утомительным.

Сегодня эти монотонные задачи решаются библиотеками, модулями и фреймворками. Библиотеки содержат модули и коды, которые обеспечивают функциональность системы и стандартизированные решения для большинства повседневных проблем и проблем программирования.

Библиотеки позволяют организациям легко получать выгоду от бесчисленных приложений машинного обучения, не теряя при этом времени и ресурсов.

Зачем изучать библиотеки машинного обучения Python?

Python считается одним из самые быстрорастущие языки программирования, опережая другие, такие как Java, JavaScript, C# и PHP. Программисты любят Python за его простоту и читабельность. Следовательно, инженер по машинному обучению, желающий создать интеллектуальные алгоритмы для машин, обращается к инструментам, которые облегчают понимание устройства. Вот тут-то и приходит на помощь Python.

Эта простота имеет смысл, если вы считаете, что лучший способ научить человека новому языку или предмету — это использовать простые, простые для понимания слова и фразы. Очевидно, что машины ничем не отличаются.

Вот краткое изложение того, почему вам может понадобиться узнать о библиотеках машинного обучения Python.

• Он бесплатный и имеет открытый исходный код, что делает его дружелюбным к сообществу, что, в свою очередь, гарантирует постоянный поток улучшений в долгосрочной перспективе.
• Он имеет исчерпывающие библиотеки, которые гарантируют, что вы сможете найти решение для каждой существующей проблемы.
• Его плавная реализация и интеграция делают его доступным для адаптации к нему людям любого уровня подготовки.
• Это повышает производительность за счет сокращения времени кодирования и отладки.
• Это полезно для мягких вычислений и обработки естественного языка.
• Он без проблем работает с модулями кода C и C++.

Взгляд на двенадцать лучших библиотек машинного обучения Python 2024 года

Если вы в настоящее время занимаетесь карьерой, связанной с машинным обучением, или планируете начать ее в ближайшее время, вот двенадцать наиболее распространенных библиотек машинного обучения, с которыми вы, скорее всего, будете работать.

• Апач MXNet представляет собой структуру глубокого обучения, в которой особое внимание уделяется гибкости и эффективности. В его основе лежит планировщик динамических зависимостей, который позволяет сочетать императивное и символическое программирование.
• Кафе специализируется на модульности, скорости и выразительности. Он был создан Центром видения и обучения Беркли (BVLC)/Исследованиями искусственного интеллекта Беркли (BAIR) и различными участниками сообщества.
• ЦНТК. Согласно его продюсерыMicrosoft Cognitive Toolkit «представляет собой набор инструментов с открытым исходным кодом для распределенного глубокого обучения коммерческого уровня. Он описывает нейронные сети как серию вычислительных шагов с помощью ориентированного графа». Пользователи могут легко реализовать и комбинировать популярные типы моделей, такие как сверточные сети (CNN), DNN с прямой связью и рекуррентные сети (RNN/LSTM).
• слон — это расширение Keras (см. ниже), которое позволяет запускать распределенные модели глубокого обучения, масштабируемые с помощью Spark. Эта библиотека поддерживает такие приложения, как параллельное обучение модели глубокого обучения, распределенная оптимизация гиперпараметров и обучение распределению ансамблевой модели.
• Фаст.ай. Используйте эту библиотеку, если вы хотите научить нейронные сети работать быстро и точно, используя лучшие современные практики. Эта библиотека была разработана с использованием лучших практик глубокого обучения от fast.ai. Он включает в себя готовую поддержку таких моделей, как совместная работа, табличная, текстовая и визуальная.
• Жесткий — это библиотека машинного обучения, имеющая большое количество поклонников. Это интерфейс прикладного программирования (API) нейронных сетей высокого уровня, который может работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Keras может бесперебойно работать как на процессоре, так и на графическом процессоре. Keras — идеальный инструмент для начинающих по созданию и проектированию нейронных сетей. Keras также позволяет легко и быстро создавать прототипы.
• НЛТК расшифровывается как Natural Learning Tool Kit и уделяет особое внимание обработке естественного языка. Она считается одной из наиболее распространенных библиотек данных человеческого языка для работы. NLTK предоставляет инженерам простые интерфейсы и широкий выбор лексических ресурсов, таких как FrameNet, WordNet и Word2Vec. NLTK также дает этому столу и другие преимущества, такие как:

1. Распознавание рукописного ввода и голоса
2. Поиск по ключевым словам документа
3. Классификация и токенизация текста
4. Лемматизация слов и стемминг

• Nolearn содержит коллекцию абстракций и оболочек существующих библиотек нейронных сетей, таких как лазанья (облегченная библиотека, предназначенная для создания и обучения нейронных сетей), а также несколько служебных модулей машинного обучения. Весь код Nolearn разработан таким образом, чтобы быть совместимым с Scikit-обучениео котором рассказывается ниже.
• PyTorch — это популярная библиотека машинного обучения Python с открытым исходным кодом, основанная на Torch и разработанная Facebook. Torch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, реализованная на C с оболочкой Lua. Фактически, вы можете использовать свои любимые пакеты Python (например, Cython, NumPy, SciPy) для расширения PyTorch.

PyTorch имеет две основные функции высокого уровня:

1. Тензорные вычисления в сочетании с сильным ускорением графического процессора
2. Глубокие нейронные сети, построенные на основе ленточной системы автоград.

PyTorch имеет широкий выбор инструментов и библиотек, которые поддерживают компьютерное зрение, обработку естественного языка (NLP) и множество других программ машинного обучения. Pytorch позволяет разработчикам проводить вычисления на тензорах с ускорением графического процессора и помогает создавать вычислительные графики. Считающаяся одной из лучших сред глубокого и машинного обучения, она сталкивается с жесткой конкуренцией со стороны TensorFlow.

• Научный комплект обучения — это гибкая и простая в использовании машинная библиотека, ориентированная на моделирование данных. Он может похвастаться простой интеграцией с различными библиотеками машинного обучения, такими как Pandas и NumPy. Scikit-learn также идеально подходит для анализа и интеллектуального анализа данных, что делает его идеальным инструментом для новичков в области машинного обучения.

Scikit-learn поддерживает такие алгоритмы, как:

1. Классификация
2. Кластеризация
3. Уменьшение размерности
4. Выбор модели
5. Предварительная обработка
6. Регрессия

• Тензорный поток — это библиотека с открытым исходным кодом, созданная Google и считающаяся одной из лучших библиотек машинного обучения Python, доступных сегодня, что упрощает построение моделей как для новичков, так и для экспертов.

Tensorflow определяет и выполняет вычисления с использованием тензоров, отсюда и умное название. Он обучает и запускает глубокие нейронные сети, которые, в свою очередь, разрабатывают множество приложений искусственного интеллекта. TensorFlow часто используется в исследованиях и приложениях глубокого обучения.

Разработчики могут создавать и обучать модели машинного обучения не только на компьютерах, но и на серверах и мобильных устройствах благодаря TensorFlow Serving и TensorFlow Lite. TensorFlow конкурирует с PyTorch за место номер один среди библиотек машинного обучения Python.

К сильным сторонам TensorFlow относятся:

1. Возможности абстракции
2. Легкость совместной работы над кодом и идеями
3. Обработка глубокой нейронной сети
4. Распознавание изображений, речи и текста
5. Уравнения в частных производных
6. Обработка естественного языка

• Теано — популярная библиотека машинного обучения Python, которая быстро и эффективно определяет, оценивает и оптимизирует мощные математические выражения. Theano достигает этого за счет оптимизации использования процессора и графического процессора. Он также широко используется для модульного тестирования и самопроверки, поскольку обнаруживает и диагностирует различные виды ошибок. Theano — чрезвычайно мощная библиотека, хорошо подходящая для крупномасштабных, долгосрочных и ресурсоемких научных проектов. Тем не менее, он также доступен и достаточно прост, чтобы люди могли использовать его в своих проектах.

Хотели бы вы карьеру в области искусственного интеллекта или машинного обучения?

Искусственный интеллект и машинное обучение никуда не денутся, и в ближайшие годы их популярность и заметность будут только расти. Вот почему сейчас для вас идеальное время сесть на поезд искусственного интеллекта и машинного обучения и сделать на нем успешную карьеру.

Simplilearn предлагает последипломную программу по искусственному интеллекту и машинному обучению, которая даст вам хороший старт в новой карьере. В этой онлайн-программе последипломного образования, проводимой в партнерстве с Университетом Пердью, преподаются статистика, Python, сети глубокого обучения, НЛП и обучение с подкреплением. Вы узнаете, как разрабатывать и развертывать модели глубокого обучения в облаке с помощью AWS SageMaker, развивать навыки работы с Alexa, работать с устройствами голосовой помощи и получать доступ к лабораториям с поддержкой графических процессоров.

Курс дает вам более 450 часов прикладного обучения, более двух десятков практических проектов, членство в Ассоциации выпускников Purdue, а также другие преимущества. По данным компании, средняя зарплата инженера по машинному обучению составляет 147 310 долларов США. Действительно. Более того, спрос на инженеров по машинному обучению остается высоким.

Вот ваш шанс запрограммировать машины будущего. Ознакомьтесь с предложениями курсов AI/ML от Simplilearn и постройте для себя новую увлекательную карьеру!