Top 10 der Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen im Jahr 2021

Python gilt als die schärfste Waffe für maschinelles Lernen; und maschinelles Lernen für Python hat die Macht, seinen Einfluss zu erweitern und Ruhm zu schaffen. Die beiden ergänzen sich, sodass die Leute beim maschinellen Lernen natürlich an Python denken. Obwohl es etwas eng ist, steckt dahinter auch die Unvermeidlichkeit seiner Existenz!

Heute stellen wir die 10 wichtigsten Drittanbieter-Bibliotheken im Zusammenhang mit maschinellem Python-Lernen im Jahr 2021 vor, das sollten Sie sich nicht entgehen lassen B. für maschinelles Lernen, dann haben Sie sicher schon von dieser beliebten Open-Source-Bibliothek TensorFlow gehört. Diese Bibliothek wurde von Google in Zusammenarbeit mit dem Brain-Team entwickelt. TensorFlow ist Teil fast aller maschinellen Lernanwendungen von Google. TensorFlow ist wie eine Computerbibliothek zum Schreiben neuer Algorithmen mit einer großen Anzahl von Tensoroperationen. Da neuronale Netze leicht als Rechengraphen dargestellt werden können, können sie mit TensorFlow als Folge von Operationen an Tensoren implementiert werden. Darüber hinaus ist ein Tensor eine N-dimensionale Matrix, die Daten darstellt und ein wichtiges Konzept beim maschinellen Lernen ist.

Merkmale von TensorFlowTensorFlow ist auf Geschwindigkeit optimiert. Es nutzt Technologien wie XLA, um schnelle lineare Algebra-Operationen durchzuführen KonstruktionVerwendung Mit TensorFlow können wir jeden Teil des Diagramms einfach visualisieren, was bei Verwendung von Numpy oder SciKit nicht möglich ist Hochgradig modular und gibt uns auch die Möglichkeit, bestimmte Funktionen unabhängig voneinander zu erstellen

Einfach zu trainieren

Es ist einfach, auf CPU und GPU für verteiltes Rechnen zu trainieren

Paralleles Neural Network Training

In gewisser Weise stellt TensorFlow eine Pipeline bereit, in der wir kann mehrere neuronale Netze auf mehreren GPUs trainieren, was das Modell auf großen Systemen sehr effizient macht

Riesige aktive Community

Da es von Google entwickelt wird, gibt es bereits ein großes Team von Softwareentwicklern, die ständig an Stabilitätsverbesserungen arbeiten. und die Entwickler-Community ist sehr aktiv. Sie kämpfen nicht allein Scikit-Learn

Was ist Scikit-learn? Es handelt sich um eine mit NumPy und SciPy verknüpfte Python-Bibliothek, die als eine der besten Bibliotheken für Daten gilt. Darin wurden viele Optimierungsänderungen vorgenommen Eine davon ist die Kreuzvalidierungsfunktion, die die Möglichkeit bietet, mehrere Indikatoren zu verwenden. Viele Trainingsmethoden, wie zum Beispiel die logistische Regression und der nächste Nachbar, haben einige kleine Verbesserungen und Optimierungen erhalten

Funktionen von Scikit-Learn

Kreuzvalidierung

Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Genauigkeit überwachter Modelle anhand unsichtbarer Daten zu überprüfen

Unüberwacht Lernalgorithmen

Eine Vielzahl von Algorithmen im Produkt, einschließlich Clustering, Faktoranalyse, Hauptkomponentenanalyse, unbeaufsichtigtes neuronales Netzwerk

Merkmalsextraktion

Zum Extrahieren von Merkmalen (z. B. Wortbeutel) aus Bildern und Text

Numpy

Was ist Numpy?Numpy gilt als eine der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python. TensorFlow und andere Bibliotheken verwenden Numpy intern, um mehrere Operationen an Tensoren auszuführen. Die Array-Schnittstelle ist die beste und wichtigste Funktionen von Numpy

Funktionen von Numpy

Interaktiv

Numpy ist interaktiv und sehr einfach zu verwenden. Mathematische Berechnungen können komplexe mathematische Implementierungen sehr einfach machen

Open Source

Weit verbreitet, daher gibt es viele Open-Source-Mitwirkende

Keras

Was ist Keras?

Keras gilt als das coolste maschinelle Lernen in Python. Eine der Bibliotheken, die einen einfacheren Ausdrucksmechanismus bietet neuronale Netze. Keras bietet außerdem einige der besten Dienstprogramme zum Kompilieren von Modellen, Verarbeiten von Datensätzen, Diagrammvisualisierung und mehr.

Im Backend verwendet Keras intern Theano oder TensorFlow. Einige der beliebtesten neuronalen Netze wie CNTK können ebenfalls verwendet werden. Wenn wir Keras mit anderen Bibliotheken für maschinelles Lernen vergleichen, ist es relativ langsam. Weil es mithilfe der Backend-Infrastruktur ein Rechendiagramm erstellt und es dann zur Durchführung von Vorgängen nutzt. Alle Modelle in Keras sind tragbar

Funktionen von KerasUnterstützt CPU und GPU

Es kann reibungslos auf CPU und GPU laufen

Umfassendes Modell

Keras unterstützt fast alle Modelle neuronaler Netze – vollständig verbunden, Faltung, Pooling, Schleife, Einbettung usw. Darüber hinaus können diese Modelle kombiniert werden, um komplexere Modelle zu erstellen.

Modularität: Keras ist modular aufgebaut, was eine unglaubliche Ausdruckskraft, Flexibilität und innovative Forschungsmöglichkeiten ermöglicht.

Komplett auf Python basierend ist einfach zu debuggen und zu erkunden. Darüber hinaus bietet PyTorch auch eine umfangreiche API zur Lösung von Anwendungsproblemen im Zusammenhang mit neuronalen Netzen.

Diese Bibliothek für maschinelles Lernen basiert auf Torch, einer Open-Source-Maschinenbibliothek, die in der Sprache C implementiert und in Lua gekapselt ist gestartet im Jahr 2017. Seit ihrer Einführung erfreut sich die Bibliothek immer größerer Beliebtheit und zieht immer mehr Entwickler für maschinelles Lernen an.

Funktionen von PyTorch

Hybrid-Frontend Das neue Hybrid-Frontend im Eager-Modus bietet Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität und geht gleichzeitig nahtlos in die grafische Darstellung über Modus für Geschwindigkeit, Optimierung und Funktionalität in einer C++-Laufzeitumgebung

Verteiltes Training

Durch die Nutzung der asynchronen Ausführung kollektiver Operationen und der verfügbaren Python- und Native-Unterstützung für Peer-to-Peer-Kommunikation, auf die C++ zugreift, um die Leistung in Forschung und Produktion zu optimieren

Python zuerst

Es ist so konzipiert, dass es tief in Python integriert werden kann, sodass es mit beliebten Bibliotheken und Paketen wie Cython und Numba verwendet werden kann.

Viele Bibliotheken und Tools

Eine aktive Community von Forschern und Entwicklern hat ein reichhaltiges Ökosystem aufgebaut Tools und Bibliotheken zur Erweiterung von PyTorch und zur Unterstützung der Entwicklung in Bereichen von Computer Vision bis hin zu Reinforcement Learning.

LightGBM

Was ist LightGBM? neue Algorithmen unter Verwendung neu definierter Grundmodelle (d. h. Entscheidungsbäume). Daher gibt es einige spezielle Bibliotheken, mit denen sich diese Methode schnell und effizient implementieren lässt

Diese Bibliotheken sind LightGBM, XGBoost und CatBoost. Alle diese Bibliotheken sind hilfreich bei der Lösung häufiger Probleme und können auf nahezu ähnliche Weise verwendet werden

Funktionen von LightGBM

Schnell

Sehr schnelle Berechnungen sorgen für hohe Produktivität

Intuitiv Intuitiv und daher sehr nützlich für Benutzer Freundlich

Schnelleres Training

Hat ein schnelleres Training als viele andere Deep-Learning-Bibliotheken

Fehlertoleranz

Keine Fehler bei der Berücksichtigung von NaN-Werten und anderen kanonischen Werten

Eli5

Was ist Eli5? Die meisten davon Mit der Zeit sind die von maschinellen Lernmodellen vorhergesagten Ergebnisse nicht genau, und die mit Python erstellte Eli5-Bibliothek für maschinelles Lernen hilft, dieses Problem zu überwinden. Es kombiniert die Funktionen der Visualisierung und des Debuggens aller Modelle des maschinellen Lernens und der Verfolgung aller Arbeitsschritte des Algorithmus

Eli5

Eli5 unterstützt auch viele Bibliotheken wie

Was ist SciPy?

SciPy ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen für Anwendungsentwickler und Ingenieure. Die SciPy-Bibliothek enthält Module für Optimierung, lineare Algebra, Integration und Statistik Funktionen von SciPy

Das Hauptmerkmal der SciPy-Bibliothek besteht darin, dass sie mit NumPy entwickelt wurde und ihre Arrays NumPy maximal nutzen

Darüber hinaus verwendet SciPy seine spezifischen Untermodule stellen alle effizienten numerischen Routinen wie Optimierung, numerische Integration und viele andere Programme bereit.

Alle Funktionen in allen Untermodulen von SciPy sind gut dokumentiert.

Theano

Was ist Theano? Python zur Berechnung mehrdimensionaler Arrays. Theano funktioniert ähnlich wie TensorFlow, ist jedoch nicht so effizient wie TensorFlow und kann daher nicht an Produktionsumgebungen angepasst werden

Darüber hinaus kann Theano auch in verteilten oder parallelen Umgebungen verwendet werden, ähnlich wie TensorFlow

Funktionen von Theano

Enge Integration mit NumPy

Möglichkeit zur Verwendung vollständiger NumPy-Arrays in von Theano kompilierten Funktionen

Effiziente Nutzung der GPU

Durchführung datenintensiver Berechnungen viel schneller als auf der CPU

Effiziente symbolische Differenzierung

Theano kann mit einer oder mehreren Ableitungen verwendet werden der Eingabefunktion

Geschwindigkeits- und StabilitätsoptimierungAuch wenn x sehr klein ist, kann die richtige Antwort von log(1+x) erhalten werden. Natürlich ist dies nur ein Beispiel, das die Stabilität von Theano zeigt

Dynamische C-Code-Generierung

Ausdrücke schneller als je zuvor auswerten und so die Effizienz erheblich verbessern

Umfangreiche Komponententests und Selbstvalidierung

Viele Arten von Fehlern und Mehrdeutigkeiten in Modellen erkennen und diagnostizieren

Pandas

Was ist Pandas

Pandas ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, die erweiterte Datenstrukturen und verschiedene Analysetools bereitstellt. Eine großartige Funktion dieser Bibliothek ist die Möglichkeit, komplexe Datenoperationen mit nur einem oder zwei Befehlen umzuwandeln. Pandas verfügt über viele integrierte Methoden zum Gruppieren, Kombinieren von Daten und Filtern sowie über Zeitreihenfunktionen.

Funktionen von Pandas

Pandas vereinfacht den gesamten Prozess der Datenbearbeitung und unterstützt Neuindizierung, Iteration, Sortierung und Aggregation , Beitritt und Unterstützung für Vorgänge wie Visualisierung sind eines der funktionalen Highlights von Pandas

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