7 Bibliotheken für maschinelles Lernen für angehende Experten

Maschinelles Lernen ist heute zum Zentrum der Diskussion in der Künstlichen Intelligenz geworden. Es berührt alle Bereiche, einschließlich Ingenieurwesen, Medizin, Wirtschaft, Sozialwissenschaften und mehr.

Mit den verschiedenen heute verfügbaren Bibliotheken für maschinelles Lernen ist maschinelles Lernen unter anderem mit Python, C++, Java, Julia und R einfacher denn je. Hier sind einige beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen, mit denen Sie beginnen können, wenn Sie diesen vielversprechenden Karriereweg einschlagen möchten.

1. Keras

Keras ist Teil der umfangreichen Tools für maschinelles Lernen von TensorFlow. Es unterscheidet sich jedoch darin, dass es sich um eine API auf höherer Ebene handelt, die mit TensorFlow geliefert wird. Außerdem ist es benutzerfreundlicher und mit Python geschrieben. Es ist daher besser implementierbar, da es eine prägnante Dokumentation bietet, die für Anfänger des maschinellen Lernens leicht einzugrenzen ist.

Keras bietet jedoch eine breite Palette von Funktionen für maschinelles Lernen, die sich perfekt zum Trainieren von strukturierten Daten und Rohmedien eignen. Die Bibliothek umfasst jedoch text- und bildbasierte Algorithmen zum Trainieren und Testen Ihres Datasets.

Ein einzigartiges Merkmal von Keras ist, dass Sie sich auf die Bibliothek konzentrieren können, da es alles, was Sie für Ihr Projekt benötigen, in einem Stück bietet. Sie müssen sich also kaum verzweigen, um Dienstprogramme von anderen Bibliotheken auszuleihen. Hyperparameter-Tuning, Feature-Auswahl, Rich Data Preprocessing Layers und Data Cleaning sind einige der spektakulär integrierten Features.

Mit Keras können Sie Bilder und Texte direkt aus geteilten Ordnern in einem übergeordneten Verzeichnis lesen und daraus einen beschrifteten Datensatz erhalten. Und wenn Ihre Daten groß sind und sich nicht im Arbeitsspeicher Ihres Computers befinden, bietet Keras eine leistungsstarke Option für Dataset-Objekte. Darauf kannst du jederzeit wechseln.

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Darüber hinaus bietet es verschiedene Grafikprozessoren (GPUs) zur Verarbeitung eines großen Datensatzes. So können Sie gleichzeitig CPU-Berechnungen zusammen mit der asynchronen GPU-Verarbeitung ausführen.

2. TensorFlow

Eingeführt von Google im Jahr 2015, TensorFlow ist eher ein Framework als eine Bibliothek. Es handelt sich um eine Open-Source-Bibliothek, die mit C++ erstellt wurde und durch das Verfolgen von Datenflussdiagrammen funktioniert.

TensorFlow ist äußerst vielseitig und umfangreich und bietet viele weitere integrierte, einheitliche Bibliotheken zum Ausführen von Berechnungen für maschinelles Lernen. Im Wesentlichen bietet TensorFlow eine skalierbare Plattform für die Entwicklung von Konzepten für maschinelles Lernen wie künstliche neuronale Netze (ANN), tiefe neuronale Netze und Deep Learning.

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Tensorflow unterstützt neben Python unter anderem auch Java, C++, Julia, Rust, Ruby und JavaScript. Während die Verwendung von TensorFlow mit anderen Programmiersprachen als Python eine einfache Projektintegration bieten kann, ist die Verwendung seiner Kerne mit Python einfacher, da es die Implementierung von TensorFlow vollständig unterstützt.

Darüber hinaus können Entwicklungspipelines in anderen Sprachen zu Kompatibilitätsproblemen mit API-Versionen führen, wenn Sie später die Version wechseln müssen. Obwohl TensorFlow-Dokumente im Gegensatz zu Keras umfassend sind, können sie für Anfänger zu vielfältig sein, um sie zu verstehen. Das heißt, es hat eine solide Community-Unterstützung, und Sie werden auch viele finden Open-Source-TensorFlow-Beispiele dort draußen.

Ein Vorteil von TensorFlow gegenüber Keras besteht darin, dass Sie TensorFlow direkt ohne Keras verwenden können. Natürlich kann man nicht dasselbe von Keras sagen, da es sich um eine verzweigte Klasse von TensorFlow selbst handelt.

3. Mlib Spark

Hier ist etwas ziemlich Praktisches von Apache Spark. Veröffentlicht und Open Source im Jahr 2010, Mlib Spark verwendet iterative Berechnungen, um maschinelle Lernalgorithmen auszuführen. Aufgrund ihrer iterativen Natur kann Mlib Hadoop oder lokale Datenquellen und Workflows verwenden. Außerdem ist es in der Lage, innerhalb kurzer Zeit komplexe Logik auszuführen.

Letztendlich ist es immer noch eine der schnellsten Bibliotheken für maschinelles Lernen auf dem Markt. Es führt eine breite Palette von Algorithmen für maschinelles Lernen aus, einschließlich Regressions-, Clustering-, Klassifizierungs- und Empfehlungsmodellen. Es zeichnet sich auch in Bezug auf die Datenvorverarbeitung und das Pattern-Mining aus.

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Die Bibliothek ist dynamisch und bietet eine robuste API, die sich in Scala, Python, R und Java einfügt. Mlib Spark ist eine Einbettung von Spark selbst und wird daher mit jeder Spark-Version aktualisiert.

Mlib Spark verfügt über eine erklärende Dokumentation, sodass ein Anfänger sie leicht aufnehmen kann. Ein kleiner Nachteil ist jedoch, dass es nur in einige Programmiersprachen integriert werden kann. Dies kann ein Problem darstellen, wenn Sie mit den derzeit unterstützten Sprachen nicht vertraut sind.

4. mlpack

mlpack wurde 2008 veröffentlicht und mit C++ unter Verwendung einer linearen Algebra-Bibliothek namens Armadillo entwickelt. Wie Mlib Spark können Sie die meisten verfügbaren Algorithmen und Konzepte für maschinelles Lernen mithilfe von prägnanten und lesbaren Codezeilen direkt auf Ihren Datensatz anwenden.

Es ist nicht nur in Programmiersprachen wie Python, C++, Go und Julia verfügbar, sondern unterstützt auch die CLI-Ausführung, mit der Sie Ihren Code ausführen und sofortige Antworten erhalten können. Obwohl es die Bindung mit diesen anderen Sprachen unterstützt, ist es möglicherweise keine gute Idee, mlpack für große Datasets auszuführen, die eine komplexe Berechnung erfordern, wenn es mit einer anderen Programmiersprache verwendet wird. Daher ist die Skalierbarkeit mit anderen Sprachen als C++ oft ein Problem bei mlpack.

Wenn Sie ein Anfänger im maschinellen Lernen sind und sich mit C++ auskennen, können Sie es trotzdem ausprobieren. Die Dokumentation enthält leicht verständliche Anleitungen und Beispiele, die für verschiedene Programmiersprachen verfügbar sind. Da es Berechnungen auf C++-Konzepten ausführt, verwendet mlpack Low-Level-Code, um komplexe bis einfache Machine-Learning-Aufgaben schnell auszuführen.

5. Pytorch

Facebook entwickelt Pytorch und veröffentlichte es 2016 offiziell. Pytorch ist eine Open-Source-Bibliothek, die auf dem Torch-Framework basiert.

Wie Keras und Tensorflow unterstützt Pytorch die CPU-Verarbeitung von Datensätzen. Und wenn Ihr Datensatz groß ist, verfügt er über einen GPU-Prozessor, der Ihre Berechnungen verarbeitet. Außerdem ist es tensorbasiert.

Neben Python unterstützt die Bibliothek die Bindung sowohl für C++ als auch für Java. Pytorch bietet neben anderen Dienstprogrammen auch Tochterbibliotheken, darunter Fackelvision, Fackeltext, Fackelaudio, und FackelServe.

Diese Bibliotheken sind Teil der maschinellen Lernfunktionen von Pytorch, und Sie werden ihnen beim Schreiben Ihrer Pytorch-Modelle begegnen. Mit einer detaillierten und umfassenden Tutorial-basierten Dokumentation ist Pytorch leicht verständlich, solange Sie mit den Konzepten des maschinellen Lernens vertraut sind.

Mit Pytorch können Sie Ihre Datensätze auch in ein maschinenfreundliches Format umwandeln. Es ist also auch eine perfekte Bibliothek für die Vorverarbeitung von Daten. Ausnahmslos sind mit Pytorch Feature-Extraktion, Datenbereinigung, Datensplitting und Hyperparameter-Tuning möglich.

6. Scikit-Lernen

Immersiv gebaut mit Python, scikit-lernen, auch genannt sklearn, wurde 2010 öffentlich veröffentlicht. Die Bibliothek dient jedoch einer Vielzahl von Anwendungen für maschinelles Lernen, einschließlich der Modellierung von vorgestellten und nicht vorgestellten Datensätzen.

Scikit-learn bietet bekannte überwachte Algorithmen, einschließlich der linearen und logistischen Regressionsmodelle, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Decision Trees, Nearest Neighbors u.a. direkt aus dem Kasten. Es ist auch eine reichhaltige Quelle für unüberwachte Lernmethoden wie Clustering, Gauß-Modell, zusammen mit neuronalen Netzwerkmodellen und mehr.

Im Wesentlichen unterstützt scikit-learn sowohl beaufsichtigte als auch unbeaufsichtigte Modelle. Es ist ein großartiger Ausgangspunkt, wenn Sie noch nicht mit Python oder maschinellem Lernen im Allgemeinen vertraut sind, da es vollständig auf Python basiert. Und wenn Sie gerade erst mit maschinellem Lernen oder Data Science beginnen, möchten Sie vielleicht mit den überwachten Lernfunktionen von scikit-learn beginnen.

Insgesamt ist es anfängerfreundlicher als andere Bibliotheken auf der Liste. Im Gegensatz zu den anderen zuvor erwähnten Bibliotheken ist scikit-learn massiv von Numpy und Scipy abhängig, um leistungsstarke mathematische Berechnungen auszuführen. Und es verwendet Matplotlib auch, um überzeugende Visualisierungen zum Geschichtenerzählen zu präsentieren.

7. Theano

Wenn Sie auf der Suche nach einer Bibliothek sind, die Ihnen hilft, komplexe Probleme in flexible Algorithmen zu zerlegen, dann Theano könnte das sein, was Sie wollen. Theano wurde 2007 von Yoshua Bengio in Montreal, Kanada, entwickelt und ist eine leistungsstarke Bibliothek für die Ausführung kleiner bis hochperformanter Berechnungen.

Wie Scikit-Learn ist Theano auf Numpy angewiesen, um numerische Berechnungen auszuführen. Die Bibliothek unterstützt GPU-basierte Berechnungen und generiert Low-Level-C-Code. Das beschleunigt mathematische Auswertungen mit Theano, egal wie groß sie sind. Darüber hinaus laufen seine Deep-Learning-Modelle auf Tensoren.

Mit Theano können Sie Ihren Datensatz unabhängig vom ursprünglichen Datentyp in lesbare Gleitkomma-, Binär- oder Ganzzahlpunkte umwandeln. Möglicherweise erhalten Sie jedoch nicht genügend Community-Unterstützung. Das liegt daran, dass Theano nicht so beliebt ist wie die anderen zuvor erwähnten Bibliotheken. Das macht es nicht weniger anfängerfreundlich.

Das Tutorial in der Dokumentation ist leicht verständlich. Seine Fähigkeit, komplexe Arrays zu vereinfachen und unendliche Berechnungen zu optimieren, macht es perfekt für die Erstellung skalierbarer Modelle für maschinelles Lernen.

Welche Bibliothek sollten Sie für Ihr nächstes Machine-Learning-Projekt verwenden?

Obwohl wir einige der am häufigsten verwendeten Bibliotheken für maschinelles Lernen erwähnt haben, haben wir die das Beste kann hart sein, da sie alle sehr ähnliche Zwecke erfüllen, mit nur wenigen Unterschieden in ihrer Merkmale.

Natürlich ist es hilfreich, mit einer anfängerfreundlicheren Bibliothek wie Scikit-Learn oder Keras zu beginnen, wenn Sie gerade erst in das Feld einsteigen. Darüber hinaus hilft Ihnen die gezielte Auswahl einer Bibliothek für ein Projekt, die Komplexität Ihrer Entwicklungspipeline einzugrenzen. Es ist jedoch hilfreich, sich in Kursen und Tutorials mit den Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut zu machen.

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