Top 10 des bibliothèques d'apprentissage automatique Python de 2021

Python peut être considéré comme l'arme la plus puissante pour l'apprentissage automatique ; et l'apprentissage automatique pour Python a le pouvoir d'étendre l'influence et de créer la gloire. Les deux se complètent, de sorte que lorsqu'on parle d'apprentissage automatique, les gens pensent naturellement à Python. Même s'il est un peu étroit, il y a aussi l'inévitabilité de son existence derrière lui !

Aujourd'hui, nous présenterons les 10 bibliothèques tierces les plus importantes liées à l'apprentissage automatique Python en 2021, ne les manquez pas

TensorFlow

Qu'est-ce que TensorFlow

Si vous utilisez actuellement Python pour les projets d'apprentissage automatique, vous devez avoir entendu parler de cette bibliothèque open source populaire TensorFlow

Cette bibliothèque a été développée par Google en coopération avec la Brain Team. TensorFlow fait partie de presque toutes les applications d'apprentissage automatique de Google

TensorFlow est comme un. bibliothèque informatique pour l'écriture de nouveaux algorithmes impliquant un grand nombre d'opérations tensorielles. Les réseaux neuronaux pouvant être facilement représentés sous forme de graphiques informatiques, ils peuvent être implémentés à l'aide de TensorFlow sous la forme d'une séquence d'opérations sur des tenseurs. De plus, un tenseur est une matrice à N dimensions qui représente des données et constitue un concept important dans l'apprentissage automatique

Caractéristiques de TensorFlow

TensorFlow est optimisé pour la vitesse. Il utilise des technologies telles que XLA pour effectuer des opérations d'algèbre linéaire rapides

Responsive. construction

Utilisation Avec TensorFlow, nous pouvons facilement visualiser chaque partie du graphique, ce qui n'est pas possible avec Numpy ou SciKit

Flexible

L'une des caractéristiques très importantes de Tensorflow est que son opérabilité est très flexible, ce qui signifie qu'il Très modulaire et nous donne également la possibilité de créer certaines fonctionnalités indépendamment

Facile à former

Il est facile de s'entraîner sur CPU et GPU pour l'informatique distribuée

Formation sur les réseaux neuronaux parallèles

Dans un sens, TensorFlow fournit un pipeline dans lequel nous peut entraîner plusieurs réseaux de neurones sur plusieurs GPU, ce qui rend le modèle très efficace sur des systèmes à grande échelle

Immense communauté active

Parce qu'il est développé par Google, il existe déjà une grande équipe d'ingénieurs logiciels travaillant constamment sur des améliorations de stabilité, et sa communauté de développeurs est très active. Vous ne vous battez pas seul

Open Source

La meilleure chose à propos de cette bibliothèque d'apprentissage automatique est qu'elle est open source, donc tout le monde peut l'utiliser tant qu'il existe un réseau Internet

Scikit-Learn

Qu'est-ce que Scikit-learn

C'est une bibliothèque Python associée à NumPy et SciPy et elle est considérée comme gérant des bibliothèques complexes. L'une des meilleures bibliothèques de données

De nombreux changements d'optimisation ont été apportés à ce bibliothèque, dont l'une est la fonction de validation croisée, qui offre la possibilité d'utiliser plusieurs indicateurs. De nombreuses méthodes de formation, telles que la régression logistique et le voisin le plus proche, ont reçu quelques petites améliorations et optimisations

Caractéristiques de Scikit-Learn

Validation croisée

Il existe plusieurs façons de vérifier l'exactitude des modèles supervisés sur des données invisibles

Non supervisé algorithmes d'apprentissage

Une grande variété d'algorithmes dans le produit, notamment le clustering, l'analyse factorielle, l'analyse en composantes principales, le réseau neuronal non supervisé

Extraction de fonctionnalités

Pour extraire des fonctionnalités (telles qu'un sac de mots) à partir d'images et de texte

Numpy

Qu'est-ce que Numpy

Numpy est considéré comme l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus populaires en Python

TensorFlow et d'autres bibliothèques utilisent Numpy en interne pour effectuer plusieurs opérations sur les tenseurs, et l'interface de tableau est la meilleure et la plus importante fonctionnalités de Numpy

Caractéristiques de Numpy

Interactif

Numpy est interactif et très facile à utiliser

Les calculs mathématiques

peuvent rendre les implémentations mathématiques complexes très simples

Intuitive

rendre le codage vraiment facile et les concepts faciles à comprendre

Open Source

Largement utilisé, il existe donc de nombreux contributeurs open source

Keras

Qu'est-ce que Keras

Keras est considéré comme l'apprentissage automatique le plus cool en Python L'une des bibliothèques qui fournit un mécanisme plus simple pour exprimer réseaux de neurones. Keras fournit également certains des meilleurs utilitaires pour compiler des modèles, traiter des ensembles de données, visualiser des graphiques, etc.

Au niveau du backend, Keras utilise Theano ou TensorFlow en interne. Certains des réseaux de neurones les plus populaires, tels que CNTK, peuvent également être utilisés. Lorsque nous comparons Keras à d’autres bibliothèques d’apprentissage automatique, il est relativement lent. Parce qu'il crée un graphique informatique à l'aide de l'infrastructure backend, puis l'exploite pour effectuer des opérations. Tous les modèles de Keras sont portables

Caractéristiques de Keras

Prend en charge le CPU et le GPU

Il peut fonctionner sans problème sur le CPU et le GPU

Modèle complet

Keras prend en charge presque tous les modèles de réseaux de neurones - entièrement connectés, convolution, pooling, boucle, intégration, etc. De plus, ces modèles peuvent être combinés pour créer des modèles plus complexes

Modularité

Keras est de nature modulaire, permettant une expressivité, une flexibilité et des capacités de recherche innovantes incroyables

Entièrement basé sur Python

Keras est un framework entièrement basé sur Python qui est facile à déboguer et à explorer

PyTorch

Qu'est-ce que PyTorch

PyTorch est la plus grande bibliothèque d'apprentissage automatique qui permet aux développeurs d'effectuer des calculs tensoriels avec l'accélération GPU, de créer des graphiques de calcul dynamique et de calculer automatiquement les gradients. De plus, PyTorch fournit également une API riche pour résoudre les problèmes d'application liés aux réseaux de neurones

Cette bibliothèque d'apprentissage automatique est basée sur Torch, qui est une bibliothèque machine open source implémentée en langage C et encapsulée dans Lua

Cette bibliothèque machine Python a été lancée en 2017. Depuis sa création, la bibliothèque est devenue de plus en plus populaire et a attiré de plus en plus de développeurs d'apprentissage automatique

Fonctionnalités de PyTorch

Frontend hybride

Le nouveau frontend hybride en mode Eager offre facilité d'utilisation et flexibilité tout en passant de manière transparente au graphique mode pour la vitesse, l'optimisation et la fonctionnalité dans un environnement d'exécution C++

Formation distribuée

En tirant parti de l'exécution asynchrone d'opérations collectives et disponible à partir de Python et du support natif pour la communication peer-to-peer accessible par C++ pour optimiser les performances en recherche et en production

Python d'abord

Il est conçu pour être profondément intégré à Python afin de pouvoir être utilisé avec des bibliothèques et des packages populaires tels que Cython et Numba

De nombreuses bibliothèques et outils

Une communauté active de chercheurs et de développeurs a construit un riche écosystème de des outils et des bibliothèques pour étendre PyTorch et prendre en charge le développement dans des domaines allant de la vision par ordinateur à l'apprentissage par renforcement de nouveaux algorithmes en utilisant des modèles de base redéfinis (c'est-à-dire des arbres de décision). Par conséquent, il existe des bibliothèques spéciales qui peuvent être utilisées pour implémenter cette méthode rapidement et efficacement

Ces bibliothèques sont LightGBM, XGBoost et CatBoost. Toutes ces bibliothèques sont utiles pour résoudre des problèmes courants et peuvent être utilisées de manière presque similaire Caractéristiques de LightGBM

Rapide

Les calculs très rapides garantissent une productivité élevée

Intuitif

Intuitif et donc très utile pour les utilisateurs Convivial

Formation plus rapide

A une formation plus rapide que de nombreuses autres bibliothèques d'apprentissage profond

Tolérance aux pannes

Aucune erreur lors de la prise en compte des valeurs NaN et d'autres valeurs canoniques

Eli5

Ce que c'est Eli5

La plupart des À l'époque, les résultats prédits par les modèles d'apprentissage automatique ne sont pas exacts, et la bibliothèque d'apprentissage automatique Eli5 construite avec Python aide à surmonter ce problème. Il combine les fonctionnalités de visualisation et de débogage de tous les modèles d'apprentissage automatique et de suivi de toutes les étapes de travail de l'algorithmeEli5Eli5 prend également en charge de nombreuses bibliothèques telles que XGBoost, Lightning, scikit-learn et sklearn-crfsuite, etc.

SciPy

Qu'est-ce que SciPy

SciPy est une bibliothèque d'apprentissage automatique destinée aux développeurs d'applications et aux ingénieurs. La bibliothèque SciPy contient des modules d'optimisation, d'algèbre linéaire, d'intégration et de statistiques

Caractéristiques de SciPy La principale caractéristique de la bibliothèque SciPy est qu'elle est développée en utilisant NumPy et ses tableaux utilisent au maximum NumPy

De plus, SciPy utilise ses sous-modules spécifiques fournir toutes les routines numériques efficaces comme l'optimisation, l'intégration numérique et de nombreux autres programmes

Toutes les fonctions de tous les sous-modules de SciPy sont bien documentées

Theano

Qu'est-ce que Theano

Theano est une bibliothèque d'apprentissage automatique de cadre informatique dans Python pour le calcul de tableaux multidimensionnels. Theano fonctionne de manière similaire à TensorFlow, mais n'est pas aussi efficace que TensorFlow, il ne peut donc pas être adapté aux environnements de production

De plus, Theano peut également être utilisé dans des environnements distribués ou parallèles similaires à TensorFlowCaractéristiques de Theano

Étroitement intégré à NumPy

Possibilité d'utiliser des tableaux NumPy complets dans les fonctions compilées par Theano

Utilisation efficace du GPU

Effectuez des calculs gourmands en données beaucoup plus rapidement que sur le CPU

Différenciation symbolique efficace

Theano peut être utilisé avec un ou plusieurs dérivés de la fonction d'entrée

Optimisation de la vitesse et de la stabilité

Même si x est très petit, la réponse correcte de log(1+x) peut être obtenue. Bien sûr, ce n'est qu'un exemple montrant la stabilité de Theano

Génération de code C dynamique

Évaluez les expressions plus rapidement que jamais, améliorant considérablement l'efficacité

Tests unitaires approfondis et auto-validation

Détectez et diagnostiquez de nombreux types d'erreurs et d'ambiguïtés dans les modèles

Pandas

Qu'est-ce que Pandas

Pandas est une bibliothèque d'apprentissage automatique en Python qui fournit des structures de données avancées et divers outils d'analyse. Une fonctionnalité intéressante de cette bibliothèque est la possibilité de transformer des opérations de données complexes à l'aide d'une ou deux commandes seulement. Pandas dispose de nombreuses méthodes intégrées pour regrouper, combiner les données et le filtrage, ainsi que des fonctionnalités de séries chronologiques

Caractéristiques de Pandas

Pandas facilite l'ensemble du processus de manipulation des données, avec la prise en charge de la réindexation, de l'itération, du tri et de l'agrégation. , l'adhésion et la prise en charge d'opérations telles que la visualisation sont l'un des points forts fonctionnels de Pandas

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