10 Perpustakaan Pembelajaran Mesin Python Terbaik 2021

Python boleh dikatakan sebagai senjata paling tajam untuk pembelajaran mesin dan pembelajaran mesin untuk Python mempunyai kuasa untuk mengembangkan pengaruhnya dan mencipta kegemilangan. Kedua-duanya saling melengkapi, supaya apabila ia berkaitan dengan pembelajaran mesin, orang secara semula jadi memikirkan Python Walaupun ia agak sempit, terdapat juga kewujudan yang tidak dapat dielakkan di belakangnya.

Hari ini kami akan memperkenalkan 10 perpustakaan pihak ketiga terpenting yang berkaitan dengan pembelajaran mesin Python pada tahun 2021, jangan ketinggalan

TensorFlow

Apakah itu TensorFlow

Jika anda sedang menggunakan Python untuk projek pembelajaran mesin, anda mesti pernah mendengar tentang perpustakaan sumber terbuka popular ini TensorFlow

Pustaka ini dibangunkan oleh Google dengan kerjasama Brain Team, dan TensorFlow ialah sebahagian daripada hampir semua aplikasi pembelajaran mesin Google

TensorFlow adalah seperti perpustakaan pengkomputeran untuk menulis algoritma baharu yang melibatkan banyak operasi tensor , sebagai rangkaian neural Diwakili dengan mudah sebagai graf pengiraan, ia boleh dilaksanakan menggunakan TensorFlow sebagai urutan operasi pada tensor. Selain itu, tensor ialah matriks N-dimensi yang mewakili data dan merupakan konsep penting dalam pembelajaran mesin

Ciri TensorFlow

TensorFlow dioptimumkan untuk kelajuan melaksanakan operasi algebra linear pantas

Pembinaan responsif

Menggunakan TensorFlow kita boleh memvisualisasikan setiap bahagian graf dengan mudah yang tidak mungkin apabila menggunakan Numpy atau SciKit

Fleksibel

Salah satu ciri Tensorflow yang sangat penting ialah kebolehkendaliannya sangat fleksibel, yang bermaksud ia sangat modular dan juga memberi kita pilihan untuk membuat fungsi tertentu secara bebas

Mudah dilatih

Mudah untuk melatih CPU dan GPU untuk pengkomputeran teragih

Latihan Rangkaian Neural Selari

Dari satu segi, TensorFlow menyediakan Pipeline, kami boleh melatih berbilang rangkaian saraf pada berbilang GPU, yang menjadikan model sangat cekap pada sistem berskala besar

Komuniti aktif yang besar

Memandangkan ia dibangunkan oleh Google, maka sudah ada sekumpulan besar jurutera perisian yang sentiasa berusaha untuk meningkatkan kestabilan, dan komuniti pembangunnya sedang sangat aktif. Anda tidak bersendirian dalam pertempuran ini

Sumber terbuka

Perkara terbaik tentang perpustakaan pembelajaran mesin ini ialah Ia adalah sumber terbuka, jadi sesiapa sahaja yang mempunyai sambungan internet boleh menggunakannya

Scikit-Learn

Apa itu Scikit-Learn

Ia ialah perpustakaan Python yang dikaitkan dengan NumPy dan SciPy. Ia dianggap sebagai salah satu perpustakaan terbaik untuk memproses data kompleks

Banyak perubahan pengoptimuman telah dibuat dalam pustaka ini, salah satunya ialah ciri pengesahan silang, yang menyediakan keupayaan untuk menggunakan berbilang metrik. Banyak kaedah latihan, seperti regresi logistik dan jiran terdekat, telah menerima beberapa penambahbaikan dan pengoptimuman kecil

Ciri Scikit-Learn

Pengesahan silang

Terdapat banyak cara untuk lakukan ini Semak ketepatan model diselia pada data ghaib

Algoritma pembelajaran tanpa pengawasan

Terdapat pelbagai jenis algoritma dalam produk, termasuk pengelompokan, analisis faktor, analisis komponen utama dan saraf tanpa pengawasan rangkaian

Pengekstrakan Ciri

digunakan untuk mengekstrak ciri (cth. beg perkataan) daripada imej dan teks

Numpy

Apakah Numpy

Numpy dianggap sebagai salah satu perpustakaan pembelajaran mesin paling popular dalam Python

TensorFlow dan perpustakaan lain menggunakan Numpy secara dalaman untuk melaksanakan berbilang operasi pada tensor , antara muka tatasusunan ialah ciri terbaik dan paling penting Numpy

Ciri Numpy

Interaktif

Numpy adalah interaktif dan sangat mudah digunakan

Pengiraan matematik

boleh menjadikan pelaksanaan matematik yang kompleks sangat mudah

Intuitif

Menjadikan pengekodan sangat mudah dan konsep mudah difahami

Sumber terbuka

Digunakan secara meluas, maka terdapat ramai penyumbang sumber terbuka

Keras

Apa itu Keras

Keras dianggap salah satu perpustakaan pembelajaran mesin paling hebat dalam Python, menyediakan mekanisme yang lebih mudah untuk mengekspresikan rangkaian saraf. Keras juga menyediakan beberapa utiliti terbaik untuk menyusun model, memproses set data, visualisasi graf, dll.

Di bahagian belakang, Keras menggunakan Theano atau TensorFlow secara dalaman. Beberapa rangkaian neural yang paling popular, seperti CNTK, juga boleh digunakan. Apabila kita membandingkan Keras dengan perpustakaan pembelajaran mesin lain, ia agak perlahan. Kerana ia mencipta graf pengiraan menggunakan infrastruktur bahagian belakang dan kemudian memanfaatkannya untuk melaksanakan operasi. Semua model dalam Keras adalah mudah alih

Ciri Keras

Menyokong CPU dan GPU

Ia boleh berjalan lancar pada CPU dan GPU

Model Komprehensif

Keras menyokong hampir semua model rangkaian saraf - bersambung sepenuhnya, konvolusi, pengumpulan, gelung, pembenaman, dsb. Selain itu, model ini boleh digabungkan untuk membina model yang lebih kompleks

Modular

Keras bersifat modular, membolehkan kebolehan ekspresif, fleksibiliti dan keupayaan penyelidikan inovatif yang luar biasa

Berasaskan sepenuhnya pada Python

Keras ialah rangka kerja berasaskan Python sepenuhnya yang mudah untuk nyahpepijat dan diterokai

PyTorch

Apakah itu PyTorch

PyTorch ialah perpustakaan pembelajaran mesin terbesar yang membolehkan pembangun melakukan pengiraan tensor, mencipta graf pengiraan dinamik dan mengira kecerunan secara automatik dengan pecutan GPU. Selain itu, PyTorch juga menyediakan API yang kaya untuk menyelesaikan masalah aplikasi yang berkaitan dengan rangkaian saraf

Perpustakaan pembelajaran mesin ini adalah berdasarkan Torch, iaitu perpustakaan mesin sumber terbuka yang dilaksanakan dalam bahasa C dan dilaksanakan dalam Lua Encapsulated dalam

Perpustakaan mesin Python ini telah dilancarkan pada 2017. Sejak penubuhannya, perpustakaan ini telah menjadi semakin popular dan menarik lebih ramai pembangun pembelajaran mesin

Ciri PyTorch

Hybrid Front End

Python first

Ia dibina untuk disepadukan secara mendalam ke dalam Python supaya ia boleh digunakan dengan perpustakaan dan pakej popular seperti Cython dan Numba

Banyak perpustakaan dan alatan

Komuniti penyelidik dan pembangun yang aktif telah membina ekosistem alatan dan perpustakaan yang kaya untuk memperluaskan PyTorch dan menyokong pembangunan dalam bidang yang terdiri daripada penglihatan komputer kepada pembelajaran pengukuhan

LightGBM

Apakah LightGBM

Gradient Boosting ialah salah satu daripada perpustakaan pembelajaran mesin terbaik dan paling popular, yang berfungsi dengan menggunakan model asas yang ditakrifkan semula (iaitu pepohon keputusan ) membantu pembangun membina algoritma baharu. Oleh itu, terdapat beberapa perpustakaan khas yang boleh digunakan untuk melaksanakan kaedah ini dengan cepat dan cekap

Perpustakaan ini ialah LightGBM, XGBoost dan CatBoost. Semua perpustakaan ini membantu dalam menyelesaikan masalah biasa dan boleh digunakan dengan cara yang hampir serupa

Ciri LightGBM

Pantas

Pengiraan yang sangat pantas memastikan Kecekapan produktiviti yang tinggi

Intuitif

Intuitif dan oleh itu sangat mesra pengguna

Latih lebih cepat

Mempunyai kelajuan latihan yang lebih pantas daripada banyak perpustakaan pembelajaran mendalam yang lain

Toleransi kesalahan

Tiada ralat apabila mempertimbangkan nilai NaN ​​dan nilai kanonik lain

Eli5

Apakah Eli5

Kebanyakan masa, model pembelajaran mesin meramalkan hasil yang tidak tepat, dan perpustakaan pembelajaran mesin Eli5 yang dibina dengan Python membantu mengatasi masalah ini. Ia menggabungkan visualisasi dan penyahpepijatan semua model pembelajaran mesin dan mengesan semua langkah kerja algoritma

Ciri Eli5

Eli5 juga menyokong banyak perpustakaan seperti XGBoost, lightning, scikit-learn dan sklearn- crfsuite dll

SciPy

Apakah SciPy

SciPy ialah mesin untuk pembangun aplikasi dan jurutera Perpustakaan pembelajaran . Pustaka SciPy mengandungi modul untuk pengoptimuman, algebra linear, penyepaduan dan statistik

Ciri SciPy

Ciri utama perpustakaan SciPy ialah ia dibangunkan menggunakan NumPy dan ia memaksimumkan penggunaan tatasusunan NumPy

Apakah Theano

Theano ialah perpustakaan untuk pengiraan dalam Python Pustaka pembelajaran mesin untuk rangka kerja pengkomputeran pada tatasusunan berbilang dimensi. Theano berfungsi sama dengan TensorFlow, tetapi tidak secekap TensorFlow, jadi ia tidak boleh disesuaikan dengan persekitaran pengeluaran

Selain itu, Theano juga boleh digunakan dalam persekitaran teragih atau selari yang serupa dengan TensorFlow

Ciri-ciri Theano Penyatuan ketat dengan NumPy

Keupayaan untuk menggunakan tatasusunan NumPy lengkap dalam fungsi yang disusun Theano

Penggunaan GPU yang cekap

Lakukan intensif data pengiraan Jauh lebih pantas daripada pada CPU

Pembezaan simbolik yang cekap

Theano boleh membezakan fungsi dengan satu atau lebih input

Dioptimumkan untuk kelajuan dan kestabilan

Walaupun x adalah sangat kecil, jawapan log(1+x) yang betul boleh diperolehi. Sudah tentu ini hanyalah satu contoh yang menunjukkan kestabilan Theano

Penjanaan kod C Dinamik

Nilai ekspresi lebih pantas berbanding sebelum ini, meningkatkan kecekapan dengan sangat

Ujian unit dan pengesahan kendiri yang meluas

Pengesanan dan diagnostik dalam model Pelbagai jenis ralat dan kekaburan

Panda

Apakah Panda

Panda ada dalam Python Perpustakaan pembelajaran mesin yang menyediakan lanjutan struktur data dan pelbagai alat analisis. Ciri hebat perpustakaan ini ialah keupayaan untuk mengubah operasi data yang kompleks menggunakan hanya satu atau dua arahan. Panda mempunyai banyak kaedah terbina dalam untuk mengumpulkan, menggabungkan data dan penapisan, serta fungsi siri masa

Ciri Panda

Panda menjadikan keseluruhan proses memanipulasi data lebih mudah, dengan sokongan untuk pengindeksan semula, Sokongan untuk operasi seperti lelaran, pengisihan, pengagregatan, sambungan dan visualisasi adalah salah satu sorotan fungsi Panda

Baiklah, itu sahaja kandungan yang dikongsi hari ini, jika anda suka, sila berikannya suka + tonton~

Atas ialah kandungan terperinci 10 Perpustakaan Pembelajaran Mesin Python Terbaik 2021. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!