Introdução às bibliotecas de aprendizado de máquina

Implementar todos os algoritmos do zero é uma tarefa estressante. Enquanto trabalha com grandes conjuntos de dados, pode levar dias para concluir seu trabalho ou talvez meses! Para facilitar, são construídas interfaces ou bibliotecas de aprendizado de máquina, o que ajuda os desenvolvedores a criar com facilidade e rapidez algoritmos de aprendizado de máquina. Bibliotecas são um conjunto de regras e funções escritas em linguagens de programação. Essas bibliotecas economizam muito tempo, trabalho repetitivo, não ficando sob o capô de algoritmos assustadores. As bibliotecas de aprendizado de máquina oferecem suporte ao Python, e é por isso que o Python ganhou muita popularidade e ainda cresce mais rapidamente a cada dia.

Bibliotecas de Machine Learning

A seguir, estão algumas das bibliotecas de aprendizado de máquina mais populares

  • Pandas
  • Numpy
  • Matplotlib
  • Scikit learn
  • Seaborn
  • Tensorflow
  • Theano
  • Keras
  • PyTorch
  • OpenCV
  • Frasco

Vamos conhecê-los em poucas palavras!

1. Pandas

O Pandas é uma biblioteca python de código aberto que fornece estruturas de dados flexíveis, de alto desempenho e fáceis de usar, como séries e quadros de dados. O Python é uma linguagem útil para a preparação de dados, mas fica para trás quando se trata de análise e modelagem de dados. Para superar esse atraso, o Pandas ajuda a concluir todo o fluxo de trabalho de análise de dados no Python, sem alternar para outras linguagens específicas do domínio, como o R. Pandas permite ao usuário ler / gravar conjuntos de dados em vários formatos, como TEXT, CSV, XLS, JSON, SQL, HTML e muito mais. Oferece alto desempenho para mineração de dados, remodelagem, sub-configuração, alinhamento de dados, corte, indexação, fusão / junção de conjuntos de dados. Mas, os pandas são ineficientes quando se trata de utilização da memória. Ele cria muitos objetos para facilitar a manipulação de dados, que utiliza muita memória.

2. NumPy

O NumPy é a biblioteca de manipulação de dados mais fundamental que é popularmente usada para computação científica com python. Ele permite que o usuário lide com uma matriz N-dimensional grande, com a capacidade de executar operações matemáticas. O NumPy é famoso por seus recursos de velocidade de execução em tempo de execução, paralelização e vetorização. É útil para manipulação de dados matriciais, como remodelar, transpor, operações matemáticas / lógicas rápidas. Outras operações como classificação, seleção, álgebra linear básica, transformada discreta de Fourier e muito mais. O NumPy consome menos memória e fornece um melhor comportamento em tempo de execução. Mas depende do Cython, o que dificulta a integração do NumPy com outras bibliotecas C / C ++.

3. Matplotlib

O Matplotlib é uma biblioteca de visualização de dados que funciona com numpy, pandas e outros ambientes interativos entre plataformas. Produz visualização de dados de alta qualidade. O Matplotlib pode ser personalizado para plotar gráficos, eixos, figuras ou publicações e é fácil de usar em notebooks jupyter. O código do matplotlib pode parecer assustador para alguns, mas é bastante fácil de implementar quando o usuário se acostuma. Mas é preciso muita prática para usar o matplotlib com eficiência.

4. Sci-kit aprende

As aprendizagens Sci-kit podem ser consideradas o coração do aprendizado de máquina clássico, que é completamente focado na modelagem dos dados, em vez de carregar, manipular ou resumir os dados. Qualquer tarefa, apenas o nomeie e o sci-kit learn pode executá-lo com eficiência. Uma das bibliotecas mais simples e eficientes para mineração e análise de dados, o sci-kit learn é uma biblioteca de código-fonte aberto criada no NumPy, SciPy e Matplotlib. Foi desenvolvido como parte do projeto de código de verão do google, que agora se tornou uma biblioteca amplamente aceita para tarefas de aprendizado de máquina. As aprendizagens Sci-kit podem ser usadas para preparar classificação, regressão, clustering, redução de dimensionalidade, seleção de modelo, extração de recursos, normalização e muito mais. Uma desvantagem do sci-kit learn é que não é conveniente utilizar dados categóricos.

5. Seaborn

A biblioteca Seaborn é construída na parte superior do matplotlib. O Seaborn facilita a plotagem de visualizações de dados. Ele atrai, as informações gerando gráficos com menos linhas de código. O Seaborn possui suporte especial para dados categóricos e multivariados para mostrar estatísticas agregadas.

6. Fluxo de tensão

Desenvolvido pela equipe do google brain para uso interno, o TensorFlow é uma plataforma de código aberto para desenvolver e treinar modelos de aprendizado de máquina. É uma plataforma amplamente aceita entre pesquisadores, desenvolvedores e ambientes de produção de ML. O Tensorflow realiza várias tarefas, incluindo otimização de modelo, representação gráfica, raciocínio probabilístico, análise estatística. Tensores são o conceito básico desta biblioteca, que fornece uma generalização de vetores e matrizes para dados de alta dimensão. O Tensorflow pode executar inúmeras tarefas de ML, mas é altamente usado para construir redes neurais profundas.

7. Theano

Desenvolvido pelo Instituto de Montreal para o algoritmo de aprendizagem (MILA), o theano é uma biblioteca python que permite ao usuário avaliar expressões matemáticas com matrizes N-Dimensionais. Sim, isso é semelhante à biblioteca Numpy. A única diferença é que o Numpy é útil no aprendizado de máquina, enquanto o theano funciona bem para o aprendizado profundo. O Theano fornece velocidade computacional mais rápida que uma CPU, detecta e resolve muitos erros.

8. Keras

'Redes neurais profundas facilitadas' - esse deveria ser o slogan desta biblioteca. Keras é fácil de usar, projetado para seres humanos, que segue o melhor processo para reduzir a carga cognitiva. Keras fornece prototipagem fácil e rápida. É uma API de redes neurais de alto nível, escrita em python e executada na parte superior do CNTK, TensorFlow e MXNET. Keras fornece um grande número de modelos já pré-treinados. Ele suporta redes recorrentes e convolucionais e a combinação de ambas as redes também. Um usuário pode adicionar novos módulos facilmente, o que torna o Keras adequado para pesquisas de alto nível. O desempenho do Keras depende completamente do back-end (CNTK, TensorFlow e MXNET)

9. PyTorch

O PyTorch foi desenvolvido inicialmente pela equipe de inteligência artificial do Facebook, que mais tarde combinou com o caffe2. Até o TensorFlow chegar, o PyTorch era a única estrutura de aprendizado profundo do mercado. É tão integrado ao python que pode ser usado com outras bibliotecas de tendências, como numpy, Python etc. O PyTorch permite ao usuário exportar modelos no ONNX padrão (Open Neural Network Exchange) para obter acesso direto às plataformas ONNX, tempos de execução e Mais.

10. OpenCV

O OpenCV é uma biblioteca de visão computacional criada para fornecer infraestrutura central para aplicativos de visão computacional e melhorar a percepção da máquina. Esta biblioteca é gratuita para uso comercial. Os algoritmos fornecidos pelo OpenCV podem ser usados ​​para detecção de rosto, identificação de objetos, rastreamento de objetos em movimento e movimentos da câmera. O OpenCV é útil para unir duas imagens, que podem produzir imagens de alta resolução, acompanhar movimentos dos olhos, extrair modelos 3D de objetos e muito mais. Ele tem capacidade de desempenho em diferentes plataformas; suas interfaces C ++, Java e Python podem suportar Windows, macOS, iOS, Linux e Android.

11. Balão

O Flask foi desenvolvido por um grupo de entusiastas internacionais de python em 2004. Se você deseja desenvolver aplicativos da Web, o Flask pode ser a melhor estrutura de aplicativos da Web em python. Ele se baseia no mecanismo de modelo Jinja e no kit de ferramentas Werkzeug WSGI. É compatível com o mecanismo de aplicativos do Google e contém o servidor de desenvolvimento e o depurador. Algumas outras bibliotecas: - Scrapy, Plotly, Bokeh, Spacy, Dask, Gensim, dados. tabela, Caffe, NLTK, FastAI, Gluon e a lista podem continuar.

Conclusão

Portanto, este artigo forneceu uma visão geral das bibliotecas atuais de aprendizado de máquina, seus usos e algumas desvantagens. Discutimos várias bibliotecas que podem executar uma tarefa tediosa, como cálculos de matriz, mineração de dados, visualização de dados e detecção de faces. No entanto, você não deve se restringir a essas bibliotecas. Existem inúmeras bibliotecas incríveis disponíveis no mercado.

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Categoria:

Big Data