В целях получения эффективных решений задач машинного обучения создано множество полезных библиотек, модулей и других информационных ресурсов.
Доступ к непревзойденному технологическому арсеналу Python — одного из универсальных и уникальных языков программирования — открывают его богатейшие библиотеки с впечатляющим функционалом.
Разумеется, в Интернете можно найти и другие библиотеки, модули и пакеты, обеспечивающие доступ к данным, их обработку и манипулирование. Однако техдокументации по этим библиотекам зачастую оказывается недостаточно для пользователя.
Хотя официальные веб-сайты этих библиотек стараются представить все функциональные возможности своего инструментария, новичкам зачастую трудно понять ту или иную концепцию: не хватает примеров и демонстраций конкретных вариантов применения.
В этой статье мы рассмотрим четыре топовые библиотеки машинного и глубокого обучения. Каждая из них успешно преодолела вышеупомянутые проблемы. Каждая предоставила всем типам энтузиастов науки о данных контент наилучшего качества, чтобы те могли использовать его соответствующим образом.
Мы также рассмотрим несколько полезных практик, которые помогут вам при экспериментировании с различными ресурсами этих библиотек.
1. Scikit-Learn
Scikit-learn — одна из лучших МО-библиотек, совместимая с другими потрясающими научными библиотеками данных, такими как Numpy, Pandas и matplotlib. Она предлагает практически полный набор качественных инструментов, необходимых пользователю для начала работы с машинным обучением.
Здесь предварительно собраны все базовые МО-алгоритмы, в том числе:
- классификатор K-ближайших соседей;
- линейная регрессия;
- логистическая регрессия;
- случайный лес;
- деревья решений.
Они позволяют пользователям вычислять, оценивать, обучать и соответствующим образом настраивать свои модели машинного обучения.
Как пользоваться библиотекой?
Тем, кто хочет извлечь максимальную пользу из Sklearn, чтобы достичь стабильного процесса обучения, я бы рекомендовал самостоятельно освоить с нуля большинство МО-алгоритмов. Используя классы и модули библиотеки, вы обновите свои знания и поправите код, если где-то возникнет загвоздка.
Разобравшись с ключевыми концепциями на базовом уровне, вы сможете приступить к адекватному применению многочисленных классов, функций и приложений. Чтобы получить стопроцентный эффект от Sklearn, используйте официальный сайт библиотеки. Это вернейший путь для изучения каждой функции и ее параметров.
Модуль sklearn предоставляет множество возможностей для решения различных задач, в том числе:
- разделение данных;
- создание массивов и элементов данных;
- манипулирование данными;
- настройка и обучение модели.
Лучший способ основательно разобраться в этой части документации — ознакомиться с ключевыми параметрами и попытаться самостоятельно реализовать приведенные на сайте примеры.
2. TensorFlow
TensorFlow, несомненно, является одним из значительных вкладов в обеспечение доступности глубокого обучения для широкой аудитории. С помощью надежных инструментов, продвинутых функций и выверенных методов TensorFlow можно решать практически любые, даже самые сложные, задачи.
Тензоры, которые, по сути, являются n-мерными массивами, образуют главную составляющую TensorFlow. Определяя и оцифровывая любой тип контента, будь то текст или изображение, в форме тензора, вы можете вычислить необходимые требования и достичь наилучших результатов в решении каждой задачи.
Для выполнения более сложных вычислительных задач, возникающих при работе над проектами в TensorFlow, установите графический процессор. С помощью правильно подобранных инструментов и методов вы успешно справитесь с высокоуровневыми проектами, такими как GANs или VAE.
Как пользоваться библиотекой?
Если вышеописанный модуль scikit-learn обладает множеством функциональных возможностей с массой упрощенных примеров, мини-фрагментов кода и небольших проектов, то официальная документация TensorFlow сложновата для программиста-новичка.
Я бы рекомендовал, бегло ознакомившись с базовыми концепциями в официальном руководстве, уделить основное внимание специфическим темам, с которыми вы можете столкнуться в проектах.
Однако, что более важно, я бы посоветовал заглянуть в обучающий раздел с конкретными проектами. В этом разделе вы найдете множество решенных примеров со свободным доступом к ноутбукам Google Colab. Любой пользователь может запустить эти тренировочные программы и проверить, как они работают.
В качестве заключительного шага настоятельно рекомендую самостоятельно реализовать все проекты с нуля. Это поможет вам с легкостью освоить все необходимые концепции. Если что-то будет непонятно, используйте книги Google Colab в качестве справочной информации.
3. PyTorch
PyTorch — разработка команды исследовательской лаборатории искусственного интеллекта Facebook (FAIR). Это одна из лучших библиотек глубокого обучения для выполнения широкого спектра проектов. Поскольку код PyTorch в основном ориентирован на язык Python, все больше разработчиков обращаются к этой библиотеке.
Благодаря простому процессу написания кода, PyTorch составляет сильную конкуренцию TensorFlow. К другим преимуществам PyTorch относятся:
- облегченная процедура установки;
- простота использования;
- превосходно написанная и содержательная документация, доступная для начинающих разработчиков.
Как пользоваться библиотекой?
Лучший способ использовать документацию PyTorch — это сразу освоить базовые вещи, такие как:
- torch.nn;
- torch.nn.functional;
- torch.Tensor.
Важно также с самого начала адаптироваться к настройкам CUDA и устройств, которые могут понадобиться для определенных реализаций.
Получив базовое представление об основных элементах библиотеки, переходите к ее лучшему разделу учебных материалов. Он охватывает почти все основные темы и концепции, полезные новичкам.
4. Keras
Keras интегрирована с TensorFlow 2.0, и обе они функционируют, по сути, как одно целое.
Как и TensorFlow, Keras поможет вам выполнить множество задач. Только поток кода в Keras будет немного проще: действия, требующие большей функциональности и пользовательских классов для решения конкретной задачи, заменяются здесь заранее определенным кодом.
Реализация Keras-кода проще для новичка, чем реализация аналогичного кода в TensorFlow. Поскольку Keras теперь включена в TensorFlow 2.0, использование комбинации средств этих библиотек упрощает выполнение практически любых задач глубокого обучения и нейронных сетей.
Как пользоваться библиотекой?
С официальной документацией библиотеки Keras можно ознакомиться по следующей ссылке. Вряд ли вы сможете сразу охватить все API, классы и функции в Keras, однако освоение базовых уровней, функций потерь, архитектур моделей и других функций будет иметь большое значение для понимания основных параметров, которые каждая из этих функций интегрировала в себя.
После таких тем, как слои и потери Keras (вы их будете использовать практически в каждом проекте), переходите к рассмотрению образцов проектов, представленных в документации в разделе примеров. Там вы найдете массу классных проектов, которые сможете изучить и попытаться реализовать с воспроизведением результатов.
Заключение
“Чем больше вы читаете, тем больше узнаете. Чем больше вы узнаете, тем больше мест посетите”. — Доктор Сьюз
Лучшее место для начала изучения любой новой концепции (в данном случае — любой новой библиотеки) — официальная документация. Информация, которая исходит непосредственно от владельцев или разработчиков ресурсов, — самый достоверный источник знаний.
Читайте также:
- О машинном обучении простым языком
- Разработка и развёртывание приложения машинного обучения: полное руководство
- Крутые наборы данных для машинного обучения
Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен
Перевод статьи Bharath K: 4 Best Official Websites For ML Libraries And How To Utilize Them
