За последние несколько лет рост машинного обучения достиг стремительных темпов. Это связано с выпуском библиотек машинного обучения (МО)/глубокого обучения (ГО), которые абстрагируются от сложности скаффолдинга или реализации модели МО/ГО.
МО/ГО включает в себя множество математических вычислений и операций, особенно Matrix. С помощью МО/ГО даже простой новичок в МО может начать работу как профессионал.
Машинное обучение использует математические модели общего назначения для ответа на конкретные вопросы с помощью данных. На протяжении многих лет машинное обучение использовалось для обнаружения спам-писем, создания умных ракет, интеллектуальных роботов и домов, обнаружения объектов с помощью компьютерного зрения, распознавания речи, а также для создания системы, которая может писать (романы, стихи и т. д.), рекомендовать продукты клиентам и прогнозировать стоимость товаров.
В этой статье мы обсудим самые популярные библиотеки МО/ГО.
TensorFlow
TensorFlow на Github.
Это самая популярная библиотека МО/ГО в современном мире. По выходу ее популярность стремительно возросла и превзошла уже существующие библиотеки благодаря простоте API. Google выпустил ее в ноябре 2015 года.
Она написана на Python, но теперь есть и порт JavaScript: tensorflow.js. Его появление связано с ростом популярности JavaScript после релиза Node.js.
TensorFlow — бесплатная open-source библиотека для потоков данных и дифференцированного программирования; это символическая математическая библиотека, которая также используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети.
Theano
Theano на Github.
Theano — это библиотека Python для быстрых числовых вычислений, которая может работать на CPU или GPU. Она разработана группой LISA (теперь MILA) в Монреальском университете в Канаде, и названа в честь древнегреческого математика, жены Пифагора, Феано.
Theano — это библиотека Python и оптимизирующий компилятор для манипулирования и оценки математических выражений, в особенности матрично-значных.
PyTorch
Это библиотека глубокого обучения, созданная Facebook и написанная на Python.
По сравнению с Tensorflow она более простая для изучения и использования, однако Tensorflow все равно превосходит ее по популярности. Причина заключается в том, что Tensorflow включает в себя широкий спектр применения в МО/ГО. Тем не менее PyTorch предоставляет более простой API для работы с нейронными сетями.
PyTorch — это библиотека глубокого обучения, основанная на библиотеке Torch и используемая для таких приложений, как компьютерное зрение и обработка естественного языка.
Scikit-learn
Scikit-learn на Github.
Эта популярная библиотека МО создана на NumPy, SciPy и matplotlib. Основное внимание в ней уделяется алгоритмам МО:
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Метод опорных векторов (SVM)
- Наивный байесовский классификатор
- Градиентный бустинг
- Кластеризация
- Метод K-средних
Как и PyTorch, эта библиотека менее развита по сравнению с Tensorflow, однако она предоставляет простые и эффективные инструменты для обнаружения и анализа данных.
Keras
Keras на Github.
Keras — это библиотека ГО, которая объединяет функции других библиотек, таких как Tensorflow, Theano и CNTK, написанная на Python.
У Keras есть преимущество над конкурентами, такими как Scikit-learn и PyTorch, поскольку она работает поверх Tensorflow.
Keras может работать поверх TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano или PlaidML. Разработанная для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями, она ориентируется на удобство использования, модульность и расширяемость.
Спасибо за внимание!!!
Читайте также:
- Краткое введение в функции высшего порядка в JavaScript
- Как создать инструмент командной строки в NodeJS
- 3 вида циклов for в JavaScript
А еще вы можете проверить ваши знания:
Перевод статьи Chidume Nnamdi ????: Top 5 Machine Learning Libraries
