Машинное обучение быстро развивается и находится в центре внимания индустрии разработки программного обеспечения. Слияние искусственного интеллекта с машинным обучением изменило правила игры. Все больше и больше предприятий сосредотачиваются на широкомасштабных исследованиях и внедрении в этой области.
Машинное обучение дает огромные преимущества. Он может быстро выявлять закономерности и тенденции, а концепция автоматизации становится реальностью благодаря машинному обучению. Предприятия из всех ниш и отраслей быстро внедряют ML для модернизации своего пользовательского интерфейса, безопасности и потребностей ИИ.
Для машинного обучения Python считается лучшим языком программирования. Это удобный язык программирования и имеет несколько простых способов загрузки данных. Многие инструменты упростили машинное обучение Python для специалистов по данным. Давайте рассмотрим шесть обязательных инструментов, которые должен использовать каждый специалист по данным.
TensorFlow — это современная среда Python для машинного обучения, которая реализует алгоритмы глубокого машинного обучения. Он был разработан командой Google Brain Team как система второго поколения с открытым исходным кодом.
Что делает TensorFlow уникальным и привлекательным для разработчиков, так это то, что он может создавать модели машинного обучения не только для компьютеров, но и для смартфонов. «TensorFlow Serving» предлагает модели машинного обучения для высокопроизводительных серверов.
Это позволяет бесшовное распределение данных в различные ядра GPU и CPU. TensorFlow можно использовать с различными языками программирования, такими как C++, Python и Java. Он использует тензоры, которые представляют собой хранилища, содержащие n-мерные данные с их линейными операциями.
TensorFlow обрабатывает глубокие и нейронные сети, распознавание текста, речи и изображений, которые являются основным направлением деятельности всех предприятий. Он может легко обрабатывать уравнения в частных производных. Вы получаете новые обновления каждые два-три месяца, что может раздражать пользователя при загрузке и привязке к текущей системе.
Keras был разработан инженером Google Франсуа Шолле для проекта ONEIROS (открытая нейроэлектронная интеллектуальная операционная система для роботов). TensorFlow — мощный инструмент для DL и ML, но у него нет удобного интерфейса.
Инструмент Keras идентифицирует себя как API, разработанный для людей, а не для машин. Это удобный API, идеально подходящий для начинающих. Он используется для создания нейронные сети и поддерживается в основной библиотеке TensorFlow. Keras находится на вершине TensorFlow и позволяет новичкам эффективно использовать множество преимуществ. Это также полезно для ускорения работы с текстом и изображениями.
Программирование ML и DL упрощает создание и обучение моделей, а нейронные слои помогают в Objective ML, пакетной нормализации, объединении слоев и исключении в нейронных сетях.
Keras идеально подходит для новичков, которые хотят быстро начать работать с машинным обучением. У них есть большое выделенное сообщество со слабым каналом. Получить поддержку легко, если вы используете Keras.
Это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, основанная на Torch, созданная исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook в 2016 году.
Мы можем рассматривать PyTorch как конкурента TensorFlow из-за его способности работать с разными языками программирования и как ценный инструмент для машинного обучения и обучение ДО. Это открытый исходный код, как и многие библиотеки машинного обучения; как и TensorFlow, PyTorch также использует тензоры. Кроме того, он может поддерживать языки программирования Python и C++.
Однако, поскольку PyTorch относительно новый, есть много возможностей для улучшения. Хорошей новостью является то, что у него есть сильное сообщество поддержки. Он более удобен для Python и поддерживает как GPU, так и CPU. PyTorch — это простой инструмент отладки с простым кодом, надежными API, улучшенной оптимизацией и преимуществами поддержки вычислительных графов.
Он имеет хорошую репутацию в области глубокого обучения, поскольку эффективно работает при обучении и построении нейронных сетей. Кроме того, он может обрабатывать крупномасштабные данные, используемые в случаях, связанных со зрением и речью. Все поставщики SaaS, включая поставщиков медицинского программного обеспечения, могут извлечь выгоду из этих инструментов машинного обучения. для создания веб-помощников для своего бизнеса.
Эту популярную библиотеку машинного обучения для Python можно легко интегрировать с библиотеками программирования машинного обучения. Он фокусируется на нескольких концепциях моделирования данных, включая кластеризацию, регрессию и классификацию. Эту библиотеку можно найти на Matplotlib, Numpy и Scipy.
Sickit-Learn построен на элементе «моделирования данных», в отличие от многих инструментов машинного обучения, в котором приоритет отдается моделированию и визуализации данных. Это коммерческая библиотека с открытым исходным кодом. Как и Keras, он также имеет удобный интерфейс и легко интегрируется с другими библиотеками, такими как Panda и Numpy.
Простые команды прогнозирования, подгонки и преобразования могут помочь в настройке, оценке, обработка данныхи интерфейс модели через простой пользовательский интерфейс. Из-за интерфейса она доступна и широко используется на рынке как стандартная библиотека для машинного обучения табличных данных.
Theano — очень популярная библиотека машинного обучения для Python, которая позволяет пользователям оптимизировать и оценивать мощные математические выражения. Theano может работать с большими научными уравнениями и поддерживать графические процессоры для повышения производительности при выполнении тяжелых вычислений. Какой бы сложной ни была операция, Theano может выполнить ее быстро и качественно. Он также может интегрироваться с NumPy.
Theano имеет дополнительный быстрый графический процессор, который помогает в быстрых вычислениях при проведении экспериментов и тестов. Это не ставит под угрозу качество и эффективность алгоритма машинного обучения. Для вычисления градиентов Theano умен и может автоматически генерировать символические графики. Все больше и больше безопасность мобильного устройства разработчики внедряют алгоритмы машинного обучения, чтобы сделать пользовательские данные более безопасными.
Pandas — еще одна библиотека анализа данных ML с открытым исходным кодом для Python. Он фокусируется на анализе данных и манипулировании данными. Для программистов машинного обучения, которые хотят легко работать со структурированными многомерными данными и данными временных рядов, Pandas — это библиотека машинного обучения, в которой они нуждаются.
Pandas предлагает множество функций для обработки данных, в том числе
- Фильтрация данных
- Выравнивание данных
- Обработка данных
- сводные данные
- Изменение данных
- Объединение наборов данных
- Объединение наборов данных
По сравнению с Numpy, Pandas работает быстро, и это одна из немногих библиотек, которые могут работать с DateTime самостоятельно, без помощи внешних библиотек. Этот инструмент работает со всеми основными аспектами машинного обучения и анализа данных.
Специалистам по данным требуется программное обеспечение, которое упрощает их работу — у них уже есть в голове сложные уравнения и сложные алгоритмы! У каждого специалиста по данным есть определенные требования и приоритеты при работе с Python для разработки алгоритмов машинного обучения.
Здесь очень много Библиотеки Python для алгоритмов машинного обучения. Каждый предлагает различные преимущества и недостатки. Разработчик должен выбрать желаемый инструмент в соответствии со своими потребностями.
Глубокое обучение и машинное обучение становятся проще для понимания, а инструменты машинного обучения делают задачи программирования более управляемыми, эффективными и своевременными.
Нахла Дэвис является разработчиком программного обеспечения и техническим писателем. Прежде чем полностью посвятить свою работу техническому письму, ей удалось — среди прочего — поработать ведущим программистом в организации, занимающейся экспериментальным брендингом Inc. 5,000, клиентами которой являются Samsung, Time Warner, Netflix и Sony.
