Kalkınan Uzmanlar için 7 Makine Öğrenimi Kitaplığı

Makine öğrenimi, günümüzde yapay zeka tartışmasının merkezi haline geldi. Mühendislik, tıp, işletme, sosyal bilimler ve daha fazlası dahil olmak üzere tüm alanlara dokunur.

Bugün mevcut olan çeşitli makine öğrenimi kitaplıklarını kullanarak, diğerleri arasında Python, C++, Java, Julia ve R ile makine öğrenimi hiç olmadığı kadar kolay. Bu umut verici kariyer yoluna girmek istiyorsanız, başlayabileceğiniz bazı popüler makine öğrenimi kitaplıkları burada.

1. Keras

Keras TensorFlow'un kapsamlı makine öğrenimi yardımcı programlarının bir parçasıdır. Ancak, TensorFlow ile birlikte gelen daha yüksek seviyeli bir API olması bakımından farklıdır. Ayrıca daha insan dostudur ve Python ile yazılmıştır. Bu nedenle, makine öğrenimine yeni başlayanların daraltması kolay olan kısa belgeler sunduğu için daha uygulanabilir.

Ancak Keras, hem yapılandırılmış verileri hem de ham medyayı eğitmek için mükemmel olan çok çeşitli makine öğrenimi işlevleri sunar. Ancak kitaplık, veri kümenizi eğitmek ve test etmek için metin ve görüntü tabanlı algoritmaları kapsar.

Keras'ın benzersiz bir özelliği, projeniz için ihtiyacınız olan her şeyi tek parça halinde sağladığı için kütüphaneye odaklanmanızı sağlamasıdır. Bu nedenle, diğer kütüphanelerden yardımcı programları ödünç almak için şubelere gitmeniz pek gerekmeyecek. Hiperparametre ayarlama, özellik seçimi, zengin veri ön işleme katmanları ve veri temizleme, olağanüstü yerleşik özelliklerinden bazılarıdır.

Keras ile, bir üst dizindeki bölünmüş klasörlerdeki görüntüleri ve metinleri doğrudan okuyabilir ve bunlardan etiketlenmiş bir veri kümesi elde edebilirsiniz. Ve verileriniz büyükse ve makinenizin belleğinde yer almıyorsa, Keras yüksek performanslı bir veri kümesi nesnesi seçeneği sunar. Her zaman buna geçiş yapabilirsiniz.

İlişkili: Python Makine Öğrenimi Kitaplıkları ile Python ve Yapay Zeka Becerilerinizi Nasıl Yükseltebilirsiniz?

Ek olarak, büyük bir veri kümesini işlemek için çeşitli grafik işleme birimleri (GPU'lar) sunar. Bu nedenle, eşzamansız olarak GPU işleme ile birlikte CPU hesaplamalarını aynı anda çalıştırmanıza olanak tanır.

2. TensorFlow

Google tarafından 2015 yılında tanıtılan, TensorFlow bir kütüphaneden çok bir çerçevedir. C++ ile oluşturulmuş açık kaynaklı bir kitaplıktır ve veri akışı grafiklerini izleyerek çalışır.

TensorFlow, çok yönlü ve kapsamlı olup, makine öğrenimi hesaplamalarını çalıştırmak için birçok başka yerleşik, üniter kitaplık sunar. Özünde TensorFlow, yapay sinir ağları (YSA), derin sinir ağları ve derin öğrenme gibi makine öğrenimi konseptleri oluşturmak için ölçeklenebilir bir platform sunar.

İlişkili: TensorFlow Lite Nedir ve Derin Öğrenme Çerçevesi Nasıldır?

Tensorflow ayrıca Python'a ek olarak Java, C++, Julia, Rust, Ruby ve JavaScript'i de destekler. TensorFlow'u Python dışındaki programlama dilleriyle kullanmak kolay proje entegrasyonu sunabilirken, çekirdeklerini Python ile kullanmak TensorFlow'un uygulamasını tam olarak desteklediğinden daha kolaydır.

Ayrıca, sürümleri daha sonra değiştirmeniz gerekirse, diğer dillerdeki geliştirme işlem hatları API sürümü uyumluluğu sorunlarına neden olabilir. TensorFlow belgeleri kapsamlı olsa da, Keras'ın aksine, yeni başlayanların kavrayamayacağı kadar çeşitli olabilir. Bununla birlikte, sağlam bir topluluk desteğine sahiptir ve ayrıca birçok açık kaynaklı TensorFlow örnekleri dışarıda.

TensorFlow'un Keras'a göre bir avantajı, TensorFlow'u doğrudan Keras olmadan kullanabilmenizdir. Tabii ki aynı şeyi Keras için söyleyemezsiniz, çünkü bu TensorFlow'un dallanmış bir sınıfıdır.

3. Mlib Kıvılcım

İşte Apache Spark'tan oldukça kullanışlı bir şey. 2010 yılında piyasaya sürülen ve açık kaynak kodlu hale getirilen, Mlib Kıvılcım makine öğrenimi algoritmalarını çalıştırmak için yinelemeli hesaplamaları kullanır. Yinelemeli doğası nedeniyle Mlib, Hadoop'tan veya yerel veri kaynaklarından ve iş akışlarından yararlanabilir. Ayrıca, kısa bir süre içinde karmaşık mantığı çalıştırabilir.

Sonuç olarak, hala piyasadaki en hızlı makine öğrenimi kitaplıklarından biridir. Regresyon, kümeleme, sınıflandırma ve öneri modelleri dahil olmak üzere çok çeşitli makine öğrenimi algoritmaları çalıştırır. Ayrıca veri ön işleme ve kalıp madenciliği açısından da üstündür.

İlişkili: Makine Öğrenimi Algoritmaları Nelerdir? İşte Nasıl Çalışırlar

Kitaplık dinamiktir ve Scala, Python, R ve Java ile bağlanan sağlam bir API sunar. Mlib Spark, Spark'ın kendisinin bir yerleşimidir, bu nedenle her Spark sürümüyle birlikte yükseltilir.

Mlib Spark'ın açıklayıcı belgeleri vardır, bu nedenle yeni başlayanlar kolayca alabilir. Ancak küçük bir dezavantajı, yalnızca birkaç programlama diliyle entegre olmasıdır, bu nedenle şu anda desteklediği dillere aşina değilseniz bu bir sorun olabilir.

4. ml paketi

ml paketi 2008 yılında piyasaya sürüldü ve Armadillo adlı bir lineer cebir kütüphanesi kullanılarak C++ ile geliştirildi. Mlib Spark gibi, mevcut makine öğrenimi algoritmalarının ve kavramlarının çoğunu kısa ve okunabilir kod satırlarını kullanarak doğrudan veri kümenize uygulamanıza olanak tanır.

Python, C++, Go ve Julia gibi programlama dillerinde bulunmanın yanı sıra, kodunuzu çalıştırmanıza ve anında yanıtlar almanıza olanak tanıyan CLI yürütmesini de destekler. Bu diğer dillerle bağlamayı desteklese de, mlpack'i karmaşık hesaplama gerektiren büyük veri kümelerinde çalıştırmak, başka bir programlama diliyle kullanırken iyi bir fikir olmayabilir. Bu nedenle, C++ dışındaki diğer dillerle ölçeklenebilirlik genellikle mlpack ile ilgili bir sorundur.

Makine öğrenimine yeni başlıyorsanız ve C++ hakkında bilginiz varsa, yine de deneyebilirsiniz. Belgeler, çeşitli programlama dilleri için kullanılabilen, takip edilmesi kolay kılavuzlara ve örneklere sahiptir. C++ kavramları üzerinde hesaplamalar yaptığı için mlpack, karmaşık ve basit makine öğrenimi görevlerini hızla yürütmek için düşük seviyeli kod kullanır.

5. Pytorch

Facebook geliştirildi Pytorch ve 2016 yılında resmi olarak yayınladı. Bilgisayarla görme, derin öğrenme ve doğal dil işleme alanlarındaki kapsamlı kullanımıyla tanınan Pytorch, Torch çerçevesinden oluşturulmuş açık kaynaklı bir kitaplıktır.

Keras ve Tensorflow gibi, Pytorch da veri kümelerinin CPU işlemesini destekler. Ve veri kümeniz büyükse, hesaplamalarınızı halletmek için bir GPU işlemciye sahiptir. Ayrıca, tensör tabanlıdır.

Python'a ek olarak, kütüphane hem C++ hem de Java için bağlamayı destekler. Pytorch, diğer yardımcı programlara ek olarak, aşağıdakileri içeren yan kütüphaneler sunar: meşale görüşü, meşale metni, meşale sesi, ve TorchServis.

Bu kitaplıklar, Pytorch makine öğrenimi işlevlerinin bir parçasıdır ve Pytorch modellerinizi yazarken bunlarla karşılaşacaksınız. Ayrıntılı ve kapsamlı öğretici tabanlı belgelerle, makine öğrenimi kavramlarına aşina olduğunuz sürece Pytorch'u anlamak kolaydır.

Pytorch, veri kümelerinizi makine dostu bir biçime dönüştürmenize de olanak tanır. Bu yüzden aynı zamanda verileri ön işleme için mükemmel bir kütüphanedir. Pytorch ile her zaman özellik çıkarma, veri temizleme, veri bölme ve hiperparametre ayarlama mümkündür.

6. Scikit-Öğren

Python ile sürükleyici bir şekilde oluşturulmuş, scikit-öğrenmek, olarak da adlandırılır sklearn, 2010 yılında halka arz edildi. Ancak kitaplık, özellikli ve özellikli olmayan veri kümelerinin modellenmesi de dahil olmak üzere çok çeşitli makine öğrenimi uygulamalarına hizmet eder.

Scikit-learn, doğrusal ve lojistik regresyon modelleri dahil olmak üzere tanıdık denetimli algoritmalar sunar. destek vektör makinesi (SVM), Naive Bayes, Karar Ağaçları, En Yakın Komşular, diğerleri arasında Kutu. Ayrıca kümeleme, Gauss modeli, sinir ağı modelleri ve daha fazlası gibi denetimsiz öğrenme yöntemlerinin zengin bir kaynağıdır.

Özünde, scikit-learn hem denetimli hem de denetimsiz modelleri destekler. Tamamen Python tabanlı olduğu için Python veya genel olarak makine öğrenimi konusunda hala yeniyseniz bu harika bir başlangıç ​​noktasıdır. Makine öğrenimi veya veri bilimi ile yeni başlıyorsanız, scikit-learn'in denetimli öğrenme özellikleriyle başlamak isteyebilirsiniz.

Genel olarak, listedeki diğer kitaplıklardan daha yeni başlayanlar için uygundur. Daha önce bahsedilen diğer kitaplıklardan farklı olarak, scikit-learn, yüksek performanslı matematiksel hesaplamalar yapmak için büyük ölçüde Numpy ve Scipy'ye bağımlıdır. Ayrıca, etkileyici hikaye anlatımı görselleştirmeleri sunmak için Matplotlib'i kullanır.

7. Theano

Karmaşık sorunları esnek algoritmalara bölmenize yardımcı olacak bir kitaplık arıyorsanız, o zaman Theano istediğin şey olabilir. 2007'de Kanada, Montreal'de Yoshua Bengio tarafından oluşturulan Theano, küçükten yüksek performanslı hesaplamalara yönelik güçlü bir kitaplıktır.

Scikit-Learn gibi, Theano da sayısal hesaplamaları yürütmek için Numpy'ye bağlıdır. Kütüphane GPU tabanlı hesaplamaları destekler ve ayrıca düşük seviyeli C kodu üretir. Bu, ne kadar büyük olursa olsun, Theano ile matematiksel değerlendirmeleri hızlandırır. Ek olarak, derin öğrenme modelleri tensörler üzerinde çalışır.

Theano ile, ilk veri türünden bağımsız olarak veri kümenizi okunabilir kayan nokta, ikili veya tamsayı noktalarına dönüştürebilirsiniz. Yine de yeterince topluluk desteği alamayabilirsiniz. Bunun nedeni Theano'nun daha önce bahsettiğimiz diğer kütüphaneler kadar popüler olmamasıdır. Bu onu daha az acemi dostu yapmaz.

Dokümanlardaki öğreticinin anlaşılması kolaydır. Karmaşık dizileri basitleştirme ve sonsuz hesaplamaları optimize etme yeteneği, onu ölçeklenebilir makine öğrenimi modelleri oluşturmak için mükemmel kılar.

Bir Sonraki Makine Öğrenimi Projeniz İçin Hangi Kütüphaneyi Kullanmalısınız?

En yaygın kullanılan makine öğrenimi kitaplıklarından bazılarından bahsetmiş olsak da, en iyisi zor olabilir, çünkü hepsi çok benzer amaçlara hizmet eder, ancak aralarında sadece birkaç fark vardır. özellikleri.

Tabii ki, Scikit-Learn veya Keras gibi yeni başlayanlar için daha uygun bir kitaplıkla başlamak, alana yeni giriyorsanız yardımcı olur. Bunun ötesinde, bir proje için bilerek bir kitaplık seçmek, geliştirme hattınızdaki karmaşıklıkları daraltmanıza yardımcı olacaktır. Ancak, kurslar ve öğreticiler aracılığıyla makine öğreniminin temellerini öğrenmenin faydalı olduğunu söyledi.

Makine Öğrenimi Algoritmaları Nelerdir? İşte Nasıl Çalışırlar

Makine öğrenimi algoritmaları, hayatı kolaylaştırmak ve sistemleri iyileştirmek için tasarlanmıştır, ancak kötü sonuçlarla ters gidebilirler.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında