Python – это океан библиотек, которые служат различным целям. Как разработчик вы должны хорошо разбираться в лучших из них. Чтобы помочь вам в этом, мы расскажем про топ-7 библиотек Python для машинного обучения, которые нужно знать в 2021 году.
Вступление
Python является одним из самых широко используемых языков программирования. Он популярен среди разработчиков по множеству причин, и одна из них — удивительно большая коллекция библиотек.
Кроме того, этот язык крайне прост и легок в освоении – идеально для новичка и не только!
Простота Python привлекает многих разработчиков к созданию новых библиотек для машинного обучения. А благодаря огромной коллекции библиотек Python становится чрезвычайно популярным среди экспертов по машинному обучению. Таким образом, круг замыкается, а популярность Python только растет.
Что ж, давайте приступим! Первая библиотека в нашем топ-7 лучших библиотек Python для машинного обучения – это TensorFlow.
TensorFlow
Если вы в настоящее время работаете над проектом машинного обучения на Python, вероятно, вы уже слышали о TensorFlow — популярной библиотеке с открытым исходным кодом.
Эта библиотека была разработана Google в сотрудничестве с Brain Team. Она является частью почти каждого приложения Google для машинного обучения.
TensorFlow работает как вычислительная библиотека для написания новых алгоритмов, включающих большое количество тензорных операций. Поскольку нейронные сети можно легко выразить в виде вычислительных графов, их можно реализовать с помощью TensorFlow в виде серии операций над тензорами. Тензоры – это n-мерные матрицы, которые представляют данные.
Особенности TensorFlow
TensorFlow оптимизирована по скорости. Она использует такие методы, как XLA, для быстрых операций линейной алгебры.
- Адаптивная конструкция. С TensorFlow мы можем легко визуализировать каждую часть графика, что невозможно при использовании Numpy или SciKit.
- Гибкость. Одна из очень важных особенностей Tensorflow. Эта библиотека модульная, ее части можно использовать по отдельности.
- Легкость обучения. Tensorflow легко обучить распределенным вычислениям как на CPU, так и на GPU.
- Параллельное обучение нейронной сети. TensorFlow предлагает конвейеры. То есть вы можете обучать несколько нейронных сетей и несколько графических процессоров, что делает модели очень эффективными в крупномасштабных системах.
- Большое сообщество. Поскольку библиотека разработана Google, за ней стоит большая команда программистов, постоянно работающих над улучшением стабильности и работоспособности.
- Открытый исходный код. Лучшее в этой библиотеке машинного обучения – открытый исходный код. Благодаря этому ее может использовать кто угодно — было бы подключение к Интернету.
Использование TensorFlow
На самом деле вы пользуетесьTensorFlow ежедневно, пускай и не напрямую. Эта библиотека задействована в работе таких приложений, как Google Voice Search или Google Фото.
Для использования в Python TensorFlow имеет сложный интерфейс. Ваш код Python будет компилироваться, а затем выполняться в механизме распределенного выполнения TensorFlow, созданном с использованием C и C++.
Количество вариантов применения TensorFlow буквально неограниченно, и в этом ее прелесть.
[machinelearning_ad_block]Scikit-Learn
Это библиотека Python, связанная с NumPy и SciPy. Считается одной из лучших библиотек для работы с комплексными данными.
В эту библиотеку вносится много изменений. Одна из модификаций – это функция перекрестной проверки, предоставляющая возможность использовать более одной метрики. Многие методы обучения, такие как логистическая регрессия и метод ближайших соседей, были немного улучшены.
Особенности Scikit-Learn
- Перекрестная проверка. Библиотека имеет различные методы проверки точности контролируемых моделей на неизвестных данных.
- Алгоритмы неконтролируемого обучения. Опять же, в библиотеке есть большой разброс алгоритмов – от кластеризации, факторного анализа, анализа главных компонентов до неконтролируемых нейронных сетей.
- Извлечение элементов. Библиотеку можно применять для извлечения элементов из изображений и текста (например, мешок слов).
Где мы используем Scikit-Learn?
Эта библиотека содержит множество алгоритмов для реализации стандартных задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных, таких как уменьшение размерности, классификация, регрессия, кластеризация и выбор модели.
Numpy
Numpy считается одной из самых популярных библиотек машинного обучения в Python.
Для выполнения многих операций с тензорами TensorFlow и другие библиотеки под капотом используют Numpy.
Лучшая и самая важная особенность Numpy — интерфейс массива.
Особенности Numpy
- Интерактивность. Numpy очень интерактивна и проста в использовании.
- Математика. Использование этой библиотеки упрощает сложные математические реализации.
- Интуитивность. Облегчает разработку. В самой библиотеке тоже легко разобраться.
- Сообщество. Numpy широко используется, следовательно, вы всегда найдете поддержку и помощь.
Использование Numpy
Этот интерфейс можно использовать для выражения изображений, звуковых волн и других двоичных необработанных потоков в виде массива действительных чисел в n-мерном формате.
В общем, библиотека полезна для full-stack разработчиков, занимающихся задачами машинного обучения.
Keras
Keras считается одной из самых крутых библиотек машинного обучения в Python. Она обеспечивает более простой механизм выражения нейронных сетей. Keras также предоставляет одни из лучших утилит для компиляции моделей, обработки наборов данных, визуализации графиков и многого другого.
В бэкэнде Keras внутренне использует Theano или TensorFlow. Также можно использовать некоторые из самых популярных нейронных сетей, такие как CNTK. Keras относительно медленная, если сравнивать ее с другими библиотеками машинного обучения. Дело в том, что эта библиотека создает вычислительный граф, используя внутреннюю инфраструктуру, а затем использует его для выполнения операций. Все модели в Keras портативные.
Особенности Keras
- Без проблем работает как на CPU, так и на GPU.
- Поддерживает почти все модели нейронных сетей – полносвязные, сверточные, объединенные, рекуррентные, встраиваемые и т.д. Кроме того, эти модели можно комбинировать для построения более сложных моделей.
- Keras, будучи модульной по своей природе, невероятно выразительная и гибкая.
- Более того, Keras полностью основана на Python, что упрощает отладку и изучение.
Где мы используем Keras?
Вы уже постоянно взаимодействуете с функциями, созданными с помощью Keras. Эта библиотека используется в Netflix, Uber, Yelp, Instacart, Zocdoc, Square и многих других. Она особенно популярна среди стартапов, продукты которых завязаны на машинном обучении.
Keras содержит множество реализаций часто используемых строительных блоков нейронной сети, таких как слои, цели, функции активации, оптимизаторы и множество инструментов, облегчающих работу с изображениями и текстовыми данными.
Кроме того, эта библиотека предоставляет множество предварительно обработанных наборов данных и предварительно обученных моделей, таких как MNIST, VGG, Inception, SqueezeNet, ResNet и т.д.
Keras является фаворитом среди исследователей глубокого обучения, занимая второе место. Она применяется исследователями в крупных научных организациях, в частности, в ЦЕРНе и НАСА.
PyTorch
PyTorch – крупнейшая библиотека машинного обучения, которая позволяет разработчикам выполнять тензорные вычисления с ускорением графического процессора, создавать динамические вычислительные графы и автоматически вычислять градиенты. Помимо этого, PyTorch предлагает богатые API-интерфейсы для решения проблем приложений, связанных с нейронными сетями.
Эта библиотека машинного обучения основана на Torch, библиотеке с открытым исходным кодом, реализованной на C с оболочкой на Lua.
Данная библиотека была представлена в 2017 году, и с момента выпуска она лишь набирает популярность и привлекает все большее количество разработчиков.
Особенности PyTorch
- Гибридный интерфейс. Новый гибридный интерфейс обеспечивает простоту использования и гибкость в активном режиме, при этом плавно переходя в графический режим для повышения скорости, оптимизации и функциональности в средах выполнения C++.
- Распределенное обучение. Оптимизирует производительность как в исследованиях, так и в производстве, используя преимущества встроенной поддержки асинхронного выполнения коллективных операций и однорангового взаимодействия, доступного из Python и C++.
- Подход Python First. PyTorch – это не привязка Python к монолитной структуре C++. Она создана для глубокой интеграции в Python, поэтому ее можно использовать с популярными библиотеками и пакетами, такими как Cython и Numba.
- Библиотеки и инструменты. Активное сообщество исследователей и разработчиков создало обширную экосистему инструментов и библиотек для расширения PyTorch и поддержки разработки в разных областях, от компьютерного зрения до обучения с подкреплением.
Использование PyTorch
PyTorch в основном используется для обработки естественного языка.
Эта библиотека разработана исследовательской группой Facebook по искусственному интеллекту. На ней построено ПО «Pyro» для вероятностного программирования в Uber.
PyTorch превосходит TensorFlow по многим параметрам. Кроме того, в последние дни она привлекает к себе много внимания.
SciPy
SciPy – это библиотека машинного обучения для разработчиков приложений. При этом нужно понимать разницу между библиотекой SciPy и стеком SciPy. Библиотека SciPy содержит модули для оптимизации, линейной алгебры, интеграции и статистики.
Особенности SciPy
- Основная особенность библиотеки SciPy заключается в том, что она разработана с использованием NumPy, а ее массив максимально использует NumPy.
- Кроме того, SciPy предоставляет все эффективные численные процедуры, такие как оптимизация, численное интегрирование и многие другие, с использованием своих специальных подмодулей.
- Все функции во всех подмодулях SciPy хорошо документированы.
Использование SciPy
SciPy использует массивы NumPy в качестве базовой структуры данных и поставляется с модулями для различных часто используемых задач в научном программировании.
С помощью SciPy легко выполняются задачи, связанные с линейной алгеброй, интегрированием (исчислением), решением обыкновенных дифференциальных уравнений и обработкой сигналов.
Pandas
Pandas – это библиотека машинного обучения на Python, предоставляющая структуры данных высокого уровня и широкий спектр инструментов для анализа.
Одна из замечательных особенностей этой библиотеки – возможность проводить сложные операции с данными с помощью одной или двух команд.
Pandas имеет много встроенных методов для группировки, объединения данных и фильтрации. Кроме того, в ней также есть функциональность временных рядов.
Особенности Pandas
Pandas позаботится о том, чтобы весь процесс манипулирования данными был проще. Поддержка таких операций, как повторное индексирование, итерация, сортировка, агрегирование, конкатенация и визуализация, являются одними из основных функций Pandas.
Использование Pandas
Pandas постоянно совершенствуется. Улучшения касаются ее способности группировать и сортировать данные, выбирать наиболее подходящие выходные данные для применяемого метода. Кроме того, это ещё и обеспечение поддержки для выполнения операций с настраиваемыми типами.
Pandas при использовании с другими библиотеками и инструментами обеспечивает высокую функциональность и хорошую гибкость. Кроме того, она крайне полезна при решении задач анализа данных.
Заключение
Мы надеемся, что этот топ-7 библиотек Python для машинного обучения помог вам сориентироваться в том, какие ML-библиотеки доступны питонистам. Изучите их подробнее и непременно используйте в своих проектах!
Сокращенный перевод статьи «Top 10 Python Libraries You Must Know In 2021».
