7 bibliotecas de aprendizado de máquina para aspirantes a especialistas
O aprendizado de máquina se tornou o centro das discussões na inteligência artificial hoje. Ele atinge todos os campos, incluindo engenharia, medicina, negócios, ciências sociais e muito mais.
Usando as várias bibliotecas de aprendizado de máquina disponíveis hoje, o aprendizado de máquina com Python, C ++, Java, Julia e R, entre outros, é mais fácil do que nunca. Aqui estão algumas bibliotecas populares de aprendizado de máquina com as quais você pode começar se quiser se aventurar neste caminho de carreira promissor.
1. Keras
Keras faz parte dos amplos utilitários de aprendizado de máquina do TensorFlow. Mas é diferente por ser uma API de nível superior fornecida com o TensorFlow. Além disso, é mais amigável e escrito em Python. Portanto, é mais implementável, pois oferece documentação concisa que é fácil para iniciantes em aprendizado de máquina restringir.
Keras, no entanto, oferece uma ampla gama de funcionalidades de aprendizado de máquina, perfeitas para treinar dados estruturados e mídia bruta. A biblioteca, no entanto, abrange algoritmos baseados em texto e imagem para treinar e testar seu conjunto de dados.
Uma característica única do Keras é que ele mantém você focado na biblioteca, pois fornece tudo que você precisa para o seu projeto em uma única peça. Portanto, você dificilmente precisará ramificar para emprestar utilitários de outras bibliotecas. Ajuste de hiperparâmetros, seleção de recursos, camadas ricas de pré-processamento de dados e limpeza de dados são alguns de seus recursos espetacularmente integrados.
Com o Keras, você pode ler imagens e textos diretamente de pastas divididas em um diretório pai e obter um conjunto de dados rotulado deles. E se seus dados são grandes e não ficam na memória da máquina, Keras oferece uma opção de objeto de conjunto de dados de alto desempenho. Você sempre pode mudar para isso.
Além disso, oferece várias unidades de processamento gráfico (GPUs) para processar um grande conjunto de dados. Portanto, ele permite que você execute cálculos de CPU simultaneamente com processamento de GPU de forma assíncrona.
2. TensorFlow
Apresentado pelo Google em 2015, o TensorFlow é mais uma estrutura do que uma biblioteca. É uma biblioteca de código aberto construída com C ++ e funciona rastreando gráficos de fluxo de dados.
O TensorFlow é altamente versátil e extenso, oferecendo muitas outras bibliotecas unitárias integradas para executar cálculos de aprendizado de máquina. Em essência, o TensorFlow oferece uma plataforma escalonável para construir conceitos de aprendizado de máquina, como redes neurais artificiais (RNA), redes neurais profundas e aprendizado profundo.
O Tensorflow também oferece suporte a Java, C ++, Julia, Rust, Ruby e JavaScript, entre outros, além de Python. Embora o uso do TensorFlow com linguagens de programação diferentes do Python possa oferecer uma integração fácil do projeto, o uso de seus núcleos com o Python é mais fácil, pois oferece suporte total à implementação do TensorFlow.
Além disso, os pipelines de desenvolvimento em outras linguagens podem apresentar problemas de compatibilidade de versão da API se você precisar trocar de versão posteriormente. Embora os documentos do TensorFlow sejam abrangentes, ao contrário de Keras, eles podem ser diversificados demais para que os iniciantes os compreendam. Dito isso, ele tem um suporte sólido da comunidade, e você também encontrará muitos exemplos de código aberto do TensorFlow por aí.
Uma vantagem do TensorFlow em relação ao Keras é que você pode usar o TensorFlow diretamente sem o Keras. Claro, você não pode dizer a mesma coisa sobre Keras, pois é uma classe ramificada do próprio TensorFlow.
3. Mlib Spark
Aqui está algo muito útil do Apache Spark. Lançado e feito de código aberto em 2010, o Mlib Spark usa cálculos iterativos para executar algoritmos de aprendizado de máquina. Por causa de sua natureza iterativa, o Mlib pode fazer uso do Hadoop ou de fontes de dados e fluxos de trabalho locais. Além disso, é capaz de executar lógicas complexas em um curto período.
Em última análise, ainda é uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais rápidas que existem. Ele executa uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo modelos de regressão, clustering, classificação e recomendação. Ele também se destaca em termos de pré-processamento de dados e mineração de padrões.
A biblioteca é dinâmica e oferece uma API robusta que se conecta a Scala, Python, R e Java. Mlib Spark é uma incorporação do próprio Spark, portanto, é atualizado a cada versão do Spark.
O Mlib Spark possui documentação explicativa, para que um iniciante possa aprendê-lo facilmente. Mas um pequeno inconveniente é que ele só se integra a algumas linguagens de programação, então isso pode ser um problema se você não estiver familiarizado com as linguagens que ele suporta atualmente.
4. mlpack
mlpack foi lançado em 2008 e desenvolvido com C ++ usando uma biblioteca de álgebra linear chamada Armadillo. Como o Mlib Spark, ele permite que você aplique a maioria dos algoritmos e conceitos de aprendizado de máquina disponíveis diretamente ao seu conjunto de dados usando linhas de código concisas e legíveis.
Além de estar disponível em linguagens de programação como Python, C ++, Go e Julia, também oferece suporte à execução CLI, que permite que você execute seu código e receba respostas instantâneas. Embora ofereça suporte à vinculação com essas outras linguagens, a execução de mlpack em grandes conjuntos de dados que requerem computação complexa pode não ser uma boa ideia ao usá-la com outra linguagem de programação. Portanto, a escalabilidade com outras linguagens além de C ++ costuma ser um problema com o mlpack.
Se você é um iniciante em aprendizado de máquina e tem conhecimento de C ++, ainda pode experimentá-lo. A documentação contém guias e exemplos fáceis de seguir, disponíveis para várias linguagens de programação. Por executar cálculos em conceitos C ++, o mlpack usa código de baixo nível para executar tarefas complexas ou simples de aprendizado de máquina rapidamente.
5. Pytorch
O Facebook desenvolveu o Pytorch e o lançou oficialmente em 2016. Bem conhecido por seu uso extensivo em visão computacional, aprendizado profundo e processamento de linguagem natural, o Pytorch é uma biblioteca de código aberto construída a partir da estrutura do Torch.
Como Keras e Tensorflow, Pytorch oferece suporte ao processamento de CPU de conjuntos de dados. E se o seu conjunto de dados for grande, ele possui um processador GPU para lidar com seus cálculos. Além disso, é baseado em tensor.
Além do Python, a biblioteca oferece suporte para vinculação de C ++ e Java. Pytorch, além de outros utilitários, oferece bibliotecas subsidiárias, incluindo torchvision , torchtext , torchaudio e TorchServe .
Essas bibliotecas são parte das funcionalidades de aprendizado de máquina do Pytorch, e você as encontrará ao escrever seus modelos Pytorch. Com documentação detalhada e abrangente baseada em tutorial, o Pytorch é fácil de entender, contanto que você esteja familiarizado com os conceitos de aprendizado de máquina.
O Pytorch também permite que você transforme seus conjuntos de dados em um formato amigável para a máquina. Portanto, também é uma biblioteca perfeita para pré-processamento de dados. Invariavelmente, extração de recursos, limpeza de dados, divisão de dados e ajuste de hiperparâmetros são possíveis com o Pytorch.
6. Scikit-Learn
Construído imersivamente com Python, o scikit-learn , também chamado de sklearn , foi lançado publicamente em 2010. A biblioteca, no entanto, atende a uma ampla variedade de aplicativos de aprendizado de máquina, incluindo a modelagem de conjuntos de dados em destaque e sem recursos.
O Scikit-learn oferece algoritmos supervisionados familiares, incluindo os modelos de regressão linear e logística, máquina de vetores de suporte (SVM), Naive Bayes, Árvores de decisão, Vizinhos mais próximos, entre outros, prontos para uso. É também uma fonte rica de métodos de aprendizagem não supervisionados, como clustering, modelo gaussiano, juntamente com modelos de rede neural e muito mais.
Em essência, o scikit-learn oferece suporte para modelos supervisionados e não supervisionados. É um ótimo ponto de partida se você ainda não conhece o Python ou o aprendizado de máquina em geral, porque é totalmente baseado em Python. E se você está apenas começando com o aprendizado de máquina ou ciência de dados, convém começar com os recursos de aprendizado supervisionado do scikit-learn.
No geral, é mais amigável para iniciantes do que outras bibliotecas da lista. Ao contrário das outras bibliotecas mencionadas anteriormente, o scikit-learn é extremamente dependente do Numpy e do Scipy para executar cálculos matemáticos de alto desempenho. E também usa Matplotlib para apresentar visualizações atraentes de narração de histórias.
7. Theano
Se você está procurando uma biblioteca para ajudá-lo a quebrar problemas complexos em algoritmos flexíveis, então Theano pode ser o que você deseja. Criado em 2007 por Yoshua Bengio em Montreal, Canadá, Theano é uma biblioteca poderosa para executar cálculos de pequeno a alto desempenho.
Como o Scikit-Learn, o Theano depende do Numpy para executar cálculos numéricos. A biblioteca oferece suporte a cálculos baseados em GPU, além de gerar código C de baixo nível. Isso acelera as avaliações matemáticas com Theano, não importa o quão grandes sejam. Além disso, seus modelos de aprendizado profundo são executados em tensores.
Com Theano, você pode converter seu conjunto de dados em pontos flutuantes, binários ou inteiros legíveis, independentemente do tipo de dados inicial. No entanto, você pode não obter apoio suficiente da comunidade. Isso porque Theano não é tão popular quanto as outras bibliotecas que mencionamos anteriormente. Isso não o torna menos amigável para iniciantes.
O tutorial nos documentos é fácil de entender. Sua capacidade de simplificar matrizes complexas e otimizar cálculos infinitos o torna perfeito para a criação de modelos de aprendizado de máquina escalonáveis.
Que biblioteca você deve usar no seu próximo projeto de aprendizado de máquina?
Embora tenhamos mencionado algumas das bibliotecas de aprendizado de máquina mais amplamente usadas, encontrar a melhor pode ser difícil, pois todas servem a propósitos muito semelhantes, com apenas algumas diferenças em seus recursos.
Claro, começar com uma biblioteca mais amigável para iniciantes como Scikit-Learn ou Keras é útil se você estiver apenas começando no campo. Além disso, escolher uma biblioteca propositalmente para um projeto o ajudará a reduzir as complexidades ao longo do pipeline de desenvolvimento. Dito isso, familiarizar-se com os fundamentos do aprendizado de máquina por meio de cursos e tutoriais é útil.
