10 Pustaka Pembelajaran Mesin Teratas untuk Python

Apa yang ingin Anda buat?? Pertanyaan penting!

Anda datang ke sini untuk menggunakan Machine Learning (ML) . Sudahkah Anda mempertimbangkan dengan cermat untuk apa? Saat Anda memilih Perpustakaan Pembelajaran Mesin, Anda harus mulai dengan bagaimana Anda akan menggunakannya. Bahkan jika Anda hanya tertarik untuk belajar, Anda harus mempertimbangkan di mana Machine Learning digunakan dan mana yang paling dekat dengan minat utama Anda. Anda juga harus mempertimbangkan apakah Anda ingin fokus untuk menjalankan sesuatu di mesin lokal Anda atau jika Anda tertarik untuk menyebarkan komputasi Anda ke banyak server.

Pada awalnya, mulailah dengan membuat sesuatu bekerja.

Di mana Pembelajaran Mesin digunakan

Anda dapat menemukan banyak proyek yang menggunakan ML, bahkan sangat banyak sehingga setiap kategori memiliki panjang halaman. Versi singkatnya adalah 'di mana-mana', ini tidak benar tetapi orang mulai bertanya-tanya. Yang jelas adalah mesin rekomendasi, pengenalan gambar, dan deteksi spam. Karena Anda sudah memprogram dengan Python, Anda juga akan tertarik dengan perangkat lunak penyelesaian kode Kite. Ini adalah Kegunaan lain adalah untuk mendeteksi kesalahan dari entri data manual, diagnosis medis dan pemeliharaan untuk pabrik-pabrik besar dan industri lainnya

Perpustakaan secara singkat:

1. Scikit-belajar, Dari scikit; Rutinitas dan perpustakaan di atas NumPy, SciPy, dan Matplotlib. Pustaka ini bergantung langsung pada rutinitas pada pustaka matematika asli Python. Anda menginstal scikit-learn dengan manajer paket Python reguler Anda. Scikit-learn kecil dan tidak mendukung perhitungan GPU, ini mungkin membuat Anda bingung tetapi ini adalah pilihan yang sadar. Paket ini lebih kecil dan lebih mudah untuk memulai. Ini masih berfungsi cukup baik dalam konteks yang lebih besar meskipun untuk membuat cluster perhitungan raksasa, Anda memerlukan paket lain.
2. Scikit-gambar Khusus untuk gambar! Scikit-image memiliki algoritma untuk analisis dan manipulasi gambar and. Anda dapat menggunakannya untuk memperbaiki gambar yang rusak serta memanipulasi warna dan atribut gambar lainnya. Ide utama dari paket ini adalah untuk membuat semua gambar tersedia untuk NumPy sehingga Anda dapat membuat operasi pada mereka sebagai ndarrays. Dengan cara ini Anda memiliki gambar yang tersedia sebagai data untuk menjalankan algoritme apa pun.
3. Shogun: Basis C++ dengan antarmuka API yang jelas ke Python, Java, Scala dll. Banyak, mungkin sebagian besar algoritme tersedia untuk bereksperimen. Yang ini ditulis dalam C++ untuk efisiensi, ada juga cara untuk mencobanya di cloud. Shogun menggunakan SWIG untuk berinteraksi dengan banyak bahasa pemrograman, termasuk Python. Shogun mencakup sebagian besar algoritma dan digunakan secara luas dalam dunia akademis. Paket ini memiliki kotak peralatan yang tersedia di https://www.shogun-toolbox.organisasi.
4. Spark MLlibML: Terutama untuk Java tetapi tersedia melalui NumPy Library untuk pengembang Python. Spark MLlib dikembangkan oleh tim Apache sehingga ditujukan untuk lingkungan komputasi terdistribusi dan harus dijalankan dengan master dan pekerja. Anda dapat melakukan ini dalam mode mandiri tetapi kekuatan sebenarnya dari Spark adalah kemampuan untuk mendistribusikan pekerjaan ke banyak mesin. Sifat Spark yang terdistribusi membuatnya populer di banyak perusahaan besar, seperti IBM, Amazon, dan Netflix. Tujuan utamanya adalah untuk menambang "Big Data", yang berarti semua remah roti yang Anda tinggalkan saat berselancar dan berbelanja online. Jika Anda ingin bekerja dengan Pembelajaran Mesin, Spark MLlib adalah tempat yang baik untuk memulai. Algoritme yang didukungnya tersebar di seluruh jangkauan. Jika Anda memulai proyek hobi, itu mungkin bukan ide terbaik.
5. H2O: Ditujukan untuk proses bisnis sehingga mendukung prediksi untuk rekomendasi dan pencegahan penipuan. Bisnis, H20.ai bertujuan untuk menemukan dan menganalisis kumpulan data dari sistem file terdistribusi. Anda dapat menjalankannya di sebagian besar sistem operasi konvensional tetapi tujuan utamanya adalah untuk mendukung sistem berbasis cloud. Ini mencakup sebagian besar algoritme statistik sehingga dapat digunakan untuk sebagian besar proyek.
6. Sais gajah: Dibuat untuk algoritme Pembelajaran Mesin terdistribusi. Ini adalah bagian dari Apache karena sifat perhitungan yang terdistribusi. Ide di balik Mahout adalah agar matematikawan mengimplementasikan algoritme mereka sendiri. Ini bukan untuk pemula, jika Anda baru belajar, Anda lebih baik menggunakan yang lain. Karena itu, Mahout dapat terhubung ke banyak back-end sehingga ketika Anda telah membuat sesuatu, lihat apakah Anda ingin menggunakan Mahout untuk frontend Anda.
7. Cloudera Oryx: Terutama digunakan untuk Pembelajaran Mesin pada data waktu nyata. Oryx 2 adalah arsitektur yang melapisi semua pekerjaan untuk membuat sistem yang dapat bereaksi terhadap data waktu nyata. Lapisan juga bekerja dalam kerangka waktu yang berbeda, dengan lapisan batch yang membangun model dasar dan lapisan kecepatan yang memodifikasi model saat data baru masuk. Oryx dibangun di atas Apache Spark dan menciptakan seluruh arsitektur yang mengimplementasikan semua bagian dari aplikasi.
8. Theano: Theano adalah Pustaka Python yang terintegrasi dengan NumPy. Ini adalah yang paling dekat dengan Python yang bisa Anda dapatkan. Saat Anda menggunakan Theano, Anda disarankan untuk menginstal gcc. Alasannya adalah Theano dapat mengkompilasi kode Anda menjadi kode yang paling sesuai appropriate. Meskipun Python bagus, dalam beberapa kasus C lebih cepat. Jadi Theano dapat mengonversi ke C dan mengkompilasi membuat program Anda berjalan lebih cepat. Secara opsional, Anda dapat menambahkan dukungan GPU.
9. Tensorflow: Tensor dalam nama menunjuk ke tensor matematika. Tensor seperti itu memiliki tempat 'n' dalam matriks, namun, Tensor adalah array multi-dimensi. TensorFlow memiliki algoritme untuk membuat perhitungan untuk Tensor, oleh karena itu namanya, Anda dapat memanggil ini dari Python. Itu dibangun di C dan C++, tetapi memiliki front-end untuk Python. Ini membuatnya mudah digunakan dan berjalan cepat. Tensorflow dapat berjalan di CPU, GPU, atau didistribusikan melalui jaringan, ini dicapai oleh mesin eksekusi yang bertindak sebagai lapisan antara kode Anda dan prosesor.
10. Matplotlib: Ketika Anda menemukan masalah yang dapat Anda selesaikan dengan Machine Learning, kemungkinan besar Anda ingin memvisualisasikan hasil Anda. Di sinilah matplotlib masuk. Ini dirancang untuk menunjukkan nilai grafik matematika apa pun dan banyak digunakan di dunia akademik.

KESIMPULAN

Artikel ini memberi Anda gambaran tentang apa yang tersedia untuk diprogram dalam Pembelajaran Mesin Machine. Untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang apa yang Anda butuhkan, Anda harus mulai dengan membuat beberapa program dan melihat cara kerjanya. Tidak sampai Anda tahu bagaimana hal-hal dapat dilakukan, Anda dapat menemukan solusi sempurna untuk proyek Anda berikutnya next.