Veri Bilimi

Python için En İyi 10 Makine Öğrenimi Kitaplığı

Python için En İyi 10 Makine Öğrenimi Kitaplığı

ne oluşturmak istiyorsun? önemli soru!

Buraya Makine Öğrenimi'ni (ML) kullanmak için geldiniz . ne için dikkatlice düşündün mü? Bir Makine Öğrenimi Kitaplığı seçtiğinizde, onu nasıl kullanacağınızla başlamanız gerekir. Sadece öğrenme ile ilgileniyor olsanız bile, Makine Öğreniminin nerede kullanıldığını ve hangisinin asıl ilginize en yakın olduğunu düşünmelisiniz. Yerel makinenizde bir şeyler yapmaya odaklanmak isteyip istemediğinizi veya bilgi işlemlerinizi birçok sunucuya yaymakla ilgilenip ilgilenmediğinizi de düşünmelisiniz.

Başlangıçta, bir şeyi çalıştırarak başlayın.

Makine Öğreniminin kullanıldığı yerler

ML kullanan birçok proje bulabilirsiniz, aslında o kadar çok ki her kategori sayfa uzunluğundadır. Kısa versiyonu 'her yerde', bu doğru değil ama merak etmeye başlayın. Bariz olanları öneri motorları, görüntü tanıma ve spam algılamadır. Zaten Python'da programlama yaptığınız için The Kite kod tamamlama yazılımıyla da ilgileneceksiniz. Bu, diğer kullanımlar, büyük fabrikalar ve diğer endüstriler için manuel veri girişi, tıbbi teşhis ve bakımdan kaynaklanan hataları tespit etmektir

Kısaca kütüphaneler:

  1. Scikit-öğren, scikit'ten; NumPy, SciPy ve Matplotlib üzerinde rutinler ve kütüphaneler. Bu kitaplık, Python'a özgü matematik kitaplıklarındaki rutinlere doğrudan güveniyor. Scikit-learn'i normal Python paket yöneticinizle kurarsınız. Scikit-learn küçüktür ve GPU hesaplamalarını desteklemez, bu sizi zorlayabilir ama bilinçli bir seçimdir. Bu paket daha küçük ve başlamak daha kolay. Devasa bir hesaplama kümesi oluşturmak için daha büyük bağlamlarda oldukça iyi çalışıyor, başka paketlere ihtiyacınız var.
  2. Scikit-görüntü Görüntüler için özel! Scikit-image, görüntü analizi ve manipülasyonu için algoritmalara sahiptir. Hasarlı görüntüleri onarmak ve görüntünün rengini ve diğer özelliklerini değiştirmek için kullanabilirsiniz. Bu paketin ana fikri, tüm görüntüleri NumPy için kullanılabilir hale getirmektir, böylece bunlar üzerinde ndarray olarak işlem yapabilirsiniz. Bu şekilde, herhangi bir algoritmayı çalıştırmak için veri olarak kullanılabilir görüntülere sahip olursunuz.
  3. şogun: Python, Java, Scala vb. için net API arabirimlerine sahip C++ tabanı. Pek çok, belki de çoğu algoritma deneme için kullanılabilir. Bu, verimlilik için C++ ile yazılmıştır, ayrıca bulutta denemenin bir yolu vardır. Shogun, Python dahil olmak üzere birçok programlama diliyle arayüz oluşturmak için SWIG kullanıyor. Shogun çoğu algoritmayı kapsar ve akademik dünyada yaygın olarak kullanılır. Paketin https://www adresinde bulunan bir araç kutusu vardır.shogun-araç kutusu.kuruluş.
  4. Kıvılcım MLlib: Esas olarak Java içindir, ancak Python geliştiricileri için NumPy Kitaplığı aracılığıyla kullanılabilir. Spark MLlib, Apache ekibi tarafından geliştirilmiştir, bu nedenle dağıtılmış bilgi işlem ortamlarına yöneliktir ve ana bilgisayar ve işçilerle çalıştırılmalıdır. Bunu bağımsız modda yapabilirsiniz ancak Spark'ın gerçek gücü, işleri birçok makineye dağıtma yeteneğidir. Spark'ın dağıtık yapısı, onu IBM, Amazon ve Netflix gibi birçok büyük şirket arasında popüler kılıyor. Ana amaç, internette gezinirken ve alışveriş yaparken geride bıraktığınız tüm kırıntıları ifade eden “Büyük Veri”yi kazmaktır. Machine Learning ile çalışmak istiyorsanız, Spark MLlib başlamak için iyi bir yerdir. Desteklediği algoritmalar tüm aralığa yayılmıştır. Bir hobi projesine başlıyorsanız, bu en iyi fikir olmayabilir.
  5. H2O: İş süreçlerine yöneliktir, bu nedenle öneriler ve dolandırıcılığın önlenmesi için tahminleri destekler. iş, H20.ai, dağıtılmış dosya sistemlerinden veri kümelerini bulmayı ve analiz etmeyi amaçlar. Çoğu geleneksel işletim sisteminde çalıştırabilirsiniz ancak asıl amaç bulut tabanlı sistemleri desteklemektir. Çoğu istatistiksel algoritmayı içerir, bu nedenle çoğu proje için kullanılabilir.
  6. mahut: Dağıtılmış Makine Öğrenimi algoritmaları için yapılmıştır. Hesaplamaların dağıtık yapısı nedeniyle Apache'nin bir parçasıdır. Mahout'un arkasındaki fikir, matematikçilerin kendi algoritmalarını uygulamalarıdır. Bu yeni başlayanlar için değil, yeni öğreniyorsanız, başka bir şey kullanmak daha iyidir. Bunu söyledikten sonra, Mahout birçok arka uca bağlanabilir, bu nedenle bir şey oluşturduğunuzda, Mahout'u ön ucunuz için kullanmak isteyip istemediğinizi görmek için bakın.
  7. Cloudera Oryx: Esas olarak gerçek zamanlı veriler üzerinde Makine Öğrenimi için kullanılır. Oryx 2, gerçek zamanlı verilere tepki verebilen bir sistem oluşturmak için tüm çalışmaları katmanlara ayıran bir mimaridir. Katmanlar ayrıca, temel modeli oluşturan bir toplu katman ve yeni veriler geldikçe modeli değiştiren bir hız katmanı ile farklı zaman dilimlerinde çalışıyor. Oryx, Apache Spark üzerine inşa edilmiştir ve bir uygulamanın tüm parçalarını uygulayan eksiksiz bir mimari oluşturur.
  8. Theano: Theano, NumPy ile entegre bir Python Kitaplıklarıdır. Bu, alabileceğiniz Python'a en yakın olanıdır. Theano'yu kullandığınızda, gcc'nin kurulu olması tavsiye edilir. Bunun nedeni, Theano'nun kodunuzu mümkün olan en uygun koda derleyebilmesidir. Python harika olsa da, bazı durumlarda C daha hızlıdır. Böylece Theano, C'ye dönüştürebilir ve programınızı daha hızlı çalıştıracak şekilde derleyebilir. İsteğe bağlı olarak GPU desteği ekleyebilirsiniz.
  9. tensör akışı: Addaki tensör matematiksel bir tensörü işaret ediyor. Böyle bir tensörün matriste 'n' yeri vardır, ancak bir Tensör çok boyutlu bir dizidir. TensorFlow, Tensörler için hesaplamalar yapmak için algoritmalara sahiptir, bu nedenle adı, bunları Python'dan arayabilirsiniz. C ve C++'da yerleşiktir, ancak Python için bir ön ucu vardır. Bu, kullanımı kolaylaştırır ve hızlı çalışır. Tensorflow, CPU, GPU veya ağlar üzerinden dağıtılmış olarak çalışabilir, bu, kodunuz ile işlemci arasında bir katman görevi gören bir yürütme motoru tarafından sağlanır.
  10. matplotlib: Makine Öğrenimi ile çözebileceğiniz bir problem bulduğunuzda, büyük olasılıkla sonuçlarınızı görselleştirmek isteyeceksiniz. Burası matplotlib'in devreye girdiği yer. Herhangi bir matematiksel grafiğin değerlerini göstermek için tasarlanmıştır ve akademik dünyada yoğun olarak kullanılmaktadır.

SONUÇ

Bu makale size Makine Öğrenimi'nde nelerin programlanabileceği hakkında bir fikir vermiştir. Neye ihtiyacınız olduğuna dair net bir resim elde etmek için birkaç program yaparak işe başlamalı ve nasıl çalıştıklarını görmelisiniz. İşlerin nasıl yapılabileceğini öğrenene kadar bir sonraki projeniz için mükemmel çözümü bulabilir misiniz?.

Linux'ta oyun oturumunuzu nasıl yakalar ve yayınlarsınız?
Geçmişte oyun oynamak sadece bir hobi olarak görülüyordu, ancak zamanla oyun endüstrisi teknoloji ve oyuncu sayısı açısından büyük bir büyüme gördü. Ç...
El Takibiyle Oynanabilecek En İyi Oyunlar
Oculus Quest kısa süre önce, kontrolörler olmadan elle takip etme harika fikrini tanıttı. Resmi olarak veya SideQuest aracılığıyla destek sağlayan sür...
Tam Ekran Linux Uygulamalarında ve Oyunlarında OSD Yerleşimi Nasıl Gösterilir
Tam ekran oyunlar oynamak veya uygulamaları dikkat dağıtmayan tam ekran modunda kullanmak, bir panelde veya görev çubuğunda görünen ilgili sistem bilg...