Najbolje biblioteke za mašinsko učenje – ML

Trenutno je Python jedan od najpopularnijih jezika za ovu aktivnost.

Biblioteke za mašinsko učenje su definisane kao interfejs za skup pravila ili efikasnih funkcija izgrađenih na određenom jeziku za obavljanje poslova koji se ponavljaju kao što su aritmetičko izračunavanje, vizuelizacija skupa podataka, čitanje slika i tako dalje.
Ovo programerima štedi vreme i olakšava život. jer programeri mogu da koriste funkcije biblioteka, a da ne znaju kako se algoritmi implementiraju.

Kao što i sam naziv implicira, „mašinsko učenje je nauka o programiranju računara za učenje iz različitih vrsta podataka“ – ovaj pojam je davno definisao Artur Semjuel.

Šta je mašinsko učenje – machine learning

Mašinsko učenje je oblast proučavanja koja računarima nudi mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja.
Obično se koriste za rešavanje raznih životnih problema. Ljudi su nekada obavljali poslove mašinskog učenja tako što su ručno kodirali sve algoritme, matematičke i statističke proračune itd.
Kao rezultat toga, obrada je postala dugotrajna, zamorna i neefikasna. Međutim u kombinaciji više Python biblioteka, okvira i modula, postalo je mnogo lakše, efikasnije i brže nego pre samo nekoliko godina, a da ne spominjemo kako je bilo pre nekoliko decenija.

1. Panda

Panda je Python alat otvorenog koda koji pruža svestrane, visoke performanse i jednostavne strukture podataka kao što su nizovi i okviri podataka. Python je odličan jezik za pripremu podataka, ali zaostaje kada je u pitanju analiza i modeliranje podataka. Da bi se rešilo ovo kašnjenje, Panda pomaže da se završi ceo tok rada analize podataka u Python-u bez potrebe za portovanjem na druge jezike specifične za domen, kao što je progtamski jezik R.
Panda omogućava korisnicima da čitaju/pišu skupove podataka u različitim formatima, uključujući SQL, XLS, JSON, CSV, TEXT, HTML i mnogi drugi.
Omogućava brzo potraživanje podataka, brzo izvrštavanje komandi, postavljanje podskupova, poravnavanje podataka, sečenje, indeksiranje i spajanje/spajanje skupova podataka. Međutim, Panda nije preterano efikasna kada je u pitanju korišćenje memorije. Generiše prevelik broj objekata da bi se olakšala manipulacija podacima, koristeći veliku količinu memorije. Na ovo obratite pažnju ukoliko budete radili sa velikim skupom podataka, a da imate manje memorije. Računar u tom trenutnku prilično koči.

2. NumPy

NumPy je najosnovniji paket za upravljanje podacima koji se široko koristi u naučnom programiranje koristeći Python. Omogućava korisniku da manipuliše velikim N-dimenzionalnim nizom dok radi matematičke proračune. NumPy je dobro poznat po svojim karakteristikama brzog izvršavanja, paralelizacije i vektorizacije. Koristan je za manipulaciju matričnim podacima kao što je transponovanje i izvođenje brzih matematičkih/logičkih operacija. Dodatne operacije uključuju sortiranje, selekciju, osnovnu linearnu algebru, diskretnu Furijeovu transformaciju i niz drugih. NumPy koristi manje memorije i ima bolje ponašanje tokom rada. Međutim, pošto zavisi od Python-a, NumPy je izazov za kombinovanje sa drugim C/C++ bibliotekama.

3. Matplotlib

Matplotlib je paket za vizuelizaciju podataka na više platformi sa NumPy, Pandom i drugim interaktivnim postavkama. Generiše visokokvalitetnu vizuelizaciju podataka. Matplotlib se može koristiti u Jupyter beleškama i može se konfigurisati za iscrtavanje grafikona, osa, slika ili publikacija. Programski kod za matplotlib nekima može izgledati zastrašujuće, ali je prilično jednostavan za implementaciju kada se korisnik navikne na njega. Kod njega je samo jedan problem, a to je da je potrebno mnogo iskustva da biste efikasno koristili matplotlib.

4. Sci-kit učenje

Sci-kit učenje je srce tradicionalnog mašinskog učenja jer je u potpunosti fokusirano na modeliranje podataka, a ne na njihovo učitavanje, modifikovanje ili sumiranje.
„Sci-kit learn“ je  biblioteka izgrađena na NumPy, SciPy i Matplotlib. To je jedna od najjednostavnijih i najefikasnijih biblioteka za pretragu i analizu podataka. Napravljen je kao deo inicijative Google Summer of Code i od tada je evoluirao u široko korišćenu biblioteku za aplikacije u mašinskom učenju. Sci-kit učenje se može koristiti za pripremu klasifikacija, regresije, grupisanja, smanjenja dimenzija, odabira modela, ekstrakcije karakteristika, normalizacije i mnogih drugih zadataka.

5. Seaborn

Seaborn biblioteka je zasnovana na Matplotlibu. Seaborn olakšava kreiranje vizualizacija podataka. Generiše vizuelno privlačnu infografiku sa manje linija koda. Za prikaz agregiranih statistika, Seaborn pruža posebnu podršku za kategorične i multivarijantne podatke.

6. TensorFlow

TensorFlow je okvir otvorenog koda za razvoj i obuku modela mašinskog učenja koji je kreirao tim u Google Brain-u za internu upotrebu. Često ga koriste ML akademici, programeri za proizvodna podešavanja. TensorFlow je sposoban za razne zadatke kao što su optimizacija modela, crtanje grafikona, verovatnoća zaključivanja i statistička analiza. Glavni koncept ove biblioteke, koji obezbeđuje generalizaciju vektora i matrica za visokodimenzionalne podatke, su tenzori. TensorFlow može da obavlja različite ML zadatke, iako se najčešće koristi za kreiranje dubokih neuronskih mreža.

7. Theano

Theano je Python paket koji je razvio Montrealski institut za algoritme učenja (MILA) koji omogućava korisnicima da procene matematičke iskaze koristeći N-dimenzionalne nizove. Inače, ovo je analogno NumPy biblioteci. Glavna razlika je u tome što je NumPy koristan za mašinsko učenje, dok je Theano koristan za duboko učenje. Takođe, Theano ima veću brzinu obrade od CPU-a i pronalazi i popravlja brojne greške.

8. Keras

Pojednostavljene duboke neuronske mreže treba da budu slogan biblioteke. Keras je dizajniran da bude prilagođen ljudima koji prati optimalan pristup smanjenju kognitivnog opterećenja. Keras omogućava brzu i laku izradu prototipa. On je API za neuronsku mrežu visokog nivoa zasnovan na Python-u koji radi na TensorFlov-u, MXNET-u i CNTK-u. Keras uključuje veliki broj unapred obučenih modela. Podržava i rekurentne i konvolucione mreže, kao i njihovu kombinaciju. Keras je pogodan za istraživanje visokog nivoa jer korisnici mogu brzo da dodaju dodatne module. Performanse Keras-a u potpunosti zavise od njegovih pozadinskih delova (CNTK, TensorFlow i MXNET)

9. PyTroch

PyTorch je kreirao Facebook-ov AI tim, koji ga je na kraju integrisao sa caffe2. PyTorch je bio jedini okvir za duboko učenje na tržištu dok nije stigao TensorFlow. Toliko je dobro integrisan sa Python-om da se može koristiti sa drugim modernim bibliotekama kao što su NumPy, Python i tako dalje. Pored toga, PyTorch omogućava korisnicima da izvoze modele u konvencionalni ONNX (Open Neural Netvork Exchange) format kako bi imali direktan pristup ONNX platformama, vremenima izvođenja i drugim resursima.

10. OpenCV

OpenCV algoritmi se mogu koristiti za detekciju lica, identifikaciju objekata, praćenje pokretnih objekata i kretanje kamere. Štaviše, OpenCV može kombinovati dve fotografije za kreiranje slika visoke rezolucije, praćenje pokreta očiju, izdvajanje 3D modela stvari i još mnogo toga. Može da radi na različitim platformama, sa C++, Java i Python  interfejsima koji podržavaju Vindovs, macOS, iOS, Linuk i Android.

Pokrenite neku od ovih biblioteka i videteće kakve sve mogućnosti pruža mašinsko učenje.