इच्छुक विशेषज्ञों के लिए 7 मशीन लर्निंग लाइब्रेरी

मशीन लर्निंग आज आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में चर्चा का केंद्र बन गया है। यह इंजीनियरिंग, चिकित्सा, व्यवसाय, सामाजिक विज्ञान, और बहुत कुछ सहित सभी क्षेत्रों को छूता है।

आज उपलब्ध कई मशीन लर्निंग लाइब्रेरी का उपयोग करते हुए, पायथन, सी ++, जावा, जूलिया और आर के साथ मशीन लर्निंग पहले से कहीं ज्यादा आसान है। यहां कुछ लोकप्रिय मशीन लर्निंग लाइब्रेरी हैं जिनसे आप शुरुआत कर सकते हैं यदि आप इस आशाजनक करियर पथ में उद्यम करना चाहते हैं।

1. केरासो

केरासो TensorFlow की व्यापक मशीन लर्निंग उपयोगिताओं का हिस्सा है। लेकिन यह अलग है कि यह एक उच्च-स्तरीय API है जो TensorFlow के साथ शिप करता है। साथ ही यह अधिक मानव-अनुकूल है और पायथन के साथ लिखा गया है। इसलिए यह अधिक कार्यान्वयन योग्य है क्योंकि यह संक्षिप्त दस्तावेज़ीकरण प्रदान करता है जो मशीन-सीखने के शुरुआती लोगों के लिए आसान है।

केरस, हालांकि, मशीन लर्निंग फ़ंक्शंस की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है, जो संरचित डेटा और कच्चे मीडिया दोनों के प्रशिक्षण के लिए एकदम सही है। हालाँकि, पुस्तकालय आपके डेटासेट के प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए पाठ और छवि-आधारित एल्गोरिदम में फैला हुआ है।

केरस की एक अनूठी विशेषता यह है कि यह आपको पुस्तकालय पर केंद्रित रखता है, क्योंकि यह आपकी परियोजना के लिए आवश्यक सभी चीजें एक टुकड़े में प्रदान करता है। इसलिए आपको अन्य पुस्तकालयों से उपयोगिताओं को उधार लेने के लिए शाखा लगाने की आवश्यकता नहीं होगी। हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, फीचर सिलेक्शन, रिच डेटा प्रीप्रोसेसिंग लेयर्स और डेटा क्लीनिंग इसकी कुछ शानदार बिल्ट-इन फीचर्स हैं।

केरस के साथ, आप मूल निर्देशिका में विभाजित फ़ोल्डरों से छवियों और ग्रंथों को सीधे पढ़ सकते हैं और उनसे एक लेबल वाला डेटासेट प्राप्त कर सकते हैं। और यदि आपका डेटा बड़ा है और आपकी मशीन मेमोरी में नहीं बैठता है, तो केरस एक उच्च-प्रदर्शन डेटासेट ऑब्जेक्ट विकल्प प्रदान करता है। आप हमेशा उस पर स्विच कर सकते हैं।

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इसके अतिरिक्त, यह एक बड़े डेटासेट को संसाधित करने के लिए विभिन्न ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) प्रदान करता है। तो यह आपको एसिंक्रोनस रूप से GPU प्रोसेसिंग के साथ-साथ CPU गणनाओं को चलाने देता है।

2. टेंसरफ्लो

2015 में Google द्वारा पेश किया गया, टेंसरफ्लो एक पुस्तकालय की तुलना में एक रूपरेखा से अधिक है। यह एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जिसे सी ++ के साथ बनाया गया है, और यह डेटाफ्लो ग्राफ को ट्रैक करके काम करता है।

TensorFlow अत्यधिक बहुमुखी और व्यापक है, मशीन सीखने की गणना चलाने के लिए कई अन्य अंतर्निहित, एकात्मक पुस्तकालयों की पेशकश करता है। संक्षेप में, TensorFlow कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन), गहरे तंत्रिका नेटवर्क और गहरी शिक्षा जैसी मशीन सीखने की अवधारणाओं के निर्माण के लिए एक स्केलेबल मंच प्रदान करता है।

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Tensorflow Python के अलावा जावा, C++, जूलिया, रस्ट, रूबी और जावास्क्रिप्ट का भी समर्थन करता है। पायथन के अलावा अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ TensorFlow का उपयोग करना आसान परियोजना एकीकरण की पेशकश कर सकता है, पायथन के साथ इसके कोर का उपयोग करना आसान है क्योंकि यह TensorFlow के कार्यान्वयन का पूरी तरह से समर्थन करता है।

इसके अतिरिक्त, यदि आपको बाद में संस्करणों को स्विच करने की आवश्यकता है, तो अन्य भाषाओं में विकास पाइपलाइन एपीआई संस्करण संगतता समस्याएं पेश कर सकती हैं। हालांकि TensorFlow डॉक्स व्यापक हैं, केरस के विपरीत, वे शुरुआती लोगों के लिए समझने के लिए बहुत विविध हो सकते हैं। उस ने कहा, इसके पास ठोस सामुदायिक समर्थन है, और आपको बहुत से मिलेंगे ओपन-सोर्स TensorFlow उदाहरण वहाँ से बाहर।

Keras पर TensorFlow का एक फायदा यह है कि आप सीधे Keras के बिना TensorFlow का उपयोग कर सकते हैं। बेशक, आप केरस के लिए एक ही बात नहीं कह सकते, क्योंकि यह TensorFlow का ही एक शाखित वर्ग है।

3. मिलिब स्पार्क

अपाचे स्पार्क से यहां कुछ बहुत ही आसान है। 2010 में जारी और ओपन-सोर्स बनाया गया, मिलिब स्पार्क मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को चलाने के लिए पुनरावृत्त गणनाओं का उपयोग करता है। इसकी पुनरावृत्ति प्रकृति के कारण, Mlib Hadoop या स्थानीय डेटा स्रोतों और वर्कफ़्लो का उपयोग कर सकता है। साथ ही, यह थोड़े समय के भीतर जटिल तर्क चलाने में सक्षम है।

अंततः, यह अभी भी सबसे तेज़ मशीन लर्निंग लाइब्रेरी में से एक है। यह मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की एक विस्तृत श्रृंखला चलाता है, जिसमें प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, वर्गीकरण और अनुशंसा मॉडल शामिल हैं। यह डेटा प्रीप्रोसेसिंग और पैटर्न माइनिंग के मामले में भी उत्कृष्ट है।

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पुस्तकालय गतिशील है और एक मजबूत एपीआई प्रदान करता है जो स्काला, पायथन, आर और जावा के साथ प्लग इन करता है। Mlib Spark स्वयं स्पार्क का एक एम्बेड है, इसलिए यह प्रत्येक स्पार्क रिलीज़ के साथ अपग्रेड होता है।

Mlib Spark में व्याख्यात्मक दस्तावेज हैं, इसलिए एक नौसिखिया इसे आसानी से उठा सकता है। लेकिन एक छोटी सी बात यह है कि यह केवल कुछ प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ एकीकृत होता है, इसलिए यह एक समस्या हो सकती है यदि आप उन भाषाओं से परिचित नहीं हैं जो वर्तमान में समर्थित हैं।

4. एमएलपैक

एमएलपैक 2008 में जारी किया गया था और आर्मडिलो नामक रैखिक बीजगणित पुस्तकालय का उपयोग करके सी ++ के साथ विकसित किया गया था। Mlib Spark की तरह, यह आपको कोड की संक्षिप्त और पठनीय पंक्तियों का उपयोग करके अधिकांश उपलब्ध मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और अवधारणाओं को सीधे अपने डेटासेट पर लागू करने देता है।

पायथन, सी ++, गो और जूलिया जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं में उपलब्ध होने के अलावा, यह सीएलआई निष्पादन का भी समर्थन करता है, जो आपको अपना कोड चलाने और त्वरित प्रतिक्रिया प्राप्त करने की अनुमति देता है। हालांकि यह इन अन्य भाषाओं के साथ बाइंडिंग का समर्थन करता है, लेकिन जटिल गणना की आवश्यकता वाले बड़े डेटासेट पर एमएलपैक चलाना एक अन्य प्रोग्रामिंग भाषा के साथ इसका उपयोग करते समय एक अच्छा विचार नहीं हो सकता है। इस प्रकार, सी ++ के अलावा अन्य भाषाओं के साथ स्केलेबिलिटी अक्सर एमएलपैक के साथ एक मुद्दा है।

यदि आप मशीन सीखने वाले हैं और C++ के बारे में जानकार हैं, तो भी आप इसे आजमा सकते हैं। दस्तावेज़ीकरण में आसान-से-पालन मार्गदर्शिकाएँ और उदाहरण हैं जो विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए उपलब्ध हैं। चूंकि यह सी ++ अवधारणाओं पर गणना चलाता है, एमएलपैक जटिल से सरल मशीन सीखने के कार्यों को तेजी से निष्पादित करने के लिए निम्न-स्तरीय कोड का उपयोग करता है।

5. पाइटोरचो

फेसबुक विकसित पाइटोरचो और 2016 में इसे आधिकारिक रूप से जारी किया। कंप्यूटर विज़न, डीप लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में व्यापक उपयोग के लिए प्रसिद्ध, पाइटोरच मशाल ढांचे से निर्मित एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है।

Keras और Tensorflow की तरह, Pytorch डेटासेट के CPU प्रसंस्करण का समर्थन करता है। और यदि आपका डेटासेट बड़ा है, तो इसमें आपकी गणना को संभालने के लिए एक GPU प्रोसेसर है। साथ ही, यह टेंसर-आधारित है।

पायथन के अलावा, पुस्तकालय सी ++ और जावा दोनों के लिए बाध्यकारी का समर्थन करता है। पाइटोरच, अन्य उपयोगिताओं के अलावा, सहायक पुस्तकालय प्रदान करता है जिसमें शामिल हैं मशाल दृष्टि, मशाल पाठ, टॉर्चऑडियो, तथा मशाल सेवा.

ये पुस्तकालय Pytorch मशीन सीखने की कार्यक्षमता का हिस्सा हैं, और आप अपने Pytorch मॉडल लिखते समय उनके सामने आएंगे। विस्तृत और व्यापक ट्यूटोरियल-आधारित दस्तावेज़ीकरण के साथ, जब तक आप मशीन लर्निंग अवधारणाओं से परिचित हैं, तब तक पाइटोरच को समझना आसान है।

Pytorch आपको अपने डेटासेट को मशीन के अनुकूल प्रारूप में बदलने की सुविधा भी देता है। तो यह प्रीप्रोसेसिंग डेटा के लिए एक आदर्श पुस्तकालय भी है। हमेशा के लिए, फीचर निष्कर्षण, डेटा सफाई, डेटा विभाजन, और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग सभी संभव हैं Pytorch के साथ।

6. स्किकिट-लर्न

इमर्सिव रूप से पायथन के साथ बनाया गया, स्किकिट-लर्न, यह भी कहा जाता है स्केलेर, 2010 में सार्वजनिक रूप से जारी किया गया था। हालाँकि, लाइब्रेरी मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला पेश करती है, जिसमें फीचर्ड और अनफीचर्ड डेटासेट के मॉडलिंग शामिल हैं।

स्किकिट-लर्न परिचित पर्यवेक्षित एल्गोरिदम प्रदान करता है, जिसमें रैखिक और रसद प्रतिगमन मॉडल शामिल हैं, सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM), Naive Bayes, डिसीजन ट्री, निकटतम पड़ोसी, दूसरों के बीच में, ठीक बाहर डिब्बा। यह गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण विधियों जैसे क्लस्टरिंग, गॉसियन मॉडल, साथ में तंत्रिका नेटवर्क मॉडल, और बहुत कुछ का एक समृद्ध स्रोत है।

संक्षेप में, स्किकिट-लर्न पर्यवेक्षित और अनुपयोगी दोनों मॉडलों का समर्थन करता है। यदि आप अभी भी सामान्य रूप से पायथन या मशीन लर्निंग के लिए नए हैं तो यह एक शानदार शुरुआत है क्योंकि यह पूरी तरह से पायथन-आधारित है। और यदि आप अभी मशीन लर्निंग या डेटा साइंस से शुरुआत कर रहे हैं, तो आप स्किकिट-लर्न की पर्यवेक्षित शिक्षण सुविधाओं के साथ शुरुआत करना चाहेंगे।

कुल मिलाकर, यह सूची में अन्य पुस्तकालयों की तुलना में अधिक शुरुआती-अनुकूल है। पहले बताए गए अन्य पुस्तकालयों के विपरीत, स्किकिट-लर्न उच्च-प्रदर्शन गणितीय गणना चलाने के लिए बड़े पैमाने पर Numpy और Scipy पर निर्भर है। और यह सम्मोहक कहानी कहने वाले दृश्य प्रस्तुत करने के लिए Matplotlib का भी उपयोग करता है।

7. थेनो

यदि आप जटिल समस्याओं को लचीले एल्गोरिदम में तोड़ने में मदद करने के लिए पुस्तकालय के लिए बाहर हैं, तो थेनो हो सकता है कि आप क्या चाहते हैं। 2007 में मॉन्ट्रियल, कनाडा में योशुआ बेंगियो द्वारा बनाया गया, थीनो छोटे से उच्च-प्रदर्शन संगणनाओं को चलाने के लिए एक शक्तिशाली पुस्तकालय है।

स्किकिट-लर्न की तरह, थीनो संख्यात्मक गणनाओं को निष्पादित करने के लिए नम्पी पर निर्भर करता है। पुस्तकालय GPU- आधारित संगणनाओं का समर्थन करता है, साथ ही यह निम्न-स्तरीय C कोड उत्पन्न करता है। यह थीनो के साथ गणितीय मूल्यांकन को गति देता है, चाहे वे कितने भी बड़े क्यों न हों। इसके अलावा, इसके डीप लर्निंग मॉडल टेंसर पर चलते हैं।

थीनो के साथ, आप अपने डेटासेट को पढ़ने योग्य फ्लोट, बाइनरी या पूर्णांक बिंदुओं में बदल सकते हैं, चाहे उसका प्रारंभिक डेटा प्रकार कुछ भी हो। हालाँकि, आपको पर्याप्त सामुदायिक समर्थन नहीं मिल सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि थीनो अन्य पुस्तकालयों की तरह लोकप्रिय नहीं है जिनका हमने पहले उल्लेख किया था। यह इसे कम शुरुआती-अनुकूल नहीं बनाता है।

डॉक्स में ट्यूटोरियल को समझना आसान है। जटिल सरणियों को सरल बनाने और अनंत संगणनाओं को अनुकूलित करने की इसकी क्षमता इसे स्केलेबल मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए एकदम सही बनाती है।

अपने अगले मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए आपको किस लाइब्रेरी का उपयोग करना चाहिए?

हालांकि हमने कुछ सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली मशीन लर्निंग लाइब्रेरी का उल्लेख किया है, जो के साथ आ रही हैं सबसे अच्छा एक कठिन हो सकता है क्योंकि वे सभी बहुत ही समान उद्देश्यों की पूर्ति करते हैं जिनमें केवल कुछ अंतर होते हैं विशेषताएं।

बेशक, स्किकिट-लर्न, या केरस जैसे अधिक शुरुआती-अनुकूल पुस्तकालय से शुरू करना मददगार होता है यदि आप अभी क्षेत्र में प्रवेश कर रहे हैं। इसके अलावा, किसी परियोजना के लिए उद्देश्यपूर्ण ढंग से पुस्तकालय चुनने से आपको अपनी विकास पाइपलाइन की जटिलताओं को कम करने में मदद मिलेगी। लेकिन उस ने कहा, पाठ्यक्रम और ट्यूटोरियल के माध्यम से मशीन सीखने की बुनियादी बातों से खुद को परिचित करना मददगार है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम क्या हैं? यहां बताया गया है कि वे कैसे काम करते हैं

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को जीवन को आसान बनाने और सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन वे खराब परिणामों के साथ खराब हो सकते हैं।

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