Das maschinelle Lernen ist eine der wichtigsten und aussichtsreichsten Richtungen in der Softwareentwicklung.
Das Konzept trägt dazu bei, verschiedene Arbeitsprozesse (einschließlich der Verarbeitung von Big Data) zu automatisieren, die Genauigkeit von Geschäftsprognosen zu verbessern, die Lieferkette zu optimieren usw.
ML ist auch eine Grundlage für Anwendungen, die die Erkennung von Sprachsignalen (Geräusche, Sprache), Gesichtsmerkmalen und anderen Objekten beinhalten, die nicht mit Hilfe von einzeiligen mathematischen Formeln und einfachen booleschen Ausdrücken identifiziert werden können.
Es gibt viele Tools, die bei der Erstellung von Lösungen auf der Grundlage von maschinellem Lernen in der Programmiersprache Python helfen. Darum geht es in diesem Beitrag – wir stellen die bekanntesten und effizientesten Python-Tools für maschinelles Lernen sowie einige andere wichtige Aspekte von ML vor.
Arten von Aufgaben des maschinellen Lernens
Die ML-Technologie kann in verschiedenen Bereichen der Wirtschaft und Industrie von großem Nutzen sein. Sie kann im Bank- und Finanzwesen, im Handel und eCommerce oder im Gesundheits- und Unterhaltungswesen eingesetzt werden. Dennoch lassen sich alle Aufgaben, die mit maschineller Lernsoftware bewältigt werden sollen, in drei Hauptkategorien unterteilen (es gibt noch mehr Kategorien, aber die folgenden drei decken die große Mehrheit der Fallstudien ab):
- Überwachtes Lernen. Die Eingangsdaten beim überwachten Lernen sind die Daten und das Ergebnis ihrer Verarbeitung. Solche Paare werden als „Beispiele“ bezeichnet, und die weitere Tätigkeit des Software-Algorithmus wird durch die Analyse solcher Beispiele angezeigt. Je mehr Beispiele gelernt werden, desto präziser ist die Software, was vernünftigerweise zu erwarten ist. Überwachtes Lernen ist die Grundlage für Klassifizierungsaufgaben (Angabe einer einzigen richtigen Lösung aus einer Anzahl N von Möglichkeiten auf der Grundlage früherer Erfahrungen) und Regressionsaufgaben (Angabe der genauen Antwort, die KEIN diskreter Wert ist, auf der Grundlage früherer Erfahrungen).
- Unüberwachtes Lernen. Bei dieser Kategorie werden die extern gesammelten Daten in keiner Weise systematisiert. Software, die auf dieser Art des Lernens basiert, stellt selbstständig Verbindungen her und definiert Vorlagen. Das unüberwachte Lernen löst die Aufgaben der Clusterbildung.
- Verstärkungslernen. Hier werden die Eingabedaten genutzt, um die Reaktion eines Supervisors zu erfassen. Ist die gewählte Antwort falsch, reagiert der Vorgesetzte positiv darauf, bei einer negativen Reaktion sucht die Software nach anderen Lösungen für die gestellte Aufgabe.
Warum Python eine der beliebtesten ML-basierten Software-Sprachen ist
Mit ihren 20 Jahren gehört die Sprache Python zu den am häufigsten verwendeten Sprachen für die Erstellung von Software auf der Grundlage von ML.
Viele Programmierer halten es sogar für das beste in der jeweiligen Entwicklungsnische. Es hat eine steile Lernkurve, bietet eine weitgehend problemlose Interaktion mit verschiedenen Datenbankmanagementsystemen und lässt sich problemlos in verschiedene Softwaretools integrieren, die ausschließlich auf die Erstellung von Algorithmen für maschinelles Lernen spezialisiert sind.
Nachdem wir uns also dem Thema Python-Tools für maschinelles Lernen genähert haben, können Sie nun im Folgenden mehr über die beliebtesten und nützlichsten Lösungen erfahren, die letztendlich die Effektivität Ihrer Projektentwicklung steigern können.
Was sind die beliebtesten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen?
Einige beliebte Werkzeuge für maschinelles Lernen in Python sind Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras und Pandas. Scikit-learn bietet eine breite Palette von Algorithmen und Dienstprogrammen. TensorFlow und PyTorch sind leistungsstarke Deep-Learning-Bibliotheken. Die Keras-Bibliothek bietet eine High-Level-Schnittstelle, und Pandas hilft bei der Datenmanipulation und -analyse.
Beste Bibliotheken und nützliche Tools für den Aufbau ML-basierter Lösungen
Die Verwendung der richtigen Bibliotheken und Tools ist für den Aufbau effizienter und skalierbarer Lösungen auf der Grundlage von maschinellem Lernen entscheidend. Schauen wir uns jede dieser Bibliotheken genauer an und sehen wir, wie sie beim Aufbau von Lösungen für maschinelles Lernen eingesetzt werden können.
TensorFlow
Tensorflow, ein Abkömmling des Google-Teams, ist eines der fortschrittlichsten Python-Frameworks für maschinelles Lernen, das tiefe maschinelle Lernalgorithmen implementiert. Es kann tiefe neuronale Netze trainieren und ausführen, die zur Entwicklung verschiedener KI-Anwendungen verwendet werden können. Es handelt sich um ein Open-Source-System der zweiten Generation, dessen Vorgänger die weniger integrale Erkennungslösung DistBelief war.
Trotz seiner hohen Lernkurve bietet das Produkt Entwicklern eine Reihe von Möglichkeiten (alternativ können Sie auch andere beliebte Frameworks für maschinelles Lernen mit steileren Lernkurven wie Theano verwenden).
Insbesondere verfügt Tensorflow über Werkzeuge, die es erlauben, die Analyse der Eingabedaten sowohl mit Hilfe von enzyklopädischen Daten als auch von Daten, die zuvor während der Interaktion mit bestimmten Benutzern (Supervisoren) analysiert wurden, durchzuführen.
Obwohl sich die Endergebnisse von Tensorflow durch ein hohes Maß an Präzision auszeichnen, ziehen es Entwickler in der Regel vor, es nicht für die Entwicklung wissenschaftlicher Software zu verwenden.
Shogun
Shogun ist eine Open-Source-Lösung, die dank des SWIG (Simplified Wrapper and Interface Generator) in vielen Programmiersprachen verfügbar ist . Sie basiert auf den Support Vector Machines (SVM).
Dieses Tool kann mit minimalem Aufwand über die Cloud gestartet werden und bietet eine effiziente und einfache Umsetzung aller allgemeinen ML-Skripte.
Keras
Keras ist eine API auf höherer Ebene und eignet sich perfekt für Anfänger. Sie wird für die Erstellung künstlicher neuronaler Netze verwendet, die den Gedächtnisprozess nachahmen, ähnlich dem, der in menschlichen Neuronen abläuft.
Dieses Produkt lässt sich leicht in Theano, TensorFlow und CNTK integrieren und ermöglicht den Aufbau modularer, skalierbarer Lösungen.
Scikit-Learn
Diese API bietet zugängliche und effiziente Mittel für die intellektuelle Datenanalyse.
Basierend auf spezialisierten Bibliotheken wie NumPy, SciPy und matplotlib (die wir ebenfalls besprechen werden), ist diese API im Grunde ein universeller Assistent für die Lösung von Klassifizierungs-, Regressions- und Clusteraufgaben.
Muster
Dieses kostenlose Modul zur Erstellung von Weblösungen ist eine sehr praktische und effektive Software mit Hunderten von detaillierten Beispielen.
Zu seinen Fähigkeiten gehören die Datenverarbeitung über Google/Twitter/Wikipedia-APIs, die menschliche Spracherkennung und das maschinelle Lernen mit Hilfe von SVM- und VSM-Methoden sowie die Clusterbildung.
PyTorch
PyTorch hat sich zu einer beliebten Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen in Python entwickelt, die auf Torch aufbaut – einer Bibliothek für maschinelles Lernen, die in C mit einem Lua-Wrapper implementiert wurde. Sie bietet ein umfangreiches Angebot an Tools und Bibliotheken, die Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) und viele andere Machine-Learning-Anwendungen unterstützen. PyTorch ermöglicht es Entwicklern, Berechnungen auf Tensoren mit GPU-Beschleunigung durchzuführen und vereinfacht die Erstellung von Berechnungsgraphen.
Theano
Theano ist eine der bekanntesten Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python. Sie wurde für die Verarbeitung von mehrdimensionalen Arrays entwickelt.
Sie ist eng mit der älteren Berechnungsbibliothek NumPy integriert. Entwickler lieben die Theano-Bibliothek für ihre schnelle Leistung, die durch den Einsatz eines zusätzlichen Grafikprozessors während der Berechnungen erzielt wird, sowie für die praktische Funktion zum Testen von Einheiten.
NLTK
Die kostenlose Plattform Natural Language Toolkit ist eine universelle Lösung für die Verarbeitung menschlicher Sprache.
Es kann sogar für die Erstellung von eng spezialisierter Software verwendet werden, die die Identifizierung schwieriger Terminologie oder Dialektausdrücke erfordert. Das NLTK ist mit den Betriebssystemen Linux, Windows und Mac OS X kompatibel.
Gensim
Gensim ist ein Open-Source-Produkt, das von Entwicklern zur Modellierung von Vektorräumen in Python verwendet wird und auf den Bibliotheken NumPy und SciPy basiert. Die Software ist für die Arbeit mit großen Mengen digitaler Daten geeignet und zeichnet sich durch hohe Leistung und rationellen Speicherverbrauch aus.
SciPy
SciPy ist eine freie Bibliothek, die für die Implementierung komplexer mathematischer und technischer Berechnungen entwickelt wurde. Sie umfasst die Pakete NumPy, IPython und Pandas, die in Kombination einen umfassenden Ansatz zur Lösung mehrstufiger wissenschaftlicher Aufgaben bieten.
Insbesondere bietet die SciPy-Bibliothek alle Standardfunktionen für die mathematische Analyse (z. B. Berechnung von Extremen, Lösungsmittel für Differentialgleichungen, Lösungsmittel für Integrale) sowie ganz spezielle Funktionen wie Gesten- und Bilderkennung. SciPy ist eine gute Wahl für diejenigen, die an die Arbeit mit MATLAB gewöhnt sind.
Dask
Dieses Produkt ermöglicht die Implementierung von multidimensionalen Datenanalyseprozessen.
Deshalb wird es häufig bei der Erstellung von Vorhersage-Apps eingesetzt. Außerdem ist es problemlos mit NumPy, Pandas und Scikit-Learn integriert.
Dask führt die Parallelisierung von Berechnungen durch und ermöglicht die Skalierung von Anwendungen auf der Grundlage der genannten Pakete über die Grenzen eines einzelnen Computers hinaus (z. B. kann sie sich über verteilte Cluster verteilen).
Numba
Numba hilft dabei, Python-basierte Anwendungen zu beschleunigen. Es ist ein ziemlich relevantes Produkt für diejenigen, die kapazitive maschinelle Lernalgorithmen verwenden. Grundsätzlich nutzt es die Kapazitäten des LLVM-Compilers, um Python-Code in einem beschleunigten Modus in Binärcode zu übersetzen.
HPAT
Das HPAT-Tool ist ebenfalls ein Compiler und steigert die Leistung von Software, die mit großen Datenmengen arbeitet. Es parallelisiert automatisch den Python-Code und verteilt die Datenmengen, wo dies möglich ist.
NumPy
NumPy ist eines der grundlegenden Pakete für mathematische Berechnungen in Python. Es arbeitet mühelos mit multidimensionalen Datenmengen. Es deckt selbst die spezifischsten Teile der linearen Algebra und der mathematischen Analyse ab und ermöglicht die umfangreichsten Berechnungen.
Und die Gesamtleistung von Anwendungen wird dadurch überhaupt nicht beeinträchtigt, so dass eine Parallelisierung des Codes nur bei der Arbeit an umfangreicher Software erforderlich ist.
Pandas
Ein quelloffenes Pandas-Paket, das Daten gründlich verarbeitet und analysiert. Eigentlich ist es ein High-Level-Add-on für das vorherige Paket, das noch mehr für Hochleistungsanwendungen optimiert ist.
Bibliotheken für maschinelles Lernen: Schlussfolgerung
Die ML-Apps sind in der Lage, verschiedenste Aufgaben zu lösen, die bisher nur von eng fokussierten Experten bewältigt werden konnten. Und übrigens, wir können Ihnen helfen, Ihre einzigartige Idee umzusetzen! Unser Team entwickelt hochkarätige und leicht zugängliche, skalierbare Software.
