фреймворки python для машинного обучения
Обзор библиотек для машинного обучения на Python
Содержание
Scikit-learn [ править ]
Описание [ править ]
Примеры кода [ править ]
Линейная регрессия [ править ]
Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:
Построение и обучение модели:
Построение графика прямой, получившейся в результате работы линейной регрессии:
Логистическая регрессия [ править ]
Вывод первых трех тренировочных данных для визуализации:
Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:
Построение и обучение модели:
Перцептрон [ править ]
Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:
Построение и обучение модели:
Метрический классификатор и метод ближайших соседей [ править ]
Дерево решений и случайный лес [ править ]
Обработка естественного языка [ править ]
Вывод первых трех строк первого тренивочного файла и его класса:
Кросс-валилация и подбор параметров [ править ]
Возьмем предыдущий пример с обработкой естественного языка и попробуем увеличить точность алгоритма за счет кросс-валидации и подбора параметров:
Метод опорных векторов (SVM) [ править ]
Разбиение датасета на тестовый и тренировочный:
Построение и обучение модели:
EM-алгоритм [ править ]
Уменьшение размерности [ править ]
Tensorflow [ править ]
Описание [ править ]
Tensorflow [3] — библиотека, разработанная корпорацией Google для работы с тензорами, используется для построения нейронных сетей. Поддержка вычислений на видеокартах имеет поддержку языка программирования C++. На основе данной библиотеки строятся более высокоуровневые библиотеки для работы с нейронными сетями на уровне целых слоев. Так, некоторое время назад популярная библиотека Keras стала использовать Tensorflow как основной бэкенд для вычислений вместо аналогичной библиотеки Theano. Для работы на видеокартах NVIDIA используется библиотека cuDNN. Если вы работаете с картинками (со сверточными нейросетями), скорее всего, придется использовать данную библиотеку.
Примеры кода [ править ]
Сверточная нейронная сеть [ править ]
Реализация сверточной нейронной сети для классификации цифр из датасета MNIST:
Keras [ править ]
Описание [ править ]
Keras [4] — библиотека для построения нейронных сетей, поддерживающая основные виды слоев и структурные элементы. Поддерживает как рекуррентные, так и сверточные нейросети, имеет в своем составе реализацию известных архитектур нейросетей (например, VGG16). Некоторое время назад слои из данной библиотеки стали доступны внутри библиотеки Tensorflow. Существуют готовые функции для работы с изображениями и текстом. Интегрирована в Apache Spark с помощью дистрибутива dist-keras. Данная библиотека позволяет на более высоком уровне работать с нейронными сетями. В качестве библиотеки для бэкенда может использоваться как Tensorflow, так и Theano.
Примеры кода [ править ]
Сверточная нейронная сеть [ править ]
Реализация сверточной нейронной сети для классификации текста:
Сравнение фреймворков для глубокого обучения: TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, etc
Всем привет. В этот пятничный день делимся с вами первой публикацией посвященной запуску курса «Data Scientist». Приятного прочтения.
Великое множество организаций загорелось идеей использовать в своих решениях искусственный интеллект для расширения масштабов деятельности или развития своего старт-апа, однако нужно понимать одну важную вещь: выбранная технология разработки должна идти вкупе с хорошим фреймворком для глубокого обучения, особенно потому, что каждый фреймворк служит для какой-то своей отдельной цели. Поиск идеального тандема в этом случае – это необходимое условие для плавного и быстрого развития бизнеса и успешного развертывания проектов.
Следующий список фреймворков для глубокого обучения может стать подспорьем в процессе выбора подходящего средства для решения конкретных задач, с которыми вы сталкиваетесь в процессе работы над проектом. Вы сможете сравнить плюсы и минусы различных решений, оценить их пределы возможностей и узнать о лучших вариантах использования для каждого решения!
Созданная Google и написанная на Python и C++, TensorFlow является одной из лучших открытых библиотек для численных вычислений. Она просто обязана быть хорошей, поскольку даже такие гиганты как DeepMind, Uber, AirBnB или Dropbox выбрали этот фреймворк для своих нужд.
TensorFlow хороша для сложных проектов, таких как создание многослойных нейронных сетей. Она используется для распознавания голоса или картинок и приложений для работы с текстом, таких как Google Translate, например.
Конечно же, эксперты назвали множество ее плюсов:
Она проигрывает по скорости работы в эталонных тестах, в сравнении с CNTK и MXNet, например;
Она имеет более высокий входной порог для начинающих, чем PyTorch или Keras. Голая Tensorflow достаточно низкоуровневая и требует много шаблонного кода, и режим «определить и запустить» для Tensorflow значительно усложняет процесс дебага.
Есть и еще одно значительное ограничение: единственный полностью поддерживаемый язык – Python.
PyTorch является преемником Python для библиотеки Torch, написанной на Lua, и большим конкурентом TensorFlow. Он был разработан Facebook и использовался Twitter, Salesforce, Оксфордским Университетом и многими другими компаниями.
PyTorch используется в основном, чтобы обучать модели быстро и эффективно, поэтому это выбор большого количества разработчиков.
У него есть множество важных преимуществ:
Но есть у этого фреймворка и несколько неоспоримых минусов:
Keras – это минималистичная библиотека, основанная на Python, которая может запускаться поверх TensoFlow, Theano или CNTK. Она была разработана инженером компании Google, Франсуа Шолле, в целях ускорения экспериментов. Keras поддерживает широкий спектр слоев нейронных сетей, таких как сверточные слои, рекуррентные или плотные.
Этот фреймворк хорош в кейсах для перевода, распознавании изображений, речи и т.п.
Это фреймворк для глубокого обучения созданный Apache, который поддерживает изобилие языков, например, Python, Julia, C++, R или JavaScript. Он применяется в Microsoft, Intel и веб-сервисах Amazon.
Фреймворк MXNet известен своей высокой масштабируемостью, поэтому он используется большими компаниями в основном для распознавания речи и почерка, NLP и прогнозирования.
У него есть множество преимуществ:
Сейчас этот фреймворк называется Microsoft Cognitive Toolkit. Он представляет из себя открытый фреймворк для глубокого обучения, созданный для работы с действительно большими датасетами с поддержкой Python, C++, C# и Java.
CNTK обеспечивает эффективное обучение моделей для распознавания голоса, рукописного текста и картинок, также поддерживает CNN и RNN. Она используется в Skype, Xbox и Cortana.
Как и всегда эксперты уже оценили его преимущества:
Caffe – это фреймворк, реализованный на C++, который имеет очень годный интерфейс Python. Он поддерживает CNN и сети прямого распространения, а также хорош для тренировки моделей (без написания лишних строк кода), обработке картинок и усовершенствования существующих нейронных сетей. С другой стороны, он не так хорошо задокументирован и его сложно компилировать. Об использовании Caffe какими-либо крупными компаниями сведений пока нет. В 2017 году компания Facebook выпустила Caffe 2, который стал настоящим преемником Caffe, и был создан как для мобильных, так и крупномасштабных разработок в производственной среде.
Этот фреймворк хорош по нескольким причинам:
Если ваш основной язык программирования Java, то вам стоит обязательно взглянуть поближе на DL4J. Это коммерческая платформа с открытым исходным кодом, написанная в основном для Java и Scala, которая предоставляет хорошую поддержку различных типов нейронных сетей (таких как CNN, RNN, RNTN, или LTSM).
Этот фреймворк будет хорошим выбором, поскольку он имеет большой потенциал в области распознавания изображений, обработки естественного языка, поиске уязвимостей и анализе текста.
Еще один фреймворк на Python для глубокого обучения, поддерживаемый такими гигантами, как Intel, IBM, NVIDIA и AWS. Он может с легкостью задействовать несколько GPU.
Chainer используется в основном для распознавания голоса, машинного перевода и анализа тональности. Он поддерживает различные архитектуры сетей, как например CNN, fast-forward, RNN и имеет несколько важных преимуществ перед своими конкурентами:
Выбрать лучший фреймворк для проекта с глубоким обучением может быть крайне сложно. Вам необходимо учитывать следующий факторы:
Пишите комментарии и до встречи на дне открытых дверей, который уже 19 марта проведет Александр Никитин.
Топ-10 фреймворков для искусственного интеллекта: часть первая
Материал подготовили эксперты компании Hey Machine Learning.
Машинное обучение и искусственный интеллект определённо являются технологическим прорывом. Приложения для подстановки лиц и их состаривания. Голосовые помощники, способные забронировать столик или заказать билет.
Решения, распознающие мерцательную аритмию и сердечный приступ. И это лишь то, что произошло буквально недавно. Популярность ИИ-технологий растёт, а значит, растёт и спрос на них. Это приводит к увеличению всего сообщества разработчиков и к появлению фреймворков ИИ, упрощающих обучение и работу.
Давайте разберёмся, что такое фреймворк. Фреймворк — это набор инструментов и стандартных реализаций для обеспечения более быстрой разработки какого-либо программного продукта. Его часто путают с библиотекой, которая же, в свою очередь, является набором стандартных реализаций, функций и структур данных, облегчающих решение какой-либо задачи.
Если перейти во вселенную метафор, то фреймворк — это как мастерская, в которой вы можете сесть и, например, собрать автомобиль или стул. Тогда с этой точки зрения библиотека — молоток.
Мы в Hey Machine Learning работаем с ИИ-фреймворками ежедневно, поэтому решили написать для вас статью о десяти самых известных из них. На основе собственного использования выделили их положительные и отрицательные стороны, а также добавили информацию о самом эффективном их применении. В первую часть обзора вошли Tensorflow, PyTorch, Keras, Darknet и XGBoost.
TensorFlow — это комплексная платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она была разработана командой Google Brain как продолжение закрытой системы машинного обучения DistBelief, однако в ноябре 2015 года компания передумала и открыла фреймворк для свободного доступа.
Как и большинство фреймворков глубокого обучения, TensorFlow имеет API на Python поверх механизма C и C ++, что ускоряет его работу.
TensorFlow имеет гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества. Это позволяет исследователям использовать самые современные МО-технологии, а разработчикам — создавать и развёртывать приложения на базе машинного обучения.
Платформа предоставляет интуитивно понятные высокоуровневые API-интерфейсы, например Keras, с быстрым выполнением, что обеспечивает немедленную итерацию модели и простую отладку. За счёт мультиплатформенности решение позволяет обучать и разворачивать модели в облаке и локально, независимо от используемого пользователем языка.
Если вам необходимо запустить модель машинного обучения на смартфоне или IoT-устройстве, то вам пригодится среда глубокого обучения с открытым исходным кодом TensorFlow Lite. Когда нужно создать и обучить МО-модель на JavaScript, а после развернуть её в браузере или на Node.js, то можно воспользоваться библиотекой TensorFlow.js.
Стоит отметить, что фреймворк постоянно развивается за счёт открытого исходного кода и огромного сообщества энтузиастов. Также за счёт его популярности есть множество уже решённых задач, что существенно упрощает жизнь новоиспечённым разработчикам.
Однако фреймворк не лишён недостатков. Компания Google известна своей любовью к созданию собственных стандартов, что коснулось и фреймворка. Например, если во время работы с TensorFlow в коде вылетает ошибка, то фреймворк не покажет пользователю конкретную строчку, спровоцировавшую её.
Почему так? Это связано с особенностью API TensorFlow, где все операции выполняются через класс tf.Session. В программировании есть две основные парадигмы — императивная и декларативная. В TensorFlow используется второй подход.
Рассмотрим очень грубый пример:
Если думаете, что c = 6, то спешу вас огорчить. На самом деле оно равно:
Это значит, что из-за декларативного подхода, вы не умножаете 2 * 3, а объявляете операцию, которая умножает 2 * 3.
Чтоб получить 6, необходимо выполнить операцию умножения чисел через сессию:
Теперь рассмотрим пример посложнее: сделаем вход не константным и будем использовать поэлементное умножение матриц.
Возьмём матрицы разных размеров, что должно привести к ошибке, потому что нельзя поэлементно умножить две матрицы разной формы.
Теперь даём на вход вектор из двух элементов и из трёх.
Ничего непонятно, но очень интересно.
Всё потому, что ошибка — внутри сессии.
Конечно, есть способы обезопасить себя от подобного, однако, например, в PyTorch такое вообще не возможно.
Ещё одна проблема TensorFlow, которую следует выделить, — фреймворк всегда забирает всю видеопамять. Если вы хотите его ограничить, то необходимо создавать файл конфигурации и явно указывать, что можно брать. Также фреймворк можно ограничить напрямую, например, позволить взять не больше 50% видеопамяти.
Из-за подобного поведения с памятью могут возникнуть проблемы в работе. Предположим, что в одном проекте множество различных моделей, одни из которых написаны на PyTorch, а другие — на TensorFlow. Если изначально мы создадим TensorFlow-модель и не ограничим её, то она использует всю видеопамять при том, что ей необходимо всего 0,5 ГБ, и в итоге на PyTorch-модели попросту не хватит места.
Проекты, которые используют фреймворк TensorFlow:
PyTorch — это среда машинного обучения на языке Python с открытым исходным кодом, обеспечивающая тензорные вычисления с GPU-ускорением. Она была разработана компанией Facebook и представлена в октябре 2016 года, а открыта для сторонних разработчиков — в январе 2017 года. Фреймворк подходит для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.
Фреймворк предлагает динамические графы вычислений, которые позволяют обрабатывать ввод и вывод переменной длины, что полезно, например, при работе с рекуррентными нейронными сетями. Если коротко, то за счёт этого инженеры и исследователи могут менять поведение сети «налету».
За счёт глубокой интеграции фреймворка с кодом C++ разработчики могут программировать на C и C++ с помощью API-расширения на основе FFI для Python.
В отличие от TensorFlow, PyTorch менее гибок в поддержке различных платформ. Также в нём нет родных инструментов для визуализации данных, но есть сторонний аналог, называемый tensorboardX.
Однако, снова же, в отличие от TensorFlow, если при работе с PyTorch вылетает ошибка, то это конкретная недоработка в коде и система выделит вам именно ту строчку, которая её спровоцировала.
Также при развёртке сетей на GPU PyTorch самостоятельно займёт только необходимую видеопамять.
Проекты, которые используют фреймворк PyTorch:
Keras — открытая среда глубокого обучения, написанная на Python. Она была разработана инженером из Google Франсуа Шолле и представлена в марте 2015 года.
Фреймворк нацелен на оперативную работу с нейросетями и является компактным, модульным и расширяемым. Подходит для небольших проектов, так как создать что-то масштабное на нём сложно и он явно будет проигрывать в производительности нейросетей тому же TensorFlow.
Keras работает поверх TensorFlow, CNTK и Theano и предоставляет интуитивно понятный API, который, по мнению наших инженеров, пока что является лучшим в своём роде.
Фреймворк содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы, а также множество инструментов для упрощения работы с изображениями и текстом.
Deeplearning4j использует Keras в качестве своего Python API и позволяет импортировать модели из Keras, а также через Keras из Theano и TensorFlow.
Проекты, которые используют фреймворк Keras:
Darknet — это фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на языке C с использованием программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA. Он быстрый, лёгкий и удобный в использовании. Также Darknet поддерживает вычисления на базе CPU и GPU.
Обученные веса Darknet хранит в формате, который может быть распознан с помощью разных методов на различных платформах. Однако это может стать проблемой, если вы решите натренировать модель на одном сверхмощном оборудовании, а затем использовать её на другом.
Так как фреймворк написан на C и не имеет другого API, то в случае, когда требования платформы или собственные предпочтения заставят обратиться к другому языку программирования, вам придётся дополнительно заморочиться над его интеграцией. К тому же он распространяется только в формате исходного кода, и процесс компиляции на некоторых платформах может быть несколько проблематичным.
Фреймворк не рекомендуется использовать для сложных проектов, разве что вам необходимо создать сверхбыстрый детектор объектов.
Проекты, которые используют фреймворк Darknet:
XGBoost — это фреймворк с открытым исходным кодом, который предлагает систему градиентного бустинга для C++, Java, Python, R, Julia. Он разработан для обеспечения высокой эффективности, гибкости и портативности.
Этот фреймворк относится не к глубокому обучению, как все вышепредставленные, а к классическому.
Изначально это был исследовательский проект Тяньцзи Чена и Карлоса Гестрина в составе Distributed [Deep] Machine Learning Community, но позже он был расширен и представлен публике на конференции SIGKDD в 2016 году, где произвёл фурор.
После своей презентации фреймворк лидировал в соревнованиях Kaggle и до сих пор остаётся фаворитом для решения большинства задач на платформе.
XGBoost фокусируется на скорости вычислений и производительности модели и подходит для решения задач регрессии, классификации и упорядочивания. Если данные можно представить в виде таблицы, то точность и производительность будут существенно выше, чем у DeepLearning-решений. Любимый инструмент Data Scientist-ов.
Фреймворк совместим с операционными системами Windows, Linux и OS X, а также поддерживает кластеры AWS, Azure и Yarn, хорошо работает с Flink, Spark.
Так всё же, какой фреймворк к какой задаче лучше всего применить?
TensorFlow хорош для продвинутых проектов, таких как создание многослойных нейронных сетей. Может использоваться для распознавания речи, лиц, объектов и изображений, а также для работы с текстом.
PyTorch подойдёт в случае, когда вам необходимо обучить модели быстро и эффективно. Удобный для быстрого прототипирования в исследованиях, а также для любителей и небольших проектов.
Keras подходит для быстрого прототипирования. Хорош в кейсах, связанных с переводом, распознаванием изображений и речи.
Darknet подходит для небольших проектов. Хорошо работает в задачах обнаружения.
XGBoost может использоваться для решения задач регрессии, классификации, упорядочивания и пользовательских задач на предсказание.
Мы надеемся, что наша статья о топ-10 фреймворках для искусственного интеллекта расскажет вам что-то новое и полезное, а также поможет подобрать наиболее подходящее решение для вашего проекта.
Поверхностно, keras это надстройка над tf. А не отдельный фреймворк. Это как jquery для js.
только js это не фреймворк
Полностью согласен. Тока хотел тоже самое написать:)
Теоретически вы правы, однако на практике дела обстоят немного иначе.
Термин «фреймворк» является достаточно расплывчатым и может означать много разных вещей в зависимости от контекста. Фреймворком может называться всё, что используется при разработке приложений: библиотека, набор из множества библиотек, набор сценариев или любое программное обеспечение, необходимое для создания приложения.
Keras действительно является надстройкой и, кстати, не толькоTensorFlow, но и CNTK и Theano. Он может считаться фреймворком, так как используется для создания полноценных решений типа Mask R-CNN и face_classification.
Также, когда дело касается решения задач распознавания изображений и машинного перевода, Keras всегда рассматривают как альтернативу TensorFlow и PyTorch, так как он удобен в использовании, лёгок в освоении и имеет хорошую документацию.
Топ-10 библиотек Python для машинного обучения
Data Science активно использует предиктивные возможности алгоритмов машинного обучения (ML). Python же предоставляет удобную среду для экспериментов с этими алгоритмами благодаря своей читабельности и эффективности. А обилие библиотек делают его еще более привлекательным решением.
Фреймворк — это интерфейс или инструмент, позволяющий разработчикам просто создавать модели машинного обучения, не погружаясь в лежащие в основе алгоритмы.
Библиотека — это набор файлов, содержащих код, который можно импортировать в свое приложение.
Фреймворк может быть набором библиотек, необходимых для построения модели без понимания особенностей лежащих в основе алгоритмов. Однако разработчикам нужно знать, каким образом эти алгоритмы работают, чтобы корректно интерпретировать результат.
#10 Matplotlib
Matplotlib — это интерактивная кроссплатформенная библиотека для создания двумерных диаграмм. С ее помощью можно создавать качественные графики и диаграммы в нескольких форматах.
Преимущества:
Недостатки:
#9 Natural Language Toolkit (NLTK)
NLTK — это фреймворк и набор библиотек для разработки системы символической и статистической обработки естественного языка (natural language processing, NLP). Стандартный инструмент для NLP в Python.
Преимущества:
Недостатки:
#8 Pandas
Это библиотека Python для высокопроизводительных и одновременно понятных структур данных и инструментов анализа данных в Python.
Преимущества:
Недостатки:
#7 Scikit-Learn
Эта библиотека построена на основе matplotlib, NumPy и SciPy. Она предоставляет несколько инструментов для анализа и добычи данных.
Преимущества:
Недостатки:
#6 Seaborn
Библиотека для создания статистических графиков в Python. Построена на базе matplotlib и имеет интеграцию со структурами данных pandas.
Преимущества
Недостатки:
#5 NumPy
NumPy добавляет обработку многомерных массивов и матриц в Python, а также крупные наборов данных для высокоуровневых математических функций. Обычно используется для научных вычислений. Следовательно, это один из самых используемых пакетов Python для машинного обучения.
Преимущества:
Недостатки:
#4 Keras
Очень популярная библиотека для машинного обучения в Python, предоставляющая высокоуровневое API нейронной сети, работающее поверх TensorFlow, CNTK или Theano.
Преимущества:
Недостатки:
#3 SciPy
Популярная библиотека с разными модулями для оптимизации, линейной алгебры, интеграции и статистики.
Преимущества:
Недостатки:
#2 Pytorch
Популярная библиотека, построенная на базе Torch, которая, в свою очередь, сделана на C и завернута в Lua. Изначально создавалась Facebook, но сейчас используется в Twitter, Salefsorce и многих других организациях.
Преимущества:
Недостатки:
#1 TensorFlow
Изначально разработанная Google, TensorFlow — это высокопроизводительная библиотека для вычислений с помощью графа потока данных.
Под капотом это в большей степени фреймворк для создания и работы вычислений, использующих тензоры. Чаще всего TensorFlow используется в нейронных сетях и глубоком обучении. Это делает библиотеку одной из самых популярных.
Преимущества:
Недостатки:
Прямо сейчас на курс 50% скидка!
Выводы
Теперь вы знаете разницу в библиотеках и фреймворках Python. Можете оценить преимущества и недостатки самых популярных библиотек машинного обучения.