10 Pustaka Python untuk Pembelajaran Mesin yang Anda Butuhkan di Perangkat Anda - CRUDPRO

10 Pustaka Python untuk Pembelajaran Mesin yang Anda Butuhkan di Perangkat Anda

10 Pustaka Python untuk Pembelajaran Mesin yang Anda Butuhkan di Perangkat Anda

Memasuki tahun 2023, saatnya bersiap untuk tahun baru pembelajaran mesin. Dan cara apa yang lebih baik untuk memulai selain dengan menambahkan beberapa pustaka Python yang kuat ke perangkat Anda?

Artikel ini akan memperkenalkan Anda pada 10 pustaka Python penting yang akan meningkatkan keterampilan pembelajaran mesin Anda ke tingkat berikutnya.

Dari pemodelan statistik hingga kerangka kerja ML terpadu, pustaka ini akan membantu Anda merampingkan alur kerja serta meningkatkan efisiensi dan kecepatan.

1. Model statistik

Pemodelan statistik dan ekonometrik dengan Python

Statsmodels menyediakan berbagai alat statistik dan ekonometrik untuk analisis data. Ini sangat berguna untuk memperkirakan dan menguji model statistik dan mencakup fungsi untuk regresi linier, model linier umum, analisis deret waktu, dan jenis analisis statistik lainnya.

Statsmodels juga menyertakan seperangkat alat diagnostik untuk memeriksa asumsi model statistik dan alat untuk pemilihan dan evaluasi model. Selain itu, Statsmodels menyediakan beberapa alat visualisasi untuk membuat plot dan grafik berkualitas publikasi.

Tutorial

  • Tutorial Statsmodels berdasarkan Mode
  • contoh statsmodel

Sumber daya

  • GitHub
  • Dokumen

2. JAX

Transformasi program Python+NumPy yang dapat disusun: diferensiasi, vektorisasi, JIT ke GPU/TPU, dan lainnya

JAX oleh Google memungkinkan pengguna dengan mudah dan efisien melakukan operasi matematika pada array, termasuk aljabar linier dan diferensiasi. Ini sangat berguna untuk pembelajaran mesin dan komputasi ilmiah, karena memungkinkan pengguna untuk melakukan penurunan gradien dan algoritme pengoptimalan lainnya dengan mulus.

JAX sangat efisien, menggunakan kompilasi just-in-time (JIT) dan akselerasi perangkat keras (misalnya, melalui akselerasi GPU) untuk mempercepat perhitungan. Selain itu, JAX memungkinkan pengguna beralih dengan mudah antara menjalankan kode mereka di CPU, GPU, atau TPU (unit pemrosesan tensor khusus Google) tanpa memerlukan perubahan pada kode itu sendiri. Ini menjadikannya alat yang ideal untuk membuat prototipe dan menerapkan model pembelajaran mesin dengan cepat di lingkungan produksi.

Tutorial

  • Tutorial resmi
  • gordicaleka/memulai-dengan-JAX

Sumber daya

  • GitHub
  • Dokumen

3.Cepat

Pembelajaran mendalam yang kuat menjadi mudah

fastai adalah library Python untuk membangun dan melatih model deep learning. Itu dibangun di atas pustaka PyTorch dan dirancang untuk menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk bekerja dengan model pembelajaran mendalam. fastai sangat berguna untuk pembuatan prototipe dan pengembangan cepat, karena fastai menyediakan beberapa alat dan fitur yang memudahkan untuk membangun dan melatih jaringan saraf yang kompleks.

Beberapa fitur utama fastai termasuk dukungan untuk berbagai arsitektur dan teknik pelatihan, diferensiasi otomatis, dan pemuatan data serta alat prapemrosesan. fastai juga dikenal karena fokusnya pada kepraktisan dan kemudahan penggunaan, menjadikannya pilihan populer bagi para peneliti dan praktisi dalam pembelajaran mendalam.

Tutorial

  • Kursus resmi
  • Tutorial resmi

Sumber daya

  • GitHub
  • Dokumen

4. kilat

Melatih, menerapkan, dan mengirimkan produk AI secepat kilat

Lightning (sebelumnya PyTorch Lightning) adalah pembungkus PyTorch yang ringan untuk penelitian pembelajaran mendalam yang dapat diskalakan dan berkinerja tinggi. Ini dikembangkan untuk membantu para peneliti dan pengembang dengan mudah dan cepat membangun dan melatih model pembelajaran mendalam sambil tetap memungkinkan mereka untuk menggunakan kekuatan penuh kerangka kerja PyTorch.

Lightning dirancang agar mudah digunakan dan sangat modular, memungkinkan pengguna untuk mencampur dan mencocokkan komponen yang berbeda untuk membangun loop pelatihan dan validasi yang disesuaikan. Selain membuat model, kini Anda dapat membuat aplikasi kilat yang merekatkan semua yang ada di sekitar model tanpa kerumitan infrastruktur, manajemen biaya, penskalaan, dan yang lainnya.

Tutorial

  • Contoh
  • Cara Penggunaan

Sumber daya

  • GitHub
  • Dokumen

5. Jina

Bangun layanan AI multimodal melalui teknologi cloud-native

Jina adalah kerangka kerja MLOps yang memberdayakan siapa saja untuk membangun layanan AI multimodal melalui teknologi cloud-native. Ini mengangkat PoC lokal menjadi layanan siap produksi. Jina menangani kompleksitas infrastruktur, membuat rekayasa solusi canggih dan teknologi cloud-native dapat diakses oleh setiap pengembang.

Aplikasi yang dibuat dengan Jina menikmati fitur-fitur berikut: universal karena mendukung semua kerangka kerja deep learning utama, berkinerja dengan pola desain intuitifnya untuk layanan mikro berkinerja tinggi, cloud-native dengan integrasi wadah Docker yang mulus, dan peningkatan efisiensi teknik berkat ekosistem AI Jina .

Tutorial

  • Jin Belajar
  • Bangun chatbot bertenaga pencarian saraf

Sumber daya

  • GitHub
  • Dokumen

6.MXNet

Ringan, Portabel, Pembelajaran Mendalam Terdistribusi/Seluler Fleksibel dengan Penjadwal Dep Aliran Data yang Dinamis dan Menyadari Mutasi

MXNet adalah kerangka pembelajaran mendalam yang dirancang agar fleksibel, efisien, dan dapat diskalakan. Ini banyak digunakan untuk aplikasi penelitian dan produksi dan telah diadopsi oleh banyak organisasi, termasuk Amazon, Microsoft, dan Baidu.

MXNet diimplementasikan dalam berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python, R, Julia, dan C++. Ini menawarkan berbagai fitur yang membuatnya cocok untuk berbagai aplikasi, termasuk dukungan untuk pelatihan terdistribusi, diferensiasi otomatis, dan pemuatan data yang fleksibel. MXNet dirancang agar mudah digunakan, dengan API tingkat tinggi yang memungkinkan pengembang membangun dan menerapkan model pembelajaran mendalam dengan cepat dan API tingkat rendah yang memberi mereka kontrol lebih besar atas detail implementasi model.

Tutorial

  • Accident Course
  • Sumber daya

7. Ludwig

Kerangka pembelajaran mendalam deklaratif data-sentris

Ludwig adalah kerangka pembelajaran mesin deklaratif yang memudahkan untuk mendefinisikan saluran pembelajaran mesin menggunakan sistem konfigurasi berbasis data yang sederhana dan fleksibel. Ludwig cocok untuk berbagai macam tugas AI dan dihosting oleh Linux Foundation AI & Data.

Konfigurasi mendeklarasikan fitur input dan output dengan tipe datanya masing-masing. Pengguna juga dapat menentukan parameter tambahan untuk memroses, menyandikan, dan mendekode fitur, memuat dari model pra-pelatihan, menyusun arsitektur model internal, mengatur parameter pelatihan, atau menjalankan pengoptimalan hyperparameter. Ludwig akan membangun pipa pembelajaran mesin end-to-end secara otomatis, menggunakan apa pun yang ditentukan secara eksplisit dalam konfigurasi, sambil kembali ke default pintar untuk parameter apa pun yang tidak.

Tutorial

  • Mulai
  • Contoh

Sumber daya

  • GitHub
  • Dokumen

8. Skorch

Pustaka jaringan saraf yang kompatibel dengan scikit-learn yang membungkus PyTorch

Tujuan dari skorch adalah untuk memungkinkan penggunaan PyTorch dengan sklearn. Ini dicapai dengan menyediakan pembungkus di sekitar PyTorch dengan antarmuka sklearn. hangus tidak menemukan kembali roda, malah menyingkir sebanyak mungkin. Jika Anda terbiasa dengan sklearn dan PyTorch, Anda tidak perlu mempelajari konsep baru apa pun, dan sintaksnya harus diketahui dengan baik. (Jika tidak terbiasa dengan pustaka tersebut, ada baiknya membiasakan diri.)

Selain itu, skorch menghilangkan loop pelatihan, membuat banyak kode boilerplate menjadi usang. Net.fit(X, y) sederhana sudah cukup. Di luar kotak, skorch bekerja dengan banyak jenis data, baik itu Tensor PyTorch, array NumPy, dict Python, dan sebagainya. Namun, jika Anda memiliki data lain, memperluas skorch mudah dilakukan.

Tutorial

  • Transfer Pembelajaran dengan skorch
  • MNIST dengan scikit-belajar dan skorch

Sumber daya

  • GitHub
  • Dokumen

9. Ivy

Kerangka Pembelajaran Mesin Terpadu

Dengan Ivy, Anda dapat menjalankan kode apa pun, di saluran apa pun, dengan backend atau perangkat keras apa pun.

Ambil kode apa pun yang ingin Anda sertakan. Misalnya, model TensorFlow yang sudah ada dan beberapa fungsi berguna dari pustaka PyTorch dan NumPy. Pilih kerangka kerja apa pun untuk menulis jalur pipa tingkat tinggi Anda, termasuk pemuatan data, pelatihan terdistribusi, analitik, logging, visualisasi, dll. Pilih kerangka kerja backend apa pun yang harus digunakan untuk menjalankan seluruh jalur pipa ini. Pilih perangkat atau kombinasi perangkat yang paling sesuai untuk kebutuhan Anda.

Tutorial

  • Mulai cepat

Sumber daya

  • GitHub
  • Dokumen

10. Tipis

Pembelajaran mendalam yang fungsional, kompatibel dengan perpustakaan favorit Anda

Thinc adalah pustaka pembelajaran mendalam ringan yang menawarkan API pemrograman fungsional yang elegan, diperiksa jenisnya, untuk menyusun model, dengan dukungan untuk lapisan yang ditentukan dalam kerangka kerja lain seperti PyTorch, TensorFlow, dan MXNet. Anda dapat menggunakan Thinc sebagai lapisan antarmuka, perangkat mandiri, atau cara fleksibel untuk mengembangkan model baru.

Thinc versi sebelumnya telah berjalan diam-diam dalam produksi di ribuan perusahaan melalui spaCy dan Prodigy. Kami menulis versi baru untuk memungkinkan pengguna menyusun, mengonfigurasi, dan menerapkan model khusus yang dibuat dengan kerangka kerja favorit mereka.

Tutorial0

  • Contoh & buku catatan

Sumber daya

  • GitHub
  • Dokumen

Itu saja untuk artikel ini, saya harap Anda menemukan beberapa pustaka ML baru yang keren untuk dipelajari dan dijelajahi

Terima kasih sudah membaca!