Julia Bibliotheken | Julias Top-Bibliotheken für maschinelles Lernen

Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon.

Einführung

Hallo Leser!

Sie müssen die Programmiersprache Python für maschinelles Lernen beherrschen. Gut, Es hat viele Vorteile. Aber im Jahr 2012, eine neue Programmiersprache wurde eingeführt, Julia. Julia ist eine dynamische Programmiersprache, die flexibel ist, Schnell, skalierbar, einfach zu bedienen und unterstützt mathematische Hochgeschwindigkeitsberechnungen. Es unterstützt auch Hardware einschließlich TPU und GPU hauptsächlich in allen Clouds. Unterstützt ein objektorientiertes Programmierparadigma. Heutzutage ist es in Anwendungen des maschinellen Lernens populär geworden und tiefes LernenTiefes Lernen, Eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz, verlässt sich auf künstliche neuronale Netze, um große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Diese Technik ermöglicht es Maschinen, Muster zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen, wie Spracherkennung und Computer Vision. Seine Fähigkeit, sich kontinuierlich zu verbessern, wenn mehr Daten zur Verfügung gestellt werden, macht es zu einem wichtigen Werkzeug in verschiedenen Branchen, von Gesundheit..., einschließlich Computer Vision und Natural Language Processing (PNL).

In diesem Artikel, Wir werden einige nützliche Julia-Bibliotheken besprechen, die für maschinelles Lernen und Deep Learning sehr nützlich sind. Dann legen wir los!!

Inhaltsverzeichnis

• Mokka.jl
• ScikitLearn.jl
• TensorFlow.jl
• Fluss
• MLBase.jl
• Merlin.jl
• Knet.jl

Mokka.jl

Es ist eine Deep-Learning-Bibliothek für die Programmiersprache Julia und wurde von Caffe . inspiriert, ein C-Framework ++. Mocha kann verwendet werden, um flache neuronale Faltungsnetze zu trainieren / tief, mit AusbildungTraining ist ein systematischer Prozess zur Verbesserung der Fähigkeiten, körperliche Kenntnisse oder Fähigkeiten. Es wird in verschiedenen Bereichen angewendet, wie Sport, Aus- und Weiterbildung. Zu einem effektiven Trainingsprogramm gehört auch die Zielplanung, Regelmäßiges Üben und Bewerten der Fortschritte. Anpassung an individuelle Bedürfnisse und Motivation sind Schlüsselfaktoren, um in jeder Disziplin erfolgreiche und nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.... Vorherige unbeaufsichtigte (Optional) mit automatischen Encodern (gestapelt).

Mokka-Eigenschaften

• Open Source: ist Open Source und lizenziert von MIT.
• Kompatibilität: verwendet das HDF5-Format zum Speichern von Snapshots von Modellen und Datensätzen, was die Zusammenarbeit mit Numpy und Matlab erleichtert.
• Korrektur und Modularität: hat eine modulare Architektur
• High-Level-Schnittstelle
• Modulare Architektur: einfach anzupassen, komponieren und erweitern
• Minimale Abhängigkeiten: keine Installation externer Abhängigkeiten erforderlich. Führen Sie einfach Hinzufügen aus['Mokka'] und du bist bereit zu gehen
• Es ist in Julia geschrieben
• Mehrere Back-Ends: diese Bibliothek begleitet ein GPU-Backend, Kombination hocheffizienter NVIDIA-Bibliotheken wie cuBLAS, cuDNN, etc.

Installation

So installieren Sie diese Bibliothek, Führen Sie einfach den folgenden Befehl aus:

Pkg.hinzufügen("Mokka")

Für mehr Informationen, konsultieren Sie die offizielle Dokumentation. Verknüpfung

ScikitLearn.jl

ScikitLearn.jl ist ein Julia-Container für die ScikitLearn-Bibliothek. Implementieren Sie die berühmten ScikitLearn-Algorithmen und -Schnittstellen in Julia. Es enthält Modelle sowohl aus dem Julia-Ökosystem als auch aus der Scikit-Learn-Bibliothek. Diese Bibliothek bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Trainieren und Testen von Modellen für maschinelles Lernen. Verfügt über Tools zum Erstellen von Pipelines für maschinelles Lernen, Modellbewertung, Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning.

Eigenschaften

• Hat fast 150 Python- und Julia-Modelle
• Kreuzvalidierung
• DataFrames-Unterstützung
• Hyper-Parameter-Tuning
• Vereinigungen von Funktionen und Kanälen

Installation

So installieren Sie diese Bibliothek, Führen Sie einfach den folgenden Befehl in der REPL aus:

Julia>  ] Scikit hinzufügenLearn

Für mehr Informationen, konsultieren Sie die offizielle Dokumentation. Verknüpfung

TensorFlow.jl

Tensorflow ist Googles berühmtes Open-Source-Python-Framework zum Erstellen von Machine- und Deep-Learning-Modellen. Tensorflow.jl ist ein Julia-Wrapper um ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen Tensorflow. Dieser Behälter kann für verschiedene Zwecke verwendet werden, wie schnelle Nachbearbeitung berechneter Ergebnisse, schnelle Datenaufnahme hauptsächlich für Daten in ungewöhnlichem Format, verwendet für die Anzeige, und die Statistikberechnung, die keinen vorgefertigten vektorisierten Lauf hat.

Installation

So installieren Sie diese Bibliothek, Führen Sie einfach den folgenden Befehl aus:

Pkg.hinzufügen(„Tensorfluss“)

Für mehr Informationen, konsultieren Sie die offizielle Dokumentation. Verknüpfung

Fluss

Es ist eine Open-Source-Bibliothek für Deep Learning und Machine Learning in Julia. Bietet eine einzigartige und intuitive Möglichkeit, Modelle zu definieren, wie einfache mathematische Notation. Vorhandene Julia-Bibliotheken sind unterscheidbar und können direkt in Flux-Modelle konsolidiert werden. Die Avantgarde-Modelle, zum Beispiel, neuronale ODEs sind erstklassig, und Zygote ermöglicht Steigungen ohne Overhead.

Flux ist außergewöhnlich hackbar und kann überall geändert werden, von GPU-Code bis hin zu benutzerdefinierten Farbverläufen und Ebenen. Einige der Flux-Funktionen umfassen unterscheidbare Programmierung, ONNX, Unterstützung für GPU und kompilierten Code.

Installation

Dann, vor der Anwendung von Flussmittel, Sie müssen die Version zuerst herunterladen 1.3 oder später von Julia. Julia herunterladen, Sie können diesen Leitfaden konsultieren Julia herunterladen

Nach der Installation von Julia, Führen Sie den folgenden Befehl in Julia REPL aus, um Flux herunterzuladen:

Julia>  ] Flussmittel hinzufügen

Für mehr Informationen, konsultieren Sie die offizielle Dokumentation von Fluss

MLBase.jl

Es ist Julias Paket, das keinen spezifischen maschinellen Lernalgorithmus implementiert, aber es bietet einige nützliche Tools für Anwendungsfälle des maschinellen Lernens. Es verfügt über viele nützliche Tools zur Unterstützung von Machine Learning-Programmen.

Einige der Tools, die in diesem Paket enthalten sind, sind unten aufgeführt:

• Datenmanipulation
• Datenvorverarbeitung
• Leistungsbewertung (zum Beispiel, ROC-AUC)
• Modell fit (Hyperparameter-Einstellung)
• Kreuzvalidierung
• Bewertungsgrundlagen-Klassifizierung

Installation

So installieren Sie diese Bibliothek, Führen Sie einfach den folgenden Befehl aus:

Pkg.hinzufügen(„MLBase“)

Für mehr Informationen, konsultieren Sie die offizielle Dokumentation. Verknüpfung

Merlin.jl

Es ist ein Deep-Learning-Framework, das in Julia geschrieben wurde, um tiefe neuronale Netze zu trainieren. Dieses Paket wird sehr unterschätzt. Aber trotzdem, Dies wäre ein Fehler, da Merlin.jl ein unergründliches Framework ist, das mir bei einer Vielzahl von Veranstaltungen viel Zeit gespart hat. Wie Flux.jl, Merlin ist im Allgemeinen leichtgewichtig und in Code geschrieben 100% Julia.

Marline, allgemein, wird Flux in vielen Aufgaben beherrschen, aber trotzdem, das bedeutet nicht, dass es ständig schneller ist. Es hat eine implizite GPU-Unterstützung mit CUDA. Merlin-Modelle sind im Vergleich zu Flux einfach zu implementieren. Die Bibliothek zielt darauf ab, eine flexible Deep-Learning-Bibliothek bereitzustellen, schneller und kleiner für maschinelles Lernen.

Installation

So installieren Sie diese Bibliothek, Führen Sie einfach den folgenden Befehl in der REPL aus:

Julia>  ] Merlin hinzufügen

Für mehr Informationen, konsultieren Sie die offizielle Dokumentation. Verknüpfung

Knet.jl

Knet ist ein weiteres Deep-Learning-Paket für Julia, mit einer kleinen Kurve. Knet wurde für den Einsatz an der Universität Koc . entwickelt. Dies ist eines der besten Pakete für Anfänger, da es sehr leicht zu lernen ist. Dieses Paket wird im Vergleich zu anderen Paketen und Bibliotheken aufgrund seiner großen Community besser gewartet. Ebenso anders als Flux und Merlin, Knet ist ein etwas schwereres Paket. Dies ist nicht vollständig in Julia geschrieben, da es in verschiedenen Sprachen geschrieben ist, zum Beispiel, C und MATLAB laufen unter Julias Code. Es muss berücksichtigt werden, Nichtsdestotrotz, dass ein kleiner Teil von Knet in C und MATLAB geschrieben ist, was ungefähr a . darstellt 1,8 Prozent.

Installation

So installieren Sie diese Bibliothek, Führen Sie einfach den folgenden Befehl in der REPL aus:

Julia>   ] Knet hinzufügen

Für mehr Informationen, konsultieren Sie die offizielle Dokumentation. Verknüpfung

Fazit

Dann, In diesem Artikel, wir haben die abgedeckt 7 Top-Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning in Julia at 2021. Ich hoffe, Sie lernen etwas aus diesem Blog und es wird besser für Ihr Projekt. Danke fürs Lesen und deine Geduld. Viel Glück!

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Vielen Dank für das Lesen dieses Artikels über Python-Bibliotheken zur Bildverarbeitung und für Ihre Geduld.. Lass mich im Kommentarbereich. Teile diesen Artikel, es wird mir die Motivation geben, mehr Blogs für die Data Science Community zu schreiben.

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