Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données.
introduction
Salut les lecteurs!
Vous devez connaître le langage de programmation Python pour l'apprentissage automatique. Bon, Il a de nombreux avantages. Mais dans l'année 2012, un nouveau langage de programmation a été introduit, Julia. Julia est un langage de programmation dynamique et flexible, Rapide, évolutif, facile à utiliser et prend en charge les calculs mathématiques à grande vitesse. Il prend également en charge le matériel, y compris TPU et GPU, principalement dans tous les clouds. Prend en charge un paradigme de programmation orienté objet. Hoy en día se ha vuelto popular en las aplicaciones de aprendizaje automático y l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé..., y compris la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (PNL).
Dans cet article, nous allons discuter de quelques bibliothèques Julia utiles qui sont très utiles pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Alors commençons!!
Table des matières
- Moka.jl
- ScikitLearn.jl
- TensorFlow.jl
- Couler
- MLBase.jl
- Merlin.jl
- Knet.jl
Moka.jl
Il s'agit d'une bibliothèque d'apprentissage en profondeur pour le langage de programmation Julia et s'inspire de Caffe, un cadre C ++. Moka peut être utilisé pour entraîner des réseaux de neurones convolutifs peu profonds / Profond, avec entraînementLa formation est un processus systématique conçu pour améliorer les compétences, connaissances ou aptitudes physiques. Il est appliqué dans divers domaines, Comme le sport, Éducation et développement professionnel. Un programme d’entraînement efficace comprend la planification des objectifs, Pratique régulière et évaluation des progrès. L’adaptation aux besoins individuels et la motivation sont des facteurs clés pour obtenir des résultats réussis et durables dans toutes les disciplines.... previo sin supervisión (optionnel) à l'aide d'encodeurs automatiques (empilé).
Caractéristiques du moka
- Open source: est open source et licencié par le MIT.
- Compatibilité: utilise le format HDF5 pour stocker des instantanés de modèles et d'ensembles de données, qui facilite la coopération avec Numpy et Matlab.
- Correction et modularité: a une architecture modulaire
- Interface de haut niveau
- Architecture modulaire: facile à personnaliser, composer et développer
- Dépendances minimales: pas besoin d'installer des dépendances externes. Exécutez simplement ajouter['Moka'] et tu es prêt à partir
- C'est écrit en julia
- Plusieurs backends: cette bibliothèque accompagne un backend GPU, combinant des bibliothèques NVIDIA hautement efficaces telles que cuBLAS, cuDNN, etc.
Installation
Pour installer cette bibliothèque, il suffit d'exécuter la commande suivante:
Pkg.ajouter("Moka")
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle. Relier
ScikitLearn.jl
ScikitLearn.jl est un conteneur Julia pour la bibliothèque ScikitLearn. Implémenter les célèbres algorithmes et interfaces ScikitLearn dans Julia. Il contient des modèles de l'écosystème Julia et de la bibliothèque Scikit-Learn. Cette bibliothèque fournit une interface facile à utiliser pour la formation et le test de modèles d'apprentissage automatique. Possède des outils pour créer des pipelines d'apprentissage automatique, évaluation du modèle, validation croisée et réglage des hyperparamètres.
Caractéristiques
- A presque 150 Modèles Python et Julia
- Validation croisée
- Prise en charge des DataFrames
- Réglage de l'hyper-paramètres
- Unions de fonctions et de canaux
Installation
Pour installer cette bibliothèque, exécutez simplement la commande suivante dans le REPL:
Julia> ] ajouter ScikitLearn
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle. Relier
TensorFlow.jl
Tensorflow est le célèbre framework Python open source de Google pour la création de modèles de machine et d'apprentissage en profondeur. Tensorflow.jl est un wrapper Julia autour d'un framework d'apprentissage automatique open source Tensorflow. Ce conteneur peut être utilisé à diverses fins, comme le post-traitement rapide des résultats calculés, ingestion de données rapide principalement pour les données qui sont dans un format inhabituel, utilisé pour l'affichage, et le calcul des statistiques qui n'a pas d'exécution vectorisée prédéfinie.
Installation
Pour installer cette bibliothèque, il suffit d'exécuter la commande suivante:
Pkg.ajouter("Tensorflow")
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle. Relier
Couler
Il s'agit d'une bibliothèque open source d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique dans Julia. Fournit un moyen unique et intuitif de définir des modèles, comme une simple notation mathématique. Les bibliothèques Julia existantes sont reconnaissables et peuvent être directement consolidées dans des modèles Flux. Les modèles d'avant-garde, par exemple, les ODE neuronales sont haut de gamme, et Zygote permet des dégradés sans frais généraux.
Flux est exceptionnellement piratable et peut être modifié n'importe où, du code GPU aux dégradés et calques personnalisés. Certaines des fonctionnalités de Flux incluent une programmation différentiable, ONNX, Prise en charge du GPU et du code compilé.
Installation
Ensuite, avant d'utiliser Flux, vous devez d'abord télécharger la version 1.3 ou plus tard de Julia. Pour télécharger Julia, vous pouvez consulter ce guide Télécharger Julia
Après avoir installé Julia, exécutez la commande suivante dans Julia REPL pour télécharger Flux:
Julia> ] ajouter un flux
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle de Couler
MLBase.jl
C'est le package de Julia qui n'implémente aucun algorithme d'apprentissage automatique spécifique, mais il fournit des outils utiles pour les cas d'utilisation de l'apprentissage automatique. Il a beaucoup d'outils utiles pour soutenir les programmes d'apprentissage automatique.
Certains des outils qui sont présents dans ce package sont donnés ci-dessous:
- Manipulation de données
- Prétraitement des données
- Évaluation de la performance (par exemple, ROC-AUC)
- Ajustement du modèle (réglage des hyperparamètres)
- Validation croisée
- Classification des bases de notation
Installation
Pour installer cette bibliothèque, il suffit d'exécuter la commande suivante:
Pkg.ajouter(« MLBase »)
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle. Relier
Merlin.jl
C'est un framework d'apprentissage profond écrit en Julia pour former des réseaux de neurones profonds. Ce paquet est très sous-estimé. Cependant, ce serait une erreur car Merlin.jl est un framework insondable qui m'a fait gagner beaucoup de temps dans un large éventail d'événements. Comment Flux.jl, Merlin est généralement léger et est écrit en code 100% Julia.
Marline, en général, dominera Flux dans de nombreuses tâches, cependant, cela ne signifie pas qu'il est constamment plus rapide. Il a un support GPU implicite avec CUDA. Les modèles Merlin sont faciles à mettre en œuvre par rapport à Flux. La bibliothèque vise à fournir une bibliothèque d'apprentissage en profondeur flexible, plus rapide et plus petit pour l'apprentissage automatique.
Installation
Pour installer cette bibliothèque, exécutez simplement la commande suivante dans le REPL:
Julia> ] ajouter Merlin
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle. Relier
Knet.jl
Knet est un autre package d'apprentissage en profondeur pour Julia, avec une petite courbe. Knet a été créé pour être utilisé à l'Université de Koc. C'est l'un des meilleurs forfaits pour les débutants, car il est très facile à apprendre. Ce package est mieux entretenu que les autres packages et bibliothèques en raison de sa vaste communauté. Tout aussi différent de Flux et Merlin, Knet est un paquet un peu plus lourd. Ce n'est pas complètement écrit dans Julia, car il est écrit dans différentes langues, par exemple, C et MATLAB s'exécutant sous le code de Julia. Il faut considérer, cependant, qu'une petite partie de Knet est écrite en C et MATLAB, ce qui représente environ un 1,8 pourcent.
Installation
Pour installer cette bibliothèque, exécutez simplement la commande suivante dans le REPL:
Julia> ] ajouter Knet
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle. Relier
conclusion
Ensuite, dans cet article, nous avons couvert le 7 meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur dans Julia à 2021. J'espère que vous apprendrez quelque chose de ce blog et que cela s'avérera meilleur pour votre projet. Merci de m'avoir lu et de votre patience. Bonne chance!
Vous pouvez consulter mes articles ici: Des articles
Merci d'avoir lu cet article sur les bibliothèques Python pour le traitement d'images et pour votre patience.. Laissez-moi dans la section commentaire. Partagez cet article, cela me donnera la motivation d'écrire plus de blogs pour la communauté de la science des données.
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