Questo articolo è stato pubblicato nell'ambito del Blogathon sulla scienza dei dati.
introduzione
Ciao lettori!
Devi conoscere il linguaggio di programmazione Python per l'apprendimento automatico. Bene, Ha molti vantaggi. Ma nell'anno 2012, è stato introdotto un nuovo linguaggio di programmazione, Giulia. Julia è un linguaggio di programmazione dinamico e flessibile, Presto, scalabile, facile da usare e supporta calcoli matematici ad alta velocità. Supporta anche hardware tra cui TPU e GPU principalmente in tutti i cloud. Supporta un paradigma di programmazione orientato agli oggetti. Hoy en día se ha vuelto popular en las aplicaciones de aprendizaje automático y apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute..., compresa la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL).
In questo articolo, discuteremo alcune utili librerie Julia che sono molto utili per l'apprendimento automatico e il deep learning. Allora cominciamo!!
Sommario
- moka.jl
- ScikitLearn.jl
- TensorFlow.jl
- Flusso
- MLBase.jl
- Merlino.jl
- Knet.jl
moka.jl
È una libreria di deep learning per il linguaggio di programmazione Julia ed è ispirata a Caffe, una struttura in C ++. Mocha può essere usato per addestrare reti neurali convoluzionali poco profonde / profondo, insieme a addestramentoLa formazione è un processo sistematico volto a migliorare le competenze, conoscenze o abilità fisiche. Viene applicato in vari ambiti, come lo sport, Formazione e sviluppo professionale. Un programma di allenamento efficace include la pianificazione degli obiettivi, Pratica regolare e valutazione dei progressi. L'adattamento alle esigenze individuali e la motivazione sono fattori chiave per ottenere risultati di successo e sostenibili in qualsiasi disciplina.... previo sin supervisión (opzionale) utilizzando codificatori automatici (impilato).
Caratteristiche Moka
- Open Source: è open source e concesso in licenza dal MIT.
- Compatibilità: utilizza il formato HDF5 per archiviare istantanee di modelli e set di dati, che facilita la cooperazione con Numpy e Matlab.
- Correzione e modularità: ha un'architettura modulare
- Interfaccia di alto livello
- Architettura modulare: facile da personalizzare, componi ed espandi
- Dipendenze minime: non è necessario installare dipendenze esterne. Basta eseguire aggiungi["Moka"] e sei pronto per partire
- È scritto in julia
- Backend multipli: questa libreria accompagna un backend GPU, combinando librerie NVIDIA altamente efficienti come cuBLAS, cuDNN, eccetera.
Installazione
Per installare questa libreria, basta eseguire il seguente comando:
Pkg.add(“Moka”)
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale. Collegamento
ScikitLearn.jl
ScikitLearn.jl è un contenitore Julia per la libreria ScikitLearn. Implementa i famosi algoritmi e interfacce di ScikitLearn in Julia. Ha modelli sia dall'ecosistema Julia che dalla libreria Scikit-Learn. Questa libreria fornisce un'interfaccia di facile utilizzo per l'addestramento e il test di modelli di apprendimento automatico. Dispone di strumenti per creare pipeline di machine learning, valutazione del modello, convalida incrociata e ottimizzazione degli iperparametri.
Caratteristiche
- ha quasi 150 Modelli Python e Julia
- Convalida incrociata
- Supporto DataFrame
- Sintonizzazione dei parametri Hpyer
- Unioni di funzioni e canali
Installazione
Per installare questa libreria, basta eseguire il seguente comando in REPL:
Giulia> ] aggiungi ScikitLearn
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale. Collegamento
TensorFlow.jl
Tensorflow è il famoso framework Python open source di Google per la creazione di modelli di machine e deep learning. Tensorflow.jl è un wrapper Julia attorno a un framework di machine learning open source Tensorflow. Questo contenitore può essere utilizzato per vari scopi, come la rapida post-elaborazione dei risultati calcolati, acquisizione rapida di dati principalmente per dati in formato insolito, usato per la visualizzazione, e il calcolo delle statistiche che non ha una corsa vettorizzata in scatola.
Installazione
Per installare questa libreria, basta eseguire il seguente comando:
Pkg.add("Flusso tensoriale")Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale. Collegamento
Flusso
È una libreria open source di deep learning e machine learning in Julia. Fornisce un modo unico e intuitivo per definire i modelli, come una semplice notazione matematica. Le librerie Julia esistenti sono distinguibili e possono essere consolidate direttamente nei modelli Flux. I modelli d'avanguardia, ad esempio, le ODE neurali sono il top della linea, e Zygote consente gradienti senza sovraccarico.
Flux è eccezionalmente hackerabile e può essere modificato ovunque, dal codice GPU a gradienti e livelli personalizzati. Alcune delle funzionalità di Flux includono la programmazione differenziabile, ONNX, Supporto GPU e codice compilato.
Installazione
Quindi, prima di usare Flux, devi prima scaricare la versione 1.3 o più tardi di Julia. Per scaricare Giulia, puoi consultare questa guida Scarica Giulia
Dopo aver installato Julia, esegui il seguente comando in Julia REPL per scaricare Flux:
Giulia> ] aggiungi flusso
Per maggiori informazioni, consultare la documentazione ufficiale di Flusso
MLBase.jl
È il pacchetto di Julia che non implementa alcun algoritmo di apprendimento automatico specifico, ma fornisce alcuni strumenti utili per i casi d'uso di machine learning. Ha molti strumenti utili per supportare i programmi di apprendimento automatico.
Di seguito sono riportati alcuni degli strumenti presenti in questo pacchetto:
- Manipolazione di dati
- Pretrattamento dei dati
- Valutazione delle prestazioni (ad esempio, ROC-AUC)
- Vestibilità del modello (impostazione degli iperparametri)
- Convalida incrociata
- Classificazione delle basi di punteggio
Installazione
Per installare questa libreria, basta eseguire il seguente comando:
Pkg.add(“MLBase”)
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale. Collegamento
Merlino.jl
È un framework di deep learning scritto in Julia per addestrare reti neurali profonde. Questo pacchetto è molto sottovalutato. tuttavia, questo sarebbe un errore in quanto Merlin.jl è un framework insondabile che mi ha salvato molto tempo in una vasta gamma di eventi. Come Flux.jl, Merlin è generalmente leggero e scritto in codice 100% Giulia.
Marline, generalmente, dominerà Flux in molti compiti, tuttavia, ciò non significa che sia costantemente più veloce. Ha un supporto GPU implicito con CUDA. I modelli Merlin sono facili da implementare rispetto a Flux. La libreria mira a fornire una libreria flessibile di deep learning, più veloce e più piccolo per l'apprendimento automatico.
Installazione
Per installare questa libreria, basta eseguire il seguente comando in REPL:
Giulia> ] aggiungi Merlino
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale. Collegamento
Knet.jl
Knet è un altro pacchetto di deep learning per Julia, con una piccola curva. Knet è stato creato per l'uso presso l'Università di Koc. Questo è uno dei migliori pacchetti per principianti, poiché è molto facile da imparare. Questo pacchetto è gestito meglio rispetto ad altri pacchetti e librerie grazie alla sua vasta comunità. Ugualmente diverso da Flux e Merlin, Knet è un pacchetto un po' più pesante. Questo non è completamente scritto in Julia, poiché è scritto in diverse lingue, ad esempio, C e MATLAB in esecuzione sotto il codice di Julia. Deve essere considerato, tuttavia, che una piccola parte di Knet è scritta in C e MATLAB, che rappresenta circa a 1,8 per cento.
Installazione
Per installare questa libreria, basta eseguire il seguente comando in REPL:
Giulia> ] aggiungi Knet
Per maggiori informazioni, consulta la documentazione ufficiale. Collegamento
conclusione
Quindi, in questo articolo, abbiamo coperto il 7 le migliori librerie di machine learning e deep learning in Julia at 2021. Spero che tu impari qualcosa da questo blog e che risulti migliore per il tuo progetto. Grazie per la lettura e la pazienza. Buona fortuna!
Puoi controllare i miei articoli qui: Articoli
Grazie per aver letto questo articolo sulle librerie Python per l'elaborazione delle immagini e per la tua pazienza.. Lasciami nella sezione commenti. Condividi questo articolo, mi darà la motivazione per scrivere più blog per la comunità di data science.
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