Este artigo foi publicado como parte do Data Science Blogathon.
Introdução
Ola leitores!
Você deve conhecer a linguagem de programação Python para aprendizado de máquina. Nós vamos, Tem muitas vantagens. Mas no ano 2012, uma nova linguagem de programação foi introduzida, Julia. Julia é uma linguagem de programação dinâmica que é flexível, Rápido, escalável, fácil de usar e suporta cálculos matemáticos de alta velocidade. Ele também oferece suporte a hardware, incluindo TPU e GPU, principalmente em todas as nuvens. Suporta um paradigma de programação orientado a objetos. Hoje em dia, tornou-se popular em aplicativos de aprendizado de máquina e aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde..., incluindo visão computacional e processamento de linguagem natural (PNL).
Neste artigo, vamos discutir algumas bibliotecas Julia úteis que são muito úteis para aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Então vamos começar!!
Tabela de conteúdo
- Mocha.jl
- ScikitLearn.jl
- TensorFlow.jl
- Fluxo
- MLBase.jl
- Merlin.jl
- Knet.jl
Mocha.jl
É uma biblioteca de aprendizagem profunda para a linguagem de programação Julia e é inspirada no Caffe, uma estrutura C ++. Mocha pode ser usado para treinar redes neurais convolucionais rasas / profundo, com TreinamentoO treinamento é um processo sistemático projetado para melhorar as habilidades, Conhecimento ou habilidades físicas. É aplicado em várias áreas, como esporte, Educação e desenvolvimento profissional. Um programa de treinamento eficaz inclui planejamento de metas, prática regular e avaliação do progresso. A adaptação às necessidades individuais e a motivação são fatores-chave para alcançar resultados bem-sucedidos e sustentáveis em qualquer disciplina.... Prévio não supervisionado (opcional) usando codificadores automáticos (empilhado).
Características Mocha
- Código aberto: é de código aberto e licenciado pelo MIT.
- Compatibilidade: usa o formato HDF5 para armazenar instantâneos de modelos e conjuntos de dados, o que facilita a cooperação com Numpy e Matlab.
- Correção e modularidade: tem uma arquitetura modular
- Interface de alto nível
- Arquitetura modular: fácil de personalizar, compor e expandir
- Dependências mínimas: não há necessidade de instalar dependências externas. Basta executar adicionar[‘Mocha’] e você está pronto para ir
- Está escrito em julia
- Múltiples backends: esta biblioteca acompanha um backend de GPU, combinando bibliotecas NVIDIA altamente eficientes, como cuBLAS, cuDNN, etc.
Instalação
Para instalar esta biblioteca, apenas execute o seguinte comando:
Pkg.add(“Mocha”)
Para mais informacao, consulte a documentação oficial. Ligação
ScikitLearn.jl
ScikitLearn.jl é um contêiner Julia para a Biblioteca ScikitLearn. Implemente os famosos algoritmos e interfaces ScikitLearn em Julia. Possui modelos do ecossistema Julia e da biblioteca Scikit-Learn. Esta biblioteca oferece uma interface fácil de usar para treinar e testar modelos de aprendizado de máquina. Tem ferramentas para construir canais de aprendizado de máquina, avaliação de modelo, validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros.
Caracteristicas
- Tem quase 150 Modelos Python e Julia
- Validação cruzada
- Suporte a DataFrames
- Ajuste de parâmetros Hpyer
- Uniões de funções e canais
Instalação
Para instalar esta biblioteca, apenas execute o seguinte comando no REPL:
Julia> ] adicionar ScikitLearn
Para mais informacao, consulte a documentação oficial. Ligação
TensorFlow.jl
Tensorflow é a famosa estrutura Python de código aberto do Google para a criação de modelos de máquina e aprendizado profundo. Tensorflow.jl é um wrapper Julia em torno de uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto Tensorflow. Este recipiente pode ser usado para vários fins, como pós-processamento rápido de resultados calculados, ingestão rápida de dados, principalmente para dados em formato incomum, usado para exibição, e o cálculo de estatísticas que não tem uma execução vetorial enlatada.
Instalação
Para instalar esta biblioteca, apenas execute o seguinte comando:
Pkg.add(“Tensorflow”)
Para mais informacao, consulte a documentação oficial. Ligação
Fluxo
É uma biblioteca de aprendizado profundo e aprendizado de máquina de código aberto em Julia. Fornece uma maneira única e intuitiva de definir modelos, como notação matemática simples. As bibliotecas Julia existentes são distinguíveis e podem ser consolidadas diretamente em modelos de fluxo. Os modelos de vanguarda, por exemplo, ODEs neurais são top de linha, e o Zygote permite gradientes sem sobrecarga.
Flux é excepcionalmente hackeavel e pode ser alterado em qualquer lugar, de código GPU a gradientes e camadas personalizados. Alguns dos recursos do Flux incluem programação diferenciável, ONNX, Suporte a GPU e código compilado.
Instalação
Então, antes de usar Flux, você deve baixar a versão primeiro 1.3 ou mais tarde de Julia. Para baixar Julia, você pode consultar este guia Baixar Julia
Depois de instalar Julia, execute o seguinte comando em Julia REPL para baixar o Flux:
Julia> ] adicionar fluxo
Para mais informacao, consulte a documentação oficial de Fluxo
MLBase.jl
É o pacote de Julia que não implementa nenhum algoritmo de aprendizado de máquina específico, mas fornece algumas ferramentas úteis para casos de uso de aprendizado de máquina. Ele tem muitas ferramentas úteis para dar suporte a programas de aprendizado de máquina.
Algumas das ferramentas que estão presentes neste pacote são fornecidas abaixo:
- Manipulação de dados
- Pré-processamento de dados
- Avaliação de desempenho (por exemplo, ROC-AUC)
- Ajuste do modelo (configuração de hiperparâmetro)
- Validação cruzada
- Classificação de Bases de Pontuação
Instalação
Para instalar esta biblioteca, apenas execute o seguinte comando:
Pkg.add(“MLBase”)
Para mais informacao, consulte a documentação oficial. Ligação
Merlin.jl
É uma estrutura de aprendizagem profunda escrita em Julia para treinar redes neurais profundas. Este pacote é muito subestimado. Porém, isso seria um erro, pois Merlin.jl é uma estrutura insondável que me economizou muito tempo em uma ampla gama de eventos. Como Flux.jl, Merlin é geralmente leve e escrito em código 100% Julia.
Marline, em geral, vai dominar o Flux em muitas tarefas, porém, isso não significa que seja constantemente mais rápido. Ele tem um suporte implícito de GPU com CUDA. Os modelos Merlin são fáceis de implementar em comparação com o Flux. A biblioteca tem como objetivo fornecer uma biblioteca flexível de aprendizagem profunda, mais rápido e menor para aprendizado de máquina.
Instalação
Para instalar esta biblioteca, apenas execute o seguinte comando no REPL:
Julia> ] adicionar Merlin
Para mais informacao, consulte a documentação oficial. Ligação
Knet.jl
Knet é outro pacote de aprendizado profundo para Julia, com uma pequena curva. Knet foi criado para uso na Universidade de Koc. Este é um dos melhores pacotes para iniciantes, já que é muito fácil de aprender. Este pacote é melhor mantido em comparação com outros pacotes e bibliotecas devido à sua vasta comunidade. Igualmente diferente de Flux e Merlin, Knet é um pacote um pouco mais pesado. Isso não está totalmente escrito em Julia, uma vez que é escrito em diferentes idiomas, por exemplo, C e MATLAB rodando abaixo do código de Julia. Deve ser considerado, não obstante, que uma pequena parte do Knet é escrita em C e MATLAB, que representa aproximadamente um 1,8 por cento.
Instalação
Para instalar esta biblioteca, apenas execute o seguinte comando no REPL:
Julia> ] adicionar Knet
Para mais informacao, consulte a documentação oficial. Ligação
conclusão
Então, neste artigo, nós cobrimos o 7 principais bibliotecas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo em Julia em 2021. Espero que você aprenda algo com este blog e fique melhor para o seu projeto. Obrigado pela leitura e sua paciência. Boa sorte!
Você pode verificar meus artigos aqui: Artigos
Obrigado por ler este artigo sobre bibliotecas Python para processamento de imagens e por sua paciência.. Deixe-me na seção de comentários. Compartilhe este artigo, isso me motivará a escrever mais blogs para a comunidade de ciência de dados.
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