کتابخانه های یادگیری ماشین و نحوه استفاده از آنها

برای به دست آوردن بهترین راه حل ها برای مسائل مرتبط با یادگیری ماشین، مجموعه ای از کتابخانه‌ها، ماژول‌ها و منابع متعدد مفید وجود دارد.در این مطلب کتابخانه های یادگیری ماشین و نحوه استفاده از آنها را شرح خواهیم داد.

پایتون یکی از این زبان‌های برنامه‌نویسی همه کاره و منحصر به فرد است که برخی از بهترین منابع موجود را با کتابخانه‌ها و عملکردهای غنی در خود جای می دهد.

در این مطلب، چهار کتابخانه شگفت‌انگیز یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را بررسی می‌کنیم که بهترین محتوای با کیفیت را برای استفاده همه نوع علاقه‌مندان به علم داده ارائه می‌کند.

1. Scikit-Learn:

Scikit-learn یکی از بهترین کتابخانه‌ها برای یادگیری ماشین است. این یکی از بهترین کتابخانه‌‌هاست که با دیگر کتابخانه‌های علوم داده مانند Numpy، Pandas و matplotlib سازگار می‌یاشد.

استفاده از scikit-learn برای دستیابی به نتایج  مناسب در پروژه یادگیری ماشین اغلب یک ایده عالی است. تقریباً تمام ابزارهای خارق‌العاده‌ای را که کاربر برای شروع یادگیری ماشین لازم دارد را دارا می‌یاشد.

همه الگوریتم‌های اصلی یادگیری ماشین مانند  k نزدیک‌ترین همسایه‌ ، رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، جنگل تصادفی، درخت‌های تصمیم‌گیری و سایر کتابخانه‌های این چنینی در scikit-learn  از پیش ساخته شده‌اند و به کاربران اجازه می‌دهند تا پروژه‌های یادگیری ماشین خود را محاسبه، ارزیابی، آموزش دهند.

چگونه از آن استفاده کنیم؟

برای استفاده کامل از sklearn، ابتدا  از وب سایت رسمی آنها استفاده کنید و هدف هر تابع و پارامترهای مربوطه را درک کنید.

ماژول sklearn گزینه های متعددی را برای حل انواع وظایف مانند تقسیم داده ها، ایجاد و دستکاری آرایه ها و عناصر داده، برازش و آموزش مدل و موارد دیگر ارائه می دهد.

بهترین استفاده از این مستندات برای درک واضح این است که پارامترهای اساسی و مهم را بخوانید و سعی کنید نمونه‌های ارائه شده در وب سایت آنها را توسط خودتان حل کنید. همیشه ترجیح داده می‌شود که در کنار آن کدنویسی کنید و نتایج را بر اساس آن بررسی کنید.

2. TensorFlow:

این کتابخانه یکی از بهترین کتابخانه‌ها برای یادگیری ماشین است.بدون شک TensorFlow یکی از بزرگترین کمک ها در دسترسی به یادگیری عمیق برای طیف گسترده ای از مخاطبان است. با کمک ابزارها، توابع و روش های مناسب TensorFlow، می توان تقریباً با هر نوع مشکل پیچیده ای مقابله کرد.

تنسورها که اساساً یک آرایه n بعدی هستند، اجزای اصلی TensorFlow را تشکیل می‌دهند. با تخصیص و دیجیتالی کردن انواع محتوا مانند متن یا تصویر در قالب تنسور، می‌توانیم نیازهای لازم را محاسبه کرده و بر اساس آن بهترین نتایج را برای هر کار به دست آوریم.

برای کارهای محاسباتی پیچیده‌تر، به شدت توصیه می‌شود که هنگام کار بر روی پروژه های مربوط به TensorFlow، یک GPU روی سیستم خود نصب کنید. با ابزارها و متدولوژی های مناسب، می‌توان پروژه های سطح بالا مانند GANs، VAE و سایر پروژه‌های مشابه را حل کرد.

3. PyTorch:

PyTorch یکی از بهترین کتابخانه‌ها برای یادگیری ماشین است.  این کتابخانه توسط تیم آزمایشگاه تحقیقاتی هوش مصنوعی فیس‌بوک (FAIR) توسعه یافته است. یکی از بهترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق برای انجام تعداد زیادی پروژه است. از آنجایی که جهت کد PyTorch بسیار پایتونیک است، توسعه دهندگان بیشتری شروع به گرایش به این کتابخانه یادگیری عمیق برای کارهای مختلف کرده‌اند.

PyTorch نه تنها با فرآیند کدنویسی ساده خود رقابت قدرتمندی را برای TensorFlow ارائه می دهد، بلکه دارای یک روش نصب ساده تر، سهولت استفاده و اساساً مستندات فوق العاده است که توسعه دهندگان مبتدی می توانند به راحتی اطلاعات مفید را از آن دریافت کنند.

چگونه از آن استفاده کنیم؟

بهترین راه برای استفاده از اسناد PyTorch این است که به سرعت برخی از چیزهای اساسی مانند torch.nn، torch.nn.functional و torch.Tensor را درک کنید و همچنین با برخی از تنظیمات CUDA آشنا شوید.

بخش آموزش در مستندات رسمی PyTorch تقریباً تمام موضوعات و مفاهیم اساسی را پوشش می‌دهد که یک مبتدی ممکن است بخواهد یاد بگیرد.

4. Keras:

این یکی از بهترین کتابخانه های سطح بالا است که برای توسعه دهندگان در دسترس است تا از پروژه های مختلف به بهترین شکل استفاده کنند و با موفقیت انجام دهند. کراس اکنون با TensorFlow 2.0 یکپارچه شده است و هر دو اساساً به عنوان یک مؤلفه عمل می کنند.

با کمک Keras می‌توانید کارهای متعددی را درست مانند TensorFlow انجام دهید. اما جریان کد کمی ساده‌تر خواهد بود. اقداماتی که شما را ملزم به انجام عملکردهای بیشتر و کلاس‌های سفارشی برای حل یک کار خاص می کند، با کد از پیش تعریف شده قابل تعویض هستند.

اجرای کدهای Keras برای یک مبتدی  در مقایسه با اجرای یک کد مشابه TensorFlow ساده‌تر است. از آنجایی که Keras اکنون در TensorFlow 2.0 گنجانده شده است، داشتن ترکیبی از هر دو کتابخانه برای انجام تقریباً هر نوع کار یادگیری عمیق و شبکه عصبی آسان تر است.

چگونه از آن استفاده کنیم؟

برای یادگیری Keras و استفاده حداکثری از آن، توصیه می شود راهنماها را بررسی کرده و درک مختصری از تمامی گزینه های ارائه شده توسط این کتابخانه داشته باشید.

اگرچه ممکن است درک تک تک مرجع، کلاس یا تابع API در Keras ممکن نباشد.اما دانستن چند لایه ضروری، توابع از دست دادن، معماری‌های مدل و سایر قابلیت‌های مشابه مناسب خواهد داشت. همچنین به درک برخی از پارامترهای اساسی که هر یک از این قابلیت‌ها در خود ادغام کرده‌اند کمک می‌کند.

از آنجایی که TensorFlow و Keras با هم به عنوان یک واحد ترکیب می شوند، استفاده از هر دو ترفند دوم و چهارم به طور همزمان ایده خوبی است.