Deep learning python library

Best Python Libraries for Machine Learning and Deep Learning

Python libraries for modern machine learning models & projects

“A breakthrough in Machine learning would be worth ten Microsofts.”
— Bill Gates

Machine Learning and Deep Learning have been on the rise recently with the push in the AI industry and the early adopters of this technology are beginning to see it bear its fruits. As more and more businesses jump into the bandwagon and start investing their time and efforts into realizing the potential of this untapped domain, the better this is going to get for the developers working in the area.

Several programming languages can get you started with AI, ML and DL with each language offering stronghold on a specific concept. Some of the popular programming languages for ML and DL are Python, Julia, R, Java along with a few more. As for now, we’ll be focussing more on Python.

Why is Python Preferred for Machine Learning and AI?

Python seems to be winning battle as preferred language of MachineLearning. The availability of libraries and open source tools make it ideal choice for developing ML models.

Python has been the go-to choice for Machine Learning and Artificial Intelligence developers for a long time. Python offers some of the best flexibilities and features to developers that not only increase their productivity but the quality of the code as well, not to mention the extensive libraries helping ease the workload. Various features that put Python among the top programming languages for Machine Learning, Deep Learning and Artificial Intelligence are listed below:

● Free and open-source nature makes it community friendly and guarantees improvements in the long run

● Exhaustive libraries ensure there’s a solution for every existing problem

● Smooth implementation and integration make it accessible for people with the varying skill level to adapt it

● Increased productivity by reducing the time to code and debug

Источник

13 лучших библиотек глубокого машинного обучения для Python

Когда дело касается задач машинного обучения, искусственного интеллекта, Deep Learning и данных, Python безусловно продолжает лидировать. Согласно builtwith.com , 45% технологических компаний предпочитают использовать Python для реализации ИИ и машинного обучения.

Ниже приведен список 13 самых популярных библиотек Python, используемых при решении многочисленных задач глубокого машинного обучения Конечно, список этот субъективен. Многие библиотеки могут быть легко отнесены к нескольких категориям искусственного интеллекта. Например, TensorFlow включен в наш список, а Keras, наоборот, считается библиотекой Machine Learning. Связано это с тем, что Keras скорее библиотека для «конечного пользователя», такая как SKLearn. Что отличает её от TensorFlow, которая больше привлекает исследователей и «инженеров-машинистов».

Теперь давайте перейдем непосредственно к списку (цифры с GitHub получены 23 октября 2018 года):

1. TensorFlow

( Contributors — 1 700, Commits — 42 256, ✬✬✬ — 112 591)

TensorFlow — библиотека с открытым исходным кодом для численного расчета с использованием графов потока данных. Узлы графа представляют собой математические операции, а ребра — многомерные массивы данных (тензоры), которые текут между ними. Такая гибкая архитектура позволяет развернуть вычисления на одном или нескольких процессорах или графических процессорах на рабочем столе, сервере или мобильном устройстве без переписывания кода.

2. PyTorch

( Contributors — 806, Commits — 14 022, ✬✬✬ — 20 243)

1. Расчет тензора (например, NumPy) с сильным ускорением GPU
2. Глубокие нейронные сети, построенные на ленточной автоградной системе

3. Apache MXNet

( Contributors — 628, Commits — 8 723, ✬✬✬ — 15 447)

Apache MXNet (инкубация) — база Deep Learning, ориеннтрованная на эффективность и гибкость. Это позволяет сочетать символическое и императивное программирование для увеличения эффективности и производительности. По своей сути MXNet содержит динамический планировщик зависимостей, который «на лету» автоматически распараллеливает как символические, так и императивные операции.

4. Theano

( Contributors — 329, Commits — 28 033, ✬✬✬ — 8 536)

Theano — библиотека Python, которая позволяет эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, содержащие многомерные массивы. Она может использовать графические процессоры и выполнять эффективную символическую дифференциацию.

5. Caffe

( Contributors — 270, Commits — 4 152, ✬✬✬ — 25 927)

Caffe — база Deep Learning, разработанная с учетом выраженности, скорости и модульности. Разработана в Berkeley AI Research (BAIR) / The Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) и их сообществами.

6. fast.ai

( Contributors — 226, Commits — 2 237, ✬✬✬ — 8 872)

Библиотека fastai упрощает обучение быстрым и точным нейронным сетям, используя современные передовые методы. Для начала ознакомьтесь с сайтом fast.ai . Библиотека основана на исследованиях в области передовых методов Deep Learning, проводимых на fast.ai, и включает в себя «из коробки» поддержку моделей видения, текста, таблиц и коллабов (совместная фильтрация).

7. CNTK>/a>

( Contributors — 189, Commits — 15 979, ✬✬✬ — 15 281)

Инструментарий Microsoft Cognitive Toolkit ( https://cntk.ai ) — унифицированный инструментарий Deep Learning, который описывает нейронные сети как серию вычислительных шагов через ориентированный граф. В этом ориентированном графе листовые узлы представляют входные значения или сетевые параметры, тогда как другие узлы представляют собой матричные операции на своих входах. CNTK позволяет пользователям легко реализовывать и комбинировать популярные типы моделей, такие как DNN прямой линии связи, сверточные сети (CNN) и свёрточные сети (RNNs / LSTM).

8. TFLearn

( Contributors — 118, Commits — 599, ✬✬✬ — 8 632)

TFlearn — модульная и прозрачная библиотека Deep Learning, построенная на основе Tensorflow. Она был разработана для предоставления API для TensorFlow более высокого уровня, облегчающий и ускоряющий эксперименты, оставаясь полностью прозрачным и совместимым.

9. Lasagne

( Contributors — 64, Commits — 1 157, ✬✬✬ — 3 534)

Lasagne — легкая библиотека для создания и обучения нейронных сетей в Теано. Она поддерживает сети передачи данных, такие как сверточные нейронные сети (CNN), свёрточные сети, включая Long Short-Term Memory (LSTM) и любую их комбинацию.

10. nolearn

( Contributors — 14, Commits — 389, ✬✬✬ — 909)

Nolearn содержит множество оберток и абстракций вокруг существующих нейронных сетевых библиотек, в первую очередь Lasagne, а также несколько модулей для машинного обучения. Весь код написан для совместимости с scikit-learn.

11. Elephas

( Contributors — 13, Commits — 249, ✬✬✬ — 1 046)

1. Параллельная подготовка моделей Deep Learning
2. Распределенная оптимизация гиперпараметров
3. Распределенное обучение ансамблевым моделям

12. spark-deep-learning

( Contributors — 12, Commits — 83, ✬✬✬ — 1 131)

1. В духе Spark и Spark MLlib он предоставляет простые в использовании API, которые позволяют осуществлять глубокое обучение в очень немногих строках кода.
2. Он использует мощный распределенный движок Spark для глубокого изучения массивных наборов данных.

13. Distributed Keras

( Contributors — 5, Commits — 1 125, ✬✬✬ — 523)

Распределенная Keras — это распределенная система Deep Learning, построенная поверх Apache Spark и Keras, с упором на« современные »распределенные алгоритмы оптимизации. Мы разработали структуру таким образом, чтобы новый распределенный оптимизатор мог быть реализован с легкостью, что позволило человеку сосредоточиться на исследованиях.

Следите за следующей частью этой серии, в которой основное внимание уделяется Укреплению знаний и библиотекам эволюционных вычислений, которые будут опубликованы в течение следующих нескольких недель!

Добавить комментарий Отменить ответ

Ограничение ответственности

Информация на сайте предоставляется «как есть», без всяких гарантий, включая гарантию применимости в определенных целях, коммерческой пригодности и т.п. В текстах могут быть технические неточности и ошибки. Автор не может гарантировать полноты, достоверности и актуальности всей информации, не несет ответственности за последствия использования сайта третьими лицами. Автор не делает никаких заявлений, не дает никаких гарантий и оценок относительно того, что результаты, размещенные на сайте и описанные в заявлениях относительно будущих результатов, будут достигнуты. Автор не несет ответственности за убытки, возникшие у пользователей или третьих лиц в результате использования ими сайта, включая упущенную выгоду. Автор не несет ответственности за убытки, возникшие в результате действий пользователей, явно не соответствующих обычным правилам работы с информацией в сети Интернет. Пользуясь сайтом, вы принимаете и соглашаетесь со всеми нашими правилами, включая «Ограничение ответственности».

Рекомендую

Link’s QR code

Время, где сейчас

До восхода не будить и при пожаре выносить в первую очередь, а после заката звонить только в экстренных случаях:

Скоро, скоро Новый год

Рубрики

Отче наш

Отче наш, Иже еси́ на небесе́х! Да святи́тся имя Твое́, да прии́дет Ца́рствие Твое, да будет воля Твоя, я́ко на небеси́ и на земли́. Хлеб наш насу́щный даждь нам днесь; и оста́ви нам до́лги наша, я́коже и мы оставля́ем должнико́м нашим; и не введи́ нас во искушение, но изба́ви нас от лука́ваго

Под контролем

1. Академия студенчества
2. ИЛИМК
3. Офис академического письма
4. МАЛиМК
5. НОЦ Лингво-инновационных технологий
6. Партнерская сеть «Институт Пушкина»
7. Центр делового образования
8. Центр «Лингва»
9. Управление инновациями и инвестициями
10. Финансовый менеджмент
11. Кафедра ИТЭ
12. Кафедра ЦЭИИТ
13. Бизнес-информатика + Кванториум
14. ВКР: Бизнес-информатика
15. Бизнес-информатика on-line
16. Бизнес-информатика — драйв цифровой трансформации
17. ЭУ-160
18. ЭУ-235
19. ЭУ-320
20. ЭУ-442
21. ЭУ-419 (архив)
22. ЭУ-444, 461 (архив)
23. ЭУ-459 (архив)
24. ЭУ-434 (архив)
25. Магистры Бизнес-информатики
26. Магистратура ВШЭУ
27. Технологическая площадка
28. Digital Experience Workshop
29. Cтэк технологий Web-разработки: шаг за шагом
30. Абитуриент ВШЭУ — 2018
31. Школа бизнеса ВШЭУ
32. Кибер-студент
33. Зеркало сайта
34. ИТ-марафон
35. Покори свой Олимп
36. Digital Experience
37. ООО «ЮЖУРАЛСЕРВИС»
38. Школа перспективных технологий
39. Бизнес‑информатике 15 лет

Источник