7 полезных библиотек машинного обучения Python 

Есть такая поговорка «Не нужно изобретать велосипед». Библиотеки - лучший тому пример. Это поможет вам простым способом написать сложную и трудоемкую функцию простым способом. В любом хорошем проекте используется одни из лучших доступных библиотек.

Машинное обучение - одна из самых востребованных и популярных тем в современном мире. Python - наиболее часто используемый язык программирования для машинного обучения. Здесь собраны 7 полезных библиотек Python, которые помогут вам в разработке.

pyod

Это наиболее полная и масштабируемая библиотека Python для обнаружения удаленных объектов в многомерных данных. Эта захватывающая, но сложная область обычно называется Outlier Detection or Anomaly Detection.  Он включает в себя более 40 алгоритмов обнаружения, от классического LOF (SIGMOD 2000) до новейшего кода ECOD (TKDE 2022).

SynapseML

Эта библиотека от Microsoft. Она упрощает создание масштабируемых контейнеров машинного обучения (ML). С помощью этой библиотеки вы можете создавать масштабируемые и интеллектуальные системы для решения задач в таких областях, как обнаружение аномалий, компьютерное зрение, глубокое обучение, текстовая аналитика и др. Он представляет простые, составные и распределенные API-интерфейсы широкого спектра различных задач машинного обучения, таких как текстовая аналитика, видение, обнаружение аномалий и многие другие.

igel

Основная цель этой библиотеки - обеспечить машинное обучение для всех, как технических, так и технических пользователей. Он построен поверх других платформ ML. Это обеспечивает простой способ использования ML без написания ни одной строки кода, Помимо значений по умолчанию, эта библиотека может использовать функции auto-ml для определения модели, которая может отлично работать с вашими данными. Все, что вам нужно - это файл YAML (или JSON), где вам нужно описать, что вы пытаетесь сделать.

deap

Это новая платформа эволюционных вычислений для быстрого создания прототипов и тестирования идей. Он стремится делать алгоритмы явными, а структуры данных прозрачными. Он работает в идеальной гармонии с механизмами распараллеливания, такими как многопроцессорная обработка и SCOOP. Он включает в себя множество функций, таких как генетический алгоритм, использующий любое мыслимое представление, стратегии эволюции (включая CMA-ES), многоцелевую оптимизацию (NSGA-II, NSGA-III, SPEA2, MO-CMA-ES) и т.д.

pgmpy

Эта библиотека для работы с вероятностными графическими моделями. Он включает в себя реализацию байесовских сетей с упором на модульность и расширяемость. В нем также есть реализации различных алгоритмов для изучения структуры, оценки параметров, приближенного (на основе выборки) и точного вывода, а также доступны причинно-следственные связи.

karateclub

Эта библиотека состоит из современных методов обучения без присмотра на графически структурированных данных. Проще говоря, это швейцарский армейский нож для небольших исследований по добыче графов. Во-первых, он предоставляет методы внедрения сети на уровне узла и графа. Во-вторых, он включает в себя множество перекрывающихся и непересекающихся методов обнаружения сообществ.

pomegranate

Это библиотека для построения вероятностных моделей на Python, реализованная на Cython для ускорения. Основное внимание в этой библиотеке уделяется объединению простого в использовании API scikit-learn с модульностью вероятностного моделирования, чтобы пользователи могли задавать сложные модели, не беспокоясь о деталях реализации.

Мы будем рады, если эти библиотеки помогут вам в вашем пути разработки.