Машинное обучение в языке программирования Python

Для языка программирования Python существует множество различных библиотек для машинного обучения. Пример нескольких библиотек для машинного обучения:

TensorFlow – библиотека, имеющая открытый исходный код. Предназначена для численного расчета с использованием графов потока данных. Соответственно, вся работа с данной библиотекой основана на построении и выполнения графа вычислений. Граф вычислений – конструкция, описывающая принцип, как будут проводиться вычисления. В TensorFlow также нельзя не учесть факт наличия Тензоров – многомерных массивов, которые являются основой для графа. Тензором может является как число, так и массив изображений. TensorFlow по принципу работы с тензорами похож на обработку массивов в библиотеке NumPy.

Пример использования TensorFlow:

print(zeros_tensor)

>>> [[ 0. 0. 0.]

[ 0. 0. 0.]

[ 0. 0. 0.]]

>>> Tensor("zeros_1:0", shape=(3, 3), dtype=float32)

PyTorch – библиотека, которая может заниматься расчетом тензора, используя ускорение графического ядра системы, и создавать глубокие нейронные сети, созданные на ленточной автоградной системе. Используется для решения многих задач, например, компьютерное зрение, обработка естественного языка. Также для PyTorch создаются различные библиотеки для упрощения машинного обучения, например, Fast.ai для упрощения процесса обучения моделей.

Пример использования PyTorch:

Scikit-learn – одно из самых распространенных решений для задач, связанных с классическим машинным обучением. Имеются алгоритмы обучения с учителем и без учителя. Обучение с учителем подразумевает наличие уже готовых датасетов, в которым уже известно значение целевого признака. Обучение без учителя не предполагает наличия разметки в данных – соответственно, требуется научиться получать полезную информацию из различных данных. В данную библиотеку не входят такие действия, как загрузка, обработка, манипуляции с данными и их визуализация, так как язык программирования Python имеет для этого иные библиотеки, которые прекрасно справляются со своими задачами (Pandas и NumPy). Scikit-learn в основную очередь рассчитан на решение задач обучения с учителем: классификация и регрессия. Также имеется следующий функционал для задач обучения без учителя: кластеризация, понижение размерности и детектирование аномалий. [1]

Пример использования Scikit-learn:

iris = load_iris()

clf = DecisionTreeClassifier()

plot_tree(clf, filled=True, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, rounded=True)

Заключение. Рассмотрены 3 библиотеки, позволяющие реализовать машинное обучение в языке программирования Python. На самом деле библиотек для машинного обучения и нейронных сетей гораздо больше, что говорит нам о том, что в языке программирования Python данные направления очень хорошо развиваются, и позволяют применить машинное обучение в полной мере.