Порівняння найкращих інструментів машинного навчання: TensorFlow, Keras, Scikit-learn і PyTorch

Машинне навчання – це підгалузь штучного інтелекту, яка зосереджена на створенні унікальних алгоритмів, які можуть вивчати необроблені дані, а потім використовувати їх для прогнозування. Останніми роками МН стає все більш популярним завдяки поширенню великих даних і розвитку обчислювальної потужності. У цій статті надано огляд деяких найпопулярніших інструментів і фреймворків машинного навчання, зокрема TensorFlow, Keras і Scikit-learn, із підкресленням їхніх відмінностей, переваг і недоліків.

TensorFlow

TensorFlow — це бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, розроблена Google Brain Team.

Вона широко використовується для різних завдань МН, таких як класифікація, регресія та глибоке навчання. Цей інструмент може допомогти компаніям створювати інтелектуальні програми для самостійного навчання та прийняття рішень без явного програмування. За допомогою TensorFlow компанії можуть навчити моделі машинного навчання розпізнавати шаблони даних і робити прогнози на їх основі. Наприклад, ми можемо використовувати TensorFlow, щоб побудувати модель схильності, яка передбачає, які клієнти ймовірно підуть або навпаки які продукти будуть добре продаватися. TensorFlow також має високу масштабованість, тобто він може обробляти великі обсяги даних і навчати складні моделі для вирішення різноманітних бізнес-завдань або створювати користувацькі програми, адаптовані до конкретних потреб бізнесу.

Keras

Keras — це бібліотека нейронної мережі з відкритим кодом на основі Python. Вона розроблена, щоб зробити створення та навчання глибоких нейронних мереж легким і доступним. Keras надає API високого рівня, абстрагує більшу частину складності архітектури та навчання нейронних мереж, дозволяючи користувачам швидко створювати прототипи та тестувати різні моделі. Вона створена на основі TensorFlow, який забезпечує обчислювальний сервер для бібліотеки. Keras підтримує багато архітектур нейронних мереж і методи навчання, включаючи згорткові мережі, рекурентні мережі та автокодери. Це універсальний інструмент для завдань глибокого навчання, таких як розпізнавання зображень, обробка природної мови тощо.

Scikit-learn

Scikit-learn також є популярною бібліотекою машинного навчання з відкритим кодом і, як Keras, написана на Python. Вона розроблена, щоб забезпечити простий і ефективний набір інструментів для різних завдань машинного навчання, включаючи класифікацію, регресію, кластеризацію та зменшення розмірності. Scikit-learn містить широкий спектр вбудованих алгоритмів і інструментів для попередньої обробки даних, вибору та оцінки моделі, що дозволяє легко експериментувати з різними підходами та знаходити найкраще рішення для певної проблеми. Крім того, Scikit-learn добре сумісна з іншими бібліотеками Python, такими як NumPy і Pandas, що робить її надійним інструментом аналізу даних і моделювання. Бібліотека добре задокументована, з розширеними посібниками користувача та доступною документацією API, а також має велику активну спільноту користувачів і співавторів. Scikit-learn широко використовується в наукових колах, в промисловості та дослідженнях і є чудовим вибором для початківців і експертів, які прагнуть створювати надійні та ефективні моделі машинного навчання.

PyTorch

PyTorch — це бібліотека машинного навчання з відкритим кодом, яка широко використовується в наукових колах і промисловості. PyTorch, розроблена Facebook, надає динамічний обчислювальний графік, що забезпечує більшу гнучкість і контроль над побудовою нейронної мережі та процесом навчання. Це робить її особливо придатною для досліджень і експериментів, а також для обробки складних і змінних структур даних. PyTorch підтримує багато архітектур нейронних мереж і методів навчання, в тому числі згорткові мережі, рекурентні мережі та трансформатори. Вона також надає різноманітні вбудовані інструменти та функції для завантаження та попередньої обробки даних, побудови та навчання моделей, а також розгортання моделей. PyTorch написана на Python і добре взаємодіє з іншими бібліотеками Python, такими як NumPy і Pandas. Крім того, вона сумісна з різними апаратними платформами, включаючи CPU, GPU і TPU, і підтримує розподілене навчання на декількох машинах. PyTorch має велике та активне співтовариство користувачів і співавторів і є чудовим вибором для тих, хто хоче створювати та навчати глибокі нейронні мережі.

Плюси та мінуси TensorFlow, Keras, Scikit-learn і PyTorch

TensorFlow

Плюси: оптимізований для великомасштабного глибокого навчання, високо масштабований, підтримує розподілене навчання, забезпечує низькорівневий API для налаштування та контролю, широко використовується в галузі.

Мінуси: Крута крива навчання, яка може бути складною та важкою для початківців, потребує більше коду, ніж інші фреймворки для деяких завдань.

Keras

Плюси: зручний інтерфейс для побудови та навчання нейронних мереж, простий у використанні та навчанні, підтримує TensorFlow і PyTorch як серверні модулі, що ідеально підходить для швидкого створення прототипів та експериментів.

Мінуси: обмежені налаштування та контроль порівняно з іншими фреймворками можуть не підходити для складніших або просунутих архітектур нейронних мереж.

Scikit-Learn

Плюси: надає багато вбудованих алгоритмів і інструментів для традиційних завдань машинного навчання, таких як класифікація, регресія та кластеризація. Простий у використанні та навчанні, підходить для малих і середніх наборів даних.

Мінуси: обмежена підтримка глибокого навчання може не підходити для обробки великих або складних наборів даних.

PyTorch

Плюси: Динамічний обчислювальний графік забезпечує більшу гнучкість і контроль над побудовою нейронної мережі та процесом навчання, широко використовується в наукових колах і дослідженнях і підтримує широкий спектр архітектур нейронних мереж і методів навчання.

Мінуси: Менш оптимізований для широкомасштабного глибокого навчання, ніж TensorFlow, може бути не таким придатним для роботи з великими обсягами даних.

TensorFlow проти Keras проти Scikit-learn проти PyTorch

TensorFlow, Keras і Scikit-learn є популярними фреймворками машинного навчання, але вони мають різні переваги та варіанти використання. Ось деякі ключові відмінності між ними:

Глибоке навчання

TensorFlow і Keras в основному використовуються для завдань глибокого навчання, які передбачають навчання нейронних мереж розпізнаванню шаблонів в даних. Вони особливо корисні для таких завдань, як обробка природної мови (NLP), розпізнавання мови та комп’ютерний зір. Обидва фреймворки дуже масштабовані та оптимізовані для широкомасштабного глибокого навчання, а також підтримують розподілене навчання на декількох машинах. PyTorch також добре підходить для завдань глибокого навчання завдяки динамічному обчислювальному графіку, який забезпечує більшу гнучкість і контроль над побудовою нейронної мережі та процесом навчання.

Традиційне машинне навчання

Scikit-learn — це більш традиційна структура машинного навчання, яка використовується для широкого кола завдань, включаючи класифікацію, регресію та кластеризацію. Вона надає ряд вбудованих алгоритмів і інструментів для цих завдань, а також для попередньої обробки даних і вибору моделі. Scikit-learn проста у використанні та навчанні та підходить для малих та середніх наборів даних.

Простота використання

Keras вважається найпростішим у використанні з чотирьох фреймворків. Він має зручний інтерфейс для побудови та навчання нейронних мереж, його легко освоїти та використовувати, що робить його ідеальним для початківців, а також для швидкого створення прототипів та експериментів. TensorFlow є складнішим і має крутішу криву навчання, ніж Keras, але він надає низькорівневий API для кращого налаштування та контролю. PyTorch також відносно простий у використанні з динамічним обчислювальним графіком, який забезпечує більшу гнучкість і контроль. Scikit-learn зазвичай вважається найпростішим у використанні серед традиційних фреймворків машинного навчання з простим і узгодженим API і набором вбудованих інструментів і алгоритмів.

Гнучкість

TensorFlow і PyTorch є найбільш гнучкими з чотирьох фреймворків. Вони надають низькорівневі API, які дозволяють краще налаштовувати та контролювати процес побудови та навчання нейронної мережі, що робить їх ідеальними для досліджень та експериментів. Keras також є відносно гнучким, з API високого рівня, який надає деякі параметри налаштування. Scikit-learn, як традиційний фреймворк машинного навчання, є менш гнучким, ніж фреймворки глибокого навчання, але все ще надає низку вбудованих алгоритмів та інструментів для попередньої обробки даних і вибору моделі.

Популярність

TensorFlow і Scikit-learn є найпопулярнішими з чотирьох фреймворків. TensorFlow широко використовується в промисловості, зокрема для завдань глибокого навчання, тоді як Scikit-learn широко використовується в наукових колах і промисловості для традиційних завдань машинного навчання. Keras, як високорівневий API для TensorFlow і PyTorch, також широко використовується як в наукових колах, так і в промисловості. Незважаючи на те, що PyTorch все ще є відносно новим, за останні роки його популярність стрімко зросла, особливо в дослідницькому співтоваристві.

Продуктивність

TensorFlow і PyTorch є найефективнішими з чотирьох фреймворків. Вони оптимізовані для широкомасштабного глибокого навчання та підтримують розподілене навчання на декількох машинах, що робить їх ідеальними для навчання складних нейронних мереж на великих наборах даних. Scikit-learn також ефективний, особливо для менших наборів даних, але не оптимізований для розподіленого навчання. Keras, як API високого рівня для TensorFlow і PyTorch, успадковує їхні характеристики продуктивності.

Висновки

Машинне навчання — це підполе штучного інтелекту, яке зосереджується на створенні алгоритмів, здатних навчатися на необроблених даних для прогнозування. Останніми роками МН стає все більш популярним завдяки поширенню великих даних і розвитку обчислювальної потужності. TensorFlow — це бібліотека машинного навчання з відкритим вихідним кодом, розроблена командою Google Brain Team, яка широко використовується для різних завдань МН, зокрема класифікації, регресії та глибокого навчання. Keras — це бібліотека нейронних мереж із відкритим вихідним кодом, написана на Python, розроблена, щоб зробити побудову та навчання глибоких нейронних мереж легкими та доступними. Scikit-learn — це популярна бібліотека машинного навчання з відкритим вихідним кодом, створена для забезпечення простого та ефективного набору інструментів для різних завдань машинного навчання, включаючи класифікацію, регресію, кластеризацію та зменшення розмірності. PyTorch — це бібліотека машинного навчання з відкритим вихідним кодом, яка широко використовується в академічних колах і промисловості та надає динамічний обчислювальний графік, що забезпечує більшу гнучкість і контроль над побудовою нейронної мережі та процесом навчання. Ці інструменти мають різні переваги та варіанти використання, і кожен має свої плюси та мінуси. Наші експерти з машинного навчання використовують їх усі, точно підбираючи необхідний стек для конкретних завдань. Зв'яжіться з нами, якщо вам потрібна допомога з розробкою штучного інтелекту та машинного навчання або приєднуйтесь до команди ZFORT Group для того, щоб підвищити власну експертизу за цими напрямками. Ми будемо раді співпраці!