حتما تعجب کرده اید که چگونه Gmail ایمیل های ناخواسته را شناسایی کرده و در گروه اسپم دسته بندی می کند. آیا تا به حال دوستان خود را در تصویری در فیس بوک ضمیمه (Tag) کرده اید؟ فیسبوک نام دوستانی را که می خواهید ضمیمه کنید به شما پیشنهاد می دهد. چگونه امکان شناسایی چهره ها و ارائه پیشنهادات برای فیسبوک وجود دارد؟ پاسخ، یادگیری ماشین است. نه تنها فیسبوک و گوگل، بلکه همه شرکت های بزرگ و کوچک از یادگیری ماشین و ابزار آن استفاده می کنند. بنابراین برای شما ضروری است که آخرین تکنولوژی های پیشرفته مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، علوم داده ها و کلان داده ها را فرا بگیرید تا در یک شرکت معروف استخدام شوید.

در یادگیری ماشین ، آنچه باید یاد بگیرید ابزارهای یادگیری ماشین است که توسط شرکت ها برای بهبود عملکردشان مورد استفاده قرار می گیرد. امروز، ۱۰ ابزار یادگیری ماشین که باید برای انجام مصاحبه شغلی بعدی تان بدانید را به اشتراک می گذاریم. این ابزارها به شما کمک می کنند تا زبان هایی مثل پایتون و R را بهتر یاد بگیرید. بنابراین، بدون فوت وقت، بیایید به سرعت به سراغ مجموعه ابزار یادگیری ماشین برویم.

محبوب ترین ابزارهای یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از مهارت های مهمی است که یک متخصص علم داده باید از آن برخوردار باشد. برای اینکه به خوبی با یادگیری ماشین آشنا شویم ، یک متخصص علم داده باید بتواند یادگیری آماری خود را از طریق ابزارهای مختلف نشان دهد.

۱- Scikit-learn

این کتابخانه احتمالاً محبوب ترین و از نظر پیاده سازی، آسان ترین کتابخانه یادگیری ماشین است. این کتابخانه در پایتون نوشته شده است و مجموعه وسیعی از ابزار ها، مانند کلاسه بندی ، خوشه بندی ، تحلیل رگرسیون و غیره را در اختیار شما قرار می دهد. متن باز است و Scipy ، numpy و matplotlib را اجرا می کند.

Scikit-Learn ابتدا در تابستان کد گوگل ( Google Summer of Code ) در سال۲۰۰۷ توسط دیوید کورنپئو دانشمند رایانه فرانسوی مطرح شد. همچنین می توانید از ویژگی های پیشرفته آن مانند یادگیری گروهی ، تقویت ، کاهش ابعاد و تنظیم پارامتر ها استفاده کنید.

۲- NLTK

این یک کتابخانه یادگیری ماشین متن باز است که برای پردازش زبان طبیعی استفاده می شود. NLTK مخفف Natural language Tool Kit است و ابزار مختلف نمادین و آماری را برای NLP فراهم می کند. NLTK انواع مختلفی از عملیات مانند ریشه یابی ( Stemming )، بُن واژه سازی ( Lemmatization ) ، توکن سازی ( Tokenization )، نقطه گذاری ، شمارش حروف ، شمارش کلمات و غیره را ارائه می دهد.

علاوه بر این ، NLTK رابطی را برای بیش از ۵۰ مجموعه از نوشتجات ( Corpora ) فراهم می کند که به کاربران اجازه می دهد به پیکره متن دسترسی داشته باشند. مجموعه Gutenberg ، محبوب ترین مجموعه در NLTK است. این مجموعه شامل بیش از ۲۵۰۰۰ کتاب رایگان است که قابل تحلیل هستند. نویسندگان NLTK، همچنین کتابی را نوشته اند که بازنگری عمیقی از این کتابخانه ارائه می دهد.

۳- PyTorch

Pytorch یک چارچوب یادگیری عمیق است که توسط فیسبوک ایجاد شد و دو ویژگی مهم از جمله تنسور ها و شبکه های عصبی عمیق را ارائه می دهد. PyTorch برای تحقیقات و نمونه سازی های اولیه بسیار معروف است. این روش در میان عموم مردم برای اهداف تحقیقاتی پیشرفته و همچنین ساخت خطوط لوله نرم افزاری (Pipeline ) به کار می رود. نرم افزار زبان برنامه نویسی احتمالاتی Uber به نام ” Pyro ” از چارچوب PyTorch استفاده می کند. کاربرانی که اولویت شان زبان پایتون است، از استفاده PyTorch لذت می برند. همچنین قابلیت ایجاد نمودار پویا برای کاربران خود را فراهم می آورد. همچنین PyTorch توانایی توازی داده ها ( Data Parallelism ) را نیز به کد شما می دهد.

۴- Keras

Keras یک API قوی است که برای ساخت شبکه های عصبی قدرتمند بکار می رود. همچنین قادر به اجرای TensorFlow ، CNTK یا Theano می باشد. با استفاده از Keras ، می توانید نمونه سازی اولیه پویا را انجام دهید. همچنین می توان به راحتی فهمید که از شبکه های عصبی کانولوشنی و شبکه های عصبی بازگشتی پشتیبانی می کند.

علاوه بر این ، Keras قادر به اجرای بالای GPU و CPU است. Keras به راحتی قابل پیاده سازی است و یک کد قابل خواندن را برای کاربران فراهم می کند. با استفاده از Keras ، می توانید مدل ایجاد کنید ، لایه هایی را تعریف کرده و توابع ورودی-خروجی را تنظیم کنید. Keras از TensorFlow در backend خود استفاده می کند. منظور ما این است که Keras، حاصل ضرب های تانسوری ، کانولوشن ها و سایر محاسبات سطح پایین را با استفاده از TensorFlow یا Theano انجام می دهد.

۵- Apache Spark

Apache Spark یک پلتفرم متن باز کلان داده هاست که توازی داده ها و پشتیبانی گسترده از تحمل پذیری در برابر خطا را فراهم می کند. این یک نسخه بهبود یافته نسبت به سیستم عامل های قدیمی تر مانند Hadoop است زیرا قابلیت پخش داده های بلادرنگ را دارد. علاوه بر این، Spark ابزار های مختلف پردازش داده مانند یادگیری ماشین را ارائه می دهد.

Spark یک ابزار جامع علم داده ها است، زیرا نه تنها قابلیت اعمال الگوریتم های یادگیری ماشین بر روی داده ها را فراهم می کند بلکه توانایی رسیدگی به مقدار زیادی کلان داده ها را نیز در اختیار شما قرار می دهد. همچنین به دلیل داشتن تکنولوژی محاسباتی برق آسا، محبوب است.Apache Spark ، یک مهارت پرطرفدار در فناوری اطلاعات است. بنابراین ، به شما توصیه می کنم که دوره کامل آموزش Spark که توسط سایت مدرسه بیگ دیتا ارائه شده است را بررسی کنید تا بینش روشنی از Apache Spark داشته باشید.

۶- SAS

این یک ابزار تجزیه و تحلیل آماری موثر ، قابل اعتماد و کارآمد است که توسط موسسه SAS ارائه می شود. SAS مخفف سیستم تحلیل آماری است. این برنامه طیف گسترده ای از ابزار ها را برای تحلیل پیشرفته ، تحلیل چند متغیره ، هوش تجاری و همچنین تحلیل پیشگو فراهم می کند.

اجزاء مختلفی از SAS وجود دارد و نتایج را می توان در قالب HTML ، PDF و Excel منتشر کرد. SAS یک رابط کاربری گسترده برای به کارگیری الگوریتم های یادگیری ماشین است و همچنین فرآیند تکرار شونده یادگیری ماشین را سرعت می بخشد.

۷- Numpy

Numpy ، عنصر سازنده بسیاری از کتابخانه های یادگیری ماشین مانند TensorFlow ، PyTorch و Keras است. برای درک یادگیری ماشین و پیاده سازی شبکه های عصبی، باید دانش Numpy را داشته باشید. Numpy به محاسبه سریع و موثر تانسور ها و بردارهای مقیاس بزرگ کمک می کند.

در حالی که پایتون اساسا برای محاسبات عددی طراحی نشده بود، خوانایی و سهولت استفاده از آن باعث شده است تا گزینه ای ایده آل برای این زمینه باشد. با این حال ، پایتون به عنوان یک زبان مبتنی بر مترجم ، سرعت پایینی در عملیات خود دارد. بنابراین ، برای حل این مشکل، Travis Oliphant ، Numpy را در سال ۲۰۰۶ معرفی کرد. از آن زمان تاکنون، Numpy شاکله بسیاری از کتابخانه های پیشرفته یادگیری ماشین بوده است.

۸- Mlr

Mlr یک مجموعه R است که پشتیبانی گسترده ای را برای تعداد زیادی از تکنیک های کلاسه بندی و رگرسیون ارائه می دهد. همچنین می توانید تحلیل بقا ، خوشه بندی ، یادگیری حساس به هزینه و غیره را انجام دهید. علاوه بر این، شما می توانید بازنمونه گیری را با اعتبار سنجی متقابل و خودراه اندازی ( Bootstrapping ) انجام دهید.

همچنین می تواند برای تنظیم ابرپارامتر و بهینه سازی مدل به کار رود. با استفاده از Mlr می توانید تحلیل مجزاسازی درجه دو، رگرسیون لجستیک، درخت های تصمیم گیری، جنگل های تصادفی و بسیاری از عملیات های دیگر را انجام دهید.

۹- XGBoost

XGBoost یک مجموعه R است که باعث پیاده سازی کارآمد الگوریتم گرادیان تقویتی می شود. این مجموعه به طور گسترده توسط Kaggler ها که از الگوریتم XGBoost برای افزایش دقت شان بهره می برند، استفاده می شود.

۱۰- Shogun

Shogun یک کتابخانه محبوب یادگیری ماشین متن باز است که به زبان C++ نوشته شده است. چون در C++ نوشته شده است ، نمونه سازی سریعی ارائه می دهد و به شما امکان می دهد پروژه خود را در دنیای واقعی انجام دهید. علاوه بر این، R ، Scala ،Python ، Ruby و C# را پشتیبانی می کند. Shogun انواع مختلفی از عملیات یادگیری ماشین مثل کلاسه بندی ، خوشه بندی ، مدل های مارکوف پنهان و تحلیل مجزاسازی خطی را تسهیل می کند.

همچنین ۱۱ نرم افزار برتر یادگیری ماشین را بشناسید.

خلاصه

بنابراین، اینها برخی از ابزارهای مهمی هستند که در یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می گیرند. ما ابزارها و کتابخانه های پایتون و R و همچنین مجموعه های نرم افزاری مجزا مانند SAS و Shogun را مرور کردیم.

امیدوارم این ابزار یادگیری ماشین را یاد گرفته و دانش لازم برای شروع سفر خود به دنیای علوم داده و یادگیری ماشین را بدست آورده باشید.

اگر از خواندن این مقاله لذت بردید ، نظرات خود را به اشتراک بگذارید.