机器学习优化工具和框架：提升您的优化工作流程

文章编号：40325 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-14 04:15:44 / 浏览：次

机器学习的优化是训练机器学习模型的关键部分。使用正确的优化工具和框架可以极大地提高您的工作流程，并帮助您创建更有效、更准确的模型。

优化工具

有许多适用于机器学习优化的工具，包括：

TensorFlow 优化器：一个 TensorFlow 提供的大型优化器库，包括 SGD、Adam 和 RMSprop 等流行算法。

PyTorch 优化器：一个 PyTorch 提供的大型优化器库，包括 SGD、Adam 和 RMSprop 等流行算法。
Scikit-Learn 优化器：一个 Scikit-Learn 提供的中型优化器库，包括 SGD、Adam 和 RMSprop 等流行算法。
SciPy 优化器：一个 SciPy 提供的大型优化器库，包括 SGD、Adam 和 RMSprop 等流行算法，以及用于其他优化问题的更高级算法。

优化框架

除了工具之外，还有许多框架可以帮助您管理机器学习优化工作流程，包括：

Comet：一个提供集中式实验跟踪、模型版本管理和协作功能的平台。
Weights & Biases：一个提供实验跟踪、可视化和优化工具的平台。
Neptune：一个提供实验跟踪、模型比较和协作功能的平台。
MLflow：一个提供模型管理、实验跟踪和可部署服务的平台。

如何选择正确的工具和框架

选择正确的优化工具和框架取决于您的特定需求。一些关键因素包括：

所使用的机器学习库：不同的机器学习库提供了不同的优化器和框架。确保您选择的工具和框架与您使用的机器学习库兼容。
模型的复杂性：更复杂的模型通常需要更强大的优化算法。确保您选择的工具和框架能够处理您正在训练的模型的复杂性。
可扩展性：如果您计划训练大型模型或处理大量数据，您需要选择可扩展的工具和框架。
易用性：优化工具和框架应该易于使用。确保您选择的工具和框架符合您的技能水平和经验。

结论

使用正确的优化工具和框架可以极大地提升您的机器学习优化工作流程。通过仔细考虑您的需求并选择适合您特定情况的工具和框架，您可以创建更有效、更准确的模型。

好学编程：2024十大 Python 机器学习库，不要错过！

Python 作为机器学习领域中最强大的工具，与之配合的第三方库为开发者提供了丰富的资源与强大的功能。今天，我们将聚焦于2024年最值得关注的十大Python机器学习库，旨在帮助您在机器学习之旅中更进一步。

TensorFlow

TensorFlow，由Google与Brain Team携手打造，几乎成为了所有Google机器学习应用的核心。它是一个计算库，专门用于执行涉及大量张量操作的新算法，神经网络可以非常自然地通过计算图表示，进而利用TensorFlow实现一系列张量操作。张量作为N维矩阵的代表，是机器学习中的重要概念。

TensorFlow的特点包括优化速度、可视化图表能力、灵活性、易于训练、并行神经网络训练以及庞大的活跃社区支持。作为开源库，TensorFlow为用户提供了一个自由探索与开发的空间。

Scikit-Learn

Scikit-Learn是一个与NumPy和SciPy紧密关联的Python库，常被誉为处理复杂数据的首选工具之一。该库进行过大量优化，其中交叉验证功能尤为突出，能够使用多种指标检查监督模型在未见过数据上的准确性。同时，Scikit-Learn提供了丰富的无监督学习算法，包括聚类、因子分析、主成分分析以及无监督神经网络。此外，它还具备强大的特征提取能力，能够从图像和文本中提取关键特征。

Numpy是Python中广受欢迎的机器学习库之一，其主要优势在于强大的数组接口，使得复杂的数学运算变得简单且直观。 Numpy具有交互性、数学计算能力、直观性以及广泛的开源社区支持。

Keras是Python中最具吸引力的机器学习库之一，以其更简单的神经网络表达机制著称。它提供了一套用于编译模型、处理数据集和图形可视化的最佳实践。 Keras支持CPU和GPU流畅运行，提供全面的神经网络模型支持，包括全连接、卷积、池化、循环和嵌入等，并且其设计高度模块化，具备强大的表现力、灵活性和研究能力。 Keras是一个完全基于Python的框架，易于调试和探索。

PyTorch是一个强大的机器学习库，允许开发人员在GPU加速下执行张量计算，并创建动态计算图，自动计算梯度。 PyTorch基于Torch，一个用C语言实现的开源机器库，后在Lua中进行了封装，自2017年推出以来，其受欢迎程度持续上升，吸引了众多机器学习开发者的关注。 PyTorch提供了丰富的API，以解决神经网络相关的应用问题。

PyTorch的特点包括混合前端、分布式训练、Python优先、丰富的工具和库生态系统等。混合前端在Eager模式下提供易用性和灵活性，同时无缝过渡到图形模式以在C++运行时环境中实现速度、优化和功能。分布式训练通过利用异步执行集体操作和点对点通信的本机支持优化研究和生产中的性能。 Python优先的设计使它能够与流行的库和包（如Cython和Numba）无缝集成。此外，活跃的研究人员和开发人员社区为PyTorch建立了丰富的工具和库生态系统，支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发。

Gradient Boosting是机器学习领域内最受欢迎和最强大的库之一，LightGBM、XGBoost和CatBoost等库通过重新定义基本模型（决策树）来帮助开发人员构建新算法。 LightGBM以其快速的计算速度、直观的使用和更快的训练速度而受到青睐，同时在处理NaN值和其他规范值时具有容错性。

Eli5库是解决机器学习模型预测结果不准确问题的有力工具。它结合了可视化和调试功能，使得所有机器学习模型的内部工作步骤变得清晰可追踪。 Eli5支持多种库，如XGBoost、Lightning、scikit-learn和sklearn-crfsuite等，使其成为开发者广泛使用的库。

SciPy是一个面向应用程序开发人员和工程师的机器学习库，包含优化、线性代数、积分和统计等模块。 SciPy库的主要特点是它与NumPy紧密集成，利用NumPy的高效数组操作。此外，SciPy提供了一系列高效数值例程，如优化、数值积分等，并且所有子模块的功能都拥有详尽的文档记录。

Theano是一个用于计算多维数组的Python机器学习库，工作原理与TensorFlow类似但性能不如后者。 Theano支持分布式或并行环境，并能够高效地执行数据密集型计算。其特点包括与NumPy紧密集成、高效使用GPU、高效符号微分、速度和稳定性优化以及动态C代码生成等功能。

Pandas是Python中用于数据操作的机器学习库，提供高级数据结构和各种数据分析工具。其强大的功能之一是能够使用一两个命令处理复杂的数据操作，包括分组、组合、过滤、重新索引、迭代、排序和聚合等。此外，Pandas还具备时间序列功能，使得时间序列数据的分析变得更加简单。

综上所述，这些Python机器学习库为开发者提供了丰富的资源与强大的功能，旨在帮助您在机器学习之旅中更进一步。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，持续关注和学习这些库将为您的项目带来显著的提升。

浅析自动机器学习（AutoML）工具NNI

探索自动机器学习的强大工具：NNI

在当今数据驱动的世界中，NNI——一个卓越的自动机器学习解决方案，以其卓越的特性脱颖而出。作为一款易用且功能强大的工具，NNI以pip包的简洁安装方式，通过命令行或直观的Web界面，为特征工程、神经架构搜索提供了无缝整合。其核心优势在于其可扩展性、灵活性和高效性，无论是在本地环境还是分布式计算资源中，都能轻松运作，并支持自定义算法和跨平台集成。

构建优化之路

在NNI的架构中，实验（Experiment）是基础，由一系列Trial（单次尝试）和所选算法组成，而搜索空间（Search Space）则定义了调优的范围。配置（Configuration）则是将搜索空间具体化的实例，每个Trial通过特定的配置运行。 Tuner作为关键组件，负责生成优化配置，而Assessor则根据预设策略评估Trial的结束点，确保资源的有效利用。

高效运行流程

使用NNI的过程就像一个高效的寻宝之旅：首先，明确搜索空间，即定义离散与连续的超参数；接着，修改模型代码，引入NNI获取超参数并指导训练；然后，通过YAML配置文件，设定实验参数和运行命令，启动自动的超参数优化之旅。通过Web UI，您可以实时监控实验进度和结果，通过一系列管理命令如查看实验详情、Trial任务列表，掌握整个过程。

卓越功能揭秘

NNI的核心功能包括并行超参数搜索，提供了丰富的自动调优算法和智能提前终止策略。它内置的Tuner和Assessor，如同调优领域的黄金搭档，为您的模型提供最佳配置。在模型优化上，NNI内置的NAS框架支持多种算法，如ENAS和DARTS，为神经网络架构搜索提供了强大支持。此外，模型压缩功能无需额外实验，通过剪枝和量化算法，显著减小模型体积。自动特征工程是另一个亮点，NNI的Tuner可以无缝集成在超参数调优过程中。

安装与实践

安装NNI有多样选择，包括pip、源码构建和Docker，确保适应不同的开发环境。通过编写JSON搜索空间文件，将代码中集成NNI的Trial部分，然后配置YAML文件，您就已准备好启动实验。只需一个命令，NNI的300 MB codeDir可通过文件管理文件资源，成功启动后，您将看到Web UI的实时反馈。

结论与资源

NNI为超参数调优提供了强大且直观的工具，其易用性和高效性使其成为数据科学家的首选。通过本文的简要概述，您已经了解了其基本概念和操作流程。欲深入了解，探索NNI源代码和官方文档，将带您进入自动机器学习的更深领域。让我们一起利用NNI的力量，加速模型优化，提升机器学习的效能。

你应该了解的 15 个机器学习框架

随着数字化在生活的几乎每个方面的重要性都在增长，企业对于加速投资的追求也就不足为奇了。特别是，组织在日常工作中更频繁地使用机器学习（ML）和人工智能（AI）。在寻找最适合公司或产品的机器学习框架时，可能需要花费大量时间和精力。在结束本文时，你将对目前使用最广泛的一些机器学习框架有深入的了解。首先，让我们探讨一下机器学习框架的概念。人工智能（AI）包括一个称为机器学习（ML）的子集，它使机器能够自动从数据和先前的经验中学习，同时发现模式并在最少的人工干预下进行预测。机器学习技术通过采用可以发现模式并从迭代过程中的经验中学习的算法，从大量数据中收集可用信息。在机器学习中，算法使用计算方法直接从数据中学习，而不是依赖于任何可以作为模型的预定方程。这与传统上使用的方法不同。在机器学习的过程中，机器学习算法的性能会随着它们接触到的样本总数的增加而自适应地提高。这是因为机器学习算法旨在从错误中学习。例如，属于更广泛的机器学习类别的子领域之一是“深度学习”。它训练计算机重现自然的人类行为，例如从示例和其他认知过程中学习。它提供优于传统机器学习算法的性能参数。借助机器学习技术，计算机可以独立于人类输入运行。为了让 ML 应用程序独立学习、成长、开发和适应，它们不断地被赋予新数据。机器学习框架是一个库、接口或工具，使开发人员能够更轻松、更快速地构建 ML 模型。它是在不需要开发人员深入研究幕后使用的算法的细节的情况下完成的。它提供了一种简单明了的方法，通过使用预构建和优化组件库来定义机器学习模型。它通过防止程序员在创建特定的 ML 应用程序时从头开始，使开发过程更加高效。许多已经在机器学习框架内使用的类似库使得机器学习模型的创建更容易访问。在机器学习中，可以通过应用许多尖端工具来取得成功。机器学习框架是工具和算法的集合，可促进作为机器学习生命周期一部分的操作。机器学习生命周期中涉及的活动包括数据预处理、特征工程和模型服务等。让我们讨论一下机器学习框架面临的挑战。以下是机器学习框架为满足业务需求而必须克服的一些主要障碍：没有所谓的“最佳 ML 框架”。你选择的框架将取决于你尝试创建的应用程序类型和你使用的数据。将考虑可扩展性、数据处理和部署需求等。了解各种 ML 框架后，你会更好地回答这个问题。以下是 15 个顶级机器学习框架，它们有助于管理机器学习项目的最流行的框架。它们是 TensorFlow、Keras、Apache MXNet、Caffe、H2O、Theano、Shogun、WEKA、Spark MLLib、Scikit Learn、ML Pack、Apache Singa、PyTorch、Amazon Machine Learning 和 Azure ML Studio。以下是这些框架的一些简单概述：1. TensorFlow：在深度学习和机器学习方面，TensorFlow 是程序员和学术界都使用的重要框架。它还有助于数据预处理、特征工程和模型服务，将其用途扩展到简单的训练之外。 TensorFlow 的主库作为 Python 模块导入后在 ARM 和 AMD 系统上使用。借助 JavaScript 库，在浏览器和上训练和部署模型。 TensorFlow 版本是原始 TensorFlow 软件的简化变体，用于移动、IoT 和边缘设备上的模型推理。 2. Keras：Keras 是另一个高效的库，它只将注意力集中在解决与深度学习相关的问题的过程中。考虑到我们一直在讨论深度学习及其复杂性，提及 Keras 是恰当的。此外，Keras 帮助工程师充分利用可用于其应用程序的可扩展性和跨平台功能。 Apache MXNet 是用于机器学习和深度神经网络的流行 Python 接口。如今，Uber、Netflix 等主要 IT 公司都使用 Keras 来提高其可扩展性。 3. Apache MXNet：Apache MXNet 是深度学习生态系统的最新成员之一，于 2017 年首次发布。它与多种编程语言的兼容性使其在其他类似应用程序中脱颖而出。其中包括 Python、C++、Julia、Java、JavaScript、Matlab、R、Go、Perl、Scala和 Wolfram。 4. Caffe：Caffe 被开发为一个灵活、快速且富有表现力的深度学习框架。伯克利视觉与学习中心 (BVLC) 和公众共同努力创建它。在伯克利攻读博士学位期间，贾扬清提出了这个想法。 Caffe 通过 BSD 2-Clause 许可证向公众开放。用户可以在图形处理单元 (GPU) 和中央处理单元 (CPU) 之间切换，并以最少的编码工作进行建模和优化。 Caffe 快速的处理时间使其成为科学研究和广泛商业用途的理想选择。 Caffe 使用单个 NVIDIA K40 GPU 每天处理大约 6000 万张照片。 5. H2O：H2O 是另一种免费的开源 ML 库，它面向企业使用，并采用预测分析和数学来促进数据和洞察力驱动的决策制定。这种人工智能应用程序结合了尖端的开源 Breed 技术和其他优势，包括熟悉且直观的基于 Web 的用户界面 (GUI) 以及与所有标准数据库和文件格式的兼容性。 6. Theano：Theano 是一个 ML Python 编程语言库，允许用户编写、优化和评估数学表达式，尤其是那些使用多维数组 () 的表达式。在处理包含大量数据的问题时，可以使用 Theano 实现与手工制作的 C 实现相当的速度。它是在 LISA 实验室开发的，旨在促进实用机器学习算法的快速创建。 Theano 使用基于 BSD 标准的许可证分发。 7. Shogun：Shogun 是最受尊敬和最古老的机器学习库之一。 Shogun 于 1999 年开发，使用 C++ 编写。它可以在各种语言和环境中透明地使用，包括 Python、Java、Ruby、C#、R、Octave、Lua 和 Matlab。它是通过 SWIG 库实现的。 Shogun 旨在跨各种特征类型和学习场景（例如探索性数据分析、回归或分类）进行统一的大规模学习。 8. WEKA：使用 WEKA 时，用户可以访问许多机器学习技术。机器学习专家可以使用 ML 框架方法从海量数据中提取有用信息。在这种情况下，专业人员可以建立一个环境来开发新的机器学习技术，并使用实际数据将这些策略付诸实践。机器学习和应用科学学科的研究人员利用 WEKA 来实现他们在学习方面的目标。它是目前市场上最有效的技术之一。 9. Spark MLLib：Spark MLlib 是 Spark Core 上的一个插件，为机器学习原语提供应用程序编程接口 (API)。对于模型训练，机器学习通常会处理大量数据。 Spark 提供的基础计算框架是一项不可思议的资产。除此之外，MLlib 还是大多数最广泛使用的机器学习和统计方法的来源。它极大地简化了处理大型机器学习项目的过程。 10. Scikit Learn：SciKit Learn 免费且易于使用，即使对于需要了解更多机器学习知识的人也是如此。它还附带了很多文档。它允许开发人员在使用该方法时或运行时更改算法的预定义参数，从而简化了调整和调试模型的过程。凭借其丰富的 Python 库，SciKit-Learn 使构建机器学习应用程序成为可能。在数据挖掘和分析方面，它是目前市场上最有效的技术之一。 11. ML Pack：mlpack 是一个用 C++ 编写的机器学习库，于 2011 年首次发布。据该库的开发人员称，该包在开发时考虑到了“可扩展性、速度和易用性”。根据手头工作的复杂性，开发人员可以选择使用 C++ API 或命令行可执行文件的缓存来实现 mlpack。 12. Apache Singa：Apache Singa 是一个广泛的分布式深度学习框架，它使用大型数据集来训练大型深度学习模型。它是使用基于层抽象的简单编程模型设计的。支持广泛的知名深度学习模型，包括前馈模型，例如受限玻尔兹曼机 (RBM)、卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN) 等能量模型。用户可以从各种内置图层中进行选择。 13. PyTorch：Facebook 负责开发名为 PyTorch 的开源深度学习框架。它以 Torch 库为基础，创建时有一个基本目标：加快从研究原型设计到生产部署的整个过程。 PyTorch 除了 Python 接口外还包括 C++ 前端，其最值得注意的功能之一是“”后端鼓励在研究和生产中进行可扩展的分布式训练和性能优化。 14. Amazon Machine Learning：Amazon Machine Learning（简称 Amazon ML）是一项托管在云中的强大服务，可让不同经验水平的软件开发人员轻松实施机器学习技术。 Amazon ML 让用户可以访问可视化工具和向导，引导他们完成机器学习（ML）模型的开发过程，而无需他们掌握该过程中涉及的复杂 ML 方法和技术。模型完成后，Amazon ML 可以使用简单的 API 轻松接收对您的应用程序的预测。您无需创建自定义预测生成代码或管理任何基础设施，因为 Amazon ML 会为您完成一切。 15. Azure ML Studio：Microsoft Azure 客户可以使用 Azure ML Studio 构建和训练模型，然后将它们发布为 API 以供其他应用程序使用。该服务为每个用户提供高达 10 GB 的模型数据存储空间，而用户可以将他们的 Azure 存储链接到该服务以存储更大的模型。来自 Microsoft 和外部开发人员的算法很容易获得。在决定是否注册帐户之前，您可以在不提供任何个人信息的情况下测试 Azure ML Studio 长达八个小时。现在，你对机器学习框架有了更深入的了解。在你的 AI 学习框架中，你可能会使用这些工具中的一个或多个。如果你对特定框架有疑问，或者想要了解更多关于机器学习的信息，请随时提问。

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