Atlansys EUS (Eelectronic Universal System) фрейворк для анализа данных и машинного обучения
Уважаемые коллеги!
Рады Вам сообщить, что мы приступили к разработке собственного фреймворка EUS (Eelectronic Universal System, набора библиотек с API) для анализа больших массивов структурированных и неструктурированных данных, а также для решения задач машинного обучения. Основная задача, стоящая перед нами — создать удобный и простой в использовании инструмент для решения задач информационной безопасности в различных отраслях экономики.
Ни для кого уже не секрет, что работа в области науки о данных — одна из самых желанных профессий не только в мире, но и в Российской Федерации.
Спрос на специалистов по данным продолжает расти. Частично это связано с тем, что все больше компаний расширяют сбор и использование данных и нуждаются в профессионалах, которые могут структурировать и анализировать большие данные, чтобы получить бизнес-идеи или новую ценность из имеющейся информации и применить их к новым технологиям (таким как машинное обучение и искусственный интеллект) и потребностям бизнеса (например, предиктивная аналитика в виде прогнозов развития рынков сбыта и самих компаний).
Ниже мы приведем список из 10-ти лучших фреймворков машинного обучения, используемых специалистами по большим данным:
Pandas (сокращение от «panel-data-s») — это инструмент машинного обучения, используемый для исследования, очистки, преобразования и визуализации данных, поэтому его можно использовать в моделях машинного обучения и обучении. Это библиотека Python с открытым исходным кодом, построенная на основе NumPy. Pandas может обрабатывать три типа структур данных: серии, DataFrame и панель.
NumPy («числовой Python») — еще одна библиотека программирования Python, на этот раз используемая для работы с числовыми и научными вычислениями в качестве пакета обработки массивов. Оптимизированный по скорости код C NumPy предоставляет объекты массивов, которые в 50 раз быстрее, чем списки Python, что делает их идеальными для целей науки о данных.
Scikit-learn — это простая в освоении библиотека Python с открытым исходным кодом для машинного обучения, построенная на NumPy, SciPy и matplotlib. Его можно использовать для классификации данных, регрессии, кластеризации, уменьшения размерности, выбора модели и предварительной обработки.
Matplotlib — это комплексная, популярная библиотека Python с открытым исходным кодом для создания визуализаций «качества публикации». Визуализации могут быть статическими, анимированными или интерактивными. Он был эмулирован из MATLAB и, таким образом, содержит глобальные стили, очень похожие на MATLAB, включая иерархию объектов.
TensorFlow — это «сквозная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом», которая помогает науке о данных разрабатывать и обучать модели машинного обучения (ML). Это особенно полезно для эффективного создания быстрых прототипов. Специалисты по обработке данных могут писать на любом языке, который им уже знаком, для обучения и развертывания моделей в облаке или локально.
Keras — это библиотека науки о данных с открытым исходным кодом, которая предоставляет интерфейс Python для искусственных нейронных сетей. Начиная с версии 2.4, он служит интерфейсом для библиотеки TensorFlow; предыдущие версии поддерживали TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano, PlaidML и другие. Он поддерживает строительные блоки нейронной сети, такие как уровни, цели, функции активации и оптимизаторы.
Seaborn — это библиотека визуализации данных Python для построения «привлекательных и информативных» статистических графиков. Seaborn основан на Matplotlib. Он включает в себя множество визуализаций на выбор, включая временные ряды и совместные графики.
PyTorch — это еще одна среда Python с открытым исходным кодом, которая позволяет специалистам по обработке данных быстро выполнять задачи глубокого обучения. PyTorch используется Salesforce, Стэнфордским университетом, Udacity и другими для выполнения тензорных вычислений и построения динамических нейронных сетей. PyTorch основан на Torch, библиотеке глубокого обучения с открытым исходным кодом на основе C.
AWS Deep Learning AMI, хотя и не является фреймворком, представляет собой инструмент, который позволяет специалистам по обработке данных работать быстрее и лучше. Согласно Amazon, «AMI AWS Deep Learning AMI предоставляют практикам и исследователям машинного обучения инфраструктуру и инструменты для ускорения глубокого обучения в облаке в любом масштабе». На момент написания этой статьи среды AWS DL поставляются с предварительно настроенными TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Chainer, Microsoft Cognitive Toolkit, Gluon, Horovod и Keras.
Apache Kafka — это масштабируемая платформа обмена сообщениями с открытым исходным кодом, построенная на Java и Scala и созданная LinkedIn. Как потоковая платформа («магистраль приема») она способна обрабатывать триллионы событий в день в режиме реального времени. Kafka используется в качестве среды науки о данных в проектах, которые требуют доступа и обработки очень больших объемов данных в реальном времени.
Стоит подчеркнуть, что многие из этих популярных инструментов имеют открытый исходный код, включая Pandas, Numpy, Scikit-learn, Matplotlib и Tensorflow, что указывает на то, что сообщество разработчиков, инженеров и ученых предпочитает программное обеспечение с открытым исходным кодом.
Если Вы интересуетесь другими фреймворками машинного обучения, используемых специалистами по большим данным, то рекомендуем Вам посетить следующий сайт: