Le principali Librerie per il Deep Learning di Python

Per sviluppare modelli di Deep Learning è possibile utilizzare il linguaggio di programmazione Python il quale offre una vasta scelta di Librerie dedicate per l'apprendimento automatizzato e reti neurali.

Tra le principali librerie di Deep Learning abbiamo:

Numpy

Veloce e versatile, i concetti di vettorizzazione, indicizzazione e trasmissione di NumPy sono oggi gli standard dell'elaborazione di array. NumPy offre funzioni matematiche complete, generatori di numeri casuali, routine di algebra lineare, trasformate di Fourier e altro ancora.

Link per maggiori informazioni : https://numpy.org/

Pandas

Pandas è un libreria principale per ogni applicazione di Intelligenza Artificiale. Questa libreria è adatta per strutture e analisi dati di alto livello. Consente l'unione e il filtraggio dei dati, nonché la raccolta da altre fonti esterne come Excel, ad esempio.

Link per maggiori informazioni : https://pandas.pydata.org/

Matplotlib

Questa libreria è un altro "must" per chi vuole lavorare con il machine learning. In Matplotlib troverete una serie di funzioni che vi permetteranno di creare grafici in 2d e 3d. Con questa libreria è possibile vedere, ad esempio, quanto le nostre predizioni sono lontane da quelle desiderate.

Link per maggiori informazioni : https://matplotlib.org/

Teano

Teano è una libreria di basso livello specializzata in calcoli efficienti. Lo userai direttamente solo se hai bisogno di personalizzazione e flessibilità. Grazie a questa libreria è possibile, ad esempio, scrivere manualmente le principali funzioni dell'apprendimento automatico.

Ad esempio, ecco come scrivere una funzione di attivazione logistica in Theano:

import theano
import theano.tensor as T

x = T.dmatrix('x')
s = 1 / (1 + T.exp(-x))
logistic = theano.function([x], s)
logistic([[0, 1], [-1, -2]])

Link per maggiori informazioni : http://deeplearning.net/software/theano/

TensorFlow

TensorFlow è un'altra libreria di basso livello meno matura di Theano. Tuttavia, è supportato da Google e offre un'elaborazione distribuita pronta all'uso.

TensorFlow consente un calcolo numerico efficiente utilizzando i grafici del flusso di dati. È commercializzato come un Theano 2.0 . Anche il suo sostegno da parte di un'azienda come Google è promettente.

Link per maggiori informazioni : https://www.tensorflow.org/

Keras

Tra tutte le librerie di deep learning Python, Keras è la mia preferita per 3 motivi:

Innanzitutto, Keras è una libreria che ti consente di utilizzare il backend Theano o TensorFlow! Ciò significa che puoi facilmente passare da uno all'altro, a seconda dell'applicazione.

In secondo luogo, ha bellissimi principi guida: modularità, minimalismo, estensibilità e natività Python. In pratica, questo rende il lavoro in Keras semplice e divertente.

Infine, Keras ha implementazioni pronte all'uso di strutture di rete comuni. È facile e veloce installare e far funzionare una rete neurale convoluzionale.

Ecco un esempio di un modello sequenziale super veloce:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
 
# Semplice architettura feed-forward
model = Sequential()
model.add(Dense(output_dim=64, input_dim=100))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(output_dim=10))
model.add(Activation("softmax"))
 
# ottimizziamo con SGD
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
 
# alleniamo il modello
model.fit(X_train, Y_train, nb_epoch=5, batch_size=32)
 
# valutiamo il modello
loss_and_metrics = model.evaluate(X_test, Y_test, batch_size=32)

Link per maggiori informazioni : https://keras.io/

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