Las 3 principales bibliotecas de aprendizaje automático en C++ que debe tener en sus manos

Hoy, dondequiera que miremos, el aprendizaje automático nos rodea de una forma u otra. Este subconjunto de Inteligencia Artificial ha encontrado diversas aplicaciones en todos los paralelos de la industria, y con razón. Aunque Machine Learning es un campo emergente, ha abierto una gran cantidad de posibilidades para explorar.

Ahora, la pregunta es, ¿qué lenguaje de programación usar para proyectos de Machine Learning?

Python y C++ son dos de los lenguajes de programación más populares. Ambos lenguajes cuentan con una comunidad activa, soporte de herramientas dedicado, un extenso ecosistema de bibliotecas y un rendimiento de tiempo de ejecución encomiable. Sin embargo, el enfoque de la publicación de hoy será el aprendizaje automático en C++.

¿Por qué C++ para el aprendizaje automático?

Es un hecho bien establecido que Machine Learning requiere un rendimiento de CPU de alto rendimiento, y esto es precisamente lo que garantiza C++. Cuando se trata de velocidad y rendimiento, C++ deja atrás a Python, Java e incluso C#. Otra gran ventaja de usar C++ para Machine Learning es que admite punteros, una función que no está disponible en muchos de los lenguajes de programación populares.

Para la implementación exitosa de Machine Learning en C++, lo más importante que debe hacer es familiarizarse con las bibliotecas de C++. Afortunadamente, C ++ tiene algunas bibliotecas excelentes para Machine Learning, que incluyen Shark, MLPack y GRT (Gesture Recognition Toolkit).

Ahora, profundicemos en la discusión de las bibliotecas de Machine Learning en C++.

Bibliotecas de aprendizaje automático en C++

1. tiburón

Shark es una biblioteca modular de código abierto en C++. Es la biblioteca perfecta para Machine Learning, ya que tiene un amplio soporte para algoritmos de aprendizaje supervisado como regresión lineal, k-means, redes neuronales y agrupamiento, por nombrar algunos.

Shark también incluye numerosos métodos para la optimización lineal y no lineal, algoritmos de aprendizaje basados ​​en kernel, optimización numérica y una serie de otras técnicas de ML. Es la herramienta ideal tanto para la investigación como para la creación de aplicaciones del mundo real. Shark tiene una excelente documentación y es compatible con Linux, Windows y macOS.

¿Cómo instalar Tiburón?

Para instalar Shark, debe obtener los paquetes fuente de la página oficial de descargas . Después de esto, debe construir la biblioteca escribiendo el siguiente código:

mkdir Tiburón/construir/

cd tiburón/compilación

hacer ../

hacer

Debe saber que Shark tiene dos dependencias: Boost y CMake . Mientras que en Linux y Windows, generalmente se usa ATLAS, en macOS, Accelerate es la biblioteca de álgebra lineal predeterminada. En macOS, puede usar MacPorts para obtener los paquetes necesarios, así:

puerto sudo instalar impulsar cmake

Sin embargo, en Ubuntu, debe instalar los paquetes necesarios utilizando la siguiente declaración:

sudo apt-get install cmake cmake-curses-gui libatlas-base-dev libboost-all-dev

Estos son los pasos para instalar Shark:

• Primero, descargue los paquetes fuente de la página de descargas de d y descomprímalos.
• Inicie la GUI de CMake
• Seleccione "Dónde está el código fuente" para establecer la ruta a la ubicación de Shark desempaquetada.
• Seleccione "Dónde construir el directorio" para establecer la ruta donde desea almacenar los archivos del proyecto de Visual Studio.
• Elija la opción "Agregar entrada". Ahora, agregue una entrada BOOST_ROOT de tipo PATH y configúrela en su directorio de instalación de boost.
• Nuevamente, agregue una entrada BOOST_LIBRARYDIR de tipo PATH y configúrela en su directorio de biblioteca de impulso.
• Finalmente, elija el compilador apt Visual Studio y haga doble clic en la opción "Configurar", seguido de la opción "Generar".

2. paquete ml

mlpack es una biblioteca de C++ que está diseñada explícitamente para el rendimiento. Promete ofrecer implementaciones rápidas y extensibles de algoritmos ML pioneros. El aspecto único de esta biblioteca de C++ es que proporciona los algoritmos de ML como programas simples de línea de comandos, enlaces de Python, enlaces de Julia y clases de C++, todo lo cual se puede integrar en soluciones de ML a mayor escala.

¿Cómo instalar mlpack?

El proceso de instalación de MLPack varía de una plataforma a otra.

Para Python, puede obtener el paquete fuente a través de pip o conda, así:

pip instalar mlpack

conda install -c conda-forge mlpack

Puede consultar la guía de inicio rápido de mlpack en Python para obtener más detalles.

Para Julia, puede obtener las fuentes a través de Pkg, de la siguiente manera:

paquete de importación;

Pkg.add(“mlpack”)

Para Ubuntu, Debian, Fedora y Red Hat, puede instalar mlpack usando un administrador de paquetes. La guía de inicio rápido de la línea de comandos de mlpack es un buen lugar para comenzar. También puede compilarlo desde el código fuente siguiendo el tutorial de compilación de Linux .

Para Windows, puede descargar archivos binarios precompilados: Windows de 64 bits: MSI Installer y Windows de 64 bits: ZIP . También puede instalarlo usando un administrador de paquetes como vcpkg , o compilarlo desde la fuente siguiendo el tutorial de compilación de Windows .

Al llegar a macOS, puede instalar la biblioteca a través de homebrew, así:

cerveza instalar mlpack

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3. GRT (kit de herramientas de reconocimiento de gestos)

GRT o Gesture Recognition Toolkit es una biblioteca C++ multiplataforma de código abierto. Está especialmente diseñado para el reconocimiento de gestos en tiempo real. Incluye una API de C++ integral que se solidifica aún más con una GUI (interfaz gráfica de usuario) ordenada y fácil de usar.

GRT no solo es apto para principiantes, sino que también es extremadamente fácil de integrar en proyectos C++ existentes. Es compatible con cualquier sensor/entrada de datos y puedes entrenarlo con tus gestos únicos. Además, GRT puede adaptarse a su procesamiento personalizado o algoritmos de extracción de características cuando sea necesario.

¿Cómo instalar TRB?

Lo primero que debes hacer es descargar el paquete GRT. Después de esto, debe ubicar la carpeta GRT en la carpeta principal del kit de herramientas de reconocimiento de gestos y agregar la carpeta GRT (incluidas todas las subcarpetas) al proyecto deseado.

Puede comenzar a usar GRT agregando el código completo almacenado en la carpeta GRT a su proyecto C++. En caso de que use IDE como VisualStudio o XCode, puede agregar los archivos de la carpeta GRT a su proyecto siguiendo esta ruta: " Archivo -> Agregar archivos al proyecto ". También puede arrastrar la carpeta GRT (desde Finder o Windows Explorer) al IDE para agregar todos los archivos de la carpeta GRT a su proyecto.

Una vez que haya agregado el código contenido en la carpeta GRT a su proyecto, puede usar todas las funciones/clases GRT. Todo lo que tiene que hacer es agregar las siguientes dos líneas de código en la parte superior del archivo de encabezado en el proyecto donde desea usar el código GRT:

#include “GRT/GRT.h”

int main (int argc, const char * argv[])

{

//El código principal de tu proyecto...

}

En este código, la primera línea agrega el archivo de encabezado GRT principal (GRT.h) al proyecto. El archivo GRT.h contiene todos los archivos de encabezado del módulo GRT y, por lo tanto, no tiene que ingresar ningún otro archivo de encabezado GRT manualmente. Sin embargo, la segunda línea declara que se está utilizando el espacio de nombres GRT. Esto elimina la necesidad de escribir GRT:: WhatEverClass cada vez que desee usar una clase GRT; puede escribir WhatEverClass y terminar con ella.

Sin embargo, recuerde que debe especificar la ruta física donde almacenó la carpeta GRT en su disco duro, según el IDE que use.

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Conclusión

Estas tres bibliotecas de C++ son perfectas para manejar casi todas sus necesidades de ML. La clave para dominar el aprendizaje automático en C++ es primero aprender estas bibliotecas, comprender sus especialidades y funciones y luego implementarlas según los requisitos específicos de ML.

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