Les 3 meilleures bibliothèques d'apprentissage automatique en C++ que vous devriez mettre en pratique

Aujourd'hui, partout où nous regardons, l'apprentissage automatique est autour de nous sous une forme ou une autre. Ce sous-ensemble de l'intelligence artificielle a trouvé diverses applications dans tous les parallèles de l'industrie, et à juste titre. Même si l'apprentissage automatique est un domaine émergent, il a ouvert une multitude de possibilités à explorer.

Maintenant, la question est de savoir quel langage de programmation utiliser pour les projets de Machine Learning ?

Python et C++ sont deux des langages de programmation les plus populaires. Ces deux langages se vantent d'une communauté active, d'un support d'outils dédié, d'un vaste écosystème de bibliothèques et de performances d'exécution louables. Cependant, le message d'aujourd'hui portera sur l'apprentissage automatique en C++.

Pourquoi C++ pour l'apprentissage automatique ?

C'est un fait bien établi que l'apprentissage automatique nécessite des performances de processeur élevées, et c'est précisément ce que garantit C++. En termes de vitesse et de performances, C++ laisse derrière lui Python, Java et même C#. Un autre avantage majeur de l'utilisation de C++ pour Machine Learning est qu'il prend en charge les pointeurs, une fonctionnalité non disponible dans de nombreux langages de programmation populaires.

Pour une implémentation réussie de Machine Learning en C++, la première chose à faire est de vous familiariser avec les bibliothèques C++. Heureusement, C++ possède d'excellentes bibliothèques pour l'apprentissage automatique, notamment Shark, MLPack et GRT (Gesture Recognition Toolkit).

Maintenant, plongeons dans la discussion sur les bibliothèques d'apprentissage automatique en C++.

Bibliothèques d'apprentissage automatique en C++

1. Requin

Shark est une bibliothèque modulaire open-source en C++. C'est la bibliothèque parfaite pour l'apprentissage automatique car elle prend en charge de manière étendue les algorithmes d'apprentissage supervisé tels que la régression linéaire, les k-means, les réseaux de neurones et le clustering, pour n'en nommer que quelques-uns.

Shark comprend également de nombreuses méthodes d'optimisation linéaire et non linéaire, des algorithmes d'apprentissage basés sur le noyau, l'optimisation numérique et une foule d'autres techniques d'apprentissage automatique. C'est l'outil idéal pour la recherche et la création d'applications dans le monde réel. Shark a une excellente documentation et est compatible avec Linux, Windows et macOS.

Comment installer Shark ?

Pour installer Shark, vous devez obtenir les packages sources à partir de la page de téléchargement officielle . Après cela, vous devez construire la bibliothèque en écrivant le code suivant :

mkdir requin/construction/

cd Requin/construction

cmake ../

Fabriquer

Vous devez savoir que Shark a deux dépendances - Boost et CMake . Alors que sur Linux et Windows, ATLAS est généralement utilisé, sur macOS, Accelerate est la bibliothèque d'algèbre linéaire par défaut. Dans macOS, vous pouvez utiliser MacPorts pour obtenir les packages nécessaires, comme ceci :

port sudo installer boost cmake

Cependant, sous Ubuntu, vous devez installer les packages requis en utilisant l'instruction suivante :

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

Voici les étapes pour installer Shark :

• Tout d'abord, téléchargez les packages source à partir de la page des téléchargements et décompressez-les.
• Lancer l'interface graphique de CMake
• Sélectionnez "Où est le code source" pour définir le chemin vers l'emplacement Shark décompressé.
• Sélectionnez "Où créer le répertoire" pour définir le chemin où vous souhaitez stocker les fichiers de projet Visual Studio.
• Choisissez l'option "Ajouter une entrée". Maintenant, ajoutez une entrée BOOST_ROOT de type PATH et définissez-la sur votre répertoire d'installation boost.
• Encore une fois, ajoutez une entrée BOOST_LIBRARYDIR de type PATH et définissez-la dans votre répertoire de bibliothèque boost.
• Enfin, choisissez le compilateur apt Visual Studio et double-cliquez sur l'option "Configurer", puis sur l'option "Générer".

2. mlpack

mlpack est une bibliothèque C++ conçue explicitement pour les performances. Il promet d'offrir des implémentations rapides et extensibles d'algorithmes ML pionniers. L'aspect unique de cette bibliothèque C++ est qu'elle fournit les algorithmes ML sous forme de programmes de ligne de commande simples, de liaisons Python, de liaisons Julia et de classes C++, que vous pouvez tous intégrer dans des solutions ML à plus grande échelle.

Comment installer mlpack ?

Le processus d'installation de MLPack varie d'une plate-forme à l'autre.

Pour Python, vous pouvez obtenir le package source via pip ou conda, comme ceci :

pip installer mlpack

conda install -c conda-forge mlpack

Vous pouvez vous référer au guide de démarrage rapide de mlpack en Python pour plus de détails.

Pour Julia, vous pouvez obtenir les sources via Pkg, comme suit :

importer Pkg ;

Pkg.add("mlpack")

Pour Ubuntu, Debian, Fedora et Red Hat, vous pouvez installer mlpack à l'aide d'un gestionnaire de packages. Le guide de démarrage rapide de la ligne de commande mlpack est un bon point de départ. Vous pouvez également le compiler à partir des sources en suivant le didacticiel de compilation Linux .

Pour Windows, vous pouvez télécharger des fichiers binaires prédéfinis – Windows 64 bits – MSI Installer et Windows 64 bits – ZIP . Vous pouvez également l'installer à l'aide d'un gestionnaire de packages tel que vcpkg ou le compiler à partir des sources en suivant le didacticiel de compilation de Windows .

En venant sur macOS, vous pouvez installer la bibliothèque via homebrew, comme ceci :

brasser installer mlpack

Lire : Les emplois d'apprentissage automatique les plus rémunérateurs

3. GRT (boîte à outils de reconnaissance de gestes)

GRT ou Gesture Recognition Toolkit est une bibliothèque C++ open source et multiplateforme. Il est spécialement conçu pour la reconnaissance gestuelle en temps réel. Il comprend une API C++ complète qui est encore renforcée par une GUI (interface utilisateur graphique) soignée et facile à utiliser.

GRT est non seulement convivial pour les débutants, mais il est également extrêmement facile à intégrer dans des projets C++ existants. Il est compatible avec n'importe quelle entrée de capteur/données, et vous pouvez l'entraîner avec vos gestes uniques. De plus, GRT peut s'adapter à vos algorithmes de traitement ou d'extraction de caractéristiques personnalisés en fonction des besoins.

Comment installer GRT ?

La première chose à faire est de télécharger le package GRT. Après cela, vous devez localiser le dossier GRT dans le dossier principal de la boîte à outils de reconnaissance de gestes et ajouter le dossier GRT (y compris tous les sous-dossiers) au projet souhaité.

Vous pouvez commencer à utiliser le GRT en ajoutant le code complet stocké dans le dossier GRT à votre projet C++. Si vous utilisez des IDE comme VisualStudio ou XCode, vous pouvez ajouter les fichiers du dossier GRT à votre projet en suivant ce chemin - " Fichier -> Ajouter des fichiers au projet ". Vous pouvez également faire glisser le dossier GRT (depuis le Finder ou l'Explorateur Windows) dans l'IDE pour ajouter tous les fichiers du dossier GRT à votre projet.

Une fois que vous avez ajouté le code contenu dans le dossier GRT à votre projet, vous pouvez utiliser toutes les fonctions/classes GRT. Tout ce que vous avez à faire est d'ajouter les deux lignes de code suivantes en haut du fichier d'en-tête du projet où vous souhaitez utiliser le code GRT :

#include "GRT/GRT.h"

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

{

//Le code principal de votre projet…

}

Dans ce code, la première ligne ajoute le fichier d'en-tête GRT principal (GRT.h) au projet. Le fichier GRT.h contient tous les fichiers d'en-tête du module GRT et, par conséquent, vous n'avez pas besoin d'entrer manuellement d'autres fichiers d'en-tête GRT. Cependant, la deuxième ligne déclare que l'espace de noms GRT est utilisé. Cela élimine le besoin d'écrire GRT :: WhatEverClass chaque fois que vous voulez utiliser une classe GRT - vous pouvez écrire WhatEverClass et en finir avec.

Cependant, n'oubliez pas que vous devez spécifier le chemin physique où vous avez stocké le dossier GRT sur votre disque dur, en fonction de l'IDE que vous utilisez.

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Conclusion

Ces trois bibliothèques C++ sont parfaites pour gérer presque tous vos besoins en ML. La clé pour maîtriser l'apprentissage automatique en C++ est d'abord d'apprendre ces bibliothèques, de comprendre leurs spécialités et leurs fonctions, puis de les implémenter selon des exigences ML spécifiques.

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