As 3 principais bibliotecas de aprendizado de máquina em C++ que você deve colocar em prática

Hoje, para onde quer que olhemos, o Machine Learning está ao nosso redor de uma forma ou de outra. Esse subconjunto de Inteligência Artificial encontrou diversas aplicações em todos os paralelos da indústria, e com razão. Embora o Machine Learning seja um campo emergente, ele abriu uma série de possibilidades a serem exploradas.

Agora, a questão é: qual linguagem de programação usar para projetos de Machine Learning?

Python e C++ são duas das linguagens de programação mais populares. Ambas as linguagens possuem uma comunidade ativa, suporte a ferramentas dedicadas, um extenso ecossistema de bibliotecas e desempenho de tempo de execução louvável. No entanto, o foco do post de hoje será Machine Learning em C++.

Por que C++ para aprendizado de máquina?

É um fato bem estabelecido que o Machine Learning requer desempenho de CPU pesado, e é exatamente isso que o C++ garante. Quando se trata de velocidade e desempenho, C++ deixa para trás Python, Java e até C#. Outra grande vantagem de usar C++ para Machine Learning é que ele tem suporte a ponteiros, um recurso não disponível em muitas das linguagens de programação populares.

Para a implementação bem-sucedida do Machine Learning em C++, a principal coisa a fazer é familiarizar-se com as bibliotecas C++. Felizmente, o C++ tem ótimas bibliotecas para Machine Learning, incluindo Shark, MLPack e GRT (Gesture Recognition Toolkit).

Agora, vamos mergulhar na discussão das bibliotecas de Machine Learning em C++.

Bibliotecas de aprendizado de máquina em C++

1. Tubarão

Shark é uma biblioteca modular de código aberto em C++. É a biblioteca perfeita para Machine Learning, pois possui amplo suporte para algoritmos de aprendizado supervisionado, como regressão linear, k-means, redes neurais e clustering, para citar alguns.

O Shark também inclui vários métodos para otimização linear e não linear, algoritmos de aprendizado baseados em kernel, otimização numérica e uma série de outras técnicas de ML. É a ferramenta ideal para pesquisa e construção de aplicações do mundo real. O Shark possui excelente documentação e é compatível com Linux, Windows e macOS.

Como instalar o tubarão?

Para instalar o Shark, você precisa obter os pacotes de origem na página oficial de downloads . Depois disso, você deve construir a biblioteca escrevendo o seguinte código:

mkdir Tubarão/build/

cd Shark/construir

cma ../

fazer

Você deve saber que o Shark tem duas dependências – Boost e CMake . Enquanto no Linux e no Windows, geralmente o ATLAS é usado, no macOS, o Accelerate é a biblioteca de álgebra linear padrão. No macOS, você pode usar MacPorts para obter os pacotes necessários, assim:

sudo port install boost cmake

No entanto, no Ubuntu, você precisa instalar os pacotes necessários usando a seguinte instrução:

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

Aqui estão os passos para instalar o Shark:

• Primeiro, baixe os pacotes de origem da página d ownloads e descompacte-os.
• Inicie a GUI do CMake
• Selecione “Onde está o código-fonte” para definir o caminho para o local do Shark descompactado.
• Selecione “Onde construir o diretório” para definir o caminho onde você deseja armazenar os arquivos de projeto do Visual Studio.
• Escolha a opção “Adicionar entrada”. Agora, adicione uma entrada BOOST_ROOT do tipo PATH e defina-a para o diretório de instalação do boost.
• Novamente, adicione uma entrada BOOST_LIBRARYDIR do tipo PATH e defina-a para o diretório da biblioteca boost.
• Por fim, escolha o compilador apt do Visual Studio e clique duas vezes na opção “Configurar”, seguida da opção “Gerar”.

2. ml pacote

mlpack é uma biblioteca C++ projetada explicitamente para desempenho. Ele promete oferecer implementações rápidas e extensíveis de algoritmos de ML pioneiros. O aspecto exclusivo dessa biblioteca C++ é que ela fornece os algoritmos de ML como programas de linha de comando simples, ligações Python, ligações Julia e classes C++, todos os quais você pode integrar em soluções de ML de grande escala.

Como instalar o mlpack?

O processo de instalação do MLPack varia de plataforma para plataforma.

Para Python, você pode obter o pacote de origem por meio de pip ou conda, assim:

pip instalar mlpack

conda install -c conda-forge mlpack

Você pode consultar o guia de início rápido mlpack no Python para obter mais detalhes.

Para Julia, você pode obter as fontes via Pkg, da seguinte forma:

importação Pkg;

Pkg.add(“mlpack”)

Para Ubuntu, Debian, Fedora e Red Hat, você pode instalar o mlpack usando um gerenciador de pacotes. O guia de início rápido da linha de comando mlpack é um bom lugar para começar. Você também pode compilá-lo a partir do código-fonte seguindo o tutorial de compilação do Linux .

Para Windows, você pode baixar binários pré-criados – Windows 64 bits – MSI Installer e Windows 64 bits – ZIP . Você também pode instalá-lo usando um gerenciador de pacotes como vcpkg ou compilar a partir da fonte seguindo o tutorial de compilação do Windows .

Chegando ao macOS, você pode instalar a biblioteca via homebrew, assim:

brew instalar mlpack

Leia: Os empregos de aprendizado de máquina mais bem pagos

3. GRT (Kit de Ferramentas de Reconhecimento de Gestos)

GRT ou Gesture Recognition Toolkit é uma biblioteca C++ de plataforma cruzada de código aberto. Ele é especialmente projetado para reconhecimento de gestos em tempo real. Ele inclui uma API C++ abrangente que é ainda mais solidificada por uma GUI (Interface Gráfica do Usuário) simples e fácil de usar.

O GRT não é apenas amigável para iniciantes, mas também é extremamente fácil de integrar em projetos C++ existentes. É compatível com qualquer entrada de sensor/dados e você pode treiná-lo com seus gestos exclusivos. Além disso, o GRT pode se adaptar ao seu processamento personalizado ou algoritmos de extração de recursos conforme e quando necessário.

Como instalar o GRT?

A primeira coisa que você deve fazer é baixar o pacote GRT. Depois disso, você deve localizar a pasta GRT na pasta principal do kit de ferramentas de reconhecimento de gestos e adicionar a pasta GRT (incluindo todas as subpastas) ao projeto desejado.

Você pode começar a usar o GRT adicionando o código completo armazenado na pasta GRT ao seu projeto C++. Caso você use IDEs como VisualStudio ou XCode, você pode adicionar os arquivos da pasta GRT ao seu projeto seguindo este caminho – “ File -> Add Files to project ”. Você também pode arrastar a pasta GRT (do Finder ou do Windows Explorer) para o IDE para adicionar todos os arquivos da pasta GRT ao seu projeto.

Depois de adicionar o código contido na pasta GRT ao seu projeto, você pode usar todas as funções/classes GRT. Tudo o que você precisa fazer é adicionar as duas linhas de código a seguir à parte superior do arquivo de cabeçalho no projeto em que deseja usar o código GRT:

#include “GRT/GRT.h”

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

{

//O código principal do seu projeto…

}

Nesse código, a primeira linha adiciona o arquivo de cabeçalho GRT principal (GRT.h) ao projeto. O arquivo GRT.h contém todos os arquivos de cabeçalho do módulo GRT e, portanto, você não precisa inserir nenhum outro arquivo de cabeçalho GRT manualmente. No entanto, a segunda linha declara que o namespace GRT está sendo usado. Isso elimina a necessidade de escrever GRT:: WhatEverClass toda vez que você quiser usar uma classe GRT – você pode escrever WhatEverClass e pronto.

No entanto, lembre-se de que você deve especificar o caminho físico onde armazenou a pasta GRT em seu disco rígido, com base no IDE que você usa.

Leia também: Carreira em Machine Learning

Conclusão

Essas três bibliotecas C++ são perfeitas para lidar com quase todas as suas necessidades de ML. A chave para dominar o Machine Learning em C++ é primeiro aprender essas bibliotecas, entender suas especialidades e funções e implementá-las de acordo com os requisitos específicos de ML.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre aprendizado de máquina, confira o PG Diploma in Machine Learning & AI do IIIT-B e upGrad, projetado para profissionais que trabalham e oferece mais de 450 horas de treinamento rigoroso, mais de 30 estudos de caso e atribuições, IIIT- B Status de ex-aluno, mais de 5 projetos práticos práticos e assistência de trabalho com as principais empresas.