3 лучшие библиотеки машинного обучения на C++, которые вы должны освоить

Сегодня, куда бы мы ни посмотрели, машинное обучение в той или иной форме окружает нас. Это подмножество искусственного интеллекта нашло разнообразные применения во всех параллелях отрасли, и это правильно. Несмотря на то, что машинное обучение является новой областью, оно открыло множество возможностей для изучения.

Теперь вопрос в том, какой язык программирования использовать для проектов машинного обучения?

Python и C++ — два самых популярных языка программирования. Оба этих языка могут похвастаться активным сообществом, специальной поддержкой инструментов, обширной экосистемой библиотек и похвальной производительностью во время выполнения. Однако в центре внимания сегодняшнего поста будет машинное обучение на C++.

Почему C++ для машинного обучения?

Общеизвестно, что для машинного обучения требуется высокая производительность ЦП, и именно это гарантирует C++. Когда дело доходит до скорости и производительности, C++ опережает Python, Java и даже C#. Еще одним важным преимуществом использования C++ для машинного обучения является поддержка указателей, функция, недоступная во многих популярных языках программирования.

Для успешной реализации машинного обучения на C++ в первую очередь необходимо ознакомиться с библиотеками C++. К счастью, в C++ есть отличные библиотеки для машинного обучения, включая Shark, MLPack и GRT (Gesture Recognition Toolkit).

Теперь давайте углубимся в обсуждение библиотек машинного обучения в C++.

Библиотеки машинного обучения на C++

1. Акула

Shark — это модульная библиотека с открытым исходным кодом на C++. Это идеальная библиотека для машинного обучения, поскольку она имеет обширную поддержку алгоритмов обучения с учителем, таких как линейная регрессия, k-средние, нейронные сети и кластеризация, и это лишь некоторые из них.

Shark также включает в себя множество методов линейной и нелинейной оптимизации, алгоритмы обучения на основе ядра, численную оптимизацию и множество других методов машинного обучения. Это идеальный инструмент как для исследований, так и для создания реальных приложений. Shark имеет отличную документацию и совместим с Linux, Windows и macOS.

Как установить Акулу?

Чтобы установить Shark, вы должны получить исходные пакеты с официальной страницы загрузок . После этого вы должны собрать библиотеку, написав следующий код:

mkdir Акула/сборка/

CD Акула/сборка

сделай ../

сделать

Вы должны знать, что у Shark есть две зависимости — Boost и CMake . В то время как в Linux и Windows обычно используется ATLAS, в macOS Accelerate является библиотекой линейной алгебры по умолчанию. В macOS вы можете использовать MacPorts для получения необходимых пакетов, например:

sudo порт установить boost cmake

Однако в Ubuntu вам необходимо установить необходимые пакеты, используя следующую инструкцию:

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

Вот шаги по установке Shark:

• Сначала загрузите исходные пакеты со страницы d ownloads и распакуйте их.
• Запустите графический интерфейс CMake.
• Выберите «Где исходный код», чтобы указать путь к распакованной локации Shark.
• Выберите «Где создать каталог», чтобы указать путь, по которому вы хотите хранить файлы проекта Visual Studio.
• Выберите опцию «Добавить запись». Теперь добавьте запись BOOST_ROOT типа PATH и установите ее в каталог установки Boost.
• Снова добавьте запись BOOST_LIBRARYDIR типа PATH и установите ее в каталог вашей библиотеки повышения.
• Наконец, выберите компилятор apt Visual Studio и дважды щелкните параметр «Настроить», а затем параметр «Создать».

2. млпак

mlpack — это библиотека C++, разработанная специально для повышения производительности. Он обещает предложить быстрые и расширяемые реализации новаторских алгоритмов машинного обучения. Уникальность этой библиотеки C++ заключается в том, что она предоставляет алгоритмы машинного обучения в виде простых программ командной строки, привязок Python, привязок Julia и классов C++, которые можно интегрировать в более масштабные решения машинного обучения.

Как установить млпак?

Процесс установки MLPack зависит от платформы.

Для Python вы можете получить исходный пакет через pip или conda, например:

pip установить млпак

conda install -c conda-forge млпак

Вы можете обратиться к руководству по быстрому запуску mlpack в Python для получения более подробной информации.

Для Юлии вы можете получить исходники через Pkg следующим образом:

импортная упаковка;

Pkg.add("mlpack")

Для Ubuntu, Debian, Fedora и Red Hat вы можете установить mlpack с помощью менеджера пакетов. Краткое руководство по командной строке mlpack — хорошее место для начала. Вы также можете собрать его из исходного кода, следуя руководству по сборке Linux .

Для Windows вы можете загрузить готовые двоичные файлы — 64-разрядная версия Windows — MSI Installer и 64-разрядная версия Windows — ZIP . Вы также можете установить его с помощью менеджера пакетов, такого как vcpkg , или собрать из исходного кода, следуя руководству по сборке Windows .

Что касается macOS, вы можете установить библиотеку через homebrew, например:

варить установить млпак

Читайте: Самые высокооплачиваемые рабочие места в области машинного обучения

3. GRT (набор инструментов для распознавания жестов)

GRT или Gesture Recognition Toolkit — это кроссплатформенная библиотека C++ с открытым исходным кодом. Он специально разработан для распознавания жестов в реальном времени. Он включает в себя комплексный C++ API, который еще больше усиливается благодаря аккуратному и простому в использовании графическому пользовательскому интерфейсу (GUI).

GRT не только удобен для начинающих, но и очень легко интегрируется в существующие проекты C++. Он совместим с любым датчиком/вводом данных, и вы можете тренировать его с помощью своих уникальных жестов. Кроме того, GRT может адаптироваться к вашим пользовательским алгоритмам обработки или извлечения признаков по мере необходимости.

Как установить ГРТ?

Первое, что вы должны сделать, это загрузить пакет GRT. После этого вы должны найти папку GRT в основной папке набора средств распознавания жестов и добавить папку GRT (включая все подпапки) в нужный проект.

Вы можете начать использовать GRT, добавив полный код, хранящийся в папке GRT, в свой проект C++. Если вы используете такие IDE, как VisualStudio или XCode, вы можете добавить файлы папки GRT в свой проект по этому пути — « Файл -> Добавить файлы в проект ». Вы также можете перетащить папку GRT (из Finder или Windows Explorer) в IDE, чтобы добавить все файлы из папки GRT в свой проект.

После того, как вы добавили код, содержащийся в папке GRT, в свой проект, вы можете использовать все функции/классы GRT. Все, что вам нужно сделать, это добавить следующие две строки кода в начало файла заголовка в проекте, где вы хотите использовать код GRT:

#include «GRT/GRT.h»

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

{

//Основной код вашего проекта…

}

В этом коде первая строка добавляет в проект основной заголовочный файл GRT (GRT.h). Файл GRT.h содержит все заголовочные файлы модуля GRT, поэтому вам не нужно вручную вводить какие-либо другие заголовочные файлы GRT. Однако вторая строка объявляет, что используется пространство имен GRT. Это устраняет необходимость писать GRT::WhatEverClass каждый раз, когда вы хотите использовать класс GRT — вы можете написать WhatEverClass и покончить с этим.

Однако помните, что вам нужно указать физический путь, по которому вы сохранили папку GRT на жестком диске, в зависимости от используемой вами IDE.

Читайте также: Карьера в машинном обучении

Заключение

Эти три библиотеки C++ идеально подходят практически для всех ваших потребностей в машинном обучении. Ключом к освоению машинного обучения в C++ является изучение этих библиотек, понимание их особенностей и функций, а затем их реализация в соответствии с конкретными требованиями машинного обучения.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.