大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣]
简介： Auto-Sklearn 是一个自动机器学习库，基于 Python 的 scikit-learn 接口。它主要用于自动化机器学习的常见过程，特别是算法选择和超参数调整，通过元学习和贝叶斯优化来提高模型性能。
主要功能：
应用实例： 下面是一个使用 Auto-Sklearn 自动化分类任务的简单示例。我们将使用经典的鸢尾花数据集。
import autosklearn.classification as auto_cls
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建一个自动化分类器
automl_classifier = auto_cls.AutoSklearnClassifier(time_left_for_this_task=120, per_run_time_limit=30)
# 训练模型
automl_classifier.fit(X_train, y_train)
# 预测测试数据
y_pred = automl_classifier.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")
简介： TPOT（Tree-based Pipeline Optimization Tool）是一个利用遗传算法自动化设计机器学习管道的Python库。它自动化地搜索预处理步骤、模型和参数配置的最佳组合，旨在发现性能最优的机器学习管道。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 TPOT 对波士顿房价数据集进行回归分析的示例。这个例子展示了如何利用 TPOT 自动化搜索最优的机器学习管道。
from tpot import TPOTRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
data = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.25, random_state=42)
# 创建一个 TPOT 回归器，设置最大的管道评估数量为 100，世代数为 5
tpot = TPOTRegressor(generations=5, population_size=100, verbosity=2, random_state=42)
# 训练模型
tpot.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = tpot.predict(X_test)
# 计算 MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"测试集的均方误差为: {mse:.2f}")
# 导出最佳模型的 Python 代码
tpot.export('best_pipeline.py')
简介： Auto-Keras 是一个开源的自动机器学习库，建立在 Keras 框架之上。它主要设计用于自动化搜索最优的深度学习模型结构和超参数，从而简化了构建高效深度学习模型的过程。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 Auto-Keras 进行图像分类任务的示例。此示例使用 CIFAR-10 数据集，展示了如何自动搜索适合该任务的模型结构。
import autokeras as ak
from keras.datasets import cifar10
# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# 创建一个图像分类器
clf = ak.ImageClassifier(max_trials=10) # 最大尝试次数设为 10
# 搜索模型
clf.fit(x_train, y_train, epochs=10)
# 评估模型
accuracy = clf.evaluate(x_test, y_test)
print(f"测试准确率: {accuracy[1]:.2f}%")
# 获取最佳模型
model = clf.export_model()
model.save('best_model_autokeras.h5')
简介： FeatureTools 是一个开源的 Python 库，专注于自动化特征工程。它可以高效地生成大量的特征，帮助机器学习模型学习更多的潜在信息，从而提升模型的预测能力。
主要功能：
应用实例： 以下是一个使用 FeatureTools 进行客户购买预测的示例，通过自动构建特征来提升模型性能。
import featuretools as ft
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 模拟一些示例数据
data = {
'transaction_id': [1, 2, 3, 4, 5],
'customer_id': [1, 2, 1, 3, 4],
'amount': [100, 200, 200, 300, 100],
'transaction_time': pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03'])
}
transactions = pd.DataFrame(data)
# 创建一个 EntitySet
es = ft.EntitySet(id='customer_data')
# 添加数据集
es = es.entity_from_dataframe(entity_id='transactions', dataframe=transactions, index='transaction_id', time_index='transaction_time')
# 自动创建特征
features, feature_names = ft.dfs(entityset=es, target_entity='transactions', max_depth=2)
# 查看生成的特征
print(features.head())
# 数据分割
X = features
y = [0, 1, 0, 1, 0] # 假设的购买结果
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用随机森林分类器
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}%")
简介： MLBox 是一个全功能的自动化机器学习库，提供从数据预处理到模型部署的一站式解决方案。它支持各种机器学习任务，如分类、回归和聚类，并通过自动化流程优化这些任务的执行效率。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 MLBox 对一个分类任务进行处理的简单示例。假设我们有一组关于乘客生存预测的泰坦尼克号数据。
from mlbox.preprocessing import *
from mlbox.optimisation import *
from mlbox.prediction import *
# 数据读取
paths = ["train.csv", "test.csv"] # 训练数据和测试数据的路径
target_name = "Survived" # 目标变量
# 数据预处理
data = Reader(sep=",").train_test_split(paths, target_name)
data = Drift_thresholder().fit_transform(data)
# 优化模型
space = {
'est__strategy': {"search": "choice", "space": ["LightGBM"]},
'est__n_estimators': {"search": "choice", "space": [150, 200, 300]},
'est__max_depth': {"search": "choice", "space": [5, 8, 10]}
}
opt = Optimiser(scoring="accuracy", n_folds=5)
best = opt.optimise(space, data, 15)
# 模型预测
predictor = Predictor().fit_predict(best, data)
# 查看模型的性能
print(predictor)
简介： H2O AutoML 是 H2O.ai 提供的一个自动化机器学习平台，旨在简化机器学习的训练和部署过程。它支持广泛的机器学习模型，包括深度学习、集成学习和线性模型，并通过用户友好的界面降低了使用复杂度。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 H2O AutoML 进行信用卡欺诈检测的示例。该示例展示了如何使用 H2O AutoML 快速训练和评估多个模型。
import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML
h2o.init()
# 加载数据
data = h2o.import_file('creditcard.csv')
# 分割数据集
train, test = data.split_frame(ratios=[.8], seed=123)
# 指定目标列和特征列
target = 'Class'
features = data.columns
features.remove(target)
# 启动 AutoML
aml = H2OAutoML(max_models=20, seed=1, max_runtime_secs=10000)
aml.train(x=features, y=target, training_frame=train)
# 查看所有模型的性能
lb = aml.leaderboard
print(lb.head())
# 使用最佳模型进行预测
predictions = aml.leader.predict(test)
# 显示预测结果
print(predictions.head())
简介： NNI (Neural Network Intelligence) 是一个由微软开发的开源AutoML工具，专为帮助用户优化神经网络的架构（NAS）和超参数而设计。它支持多种优化算法，并可与现有的深度学习框架如 TensorFlow, PyTorch 和 MXNet 等无缝集成。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 NNI 进行图像分类任务的超参数优化示例。这个示例演示了如何配置实验，自动调整神经网络的参数。
# 定义搜索空间
search_space = {
"learning_rate": {"_type":"loguniform", "_value":[1e-5, 1e-2]},
"optimizer": {"_type":"choice", "_value":["Adam", "SGD"]},
"batch_size": {"_type":"choice", "_value":[16, 32, 64, 128]}
}
# 配置优化器
config = {
"search_space": search_space,
"trial_command": "python train.py",
"tuner": {
"builtinTunerName": "TPE",
"classArgs": {
"optimize_mode": "maximize"
}
},
"max_trial_number": 50,
"max_duration": "2h"
}
# 启动 NNI 实验
nni.create_experiment(name='NNI_Example', config=config)
# NNI 实验管理器会自动启动、监控并记录每个试验的结果，用户可以在 NNI 的 Web 界面中查看详细信息和进度。
简介： Lightwood 是一个基于 PyTorch 的框架，旨在简化机器学习模型的构建过程。该框架提供了一套高级 API，使得开发者可以快速构建、训练并部署机器学习模型，特别适用于深度学习项目。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 Lightwood 进行房价预测的简单示例。这个示例展示了如何快速构建和训练一个回归模型。
import lightwood
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
data = load_boston()
X = data.data
y = data.target
# 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用 Lightwood 构建模型
predictor = lightwood.Predictor(output='regression')
predictor.learn(from_data=(X_train, y_train))
# 预测测试数据
predictions = predictor.predict(when=X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse:.2f}')
简介： Ray 是一个开源框架，用于构建大规模分布式应用。它最初由加州大学伯克利分校的研究团队开发，目的是为了简化分布式系统的开发过程，特别是在机器学习和AI领域。Ray 提供了一套简单的API，使得开发者可以轻松地将单机应用扩展到大规模的集群环境。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 Ray 进行大规模数据处理的示例。该示例展示了如何利用 Ray 的并行处理功能快速处理大量数据。
import ray
import numpy as np
# 初始化 Ray
ray.init()
# 定义一个简单的并行计算任务
@ray.remote
def add(x, y):
return np.add(x, y)
# 生成大量数据
data_x = np.random.randn(10000)
data_y = np.random.randn(10000)
# 并行计算
results = ray.get([add.remote(data_x[i], data_y[i]) for i in range(10000)])
# 输出结果
print(f'Processed results: {results[:10]}')
简介： Pycaret 是一个低代码机器学习库，它使得用户可以用极少的代码完成多种机器学习任务，包括分类、回归、聚类、异常检测和自然语言处理。这个库特别适合于希望快速进行数据科学实验的数据分析师和软件开发者。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 Pycaret 进行分类任务的示例。该示例展示了如何使用 Pycaret 快速训练和比较不同的分类模型。
from pycaret.classification import *
# 加载数据集
data = get_data('juice')
# 设置环境和初始化数据
s = setup(data, target = 'Purchase', session_id=123)
# 比较不同模型的性能
best_model = compare_models()
# 创建模型
model = create_model('rf') # 创建一个随机森林分类器
# 模型优化
tuned_model = tune_model(model)
# 模型评估
evaluate_model(tuned_model)
# 预测新数据
predictions = predict_model(tuned_model, data=data)
# 显示预测结果
print(predictions.head())
简介： Kubeflow 是一个开源项目，旨在使部署机器学习工作流程在 Kubernetes 上尽可能简单。它提供了一套丰富的工具来构建机器学习管道，从数据预处理到模型训练和服务部署，全都可以在 Kubernetes 上进行管理和扩展。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 Kubeflow 在 Kubernetes 上部署机器学习模型的示例。这个示例展示了如何创建一个简单的机器学习管道。
apiVersion: kubeflow.org/v1beta1
kind: Pipeline
metadata:
name: demo-pipeline
spec:
templates:
- name: train-model
container:
image: tensorflow/tensorflow:latest
command: ["python", "train.py"]
args: ["--data", "$(inputs.parameters.data-url)", "--model-dir", "$(outputs.artifacts.model-path)"]
inputs:
parameters:
- name: data-url
outputs:
artifacts:
- name: model-path
path: /model
- name: deploy-model
container:
image: kfserving/kfserving:latest
command: ["python", "deploy.py"]
args: ["--model-path", "$(inputs.artifacts.model-path)"]
workflow:
- name: train-and-deploy
dag:
tasks:
- name: train-model
template: train-model
arguments:
parameters:
- name: data-url
value: s3://your-bucket/train-data.csv
- name: deploy-model
dependencies: [train-model]
template: deploy-model
# 使用这个管道，你可以在 Kubernetes 集群中自动化地训练和部署模型。
简介： Ludwig 是一个由 Uber AI 实验室开发的开源工具箱，它允许用户无需编写代码即可训练和使用深度学习模型。Ludwig 的设计目的是让机器学习更加容易接近非程序员，同时也为有经验的数据科学家提供强大的模型定制功能。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 Ludwig 无需编写代码训练一个图像分类模型的示例。用户只需准备数据和一个模型配置文件。
input_features:
- name: image_path
type: image
encoder: stacked_cnn
output_features:
- name: label
type: category
training:
epochs: 10
batch_size: 64
简介： MindsDB 是一个开源的机器学习平台，旨在简化机器学习模型的开发、训练和部署。它的独特之处在于能够直接在 SQL 查询中集成机器学习模型，使得数据分析师和软件开发者可以使用熟悉的 SQL 语法来处理复杂的机器学习任务。
主要功能：
应用实例： 以下是使用 MindsDB 通过 SQL 查询预测销售的示例。该示例展示了如何在不离开 SQL 环境的情况下，直接使用 SQL 进行机器学习预测。
-- 安装 MindsDB
INSTALL MINDSDB;
-- 创建预测器
CREATE PREDICTOR sales_predictor
FROM my_database
(SELECT * FROM sales_data)
PREDICT sales_volume;
-- 使用预测器进行预测
SELECT sales_volume_predicted
FROM mindsdb.sales_predictor
WHERE date = '2021-05-01';
简介： AutoML-Zero 是一个研究项目，旨在从最基本的概念出发，完全自动化地构建和优化机器学习算法。这个项目的核心思想是使用进化算法从零开始探索、发现和设计新的机器学习模型和策略，而不是依赖于预定义的模型架构或机器学习技术。
主要功能：
应用实例： 由于 AutoML-Zero 是一个实验性的研究项目，其应用实例主要集中在研究和开发领域。下面是一个简化的描述，展示如何使用 AutoML-Zero 框架进行机器学习算法的自动化探索。
from automl_zero import EvolutionarySearch
# 初始化进化搜索
search = EvolutionarySearch(
population_size=1000,
mutation_rate=0.01,
crossover_rate=0.1,
fitness_function=my_custom_fitness_function
)
# 进行算法搜索
best_algorithm = search.run()
# 使用最佳算法进行预测
predictions = best_algorithm.predict(data)
简介： AdaNet 是一个基于 TensorFlow 的自动化机器学习框架，专注于使用自适应网络（Adaptive Network）的概念自动学习和组合多个子网络来构建高质量的预测模型。该框架的核心是实现一个灵活、高效的集成学习方法，自动优化模型的结构以及其性能。
主要功能：
应用实例： 以下是一个使用 AdaNet 自动构建和优化集成模型的代码示例。这个示例展示了如何定义一个简单的自适应网络训练任务。
import adanet
from adanet import SimpleCandidate
import tensorflow as tf
# 定义输入特征和标签
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[1])]
labels = tf.constant([1, 1, 0, 0])
# 设置训练输入
input_fn = tf.compat.v1.train.input_fn_utils.build_input_fn(
x={"x": tf.constant([[1.], [2.], [3.], [4.]])},
y=labels,
batch_size=2,
num_epochs=None,
shuffle=False
)
# 初始化 AdaNet
estimator = adanet.AutoEnsembleEstimator(
head=tf.contrib.estimator.binary_classification_head(),
candidate_pool=lambda config: [
SimpleCandidate(
'linear',
adanet.subnetwork.Builder(
layer_size=1,
learning_rate=0.01,
optimizer=tf.train.AdagradOptimizer
)
),
SimpleCandidate(
'dnn',
adanet.subnetwork.Builder(
layer_size=10,
learning_rate=0.01,
optimizer=tf.train.AdagradOptimizer
)
)
],
max_iteration_steps=1000
)
# 训练模型
estimator.train(input_fn=input_fn, steps=5000)
# 预测新数据
predictions = estimator.predict(input_fn=predict_input_fn)
简介： Google Cloud AutoML 是 Google Cloud 提供的一系列机器学习产品，旨在使业务和开发者能够轻松创建高质量的机器学习模型，无论其技术能力如何。这些工具利用 Google 的先进技术，包括预训练模型和转移学习技术，以降低创建和维护定制模型的难度。
主要功能：
应用实例： 以下是一个使用 Google Cloud AutoML 训练一个定制图像分类器的简化流程。
这种方式极大地简化了机器学习模型的开发过程，使得非技术用户也能够创建和部署高性能的机器学习模型，满足业务需求。
简介： AutoGluon 是由 Amazon 开发的一个自动化机器学习库，它旨在简化和加速机器学习模型的训练过程。AutoGluon 的核心理念是使机器学习的使用尽可能简单，即使是对于没有机器学习背景的开发者和数据科学家也是如此。
主要功能：
应用实例： 下面是一个使用 AutoGluon 快速训练一个分类模型的示例。
from autogluon.tabular import TabularPredictor
# 加载数据
train_data = TabularPredictor.Dataset('train.csv')
# 创建一个分类器
predictor = TabularPredictor(label='target').fit(train_data)
# 进行预测
predictions = predictor.predict('test.csv')
# 查看模型的性能评估
performance = predictor.evaluate_predictions(
y_true=test_data['target'], y_pred=predictions, auxiliary_metrics=True
)
PocketFlow 是一个开源框架，旨在帮助用户压缩和加速深度学习模型，从而在资源受限的环境中实现高效的推理和训练。下面我们将详细讨论这个框架的主要功能和应用实例。
PocketFlow 提供了多种功能来实现深度学习模型的压缩和加速，主要包括：
PocketFlow 在各种深度学习任务中都有广泛的应用，以下是一些实际应用场景的示例：
以下是使用 PocketFlow 进行模型压缩的简单示例：
import pocketflow
# 加载待压缩的模型
model = pocketflow.load_model('original_model.pb')
# 进行模型压缩
compressed_model = pocketflow.compress_model(model, algorithm='pruning', compression_rate=0.5)
# 保存压缩后的模型
pocketflow.save_model(compressed_model, 'compressed_model.pb')
