Rust для машинного обучения - библиотека: различия между версиями

Материал из support.qbpro.ru
Строка 417: Строка 417:
* [https://datacrayon.com/posts/programming/rust-notebooks/preface/ Full text book]<br>
* [https://datacrayon.com/posts/programming/rust-notebooks/preface/ Full text book]<br>


==Видео уроки==
==ВИДЕО УРОКИ==
The /r/playrust Classifier: Real World Rust Data Science, RustConf 2016, 2016/10/05, Suchin Gururangan & Colin O'Brien
* [https://www.youtube.com/watch?v=lY10kTcM8ek The /r/playrust Classifier: Real World Rust Data Science, RustConf 2016, 2016/10/05, Suchin Gururangan & Colin O'Brien]<br>
Building AI Units in Rust, FOSSASIA 2018, 2018/3/25, Vigneshwer Dhinakaran
* [https://www.youtube.com/watch?v=UHFlKAmANJg Building AI Units in Rust, FOSSASIA 2018, 2018/3/25, Vigneshwer Dhinakaran]<br>
Python vs Rust for Simulation, EuroPython 2019, 2019/7/10, Alisa Dammer
* [https://www.youtube.com/watch?v=kytvDxxedWY Python vs Rust for Simulation, EuroPython 2019, 2019/7/10, Alisa Dammer]<br>
Machine Learning is changing - is Rust the right tool for the job?, RustLab 2019, 2019/10/31, Luca Palmieri
* [https://www.youtube.com/watch?v=odI_LY8AIqo Machine Learning is changing - is Rust the right tool for the job?, RustLab 2019, 2019/10/31, Luca Palmieri]<br>
Using TensorFlow in Embedded Rust, 2020/09/29, Ferrous Systems GmbH, Richard Meadows
* [https://www.youtube.com/watch?v=DUVE86yTfKU Using TensorFlow in Embedded Rust, 2020/09/29, Ferrous Systems GmbH, Richard Meadows]<br>
Writing the Fastest GBDT Library in Rust, 2021/09/16, RustConf 2021, Isabella Tromba
* [https://www.youtube.com/watch?v=D1NAREuicNs Writing the Fastest GBDT Library in Rust, 2021/09/16, RustConf 2021, Isabella Tromba]<br>


==Подкасты==
==Подкасты==

Версия от 19:29, 23 мая 2023

ВВЕДЕНИЕ

Эта статья содержит список библиотек машинного обучения, написанных на Rust.
Представляет собой сборник репозитариев GitHub, блогов, книг, уроков, форумов, статей.
Статья разбита на несколько основных категорий библиотек и алгоритмов. В статье нет библиотек,
которые больше не поддерживаются, а так же почти нет небольших библиотек, которые давно не обновлялись.

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

  • Большинство пакетов в списке используют ndarray или std::vec.

ИНСТРУМЕНТЫ ПОДДЕРЖКИ

  • Jupyter Notebook
  • evcxr может обрабатывать как Jupyter Kernel или REPL.

Эти библиотеки нужны для обучения алгоритмов и проверки гипотез машинного обучения.

РАБОТА С ВИЗУАЛИЗАЦИЕЙ

  • Список полезных ресурсов для визуализации данных.


  • ASCII line graph:


  • Примеры:


  • Дата-фреймы:

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ

  • Для обработка изображений вам стоит попробовать библиотеку image-rs.

Здесь приведены такие алгоритмы, как линейные преобразования, подобное есть и в других библиотеках.

ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА ИЛИ ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА

ГРАФЫ

AutoML

РАБОЧИЕ ПОТОКИ

ВЫЧИСЛЕНИЯ НА GPU С ПОМОЩЬЮ RUST

SKLEARN И ПОДОБНЫЕ БИБЛИОТЕКИ

  • Библиотеки поддерживают следующие алгоритмы:
Linear Regression
Logistic Regression
K-Means Clustering
Neural Networks
Gaussian Process Regression
Support Vector Machines
kGaussian Mixture Models
Naive Bayes Classifiers
DBSCAN
k-Nearest Neighbor Classifiers
Principal Component Analysis
Decision Tree
Support Vector Machines
Naive Bayes
Elastic Net

СТАТИСТИКА

ГРАДИЕНТНЫЙ БУСТИНГ(Gradient Boosting)

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

  • Tensorflow и PyTorch являются наиболее распространенными библиотеками для построения нейронных сетей.

ГРАФОВЫЕ МОДЕЛИ

НЕЙРОЛИНГВИСТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ

РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

РАБОТА С ТЕКСТОМ

АЛГОРИТМЫ ПОИСКА БЛИЖАЙШИХ СОСЕДЕЙ

ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ

ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ

ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ

ЭВОЛЮЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ

ДРУГИЕ ПРОЕКТЫ

БЛОГИ

ОБУЧЕНИЕ

ПРИКЛАДНЫЕ РЕСУРСЫ

ФОРУМЫ

КНИГИ

-- 2019/12/10, Joydeep BhattacharjeeWrite machine learning algorithms in Rust
- Use Rust libraries for different tasks in machine learning
- Create concise Rust packages for your machine learning applications
- Implement NLP and computer vision in Rust
- Deploy your code in the cloud and on bare metal servers

--

-- 2021/9/3, Shahin RostamiPlotting with Plotters and Plotly
- Operations with ndarray
- Descriptive Statistics
- Interactive Diagram
- Visualisation of Co-occurring Types
- download source code and dataset

ВИДЕО УРОКИ

Подкасты

DATA SCIENCE AT HOMERust and machine learning #1 (Ep. 107) Rust and machine learning #2 with Luca Palmieri (Ep. 108) Rust and machine learning #3 with Alec Mocatta (Ep. 109) Rust and machine learning #4: practical tools (Ep. 110) Machine Learning in Rust: Amadeus with Alec Mocatta (Ep. 127) Rust and deep learning with Daniel McKenna (Ep. 135) Is Rust flexible enough for a flexible data model? (Ep. 137) Pandas vs Rust (Ep. 144) Apache Arrow, Ballista and Big Data in Rust with Andy Grove (Ep. 145) Polars: the fastest dataframe crate in Rust (Ep. 146) Apache Arrow, Ballista and Big Data in Rust with Andy Grove RB (Ep. 160)

ИСТОЧНИКИ