Rámce strojového učenia Top 10 rámcov strojového vzdelávania

Rámce strojového učenia

Predtým, ako začneme tento článok o rámcoch strojového vzdelávania, mali by sme sa predstaviť, čo je rámec a čo presne je strojové učenie. Keď sa tento článok zaoberá rámcami, najprv pochopme, čo je to rámec? Ako na Wikipédii, „softvérová štruktúra je abstrakcia, v ktorej sa softvér poskytujúci všeobecnú funkčnosť môže selektívne meniť pomocou dodatočného kódu napísaného používateľom, čím sa poskytuje softvér špecifický pre aplikáciu. Softvérový rámec poskytuje štandardný spôsob vytvárania a nasadzovania aplikácií. “Teraz to pochopme jednoduchšie. Predpokladajme, že vyrábate masala čaj. Na to potrebujete rôzne prísady, ako je mlieko, čajové lístky, cukor a korenie, ale pri jeho príprave. sa môže stať, že nedokážete dať správne ingrediencie v správnom pomere. Ale jedného dňa zmiešate všetky ingrediencie v správnom pomere a uložíte ich do pohára. Teraz môžete použiť priamo z pohára nemáte strach zabudnúť pomer bude správny. Jar sa tu stáva rámcom, šetrí tak čas aj námahu.
Čo je to strojové učenie? Je to dosť bzučiace slovo od začiatku tohto desaťročia a je tiež veľmi vzrušujúce. Strojové učenie teda nie je umelou inteligenciou, pretože niekedy sa s ňou ľudia zamieňajú. Je to podskupina umelej inteligencie, ktorá umožňuje systému poučiť sa z minulých údajov alebo obrázkov, aby ich vylepšila bez toho, aby na to bola výslovne naprogramovaná. Algoritmus strojového učenia sa teda v podstate naučí stroju hľadať vzor v minulých údajoch a využívať túto skúsenosť na lepšie rozhodovanie v budúcnosti bez alebo minimálneho zásahu človeka.

Top 10 rôznych rámcov strojového vzdelávania

Pozrime sa teraz na desať rôznych rámcov strojového učenia:

1. Scikit-Learn: Je to bezplatná knižnica strojového učenia, ktorá je postavená na systéme SciPy (vedecký python). Veľmi ho používajú Python Programmeri. Bol vyvinutý Davidom Cournapeauom. S vašimi údajmi môžete robiť funkcie na vývoj funkcií (zvyšovanie počtu funkcií), škálovanie, predspracovanie, rozdelenie údajov na školiace a testovacie podmnožiny. Zahŕňa tiež veľa algoritmov strojového učenia, ako je lineárna regresia, logistická regresia, K-stredný algoritmus, podporné vektorové stroje. Je veľmi populárny, pretože môže ľahko pracovať s NumPy a SciPy.
2. Tensor Flow: Je to tiež knižnica s otvoreným zdrojom, ktorá sa všeobecne používa na algoritmy hlbokého učenia alebo strojového učenia pomocou neurónových sietí. Je vytvorený spoločnosťou Google. Tensor Flow je knižnica pre programovanie toku dát, používa rôzne optimalizačné techniky na výpočet matematického výrazu, ktorý sa používa na získanie požadovaných výsledkov. Hlavné rysy učenia sci-kit sú:
  1. Výborne to funguje s matematickým výrazom, ktorý zahŕňa viacrozmerné polia.
  2. Je vysoko škálovateľný medzi strojmi.
  3. Funguje to so širokou škálou súborov údajov.
  Tieto vlastnosti z neho robia veľmi užitočný rámec pre nasadenie výrobných modelov.

Amazon Machine Learning: Ako už názov napovedá, poskytuje ho Amazon. Je to služba, ktorú môžu vývojári použiť na tvorbu modelov. Môže sa použiť ako vizualizačný nástroj a môžu ho využiť inžinieri strojového učenia na vytváranie modelov bez toho, aby museli poznať samotný detail každého modelu. Je možné spustiť alebo vytvoriť všetky druhy modelov, ako je binárna klasifikácia, algoritmy klasifikácie viacerých tried, regresné modely.
Azure ML Studio: Tento rámec pochádza od spoločnosti Microsoft. Funguje to tak, že registrovaným používateľom Azure umožňuje vytvárať a trénovať modely a potom, čo ste ich urobili, ich môžete použiť ako API na spotrebu inými službami. Používatelia získajú až 10 GB úložného priestoru na jeden účet. Podporuje širokú škálu algoritmov strojového učenia. Jedna veľmi dobrá vlastnosť v tomto je, že aj keď nemáte účet, môžete vyskúšať službu prihlásením sa k účtu anonymne a môžete využiť ML štúdio až 8 hodín.
MLib (Spark): Je to produkt strojového učenia Apache Spark. Obsahuje alebo podporuje všetky typy algoritmov strojového učenia a pomocných programov, ako je klasifikácia regresie (binárna a viactriedna), zhlukovanie, súbor a mnoho ďalších.
Pochodeň: Je to vedecký rámec strojového učenia, ktorý podporuje rôzne nástroje a algoritmy strojového učenia. Hlavnou črtou tohto rámca je to, že stavia GPU na prvé miesto. Má komunitné balíčky v strojovom vzdelávaní, počítačovom videní, spracovaní obrazu, hlbokom učení a mnoho ďalších. Jeho hlavnou úlohou je poskytovať vysokú škálovateľnosť, flexibilitu a rýchlosť pri vytváraní modelov strojového učenia. Pri budovaní modelov strojového učenia je to určite rámec, ktorý treba hľadať.
Theano: Je postavený pomocou pythonu. Umožňuje nám definovať, vytvárať a optimalizovať matematické výpočty. Rovnako ako pochodeň, môže tiež používať GPU, čo pomáha pri optimalizácii a škálovateľnosti.
Veles: Je napísaný v C ++ a je to hlboký vzdelávací rámec. Aj keď je napísaný v jazyku C ++, používa automatizáciu na vykonávanie pythonu. Používa sa hlavne v neurónových sieťach, ako sú opakujúce sa neurónové siete CNN (konvolučné neurónové siete).
H20: Názov znie zaujímavo, ale tento rámec nám umožňuje aplikovať matematické a prediktívne analýzy na vyriešenie dnešných problémov. Používa niektoré kombinuje niektoré skvelé funkcie, ako sú:
1. Najlepšie z plemena Open Source technológie.
2. Jednoduché používanie WebUI.
3. Data Agnostic Podpora pre všetky bežné databázy.
Spolu s používaním H2o môžeme pracovať aj s existujúcimi jazykmi a bezproblémovo ho rozšíriť pomocou Hadoop.
Caffe: Je to hlboký vzdelávací rámec, ktorý bol vytvorený s ohľadom na rýchlosť, modularitu. Používa sa hlavne pri problémoch s neurónovými sieťami a bola založená spoločnosťou Berkeley Vision and Learning Center.
Takže potom, čo spoznal niektoré z najlepších rámcov z mnohých. Poďme na záver.

záver

Každé pole dnes produkuje údaje a údaje je potrebné analyzovať a modelovať pomocou určitých algoritmov, aby sa dali použiť na dosiahnutie lepších budúcich výsledkov. Stručne povedané, to je to, čo robí strojové učenie. Je to základná zručnosť 21. storočia a väčšina rámcov je otvorených zdrojov s komunitami vývojárov. Je to jedna z rastúcich oblastí v oblasti technológií a IT.

Odporúčaný článok

Toto bola príručka pre strojové vzdelávacie rámce. Tu sme diskutovali o 10 najdôležitejších rámcoch strojového vzdelávania. Viac informácií nájdete aj v nasledujúcom článku -