Ramy uczenia maszynowego

Przed rozpoczęciem tego artykułu na temat ram uczenia maszynowego powinniśmy zapoznać się z tym, czym jest środowisko uczenia się i czym dokładnie jest uczenie maszynowe. Ponieważ ten artykuł dotyczy frameworków, najpierw zrozummy, co to jest framework? Według Wikipedii „struktura oprogramowania jest abstrakcją, w której oprogramowanie zapewniające ogólną funkcjonalność może być selektywnie zmieniane przez dodatkowy kod napisany przez użytkownika, zapewniając w ten sposób oprogramowanie specyficzne dla aplikacji. Struktura oprogramowania zapewnia standardowy sposób budowania i wdrażania aplikacji. ”Teraz zrozumiemy to w prostszy sposób Załóżmy, że robisz herbatę masala. W tym celu potrzebujesz różnych składników, takich jak mleko, liście herbaty, cukier i przyprawy, ale przygotowując ją może się zdarzyć, że nie będziesz w stanie umieścić odpowiednich składników we właściwej proporcji. Ale pewnego dnia mieszasz wszystkie składniki w odpowiednim stosunku i przechowujesz w słoiku. Teraz możesz go używać bezpośrednio ze słoika, którego nie boisz się, że zapomnisz, że proporcja będzie poprawna. Więc słoik staje się tutaj ramą, oszczędza zarówno czas, jak i wysiłek.
Czym jest uczenie maszynowe? Jest to dość popularne słowo od początku tej dekady, a także bardzo ekscytujące. Zatem uczenie maszynowe nie jest sztuczną inteligencją, ponieważ czasami ludzie się mylą. Jest to podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia systemowi uczenie się na podstawie danych lub obrazów z przeszłości w celu ulepszenia go bez wyraźnego programowania. Zasadniczo algorytm uczenia maszynowego uczy maszynę, jak szukać wzorca w przeszłych danych i wykorzystuje to doświadczenie do podejmowania lepszych decyzji na przyszłość bez lub minimalnej interwencji człowieka.

Top 10 różnych ram uczenia maszynowego

Spójrzmy teraz na dziesięć różnych ram uczenia maszynowego:

1. Scikit-Learn: To darmowa biblioteka do uczenia maszynowego zbudowana na SciPy (python naukowy). Jest bardzo szeroko stosowany przez programistów Python. Został opracowany przez Davida Cournapeau. Możesz wykonywać operacje na danych (zwiększając liczbę funkcji), skalować, przetwarzać wstępnie, dzielić dane na podzbiory szkoleniowe i testowe. Zawiera także wiele algorytmów uczenia maszynowego, takich jak regresja liniowa, regresja logistyczna, algorytm K-średnich, maszyny wektorów pomocniczych. Jest bardzo popularny, ponieważ może łatwo współpracować z NumPy i SciPy.
2. Przepływ Tensor: jest to również biblioteka typu open source, która jest ogólnie używana do głębokiego uczenia lub algorytmów uczenia maszynowego z wykorzystaniem sieci neuronowych. Jest tworzony przez Google. Tensor Flow to biblioteka do programowania przepływu danych, wykorzystuje różne techniki optymalizacji do obliczania wyrażeń matematycznych, które są używane do uzyskania pożądanych wyników. Istotną cechą sci-kit learning są:
  1. Działa świetnie z wyrażeniem matematycznym obejmującym tablice wielowymiarowe.
  2. Jest wysoce skalowalny na różnych komputerach.
  3. Działa z szeroką gamą zestawów danych.
  Dzięki tym funkcjom jest to bardzo przydatna platforma do wdrażania modeli produkcyjnych.

Amazon Machine Learning: jak sama nazwa wskazuje, zapewnia ją Amazon. Jest to usługa, z której programiści mogą korzystać w celu tworzenia modeli. Może być używany jako narzędzie do wizualizacji i może być wykorzystywany przez inżynierów uczących się maszyn do tworzenia modeli bez konieczności znajomości szczegółów każdego modelu. Może uruchamiać lub tworzyć wszelkiego rodzaju modele, takie jak klasyfikacja binarna, algorytmy zespołu klasyfikacji wieloklasowej, modele regresji.
Azure ML Studio: ten framework pochodzi od firmy Microsoft. Działa więc tak, że umożliwia zarejestrowanym użytkownikom platformy Azure tworzenie i szkolenie modeli, a po wykonaniu tych czynności można ich używać jako interfejsów API do wykorzystania przez inne usługi. Użytkownicy otrzymują do 10 GB przestrzeni dyskowej na konto. Obsługuje wiele różnych algorytmów uczenia maszynowego. Jedna bardzo dobra cecha tego, że nawet jeśli nie masz konta, możesz wypróbować usługę, logując się na konto anonimowo i możesz korzystać z ML studio do 8 godzin.
MLib (Spark): Jest to produkt uczenia maszynowego Apache Spark. Zawiera lub obsługuje wszystkie typy algorytmów uczenia maszynowego i narzędzia, takie jak klasyfikacja regresji (binarna i wieloklasowa), klastrowanie, zbiór i wiele innych.
Pochodnia: Jest to naukowa platforma uczenia maszynowego, która obsługuje różne narzędzia i algorytmy uczenia maszynowego. Istotną cechą tego frameworka jest to, że stawia on na pierwszym miejscu GPU. Posiada pakiety kierowane przez społeczność w zakresie uczenia maszynowego, wizji komputerowej, przetwarzania obrazu, głębokiego uczenia się i wielu innych. Jego głównym celem jest zapewnienie wysokiej skalowalności, elastyczności i szybkości podczas tworzenia modeli uczenia maszynowego. Jest to zdecydowanie struktura, której należy szukać podczas budowania modeli uczenia maszynowego.
Theano: Jest zbudowany przy użyciu Pythona. Pozwala nam definiować, tworzyć i optymalizować obliczenia matematyczne. Podobnie jak Torch, może również korzystać z GPU, co pomaga w optymalizacji i skalowalności.
Veles: Jest napisany w C ++ i jest platformą do głębokiego uczenia się. Chociaż jest napisany w C ++, używa automatyzacji w języku Python. Jest stosowany głównie w sieciach neuronowych, takich jak rekurencyjne sieci neuronowe CNN (sieci neuronowe splotowe).
H20: Nazwa brzmi interesująco, ale te ramy pozwalają nam stosować analizy matematyczne i predykcyjne do rozwiązywania dzisiejszych problemów. Używa niektórych łączy fajne funkcje, takie jak:
1. Best of Breed Open Source Technology.
2. Łatwy w użyciu interfejs WebUI.
3. Obsługa agregacji danych dla wszystkich popularnych baz danych.
Oprócz korzystania z H2o możemy pracować z istniejącymi językami i bezproblemowo rozszerzać ją o Hadoop.
Caffe: Jest to platforma do głębokiego uczenia się, która została stworzona z myślą o szybkości i modułowości. Jest używany głównie w przypadku problemów z siecią neuronową i został założony przez Berkeley Vision and Learning Center.
Po zapoznaniu się z jednymi z najlepszych frameworków spośród wielu. Zakończmy teraz.

Wniosek

Każde pole dzisiaj wytwarza dane, a dane muszą być analizowane i modelowane przy użyciu pewnych algorytmów, aby można je było wykorzystać do uzyskania lepszych wyników w przyszłości. Krótko mówiąc, tak właśnie działa uczenie maszynowe. Jest to niezbędna umiejętność XXI wieku, a większość frameworków jest open source ze społecznościami programistów. Jest to jedna z rozwijających się dziedzin technologii i branży IT.

Polecany artykuł

To był przewodnik po ramach uczenia maszynowego. Omówiliśmy tutaj 10 różnych ram uczenia maszynowego. Możesz także spojrzeć na następujący artykuł, aby dowiedzieć się więcej -