Wprowadzenie do uczenia maszynowego
Arthur Samuel stworzył termin uczenia maszynowego w 1959 r. Amerykański pionier gier komputerowych i sztucznej inteligencji powiedział: „daje komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe to nowe motto, które się unosi. Zasługuje na to, aby być jedną z najciekawszych dziedzin informatycznych. Programy sztucznej inteligencji były na ogół wyraźnie planowane w celu realizacji zadań w przeszłości. W większości przypadków „uczenie się” polegało na dostosowaniu kilku parametrów do ustalonej implementacji, aby fakty mogły zostać dodane do zbioru innych faktów (baza wiedzy), a następnie (skutecznie) poszukiwanie rozwiązania problemu z jednego znane rozwiązanie innego. w formie ścieżki kilku małych kroków. W tym temacie poznamy narzędzia do uczenia maszynowego.
Co to jest Machine Learning Tool?
Narzędzia do uczenia maszynowego to aplikacje wykorzystujące algorytm sztucznej inteligencji, które zapewniają systemom zdolność rozumienia i ulepszania bez znacznego wkładu człowieka. Umożliwia oprogramowaniu, bez wyraźnego programowania, dokładniejsze przewidywanie wyników. Narzędzia do uczenia maszynowego z kołami treningowymi są nadzorowanymi algorytmami. Wymagają od osoby zaplanowania zarówno wejścia, jak i pożądanego wyniku oraz dostarczenia informacji zwrotnej na temat dokładności wyników końcowych. Algorytmy bez nadzoru wymagają bardzo niewielkiej interwencji człowieka poprzez zastosowanie podejścia „głębokiego uczenia się” w celu sprawdzenia ogromnych baz danych i wyciągnięcia wniosków z wcześniejszych danych szkoleniowych opartych na przykładach; są więc na ogół używane do bardziej złożonych zadań przetwarzania, takich jak rozpoznawanie obrazów, zamiana tekstu na mowę i generowanie języków naturalnych.
Narzędzia do uczenia maszynowego składają się z
- Przygotowanie i zbieranie danych
- Budowanie modeli
- Wdrażanie aplikacji i szkolenie
Lokalne narzędzia do telekomunikacji i zdalnego uczenia się
Możemy porównać narzędzia uczenia maszynowego z narzędziami lokalnymi i zdalnymi. Możesz pobrać i zainstalować narzędzie lokalne i używać go lokalnie, ale narzędzie zdalne działa na serwerze zewnętrznym.
-
Narzędzia lokalne
Możesz pobrać, zainstalować i uruchomić narzędzie lokalne w swoim lokalnym środowisku.
Charakterystyka lokalnych narzędzi jest następująca:
- Przystosowany do danych i algorytmów w pamięci.
- Kontrola wykonania konfiguracji i parametryzacji.
- Zintegruj swoje systemy, aby spełnić Twoje wymagania.
Przykładami narzędzi lokalnych są Shogun, Golearn for Go itp.
-
Narzędzia zdalne
To narzędzie jest hostowane z serwera i wywoływane w lokalnym środowisku. Instrumenty te są często nazywane uczeniem maszynowym jako usługa (MLaaS)
- Dostosowany do większych zestawów danych, aby działały w skali.
- Wykonuj wiele urządzeń, wiele jąder i współużytkowaną pamięć.
- Prostsze interfejsy, które zapewniają mniejszą kontrolę konfiguracji i parametryzację algorytmu.
Przykładami takich narzędzi są: uczenie maszynowe w AWS, predykcja w Google, Apache Mahout itp.
Narzędzia do uczenia maszynowego:
Poniżej znajdują się różne narzędzia uczenia maszynowego, które są następujące:
TensorFlow
To biblioteka do uczenia maszynowego od Google Brain z organizacji Google AI wydanej w 2015 roku. Tensor Flow umożliwia tworzenie własnych bibliotek. Możemy również używać C ++ i języka Python ze względu na elastyczność. Ważną cechą tej biblioteki jest to, że diagramy przepływu danych są używane do reprezentowania obliczeń numerycznych za pomocą węzłów i krawędzi. Operacje matematyczne są reprezentowane przez węzły, natomiast krawędzie oznaczają wielowymiarowe tablice danych, na których wykonywane są operacje. TensorFlow jest używany przez wiele znanych firm, takich jak eBay, Twitter, Dropbox, itp. Zapewnia również doskonałe narzędzia programistyczne, szczególnie w systemie Android.
Keras
Keras to głęboko ucząca się biblioteka Python, która może działać na platformie Theano, TensorFlow. Francois Chollet, członek zespołu Google Brain, opracował go, aby dać naukowcom danych możliwość szybkiego uruchamiania programów uczenia maszynowego. Dzięki zastosowaniu zrozumiałego interfejsu biblioteki wysokiego poziomu i podzieleniu sieci na sekwencje oddzielnych modułów możliwe jest szybkie prototypowanie. Jest bardziej popularny ze względu na interfejs użytkownika, łatwość rozbudowy i modułowość. Działa zarówno na procesorze, jak i na GPU.
Scikit-learn
Scikit-learn, który został wydany po raz pierwszy w 2007 roku, jest biblioteką typu open source do uczenia maszynowego. Python jest językiem skryptowym tego frameworka i obejmuje kilka modeli uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, regresja, grupowanie i redukcja wymiarów. Scikit-learn jest zaprojektowany na trzech projektach open source - Matplotlib, NumPy i SciPy.
Scikit-learn zapewnia użytkownikom n algorytmów uczenia maszynowego. Biblioteka frameworka koncentruje się na modelowaniu danych, ale nie na ładowaniu, podsumowywaniu i manipulowaniu danymi.
Caffe2
Caffe2 to zaktualizowana wersja Caffe. Jest to lekkie narzędzie do uczenia maszynowego typu open source opracowane przez Facebook. Posiada obszerną bibliotekę uczenia maszynowego do obsługi złożonych modeli. Obsługuje także wdrażanie mobilne. Ta biblioteka ma C ++ i Python API, które pozwalają programistom najpierw prototypować, a optymalizację można wykonać później
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib to rozproszona platforma do uczenia maszynowego. Rdzeń Spark został opracowany u góry. Apache iskrzy MLlib jest dziewięć razy szybszy od implementacji dyskowej. Jest szeroko stosowany jako projekt typu open source, który ułatwia uczenie maszynowe.
Apache Spark MLlib posiada bibliotekę do skalowalnego szkolenia zawodowego. MLlib zawiera algorytmy regresji, filtry współpracy, grupowanie, drzewa decyzyjne, interfejsy API potoku na wyższych poziomach.
OpenNN
OpenNN jest rozwijany przez firmę Artelnics zajmującą się sztuczną inteligencją. OpenNN to zaawansowana biblioteka oprogramowania układowego do analizy, napisana w C ++. Najbardziej skuteczną metodą uczenia maszynowego jest implementacja sieci neuronowych. Ma wysoką wydajność. Szybkość wykonywania i alokacja pamięci tej biblioteki wyróżniają się.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker to w pełni zarządzana usługa, która umożliwia badaczom i programistom danych szybkie i łatwe tworzenie, szkolenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w dowolnej skali. Amazon SageMaker obsługuje aplikacje sieciowe Jupyter typu open source, które pomagają programistom udostępniać kod na żywo. Te notebooki obejmują sterowniki, pakiety i biblioteki dla popularnych platform głębokiego uczenia się i platform dla użytkowników SageMaker. Amazon SageMaker opcjonalnie szyfruje modele zarówno podczas tranzytu za pośrednictwem usługi zarządzania kluczami AWS, jak i podczas nich, a żądania API są wykonywane przez bezpieczne połączenie z warstwą gniazd. SageMaker przechowuje również kod w woluminach, które są chronione i szyfrowane przez grupy bezpieczeństwa.
Wniosek
Przed opracowaniem aplikacji do uczenia maszynowego bardzo ważne jest wybranie narzędzia do uczenia maszynowego, które ma obszerne biblioteki, świetny interfejs użytkownika i obsługę popularnych języków programowania. Jest to więc przewodnik po narzędziach do uczenia maszynowego, które pomogą w wyborze wymaganej technologii.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po narzędziach do uczenia maszynowego. Omówiliśmy tutaj Narzędzia do uczenia maszynowego i lokalne narzędzia do telekomunikacji i zdalnego uczenia się. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej-
- Co to jest uczenie maszynowe?
- Techniki uczenia maszynowego
- Kariery w uczeniu maszynowym
- Uczenie maszynowe a statystyki
- Matplotlib In Python