Рамки машинного обучения - Топ 10 рамок машинного обучения

Механизм машинного обучения

Перед тем, как начать эту статью о Механизмах Машинного обучения, у нас должно быть Введение в то, что такое структура и что такое Машинное обучение. Поскольку в этой статье рассматриваются фреймворки, давайте сначала разберемся, что такое фреймворк? Согласно Википедии «программная структура - это абстракция, в которой программное обеспечение, обеспечивающее общие функциональные возможности, может выборочно изменяться посредством дополнительного написанного пользователем кода, таким образом, обеспечивая программное обеспечение для конкретного приложения. Программный каркас обеспечивает стандартный способ создания и развертывания приложений ». Теперь давайте разберемся с ним в более простых терминах. Предположим, вы готовите масала-чай. Для этого вам нужны различные ингредиенты, такие как молоко, чайные листья, сахар и специи, но во время их приготовления. может случиться так, что вы не сможете правильно подобрать ингредиенты. Но однажды вы смешиваете все ингредиенты в правильном соотношении и храните его в банке. Теперь вы можете использовать его прямо из банки, которую вы не боитесь забыть, что соотношение будет правильным. Таким образом, баночка становится основой здесь, она экономит время и усилия.
Теперь, что такое машинное обучение? Это довольно модное слово с начала этого десятилетия, и это также очень интересно. Таким образом, машинное обучение не является искусственным интеллектом, так как иногда люди путаются с ним. Это подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет системе извлекать уроки из прошлых данных или изображений, чтобы улучшить их, не будучи явно запрограммированным для этого. Таким образом, по сути, алгоритм машинного обучения учит машине искать шаблон в прошлых данных и использовать этот опыт для принятия лучших решений на будущее без минимального вмешательства человека.

10 лучших рамок машинного обучения

Итак, теперь давайте рассмотрим десять различных систем машинного обучения:

1. Scikit-Learn: это бесплатная библиотека для машинного обучения, построенная на SciPy (научный питон). Он очень широко используется программистами Python. Он был разработан Дэвидом Курнапо. Вы можете заниматься проектированием объектов со своими данными (увеличивая количество функций), масштабируя, предварительно обрабатывая, разбивая свои данные на обучающие и тестовые подмножества. Он также включает в себя множество алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, алгоритм K – среднего, опорные векторные машины. Он очень популярен, потому что может легко работать с NumPy и SciPy.
2. Tensor Flow: Это также библиотека с открытым исходным кодом, которая обычно используется для алгоритмов глубокого обучения или машинного обучения с использованием нейронных сетей. Он создан Google. Tensor Flow - это библиотека для программирования потока данных, использующая различные методы оптимизации для вычисления математического выражения, которое используется для получения желаемых результатов. Отличительной особенностью Sci-Kit Learn являются:
  1. Отлично работает с математическим выражением, которое включает многомерные массивы.
  2. Он отлично масштабируется на разных машинах.
  3. Он работает с широким спектром наборов данных.
  Эти функции делают его очень полезной средой для развертывания производственных моделей.

Машинное обучение Amazon: как следует из названия, оно предоставляется Amazon. Это сервис, который может быть использован разработчиками для создания моделей. Он может использоваться как инструмент визуализации и может использоваться инженерами по машинному обучению для создания моделей без необходимости знать все детали каждой модели. Он может запускать или создавать всевозможные модели, такие как двоичная классификация, мультиклассовые алгоритмы классификации, регрессионные модели.
Azure ML Studio: эта платформа принадлежит Microsoft. Поэтому он позволяет зарегистрированным пользователям Azure создавать и обучать модели, а после этого вы можете использовать их в качестве API для использования другими службами. Пользователи получают до 10 ГБ памяти на одну учетную запись. Он поддерживает широкий спектр алгоритмов машинного обучения. Одна очень хорошая особенность в том, что, даже если у вас нет учетной записи, вы можете попробовать эту услугу, войдя в учетную запись анонимно, и вы можете использовать ML Studio до 8 часов.
MLib (Spark): это продукт машинного обучения Apache Spark. Он содержит или поддерживает все типы алгоритмов машинного обучения и утилиты, такие как регрессионная классификация (двоичная и многоклассная), кластеризация, ансамбль и многие другие.
Факел: Это научная структура машинного обучения, которая поддерживает различные утилиты и алгоритмы машинного обучения. Отличительной особенностью этого фреймворка является то, что он ставит GPU на первое место. Он включает в себя пакеты для сообщества в области машинного обучения, компьютерного зрения, обработки изображений, глубокого обучения и многих других. Главное - обеспечить высокую масштабируемость, гибкость и скорость при создании моделей машинного обучения. Это определенно основа для поиска моделей машинного обучения.
Theano: Он построен с использованием Python. Это позволяет нам определять, создавать и оптимизировать математические расчеты. Как и Torch, он также может использовать графический процессор, который помогает в оптимизации и масштабируемости.
Велес: Он написан на C ++ и является основой для глубокого обучения. Хотя он написан на C ++, он использует Python для выполнения автоматизации. Он в основном используется в нейронных сетях, таких как рекуррентные нейронные сети CNN (сверточные нейронные сети)
H20: название звучит интересно, но эта структура позволяет нам применять математическую и прогнозную аналитику для решения сегодняшних проблем. Он использует некоторые сочетает в себе несколько интересных функций, таких как:
1. Лучшая в своем роде технология с открытым исходным кодом.
2. Простой в использовании веб-интерфейс.
3. Поддержка Agnostic данных для всех распространенных баз данных.
Наряду с использованием H2o, мы можем работать с существующими языками, а также легко расширять его с помощью Hadoop.
Caffe: Это основа глубокого обучения, созданная с учетом скорости, модульности. Он в основном используется с проблемами нейронной сети и был основан Berkeley Vision and Learning Center.
Итак, после знакомства с некоторыми из лучших фреймворков из многих. Давайте подведем итоги.

Вывод

Сегодня каждое поле производит данные, и данные необходимо анализировать и моделировать с использованием определенных алгоритмов, чтобы их можно было использовать для получения лучших будущих результатов. Короче говоря, это то, что делает машинное обучение. Это важный навык 21-го века, и большинство фреймворков с открытым исходным кодом с сообществами разработчиков. Это одна из растущих областей в области технологий и информационных технологий.