Cadre de învățare automată

Înainte de a începe acest articol despre cadrele de învățare a mașinilor, ar trebui să avem o introducere despre ce este un cadru și care este exact învățarea automată. Deoarece acest articol tratează cadre, să înțelegem mai întâi care este cadrul? Conform Wikipedia „Cadrul software este o abstractizare în care software-ul care oferă funcționalități generice poate fi modificat selectiv prin cod suplimentar scris de utilizator, oferind astfel software specific aplicației. Un cadru software oferă o modalitate standard de a construi și de a implementa aplicații. ”Acum, haideți să o înțelegem în termeni mai simpli Să presupunem că faceți ceai masala. Pentru asta, aveți nevoie de diverse ingrediente precum lapte, frunze de ceai, zahăr și mirodenii, dar în timp ce îl pregătiți se poate întâmpla că nu sunteți capabil să puneți ingredientele potrivite în raportul corect. Dar într-o zi, amestecați toate ingredientele în raportul potrivit și îl depozitați în borcan. Acum îl puteți folosi direct din borcan, nu aveți frica de a uita că raportul va fi corect. Deci borcanul devine cadrul aici, economisește timp și efort.
Acum, ce este Machine Learning? Este destul de un cuvânt zgomotos de la începutul acestui deceniu și este, de asemenea, foarte interesant. Deci, învățarea automată nu este inteligența artificială, deoarece uneori oamenii se confundă cu ea. Este un subset de inteligență artificială care permite unui sistem să învețe din datele sau imaginile anterioare pentru a-l îmbunătăți fără a fi programat explicit pentru a face acest lucru. Deci, practic, algoritmul de învățare a mașinilor învață mașina să caute un model în datele din trecut și să folosească această experiență pentru a lua decizii mai bune pentru viitor, fără o intervenție umană minimă.

Top 10 diferite cadre de învățare a mașinilor

Deci, acum să analizăm zece cadre diferite de învățare automată:

1. Scikit-Learn: este o bibliotecă gratuită de învățare a mașinilor care este construită pe SciPy (python științific). Este utilizat foarte intens de către programatorii Python. A fost dezvoltat de David Cournapeau. Puteți face tehnici de funcționare cu datele dvs. (creșterea numărului de funcții), scalarea, pre-procesarea, împărțirea datelor în subseturi de instruire și testare. De asemenea, include mulți algoritmi de învățare a mașinilor, cum ar fi regresia liniară, regresia logistică, algoritmul K-mediu, mașinile de susținere. Este foarte popular deoarece poate funcționa cu ușurință cu NumPy și SciPy.
2. Fluxul de tensiune: este, de asemenea, o bibliotecă open-source, care este de obicei folosită pentru algoritmii de învățare profundă sau de învățare automată folosind rețele neuronale. Este creat de Google. Fluxul de tensiune este o bibliotecă pentru programarea fluxului de date, utilizează diverse tehnici de optimizare pentru calculul expresiei matematice care este utilizat pentru a obține rezultatele dorite. Caracteristicile importante ale învățării de schi sunt:
  1. Funcționează excelent cu o expresie matematică care implică tablouri multidimensionale.
  2. Este extrem de scalabil pe mașini.
  3. Funcționează cu o mare varietate de seturi de date.
  Aceste caracteristici îl fac un cadru foarte util pentru implementarea modelelor de producție.

Amazon Machine Learning: După cum sugerează și numele, este furnizat de Amazon. Este un serviciu care poate fi folosit de dezvoltatori pentru a crea modele. Poate fi folosit ca instrument de vizualizare și poate fi folosit de ingineri de învățare mașină pentru a crea modele fără a fi nevoie să cunoască detaliile fiecărui model. Poate rula sau crea tot felul de modele precum clasificarea binară, algoritmi de ansamblu de clasificare cu mai multe clase, modele de regresie.
Azure ML Studio: Acest cadru provine de la Microsoft. Deci, modul în care funcționează este faptul că permite utilizatorilor Azure înregistrați să creeze și să antreneze modele și, după ce au făcut asta, le puteți folosi ca API-uri pentru a fi consumate de alte servicii. Utilizatorii obțin până la 10 GB stocare pe cont. Suporta o mare varietate de algoritmi de învățare automată. O caracteristică foarte bună în acest sens, chiar dacă nu aveți un cont, puteți încerca serviciul conectându-vă la cont în mod anonim și puteți utiliza ML studio până la 8 ore.
MLib (Spark): Este produsul de învățare automată a lui Apache Spark. Conține sau acceptă toate tipurile de algoritmi și utilități de învățare automată, cum ar fi clasificarea regresivă (binară și multiclasă), clustering, ansamblu și multe altele.
Torch: este un cadru științific pentru învățarea mașinilor care acceptă diverse utilități și algoritmi de învățare a mașinilor. Caracteristica principală a acestui cadru este că pune primul GPU. Are pachete bazate pe comunitate pentru învățare automată, viziune computerizată, procesare de imagini, învățare profundă și multe altele. Principalul este să oferiți scalabilitate ridicată, flexibilitate și viteză în timp ce creați modele de învățare automată. Cu siguranță este un cadru de căutat în timp ce construiești modele de învățare a mașinilor.
Theano: Este construit folosind python. Ne permite să definim, să creăm și să optimizăm calcule matematice. Ca Torch, poate utiliza și GPU care ajută la optimizare și scalabilitate.
Veles: Este scris în C ++ și este un cadru de învățare profund. Deși este scris în C ++, utilizează python pentru a efectua automatizarea. Este utilizat mai ales în rețelele neuronale precum CNN (convolution Neural Networks) rețele neuronale recurente.
H20: Numele sună interesant, dar acest cadru ne permite să aplicăm analize matematice și predictive pentru a rezolva problemele de astăzi. Acesta folosește unele combinații de caracteristici interesante precum:
1. Cel mai bun din rasa Open Source Technology.
2. Ușor de utilizat WebUI.
3. Suport Agnostic pentru toate bazele de date comune.
Împreună cu utilizarea H2o, putem lucra cu limbi existente și, de asemenea, extinde-l perfect cu Hadoop.
Caffe: este un cadru de învățare profund care a fost creat folosind viteza, modularitatea în minte. Este utilizat în principal cu probleme de rețea neuronală și a fost fondat de Berkeley Vision and Learning Center.
Așadar, după ce am cunoscut unele dintre cele mai bune cadre din multe. Să încheiem acum.

Concluzie

Fiecare câmp care produce astăzi date și datele trebuie analizate și modelate folosind anumiți algoritmi, pentru a putea fi utilizate pentru a produce rezultate viitoare. Deci, pe scurt, asta face învățarea automată. Este o abilitate esențială a secolului XXI și majoritatea cadrelor sunt open-source cu comunități de dezvoltatori. Este unul dintre domeniile în creștere în tehnologie și în domeniul IT.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru cadrele de învățare a mașinilor. Aici am discutat despre Top 10 diferite cadre de învățare a mașinilor. De asemenea, puteți consulta articolul următor pentru a afla mai multe -