Introducere în învățarea mașinii
Arthur Samuel a inventat termenul de învățare în mașină în 1959. Un pionier american în jocurile pe computer și în inteligența artificială a spus că „oferă computerului capacitatea de a învăța fără programare explicită. Învățarea mașină este un nou motto care plutește. Merită să fie unul dintre cele mai interesante sub-câmpuri în informatică. În general, programele de inteligență artificială erau planificate în mod explicit pentru a îndeplini sarcini în trecut. În majoritatea cazurilor, „Învățarea” a constat în ajustarea mai multor parametri la o implementare fixă pentru ca faptele să fie adăugate la o colecție de alte fapte (o bază de cunoștințe), și apoi (în mod eficient) căutarea unei soluții la problema de la unul. soluție cunoscută altuia. sub forma unei căi de mai mulți pași mici. În acest subiect, vom afla despre instrumentele de învățare a mașinilor.
Ce este instrumentul de învățare automată?
Instrumentele de învățare automată sunt aplicații algoritmice de inteligență artificială, care oferă sistemelor capacitatea de a înțelege și de a îmbunătăți fără o contribuție considerabilă a omului. Permite software-ului, fără a fi programat explicit, pentru a prezice rezultatele mai precis. Instrumentele de învățare automată cu roți de antrenament sunt algoritmi supravegheți. Aceștia necesită o persoană care să planifice atât intrarea cât și ieșirea dorită și să ofere feedback cu privire la exactitatea rezultatelor finale. Algoritmii nesupervizați necesită foarte puțină intervenție umană prin utilizarea unei abordări de „învățare profundă” pentru a verifica bazele de date masive și a ajunge la concluzii din datele anterioare de formare bazate pe exemple; ele sunt astfel utilizate în general pentru sarcini de procesare mai complexe, precum conștientizarea imaginilor, vorbirea în text și generarea de limbaje naturale.
Instrumentele de învățare automată sunt formate din
- Pregătirea și colectarea datelor
- Modele de constructii
- Implementare și instruire de aplicații
Instrumente locale pentru telecomunicații și învățare la distanță
Putem compara instrumentele de învățare automată cu cele locale și la distanță. Puteți descărca și instala un instrument local și îl puteți utiliza local, dar un instrument la distanță rulează pe un server extern.
-
Instrumente locale
Puteți descărca, instala și rula un instrument local în mediul dvs. local.
Caracteristicile instrumentelor locale sunt următoarele:
- Adaptat pentru date și algoritmi în memorie.
- Controlul execuției configurației și parametrilor.
- Integrați-vă sistemele pentru a vă satisface cerințele.
Exemple de instrumente locale sunt Shogun, Golearn for Go etc.
-
Instrumente la distanță
Acest instrument este găzduit de pe server și apelat la mediul dvs. local. Aceste instrumente sunt adesea numite Machine Learning ca serviciu (MLaaS)
- Personalizate pentru seturi de date mai mari pentru a rula pe o scară.
- Executați mai multe dispozitive, mai multe nuclee și spațiu de stocare partajat.
- Interfețe mai simple care asigură mai puțin control de configurare și parametrizare a algoritmului.
Exemple de aceste instrumente sunt Machine Learning în AWS, Predication în Google, Apache Mahout etc.
Instrumente pentru învățarea mașinilor:
Mai jos sunt prezentate diferitele instrumente de învățare automată care sunt următoarele:
TensorFlow
Aceasta este o bibliotecă de învățare automată de la Google Brain a organizației AI a Google lansată în 2015. Tensor Flow vă permite să vă creați propriile biblioteci. De asemenea, putem folosi limbajul C ++ și python din cauza flexibilității. O caracteristică importantă a acestei biblioteci este că diagramele de flux de date sunt utilizate pentru a reprezenta calcule numerice cu ajutorul nodurilor și muchiilor. Operațiile matematice sunt reprezentate de noduri, în timp ce marginile denotă tablouri de date multidimensionale pe care sunt efectuate operațiunile. TensorFlow este folosit de multe companii renumite precum eBay, Twitter, Dropbox, etc. Acesta oferă, de asemenea, instrumente excelente de dezvoltare, în special în Android.
Keras
Keras este o bibliotecă Python care învață profund, care poate rula pe partea de sus a Theano, TensorFlow. Francois Chollet, membru al echipei Google Brain, a dezvoltat-o pentru a oferi oamenilor de știință de date capacitatea de a rula rapid programe de învățare automată. Datorită utilizării interfeței de înaltă înțelegere a bibliotecii și a divizării rețelelor în secvențe de module separate, prototiparea rapidă este posibilă. Este mai popular datorită interfeței de utilizator, a ușurinței extensibilității și a modularității. Funcționează atât pe CPU, cât și pe GPU.
Scikit-learn
Scikit-learning, care a fost lansat pentru prima dată în 2007, este o bibliotecă open source pentru învățarea automată. Python este un limbaj de script din acest cadru și include mai multe modele de învățare automată, cum ar fi clasificarea, regresia, gruparea și reducerea dimensionalității. Scikit-learning este proiectat pe trei proiecte open source - Matplotlib, NumPy și SciPy.
Scikit-learning oferă utilizatorilor un număr de algoritmi de învățare automată. Biblioteca cadru se concentrează pe modelarea datelor, dar nu pe încărcarea, rezumarea, manipularea datelor.
Caffe2
Caffe2 este o versiune actualizată a Caffe. Este un instrument ușor de învățat mașini cu sursă deschisă dezvoltat de Facebook. Are o bibliotecă extinsă de învățare a mașinilor pentru a rula modele complexe. De asemenea, acceptă implementarea mobilă. Această bibliotecă are API C ++ și Python, care le permite dezvoltatorilor să prototipze mai întâi, iar optimizarea poate fi făcută mai târziu
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib este un cadru distribuit pentru învățarea mașinii. Nucleul Spark este dezvoltat în partea de sus. Apache scânteie MLlib este de nouă ori mai rapid de la implementarea pe disc. Este utilizat pe scară largă ca proiect de sursă deschisă, care facilitează învățarea mașinii pentru a-l ușura.
Apache Spark MLlib are o bibliotecă pentru formare profesională scalabilă. MLlib include algoritmi pentru regresie, filtre de colaborare, clustering, arbori de decizii, API-uri de conducte la niveluri superioare.
OpenNN
OpenNN este dezvoltat de compania de informații artificiale Artelnics. OpenNN este o bibliotecă de firmware avansată de analiză scrisă în C ++. Cea mai de succes metodă de învățare automată este implementarea rețelelor neuronale. Este performant. Viteza de execuție și alocarea memoriei acestei biblioteci ies în evidență.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker este un serviciu complet gestionat care permite cercetătorilor și dezvoltatorilor de date să construiască, să antreneze și să implementeze modele de învățare automată la orice scară rapid și ușor. Amazon SageMaker acceptă notebook-uri Jupyter pentru aplicații web open-source, care ajută dezvoltatorii să partajeze cod live. Aceste caiete includ drivere, pachete și biblioteci pentru platforme comune de învățare profundă și cadre pentru utilizatorii SageMaker. Amazon SageMaker în mod opțional criptează modele atât în timpul, cât și în timpul tranzitului prin AWS Key Management Service, iar solicitările API sunt efectuate printr-o conexiune sigură la stratul de socket. SageMaker stochează de asemenea codul în volume care sunt protejate și criptate de grupurile de securitate.
Concluzie
Înainte de a dezvolta aplicații de învățare automată, este foarte important să selectați un instrument de învățare automată care are biblioteci extinse, o interfață de utilizator excelentă și suport pentru limbajele de programare comune. Așadar, acesta a fost un ghid pentru instrumentele de învățare a mașinilor, care va ajuta la selectarea tehnologiei necesare.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru instrumentele de învățare a mașinilor. Aici am discutat Instrumentele pentru învățarea automată și instrumentele locale pentru telecomunicații și învățare la distanță. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe-
- Ce este învățarea automată?
- Tehnici de învățare a mașinilor
- Cariere în învățarea mașinilor
- Învățare automată vs statistici
- Matplotlib În Python