Rámce strojového učení Deset nejvýznamnějších rámců strojového učení

Rámce strojového učení

Než začneme tento článek o rámcích strojového učení, měli bychom si představit, co je rámec a co přesně je strojové učení. Protože tento článek pojednává o rámcích, nejprve pochopíme, co je rámec? Podle Wikipedie „softwarová struktura je abstrakce, ve které může být software poskytující obecnou funkčnost selektivně změněn dalším uživatelsky psaným kódem, a tím poskytuje software specifický pro aplikaci. Softwarový rámec poskytuje standardní způsob vytváření a nasazování aplikací. “Nyní to pochopíme jednodušším způsobem Předpokládejme, že připravujete masala čaj, K tomu potřebujete různé přísady, jako je mléko, čajové lístky, cukr a koření, ale při jeho přípravě může se stát, že nejste schopni uvést správné složky ve správném poměru. Ale jednoho dne smícháte všechny ingredience ve správném poměru a uložíte je do sklenice. Nyní můžete použít přímo ze sklenice nemáte strach ze zapomnění poměr bude správný. Jar se tak stává rámcem, šetří tak čas i úsilí.
Co je to strojové učení? Je to docela bzučivé slovo od začátku tohoto desetiletí a je také velmi vzrušující. Strojové učení tedy není umělou inteligencí, protože někdy se s tím lidé zaměňují. Jedná se o podmnožinu umělé inteligence, která umožňuje systému poučit se z minulých dat nebo obrázků a zlepšit je, aniž by k tomu bylo výslovně naprogramováno. Algoritmus strojového učení tedy v podstatě učí stroj hledat vzorec v minulých datech a tuto zkušenost používá k lepšímu rozhodování pro budoucnost bez nebo minimální lidské intervence.

10 nejrůznějších rámců strojového učení

Nyní se podívejme na deset různých rámců strojového učení:

1. Scikit-Learn: Jedná se o bezplatnou knihovnu strojového učení, která je postavena na SciPy (vědecký python). Používá se velmi široce Python Programátory. Byl vyvinut Davidem Cournapeauem. S vašimi daty můžete provádět vývoj funkcí (zvyšování počtu funkcí), škálování, předběžné zpracování, rozdělení dat do tréninkových a testovacích podmnožin. Zahrnuje také mnoho algoritmů strojového učení, jako je lineární regrese, logistická regrese, K-střední algoritmus, pomocné vektorové stroje. Je velmi populární, protože může snadno pracovat s NumPy a SciPy.
2. Tensor Flow: Je to také knihovna s otevřeným zdrojovým kódem, která se obvykle používá pro algoritmy hlubokého učení nebo strojového učení využívající neuronové sítě. Je vytvořen společností Google. Tensor Flow je knihovna pro programování toku dat, používá různé optimalizační techniky pro výpočet matematického výrazu, který se používá k získání požadovaných výsledků. Hlavní rysy výuky sci-kit jsou:
  1. Funguje to skvěle s matematickým výrazem, který zahrnuje vícerozměrná pole.
  2. Je vysoce škálovatelný napříč stroji.
  3. Pracuje s celou řadou datových sad.
  Díky těmto vlastnostem je velmi užitečným rámcem pro nasazení výrobních modelů.

Amazon Machine Learning: Jak název napovídá, poskytuje ho Amazon. Je to služba, kterou mohou vývojáři použít k tvorbě modelů. Může být použit jako vizualizační nástroj a může jej použít inženýrů strojového učení k vytváření modelů, aniž by museli znát podrobnosti každého modelu. To může spouštět nebo vytvářet všechny druhy modelů, jako je binární klasifikace, vícedílné klasifikační algoritmy, regresní modely.
Azure ML Studio: Tento rámec pochází od společnosti Microsoft. Funguje to tak, že registrovaným uživatelům Azure umožňuje vytvářet a trénovat modely a poté, co to uděláte, můžete je použít jako API, aby je mohli spotřebovávat jiné služby. Uživatelé získají až 10 GB úložného prostoru na jeden účet. Podporuje širokou škálu algoritmů strojového učení. Jednou z velmi dobrých funkcí je, že i když nemáte účet, můžete službu vyzkoušet anonymním přihlášením k účtu a můžete použít ML studio až 8 hodin.
MLib (Spark): Jedná se o produkt Apache Spark pro strojové učení. Obsahuje nebo podporuje všechny typy algoritmů a nástrojů strojového učení, jako je klasifikace regrese (binární a vícedílná), shlukování, soubor a mnoho dalších.
Svítilna: Jedná se o vědecký rámec strojového učení, který podporuje různé nástroje a algoritmy strojového učení. Hlavním rysem tohoto rámce je to, že staví GPU na první místo. Má komunitní balíčky v strojovém učení, počítačovém vidění, zpracování obrazu, hlubokém učení a mnoho dalších. Je to hlavní je poskytovat vysokou škálovatelnost, flexibilitu a rychlost při vytváření modelů strojového učení. Při vytváření modelů strojového učení je to určitě rámec, který je třeba hledat.
Theano: Je postaven pomocí pythonu. To nám umožňuje definovat, vytvářet a optimalizovat matematické výpočty. Stejně jako pochodeň, může také použít GPU, která pomáhá při optimalizaci a škálovatelnosti.
Veles: Je napsán v C ++ a je to hluboký vzdělávací rámec. Přestože je napsán v jazyce C ++, používá k provádění automatizace python. Používá se hlavně v neuronových sítích, jako jsou rekurentní neuronové sítě CNN (konvoluční neuronové sítě).
H20: Název zní zajímavě, ale tento rámec nám umožňuje použít matematické a prediktivní analýzy k řešení dnešních problémů. Používá některé kombinuje některé skvělé funkce, jako například:
1. Best of Breed Open Source Technology.
2. Snadné použití WebUI.
3. Data Agnostic Podpora pro všechny běžné databáze.
Spolu s používáním H2o můžeme pracovat s existujícími jazyky a hladce je rozšířit o Hadoop.
Caffe: Je to hluboký vzdělávací rámec, který byl vytvořen s ohledem na rychlost, modularitu. Používá se hlavně při problémech s neurální sítí a byla založena společností Berkeley Vision and Learning Center.
Po seznámení se s některými z nejlepších rámců z mnoha. Pojďme to nyní ukončit.

Závěr

Každé pole dnes produkuje data a data je třeba analyzovat a modelovat pomocí určitých algoritmů, aby bylo možné je použít k vytváření lepších budoucích výsledků. Stručně řečeno, to je to, co strojové učení dělá. Je to základní dovednost 21. století a většina rámců je otevřeným zdrojovým kódem pro vývojářské komunity. Je to jedno z rozvíjejících se oborů v oblasti technologií a IT.

Doporučený článek

Toto byl průvodce Machine Machine Frameworks. Zde jsme diskutovali o 10 nejrůznějších rámcích strojového učení. Další informace naleznete také v následujícím článku -