Koneoppimisen puitteet - 10 parasta koneoppimiskehystä

Koneoppiminen

Ennen kuin aloitat tämän koneoppimiskehyksiä käsittelevän artikkelin, meillä tulisi olla johdanto siitä, mikä on kehys ja mikä tarkalleen on koneoppiminen. Koska tämä artikkeli käsittelee puitteita, ymmärretään ensin, mikä on kehys? Wikipedian mukaan ”ohjelmistokehys on abstraktio, jossa yleistä toiminnallisuutta tarjoavaa ohjelmistoa voidaan valikoivasti muuttaa käyttäjän kirjoittamalla ylimääräisellä koodilla, jolloin saadaan sovelluskohtainen ohjelmisto. Ohjelmistokehys tarjoaa standardin tavan rakentaa ja ottaa käyttöön sovelluksia. ”Ymmärrämme nyt se yksinkertaisemmin sanoen, että teet masala-teetä. Sitä varten tarvitset erilaisia ainesosia, kuten maitoa, teelehtiä, sokeria ja mausteita, mutta valmistellessasi sitä voi tapahtua, että et pysty laittamaan oikeita ainesosia oikeaan suhteeseen. Mutta yhtenä päivänä sekoitat kaikki ainesosat oikeassa suhteessa ja säilytät sen purkissa. Nyt voit käyttää sitä suoraan pullosta, jossa et pelkää unohtaa suhde on oikea. Joten purkista tulee tässä kehys, se säästää sekä aikaa että vaivaa.
Mikä on koneoppiminen? Se on melko hieno sana tämän vuosikymmenen alusta ja se on myös erittäin jännittävä. Joten koneoppiminen ei ole keinotekoista älykkyyttä, koska joskus ihmiset sekoittuvat siihen. Se on tekoälyn osajoukko, jonka avulla järjestelmä voi oppia aiemmista tiedoista tai kuvista parantaakseen sitä ilman erillistä ohjelmointia siihen. Joten periaatteessa koneoppimisalgoritmi opettaa konetta etsimään mallia menneistä tiedoista ja käyttämään tätä kokemusta parempien tulevaisuuden päätösten tekemiseen ilman tai ihmisen vähimmäistoimintaa.

10 parasta erilaista koneoppimiskehystä

Katsotaanpa nyt kymmenen erilaista koneoppimiskehystä:

1. Scikit-Learn: Se on ilmainen koneoppimiskirjasto, joka on rakennettu SciPy: lle (tieteellinen python). Python-ohjelmoijat käyttävät sitä erittäin laajasti. Sen on kehittänyt David Cournapeau. Voit tehdä ominaisuuksien suunnittelun tiedoillasi (lisätä ominaisuuksien määrää), skaalata, esikäsitellä, jakaa tietosi koulutus- ja testiosajoukkoihin. Se sisältää myös monia koneoppimisalgoritmeja, kuten lineaarinen regressio, logistinen regressio, K-keskialgoritmi, tukivektorikoneet. Se on erittäin suosittu, koska se toimii helposti NumPyn ja SciPyn kanssa.
2. Tensor Flow: Se on myös avoimen lähdekoodin kirjasto, jota käytetään yleensä syvään oppimiseen tai koneoppimisalgoritmeihin hermoverkkoja käyttämällä. Sen on luonut Google. Tensor Flow on kirjasto tiedonkulun ohjelmointiin. Se käyttää erilaisia optimointitekniikoita matemaattisen lausekkeen laskemiseen, jota käytetään haluttujen tulosten saamiseksi. Sci-kit-oppimisen tärkeimmät piirteet ovat:
  1. Se toimii hyvin matemaattisen lausekkeen kanssa, joka sisältää moniulotteisia matriiseja.
  2. Se on erittäin skaalautuva koneiden välillä.
  3. Se toimii monenlaisten tietojoukkojen kanssa.
  Nämä ominaisuudet tekevät siitä erittäin hyödyllisen kehyksen tuotantomallien käyttöönotolle.

Amazon Machine Learning: Kuten nimestä voi päätellä, sen tarjoaa Amazon. Se on palvelu, jota kehittäjät voivat käyttää mallien luomiseen. Sitä voidaan käyttää visualisointityökaluna ja koneoppimisinsinöörit voivat käyttää mallien luomiseen tarvitsematta tietää jokaisen mallin yksityiskohtia. Se voi suorittaa tai luoda kaikenlaisia malleja, kuten binaariluokitusta, moniluokkaisia luokitteluyksikköalgoritmeja, regressiomalleja.
Azure ML Studio: Tämä kehys on Microsoft. Joten miten se toimii on, että se sallii rekisteröityjen Azure-käyttäjien luoda ja kouluttaa malleja ja kun olet tehnyt, voit käyttää niitä sovellusliittyminä muiden palveluiden käyttämiseen. Käyttäjät saavat jopa 10 Gt tallennustilaa tiliä kohti. Se tukee monenlaisia koneoppimisalgoritmeja. Yksi erittäin hyvä ominaisuus tässä, että vaikka sinulla ei olisi tiliä, voit kokeilla palvelua kirjautumalla tilille nimettömästi ja käyttää ML-studiota jopa 8 tuntia.
MLib (Spark): Se on Apache Sparkin koneoppimistuote. Se sisältää tai tukee kaikenlaisia koneoppimisen algoritmeja ja apuohjelmia, kuten regressioluokitusta (binaarinen ja moniluokkainen), klusterointia, ryhmää ja monia muita.
Taskulamppu: Se on tieteellinen koneoppimisjärjestelmä, joka tukee erilaisia koneoppimisapuohjelmia ja algoritmeja. Tämän kehyksen tärkein ominaisuus on, että se asettaa GPU: n etusijalle. Sillä on yhteisöpohjaisia paketteja koneoppimisessa, tietokonevisiossa, kuvankäsittelyssä, syväoppimisessa ja monessa muussa. Tärkeintä on tarjota suuri skaalautuvuus, joustavuus ja nopeus koneoppimismalleja luotaessa. Se on ehdottomasti kehys, jota on etsittävä koneoppimismalleja rakennettaessa.
Theano: Se on rakennettu pythonilla. Sen avulla voimme määritellä, luoda ja optimoida matemaattiset laskelmat. Kuten taskulamppu, se voi käyttää myös GPU: ta, joka auttaa optimoinnissa ja skaalautuvuudessa.
Veles: Se on kirjoitettu C ++-muodossa ja se on syvän oppimisen kehys. Vaikka se on kirjoitettu muodossa C ++, se käyttää pythonia automatisointiin. Sitä käytetään pääasiassa hermoverkoissa, kuten CNN (convolution Neural Networks) toistuvissa hermoverkoissa.
H20: Nimi kuulostaa mielenkiintoiselta, mutta tämän kehyksen avulla voimme soveltaa matematiikkaa ja ennustavaa analysointia nykyisten ongelmien ratkaisemiseksi. Se käyttää joitain yhdistämällä hienoja ominaisuuksia, kuten:
1. Rodun paras avoimen lähdekoodin tekniikka.
2. Helppo käyttää WebUI: tä.
3. Data Agnostic -tuki kaikille yleisille tietokannoille.
H2on käytön ohella voimme työskennellä olemassa olevien kielten kanssa ja laajentaa sitä saumattomasti myös Hadoopilla.
Caffe: Se on syvä oppimiskehys, joka luotiin nopeutta, modulaarisuutta ajatellen. Sitä käytetään pääasiassa hermoverkkoon liittyvissä ongelmissa, ja sen perusti Berkeley Vision and Learning Center.
Joten, kun olemme oppineet tutustumaan parhaisiin kehyksiin monista. Päätetään nyt.

johtopäätös

Jokainen nykyinen kenttä tuottaa dataa ja data on analysoitava ja mallinnettava tietyillä algoritmeilla, jotta sitä voidaan käyttää parempien tulosten tuottamiseksi tulevaisuudessa. Joten lyhyesti sanottuna, se mitä koneoppiminen tekee. Se on 2000-luvun olennainen taito, ja suurin osa puitteista on avoimen lähdekoodin kehittäjäyhteisöjä. Se on yksi kasvavista tekniikan ja IT-aloista.

Suositeltava artikkeli

Tämä on ollut opas koneoppimiskehyksiin. Täällä olemme keskustelleet kymmenestä erilaisesta koneoppimiskehyksestä. Voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -