Johdanto koneoppimiseen
Arthur Samuel keksi termin koneoppiminen vuonna 1959. Amerikkalainen tietokonepelaamisen ja tekoälyn edelläkävijä sanoi, että se antaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman nimenomaista ohjelmointia. Koneoppiminen on uusi tunnuslause, joka kelluu. Se ansaitsee olla yksi kiinnostavimmista tietotekniikan osa-alueista. Keinotekoisen älykkyyden ohjelmat suunniteltiin yleensä nimenomaisesti suorittamaan tehtäviä aiemmin. Useimmissa tapauksissa ”oppiminen” koostui useiden parametrien mukauttamisesta kiinteään toteutukseen, jotta tosiasiat voidaan lisätä muiden tosiasioiden kokoelmaan (tietopohja), ja sitten (tehokkaasti) etsiä ratkaisu ongelmaan yhdestä tunnettu ratkaisu toiseen. useiden pienten vaiheiden polun muodossa. Tässä aiheesta aiomme oppia koneoppimisvälineistä.
Mikä on koneoppotyökalu?
Koneoppimisvälineet ovat keinotekoisen älykkyyden algoritmisia sovelluksia, jotka tarjoavat järjestelmille kyvyn ymmärtää ja parantaa ilman merkittävää ihmisen panosta. Sen avulla ohjelmistot voivat ennustaa tuloksia tarkemmin, ilman että niitä on nimenomaisesti ohjelmoitu. Harjoituspyörillä varustetut koneoppimistyökalut ovat ohjattuja algoritmeja. Ne edellyttävät henkilöä ajoittamaan sekä tulo että haluttu lähtö ja antamaan palautetta lopputulosten tarkkuudesta. Valvomattomat algoritmit vaativat hyvin vähän ihmisen väliintuloa käyttämällä syvän oppimisen lähestymistapaa massiivisten tietokantojen tarkistamiseksi ja johtopäätösten tekemiseksi aiemmista esimerkkipohjaisista koulutuksen tiedoista; niitä käytetään siten yleensä monimutkaisempiin käsittelytehtäviin, kuten kuvien tuntemiseen, puheeksi tekstiksi ja luonnollisten kielten luomiseen.
Koneoppimistyökalut koostuvat
- Valmistelu ja tiedonkeruu
- Rakennusmallit
- Sovellusten käyttöönotto ja koulutus
Paikalliset työkalut tietoliikenteeseen ja etäoppimiseen
Voimme verrata koneen oppimisen työkaluja paikallisiin ja etätyökaluihin. Voit ladata ja asentaa paikallisen työkalun ja käyttää sitä paikallisesti, mutta etätyökalu toimii ulkoisella palvelimella.
-
Paikalliset työkalut
Voit ladata, asentaa ja käyttää paikallista työkalua paikallisessa ympäristössä.
Paikallisten työkalujen ominaisuudet ovat seuraavat:
- Mukautettu muistissa oleviin tietoihin ja algoritmeihin.
- Konfiguroinnin ja parametroinnin suorituksen hallinta.
- Integroi järjestelmät vastaamaan vaatimuksiasi.
Esimerkkejä paikallisista työkaluista ovat Shogun, Golearn for Go jne.
-
Etätyökalut
Tämä työkalu isännöi palvelimelta ja kutsutaan paikalliseen ympäristöön. Näitä instrumentteja kutsutaan usein koneoppimiseksi palveluna (MLaaS)
- Mukautettu suurempien tietojoukkojen ajamiseen asteikolla.
- Suorita useita laitteita, useita ytimiä ja jaettua tallennustilaa.
- Yksinkertaiset rajapinnat, jotka tarjoavat vähemmän konfiguraation hallintaa ja algoritmin parametrointia.
Esimerkkejä näistä työkaluista ovat koneoppiminen AWS: ssä, ennakointi Googlessa, Apache Mahout jne.
Työkalut koneoppimiseen:
Alla on koneen oppimisen eri työkalut, jotka ovat seuraavat:
TensorFlow
Tämä on Googlen AI-organisaation Google Brainin koneoppimiskirjasto, joka julkaistiin vuonna 2015. Tensor Flow antaa sinun luoda omia kirjastoja. Voimme käyttää joustavuuden vuoksi myös C ++- ja python-kieltä. Tämän kirjaston tärkeä ominaisuus on, että datavirtakaavioita käytetään edustamaan numeerisia laskelmia solmujen ja reunojen avulla. Matemaattisia toimintoja edustavat solmut, kun taas reunat merkitsevät moniulotteisia tietojoukkoja, joille operaatiot suoritetaan. TensorFlowia käyttävät monet kuuluisat yritykset, kuten eBay, Twitter, Dropbox jne. Se tarjoaa myös upeita kehitystyökaluja, etenkin Androidissa.
Keras
Keras on syvälle oppiva Python-kirjasto, joka voi toimia Theanon päällä, TensorFlow. Google Brain -tiimin jäsen Francois Chollet kehitti sen antamaan tietojen tutkijoille mahdollisuuden ajaa koneoppimisohjelmia nopeasti. Nopea prototyyppien tekeminen on mahdollista, koska käytetään kirjaston korkeatasoista, ymmärrettävää käyttöliittymää ja jaetaan verkot erillisten moduulien sekvensseihin. Se on suositumpi käyttöliittymän, helpon laajennettavuuden ja modulaarisuuden takia. Se toimii sekä CPU: lla että GPU: lla.
Scikit opittava
Scikit-learning, joka julkaistiin ensimmäisen kerran vuonna 2007, on avoimen lähdekoodin kirjasto koneoppimiseen. Python on tämän kehyksen skriptikieli ja sisältää useita koneoppimismalleja, kuten luokittelu, regressio, klusterointi ja ulottuvuuden vähentäminen. Scikit-learning on suunniteltu kolmeen avoimen lähdekoodin projektiin - Matplotlib, NumPy ja SciPy.
Scikit-learning tarjoaa käyttäjille n määrän koneoppimisalgoritmeja. Kehyskirjasto keskittyy datan mallintamiseen, mutta ei tietojen lataamiseen, yhteenvetoon ja käsittelyyn.
Caffe2
Caffe2 on päivitetty versio Cafesta. Se on kevyt, avoimen lähdekoodin koneoppimisväline, jonka on kehittänyt Facebook. Sillä on laaja koneoppimiskirjasto monimutkaisten mallien ajamiseen. Se tukee myös mobiililaitteiden käyttöönottoa. Tässä kirjastossa on C ++ ja Python API, jonka avulla kehittäjät voivat ensin prototyypin, ja optimointi voidaan tehdä myöhemmin
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib on hajautettu kehys koneoppimiseen. Spark-ydin on kehitetty yläosaan. Apache kipinää MLlib on yhdeksän kertaa nopeampi levypohjaisesta toteutuksesta. Sitä käytetään laajasti avoimen lähdekoodin projektina, joka tekee keskittymisestä koneoppimiseen helpottamiseksi.
Apache Spark MLlibillä on kirjasto skaalautuvalle ammatilliselle koulutukselle. MLlib sisältää regression algoritmeja, yhteistyösuodattimia, klusterointia, päätöspuita ja korkeampien tasojen pipeline-sovellusliittymiä.
OpenNN
ArtNnics on kehittänyt OpenNN: n. OpenNN on edistyksellinen analytiikkaohjelmistokirjasto, joka on kirjoitettu C ++ -sovelluksella. Menestynein koneoppimismenetelmä on hermoverkkojen toteuttaminen. Se on korkea suorituskyky. Tämän kirjaston suoritusnopeus ja muistin varaus erottuvat.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker on täysin hallittu palvelu, jonka avulla tutkijat ja kehittäjät voivat rakentaa, kouluttaa ja toteuttaa koneoppimismalleja missä tahansa mittakaavassa nopeasti ja helposti. Amazon SageMaker tukee avoimen lähdekoodin Jupyter-verkkosovellusten muistikirjoja, jotka auttavat kehittäjiä jakamaan live-koodia. Nämä muistikirjat sisältävät ohjaimet, paketit ja kirjastot yleisille syvän oppimisen alustoille ja puitteet SageMaker-käyttäjille. Amazon SageMaker salaa valinnaisesti mallit sekä AWS-avainhallintapalvelun kautta tapahtuvan siirron aikana että sen aikana, ja API-pyynnöt suoritetaan suojatun yhteyden kautta pistorasiakerrokseen. SageMaker myös tallentaa koodin sellaisiin nimikkeisiin, jotka on suojattu ja salattu suojausryhmillä.
johtopäätös
Ennen koneoppimissovellusten kehittämistä on erittäin tärkeää valita koneoppotyökalu, jolla on laajat kirjastot, loistava käyttöliittymä ja tuki yleisille ohjelmointikieleille. Joten tämä on ollut opas koneoppimisvälineille, jotka auttavat valitsemaan tarvittavaa tekniikkaa.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas koneoppimisvälineille. Tässä olemme keskustelleet koneoppimisen työkaluista sekä paikallisista tietoliikenteen ja etäoppimisen työkaluista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme ja oppia lisää-
- Mikä on koneoppiminen?
- Koneoppimistekniikat
- Ura koneoppimisessa
- Koneoppiminen vs. tilastot
- Matplotlib Pythonissa