Η εποχή του είναι εδώ και σημειώνει μεγάλη πρόοδο στον τεχνολογικό τομέα και σύμφωνα με μια έκθεση Gartner, η μηχανική εκμάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη θα δημιουργήσουν 2,3 εκατομμύρια Οι θέσεις εργασίας έως το 2020 και αυτή η τεράστια ανάπτυξη οδήγησαν στην εξέλιξη διαφόρων πλαισίων μηχανικής μάθησης. Σε αυτό το άρθρο, θα καλύψουμε τα ακόλουθα θέματα:
Τι είναι η μηχανική εκμάθηση;
Η μηχανική μάθηση είναι ένας τύπος που επιτρέπει στις εφαρμογές λογισμικού να μαθαίνουν από τα δεδομένα και να γίνονται πιο ακριβείς στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση.
Είναι μια ιδέα που επιτρέπει στο μηχάνημα να μάθει από παραδείγματα και εμπειρίες, και αυτό επίσης χωρίς να έχει προγραμματιστεί ρητά. Για να συμβεί αυτό, διαθέτουμε πολλά Πλαίσια Μηχανικής Μάθησης σήμερα. είναι μια εξέλιξη των κανονικών αλγορίθμων. Κάνουν τα προγράμματά σας πιο έξυπνα επιτρέποντάς τους να μαθαίνουν αυτόματα από τα δεδομένα που παρέχετε.
Κορυφαία 10 πλαίσια μηχανικής εκμάθησης
Το Machine Learning Framework είναι μια διεπαφή, βιβλιοθήκη ή εργαλείο που επιτρέπει στους προγραμματιστές να δημιουργήσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης εύκολα, χωρίς να μπει στο βάθος των υποκείμενων αλγορίθμων. Ας συζητήσουμε λεπτομερώς τα κορυφαία 10 πλαίσια μηχανικής εκμάθησης:
TensorFlow
Google Τάση ροής είναι ένα από τα πιο δημοφιλή πλαίσια σήμερα. Είναι μια βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα για αριθμητικούς υπολογισμούς χρησιμοποιώντας γραφήματα ροής δεδομένων. Το TensorFlow εφαρμόζει γραφήματα ροής δεδομένων, όπου δέσμες δεδομένων ή τεντωτές μπορούν να υποστούν επεξεργασία με μια σειρά αλγορίθμων που περιγράφονται από ένα γράφημα.
Θεανώ
Το Theano αναδιπλώνεται υπέροχα , μια βιβλιοθήκη νευρικών συστημάτων ανώμαλης κατάστασης, η οποία λειτουργεί σχεδόν παράλληλα με τη βιβλιοθήκη Theano. Η θεμελιώδης θετική θέση του Keras είναι ότι είναι μέτρια Βιβλιοθήκη Python για βαθιά ανακάλυψη που μπορεί να συνεχίσει να τρέχει Theano ή TensorFlow.
Δημιουργήθηκε για να κάνει την πραγματοποίηση βαθιών μοντέλων μάθησης τόσο γρήγορη και απλή όσο εφικτή για καινοτόμο έργο. Αποφορτίζεται με την ανεκτική άδεια MIT, συνεχίζει να λειτουργεί σε Python 2.7 ή 3.5 και μπορεί να εκτελείται με συνέπεια σε GPU και CPU δεδομένης της βασικής δομής.
Μάθετε το Sci-Kit
Scikit-μάθετε είναι ένα από τα πιο γνωστά Βιβλιοθήκες ML . Είναι προτιμότερο για τους υπολογισμούς της μάθησης που είναι υπό διαχείριση και χωρίς επίβλεψη. Τα προηγούμενα εφαρμόζουν άμεσες και υπολογισμένες υποτροπές, δέντρα επιλογής, ομαδοποίηση, k-implies, κ.λπ.
Αυτό το πλαίσιο περιλαμβάνει πολλούς υπολογισμούς για τακτικές αναθέσεις δεδομένων AI και εξόρυξης δεδομένων, όπως ομαδοποίηση, υποτροπή και παραγγελία.
Καφές
Το Caffe είναι μια άλλη δημοφιλής δομή μάθησης φτιαγμένη με την άρθρωση, την ταχύτητα και τη μετρούμενη ποιότητα ως ύψιστη προτεραιότητα. Δημιουργείται από το Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) και από δωρητές δικτύου.
Το DeepDream της Google εξαρτάται από το Caffe Framework. Αυτή η δομή είναι μια βιβλιοθήκη C ++ με άδεια BSD με διεπαφή Python.
Η20
Το H20 είναι μια πλατφόρμα μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα. Είναι ένα το οποίο είναι προσανατολισμένο στις επιχειρήσεις και βοηθά στη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων και επιτρέπει στον χρήστη να αντλήσει πληροφορίες. Χρησιμοποιείται ως επί το πλείστον για μοντέλα πρόβλεψης, ανάλυση κινδύνου και απάτης, ασφαλιστική ανάλυση, τεχνολογία διαφήμισης, υγειονομική περίθαλψη και ευφυΐα πελατών.
Μηχανική εκμάθηση Amazon
Το Amazon Machine Learning παρέχει εργαλεία οπτικοποίησης που σας βοηθούν να περάσετε στη διαδικασία δημιουργίας μοντέλων μηχανικής μάθησης (ML) χωρίς να χρειάζεται να μάθετε περίπλοκα και τεχνολογία.
λογιστική παλινδρόμηση σε κώδικα python
Είναι μια υπηρεσία που διευκολύνει τους προγραμματιστές όλων των επιπέδων δεξιοτήτων να χρησιμοποιούν τεχνολογία μηχανικής μάθησης. Συνδέεται με δεδομένα που είναι αποθηκευμένα στο Amazon S3, Redshift ή RDS και μπορεί να εκτελέσει δυαδική ταξινόμηση, κατηγοριοποίηση πολλών κλάσεων ή παλινδρόμηση στα δεδομένα για τη δημιουργία ενός μοντέλου.
Δάδα
Αυτό το πλαίσιο παρέχει ευρεία υποστήριξη για αλγόριθμους μηχανικής μάθησης σε GPU πρώτα. Είναι εύκολο στη χρήση και αποδοτικό λόγω της εύκολης και γρήγορης γλώσσας σεναρίου, LuaJIT , και ένα υποκείμενο C / CUDA εκτέλεση.
Ο στόχος του Torch είναι να έχετε τη μέγιστη ευελιξία και ταχύτητα στη δημιουργία των επιστημονικών αλγορίθμων σας μαζί με μια εξαιρετικά απλή διαδικασία.
Μηχανή Google Cloud ML
Το Cloud Machine Learning Engine είναι μια διαχειριζόμενη υπηρεσία που βοηθά προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων στην κατασκευή και λειτουργία ανώτερων μοντέλων μηχανικής μάθησης στην παραγωγή.
Προσφέρει υπηρεσίες εκπαίδευσης και πρόβλεψης που μπορούν να χρησιμοποιηθούν μαζί ή μεμονωμένα. Χρησιμοποιείται από τις επιχειρήσεις για την επίλυση προβλημάτων, όπως η διασφάλιση της ασφάλειας των τροφίμων, τα σύννεφα σε δορυφορικές εικόνες, η απόκριση τέσσερις φορές πιο γρήγορα στα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου των πελατών κ.λπ.
Azure ML Studio
Αυτό το Πλαίσιο επιτρέπει Microsoft Azure χρήστες να δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν μοντέλα και, στη συνέχεια, να τα μετατρέψουν σε API που μπορούν να καταναλωθούν από άλλες υπηρεσίες. Επίσης, μπορείτε να συνδέσετε τον δικό σας χώρο αποθήκευσης Azure στην υπηρεσία για μεγαλύτερα μοντέλα.
Για να χρησιμοποιήσετε το Azure ML Studio, δεν χρειάζεστε καν λογαριασμό για να δοκιμάσετε την υπηρεσία. Μπορείτε να συνδεθείτε ανώνυμα και να χρησιμοποιήσετε το Azure ML Studio για έως και οκτώ ώρες.
Spark ML Lib
Αυτό είναι Η βιβλιοθήκη μηχανικής μάθησης. Ο στόχος αυτού του πλαισίου είναι να κάνει την πρακτική μηχανική μάθηση κλιμακούμενη και εύκολη.
Αποτελείται από κοινούς αλγόριθμους και βοηθητικά προγράμματα εκμάθησης, όπως ταξινόμηση, παλινδρόμηση, ομαδοποίηση, συνεργατικό φιλτράρισμα, μείωση διαστάσεων, καθώς και πρωτόγονα βελτιστοποίησης χαμηλότερου επιπέδου και API αγωγών υψηλότερου επιπέδου.
Με αυτό, φτάσαμε στο τέλος της λίστας των 10 κορυφαίων πλαισίων μηχανικής εκμάθησης.
Εάν επιθυμείτε να εγγραφείτε για ένα πλήρες μάθημα Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης, η Edureka διαθέτει μια ειδικά επιμελημένη που θα σας κάνει ικανό σε τεχνικές όπως η εποπτευόμενη μάθηση, η μη εποπτευόμενη εκμάθηση και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Περιλαμβάνει εκπαίδευση σχετικά με τις τελευταίες εξελίξεις και τεχνικές προσεγγίσεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη & Μηχανική Μάθηση όπως η Βαθιά Μάθηση, τα Γραφικά Μοντέλα και η Ενίσχυση Μάθησης.