Рамки за машинно обучение

Преди да започнем тази статия за рамките за машинно обучение, трябва да имаме Въведение какво е рамка и какво точно е машинното обучение. Тъй като тази статия се занимава с рамки, нека първо да разберем каква е рамката? Съгласно Wikipedia „софтуерната рамка е абстракция, при която софтуерът, предоставящ обща функционалност, може да бъде селективно променен чрез допълнително написан от потребителя код, като по този начин се осигурява специфичен за приложението софтуер. Софтуерната рамка предоставя стандартен начин за изграждане и разгръщане на приложения. ”Сега, нека да го разберем с по-прости думи Предполагаме, че правите масала чай, За това ви трябват различни съставки като мляко, чаени листа, захар и подправки, но докато го приготвяте може да се случи, че не сте в състояние да поставите правилните съставки в правилното съотношение. Но един ден смесвате всички съставки в правилното съотношение и го съхранявате в буркана. Сега можете да го използвате директно от буркана, който нямате страх да забравите съотношението ще бъде правилно. Така бурканът се превръща в рамката тук, спестява време и усилия.
Какво е машинно обучение? Това е доста бръмчаща дума от началото на това десетилетие и също е много вълнуващо. Така че машинното обучение не е изкуствен интелект, тъй като понякога хората се объркват с него. Това е подмножество от изкуствен интелект, което позволява на системата да се учи от минали данни или изображения, за да я подобри, без да е изрично програмирана за това. Така че, в общи линии алгоритъмът за машинно обучение учи машината да търси модел в миналите данни и да използва този опит за вземане на по-добри решения за бъдещето без или минимална човешка намеса.

Топ 10 различни рамки за машинно обучение

И така, сега нека разгледаме десет различни рамки за машинно обучение:

1. Scikit-Learn: Това е безплатна библиотека за машинно обучение, която е изградена на SciPy (научен python). Използва се много широко от Python Programmers. Той е разработен от Дейвид Курнопо. Можете да направите функция за проектиране с вашите данни (увеличаване на броя на функциите), мащабиране, предварителна обработка, разделяне на вашите данни в подгрупи за обучение и тестове. Той също така включва много алгоритми за машинно обучение като линейна регресия, логистична регресия, алгоритъм K-средно ниво, поддържащи векторни машини. Той е много популярен, защото може лесно да работи с NumPy и SciPy.
2. Tensor Flow: Това е също библиотека с отворен код, която обикновено се използва за алгоритми за дълбоко обучение или машинно обучение с помощта на невронни мрежи. Той е създаден от Google. Tensor Flow е библиотека за програмиране на потока от данни, Той използва различни техники за оптимизация за изчисляване на математическия израз, който се използва за получаване на желаните резултати. Характерната характеристика на научния комплект е:
  1. Тя работи чудесно с математически израз, който включва многоизмерни масиви.
  2. Той е силно мащабируем на машини.
  3. Работи с голямо разнообразие от масиви данни.
  Тези функции го правят много полезна рамка за разполагане на производствени модели.

Машинно обучение на Amazon: Както подсказва името, то се осигурява от Amazon. Това е услуга, която може да се използва от разработчиците за създаване на модели. Може да се използва като инструмент за визуализация и може да се използва от инженерите за машинно обучение за създаване на модели, без да се налага да знаете самата подробност на всеки модел. Той може да стартира или създава всички видове модели като бинарна класификация, алгоритми за ансамбли за класифициране на много класове, модели на регресия.
Azure ML Studio: Тази рамка идва от Microsoft. И така, това как работи е, че позволява на регистрираните потребители на Azure да създават и обучават модели и след като сте направили това, можете да ги използвате като API, за да бъдат консумирани от други услуги. Потребителите получават до 10GB хранилище на акаунт. Той поддържа голямо разнообразие от алгоритми за машинно обучение. Една много добра характеристика за това, че дори да нямате акаунт, можете да изпробвате услугата, като влезете в акаунта анонимно и можете да използвате ML studio до 8 часа.
MLib (Spark): Това е продукт за машинно обучение на Apache Spark. Съдържа или поддържа всички видове алгоритми и помощни програми за машинно обучение като регресионна класификация (двоична и многокласна), клъстериране, ансамбъл и много други.
Факел: Това е научна рамка за машинно обучение, която поддържа различни помощни програми и алгоритми за машинно обучение. Характерната особеност на тази рамка е, че тя поставя GPU на първо място. Разполага с общностни пакети в машинно обучение, компютърно зрение, обработка на изображения, дълбоко обучение и много други. Основното е да се осигури висока мащабируемост, гъвкавост и скорост при създаване на модели за машинно обучение. Определено е рамка, която трябва да се търси, докато се изграждат модели за машинно обучение.
Theano: Той е изграден с помощта на python. Тя ни позволява да дефинираме, създаваме и оптимизираме математическите изчисления. Подобно на Torch, тя също може да използва графичен процесор, който помага за оптимизация и мащабируемост.
Велес: Написано е на C ++ и представлява дълбока рамка за учене. Въпреки че е написано на C ++, той използва python за извършване на автоматизация. Използва се главно в невронни мрежи като CNN (convolution Neural Networks) повтарящи се невронни мрежи.
Н20: Името звучи интересно, но тази рамка ни позволява да прилагаме математика и прогнозна анализа за решаване на днешните проблеми. Той използва някои комбинира някои готини функции като:
1. Най-добрата технология с отворен код на породата.
2. Лесен за използване WebUI.
3. Поддръжка на Agnostic на данни за всички общи бази данни.
Заедно с използването на H2o можем да работим със съществуващите езици и също така да го разширяваме безпроблемно с Hadoop.
Кафе: Това е дълбока рамка за учене, която е създадена с помощта на бързина, модулност в ума. Използва се главно при проблеми с невронната мрежа и е основан от Berkeley Vision and Learning Center.
И така, след като се запознахте с някои от най-добрите рамки от много. Нека заключим сега.

заключение

Всяко поле днес произвежда данни и данните трябва да бъдат анализирани и моделирани, като се използват определени алгоритми, за да могат да се използват за постигане на по-добри бъдещи резултати. Накратко, това прави машинното обучение. Това е основно умение на 21-ви век и повечето рамки са с отворен код с общности на разработчици. Това е едно от разрастващите се области на технологиите и областта на информационните технологии.

Препоръчителен член

Това е ръководство за рамки за машинно обучение. Тук сме обсъдили Топ 10 различни рамки за машинно обучение. Можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -