Рамки машинного навчання

Перш ніж розпочати цю статтю про рамки машинного навчання, нам слід ознайомитись із тим, що таке фреймворк, а що саме таке машинне навчання. Оскільки ця стаття стосується рамок, давайте спочатку розберемося, що таке фреймворк? Згідно з Вікіпедією, «програмний каркас - це абстракція, в якій програмне забезпечення, що забезпечує загальну функціональність, може вибірково змінюватися додатковим написаним користувачем кодом, забезпечуючи таким чином програмне забезпечення, що відповідає додатку. Програма програмного забезпечення забезпечує стандартний спосіб створення та розгортання програм. "Тепер давайте розберемося простіше, припустимо, ви готуєте чай з масала. Для цього вам потрібні різні інгредієнти, такі як молоко, чайні листя, цукор та спеції, але готуючи його. може статися так, що ви не в змозі скласти потрібні інгредієнти в потрібному співвідношенні. Але одного дня ви змішуєте всі інгредієнти в потрібному співвідношенні і зберігаєте в банку. Тепер ви можете використовувати його безпосередньо з банки, ви не маєте страху забути співвідношення буде правильним. Тож баночка стає основою тут, це економить і час, і сили.
Тепер, що таке машинне навчання? Це досить гучне слово з початку цього десятиліття, і воно також дуже захоплююче. Отже, машинне навчання не є штучним інтелектом, оскільки іноді люди плутаються в ньому. Це підмножина штучного інтелекту, яка дає змогу системі вчитися за минулими даними чи зображеннями для вдосконалення їх, не будучи явно запрограмованими для цього. Таким чином, алгоритм машинного навчання, в основному, вчить машину шукати шаблон у минулих даних і використовувати цей досвід для прийняття кращих рішень на майбутнє без мінімального втручання людини.

10 найкращих рамок машинного навчання

Отже, тепер розглянемо десять різних систем машинного навчання:

1. Scikit-Learn: це безкоштовна бібліотека машинного навчання, побудована на SciPy (науковий пітон). Він дуже широко використовується програмістами Python. Його розробив Девід Курно. Ви можете займатися інженерними можливостями своїх даних (збільшуючи кількість функцій), масштабуючи, попередньо обробляючи, розділяючи свої дані на підгрупи навчання та тестування. Він також включає багато алгоритмів машинного навчання, таких як лінійна регресія, логістична регресія, алгоритм K – середнього рівня, підтримуючі векторні машини. Він дуже популярний, оскільки може легко працювати з NumPy та SciPy.
2. Тензорний потік: це також бібліотека з відкритим кодом, яка зазвичай використовується для алгоритмів глибокого навчання або машинного навчання за допомогою нейронних мереж. Він створений Google. Tensor Flow - це бібліотека для програмування потоку даних, вона використовує різні методи оптимізації для обчислення математичного вираження, який використовується для отримання бажаних результатів. Важливою особливістю наукового комплекту є:
  1. Це чудово працює з математичним виразом, що включає багатовимірні масиви.
  2. Це дуже масштабовано на машинах.
  3. Він працює з найрізноманітнішими наборами даних.
  Ці функції роблять її дуже корисною основою для розгортання виробничих моделей.

Амазонське машинне навчання: Як випливає з назви, його надає Amazon. Це сервіс, який розробники можуть використовувати для створення моделей. Він може використовуватися як інструмент візуалізації та може бути використаний інженерами машинного навчання для створення моделей, не знаючи самих деталей кожної моделі. Він може запускати або створювати всілякі моделі, такі як Бінарна класифікація, алгоритми ансамблі класифікації класичних класів, регресійні моделі.
Azure ML Studio: Ця основа походить від Microsoft. Отож, як це працює, це те, що він дозволяє зареєстрованим користувачам Azure створювати та навчати моделі, і після цього ви можете використовувати їх як API, які споживаються іншими службами. Користувачі отримують до 10 Гб пам’яті за один обліковий запис. Він підтримує широкий спектр алгоритмів машинного навчання. Однією з цих особливостей є те, що навіть якщо у вас немає облікового запису, ви можете спробувати послугу, увійшовши в обліковий запис анонімно, і ви можете користуватися ML-студією до 8 годин.
MLib (Іскра): Це продукт машинного навчання Apache Spark. Він містить або підтримує всі типи алгоритмів і утиліт машинного навчання, такі як класифікація регресії (двійкова і багатокласна), кластеризація, ансамбль та багато іншого.
Факел: Це наукова основа машинного навчання, яка підтримує різні утиліти та алгоритми машинного навчання. Важливою особливістю цієї рамки є те, що вона ставить GPU на перше місце. У ньому є пакети, керовані громадою, в машинному навчанні, комп’ютерному зорі, обробці зображень, глибокому навчанні та багато іншого. Головне - забезпечити високу масштабованість, гнучкість та швидкість під час створення моделей машинного навчання. Це, безумовно, основи, які потрібно шукати під час побудови моделей машинного навчання.
Theano: Він побудований за допомогою пітона. Це дозволяє нам визначати, створювати та оптимізувати математичні обчислення. Як і Torch, він також може використовувати GPU, що допомагає в оптимізації та масштабуванні.
Велес: Це написано на C ++ і це глибока рамка навчання. Хоча це написано на C ++, він використовує python для автоматизації. В основному використовується в нейронних мережах, таких як CNN (convolution Neural Networks), що виникають, нейтральні мережі.
Н20: Назва звучить цікаво, але ця структура дозволяє нам застосовувати математику та прогностичну аналітику для вирішення сьогоднішніх проблем. Він використовує кілька комбінованих функцій, таких як:
1. Найкраща технологія з відкритим кодом породи.
2. Простий у користуванні WebUI.
3. Агентська підтримка даних для всіх загальних баз даних.
Поряд з використанням H2o, ми можемо працювати з існуючими мовами, а також безперешкодно розширювати його за допомогою Hadoop.
Кава: це глибока рамка навчання, яка була створена з урахуванням швидкості, модульності. В основному він використовується при проблемах з нейронною мережею і був заснований Центром бачення та навчання Берклі.
Отже, після ознайомлення з деякими найкращими рамками з багатьох. Зробимо висновок зараз.

Висновок

Кожне поле сьогодні виробляє дані і дані потрібно аналізувати та моделювати за допомогою певних алгоритмів, щоб вони могли бути використані для отримання кращих майбутніх результатів. Отже, коротше кажучи, саме це робить машинне навчання. Це важливий навик 21 століття, і більшість фреймворків є відкритим кодом із спільнотами розробників. Це одне із зростаючих галузей у галузі техніки та галузі ІТ.