Інструменти машинного навчання - Дослідіть інструменти машинного навчання

Вступ до машинного навчання

Артур Самуель придумав термін машинного навчання в 1959 році. Американський піонер у галузі комп'ютерних ігор та штучного інтелекту сказав, що це дає комп'ютерам можливість навчатися без явного програмування. Машинне навчання - новий девіз, який пливе навколо. Він заслуговує на те, щоб бути одним із найцікавіших підполів у галузі інформатики. Програми штучного інтелекту, як правило, явно планувались для виконання завдань у минулому. У більшості випадків "Навчання" полягало в пристосуванні декількох параметрів до фіксованої реалізації, щоб факти були додані до колекції інших фактів (база знань), а потім (ефективно) пошук вирішення проблеми з одного відоме рішення для іншого. у вигляді шляху декількох маленьких кроків. У цій темі ми дізнаємось про інструменти машинного навчання.

Що таке інструмент машинного навчання?

Інструменти машинного навчання - це алгоритмічні програми штучного інтелекту, які надають системам можливість розуміти та вдосконалюватись без значного людського вкладу. Це дозволяє програмному забезпеченню, не будучи явно запрограмованого, більш точно прогнозувати результати. Інструменти машинного навчання з навчальними колесами - це керовані алгоритми. Вони вимагають, щоб людина запланувала як вхідний, так і бажаний вихід і надати зворотній зв'язок щодо точності кінцевих результатів. Непідконтрольні алгоритми вимагають дуже незначного втручання людини, використовуючи підхід «глибокого навчання», щоб перевірити масивні бази даних та дійти висновків із попередніх даних, що базуються на прикладі навчання; Таким чином, вони зазвичай використовуються для більш складних завдань обробки, таких як усвідомлення образів, мовлення до тексту та створення природних мов.

Інструменти машинного навчання складаються з

1. Підготовка та збір даних
2. Побудова моделей
3. Розгортання програми та навчання

Місцеві інструменти для телекомунікацій та дистанційного навчання

Ми можемо порівняти інструменти машинного навчання з локальними та віддаленими. Ви можете завантажити та встановити локальний інструмент та використовувати його локально, але віддалений інструмент працює на зовнішньому сервері.

• Місцеві інструменти

Ви можете завантажити, встановити та запустити локальний інструмент у вашому місцевому середовищі.

Характеристики локальних інструментів такі:

1. Адаптований для пам'яті даних та алгоритмів.
2. Управління виконанням конфігурації та параметризації.
3. Інтегруйте свої системи, щоб задовольнити ваші вимоги.

Прикладами локальних інструментів є Shogun, Golearn for Go тощо.

• Віддалені інструменти

Цей інструмент розміщується з сервера та викликається у ваше місцеве середовище. Ці інструменти часто називають машинним навчанням як послугою (MLaaS)

1. Налаштовується для великих наборів даних для роботи в масштабі.
2. Виконайте кілька пристроїв, декілька ядер та спільне зберігання.
3. Простіші інтерфейси, які забезпечують менший контроль конфігурації та параметризації алгоритму.

Прикладами цих інструментів є машинне навчання в AWS, передбачення в Google, Apache Mahout тощо.

Інструменти для машинного навчання:

Нижче наведено різні інструменти машинного навчання, які є наступними:

TensorFlow

Це бібліотека машинного навчання від Google Brain з AI організації Google, випущена у 2015 році. Tensor Flow дозволяє створювати власні бібліотеки. Ми також можемо використовувати C ++ та мову python через гнучкість. Важливою характеристикою цієї бібліотеки є те, що діаграми потоку даних використовуються для представлення чисельних обчислень за допомогою вузлів та ребер. Математичні операції представлені вузлами, тоді як ребрами позначаються багатовимірні масиви даних, на яких виконуються операції. TensorFlow використовується багатьма відомими компаніями, такими як eBay, Twitter, Dropbox тощо. Він також забезпечує чудові інструменти розробки, особливо в Android.

Керас

Keras - це бібліотека Python, що навчається глибоко, яка може працювати над Theano, TensorFlow. Франсуа Чоллет, член команди Google Brain Brain, розробив її, щоб дати вченим даними можливість швидко працювати з програмами машинного навчання. Через використання високозрозумілого інтерфейсу бібліотеки та розділення мереж на послідовності окремих модулів можливе швидке прототипування. Він більш популярний через користувальницький інтерфейс, легкість розширення та модульність. Він працює як на процесорі, так і на GPU.

Scikit-Learn

Scikit-learn, який вперше вийшов у 2007 році, є бібліотекою з відкритим кодом для машинного навчання. Python - це сценарна мова цієї рамки і включає декілька моделей машинного навчання, такі як класифікація, регресія, кластеризація та зменшення розмірності. Scikit-learn розроблений на трьох проектах з відкритим кодом - Matplotlib, NumPy та SciPy.

Scikit-learn надає користувачам n кількість алгоритмів машинного навчання. Рамкова бібліотека орієнтована на моделювання даних, але не на завантаження, узагальнення, маніпулювання даними.

Кава2

Caffe2 - це оновлена ​​версія Caffe. Це легкий інструмент машинного навчання з відкритим кодом, розроблений Facebook. Він має велику бібліотеку машинного навчання для запуску складних моделей. Також він підтримує мобільне розгортання. Ця бібліотека має API C ++ та Python, що дозволяє розробникам спочатку прототипувати, а оптимізацію можна зробити пізніше

Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib - це розподілена основа для машинного навчання. Ядро Іскри розвинене вгорі. Apache іскрить MLlib в дев'ять разів швидше від впровадження на диску. Він широко використовується як проект з відкритим кодом, який робить акцент на машинному навчанні, щоб зробити його простішим.

Apache Spark MLlib має бібліотеку для масштабованого професійного навчання. MLlib включає алгоритми регресії, спільні фільтри, кластеризацію, дерева рішень, API конвеєра вищих рівнів.

OpenNN

OpenNN розробляється компанією зі штучного інтелекту Artelnics. OpenNN - це розширена бібліотека мікропрограмного забезпечення аналітики, написана на C ++. Найуспішніший метод машинного навчання - це реалізація нейронних мереж. Він відрізняється високою продуктивністю. Швидкість виконання та розподіл пам'яті цієї бібліотеки виділяються.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker - це повністю керований сервіс, який дозволяє дослідникам та розробникам даних будувати, навчати та впроваджувати моделі машинного навчання в будь-якому масштабі швидко та легко. Amazon SageMaker підтримує веб-додаток із відкритим кодом із ноутбуками Jupyter, які допомагають розробникам ділитися кодом живого. Ці ноутбуки включають драйвери, пакети та бібліотеки для загальних платформ глибокого навчання та рамок для користувачів SageMaker. Amazon SageMaker необов'язково шифрує моделі як під час, так і під час транзиту через службу керування ключами AWS, а API-запити виконуються через безпечне підключення до рівня сокета. SageMaker також зберігає код у томах, які захищені та зашифровані групами безпеки.

Висновок

Перш ніж розробляти додатки машинного навчання, дуже важливо вибрати інструмент машинного навчання, який має широкі бібліотеки, чудовий інтерфейс користувача та підтримку загальних мов програмування. Таким чином, це був посібник до інструментів машинного навчання, який допоможе у виборі необхідної технології.

Рекомендовані статті

Це був посібник з інструментів машинного навчання. Тут ми обговорили Інструменти машинного навчання та місцеві засоби телекомунікацій та дистанційного навчання. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -

1. Що таке машинне навчання?
2. Методи машинного навчання
3. Кар'єра в машинному навчанні
4. Машинне навчання проти статистики
5. Matplotlib In Python