Ерата на е тук и постига голям напредък в технологичната област и според доклад на Gartner, машинното обучение и AI ще създадат 2,3 милиона Работни места до 2020 г. и този огромен растеж доведе до еволюцията на различни рамки за машинно обучение. В тази статия ще разгледаме следните теми:
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е вид което позволява на софтуерните приложения да се учат от данните и да станат по-точни при прогнозиране на резултатите без човешка намеса.
Това е концепция, която позволява на машината да се учи от примери и опит, и то също, без да е изрично програмирана. За да се случи това, днес имаме много рамки за машинно обучение. са еволюция на нормални алгоритми. Те правят вашите програми по-умни, като им позволяват автоматично да се учат от данните, които предоставяте.
Топ 10 рамки за машинно обучение
Рамката за машинно обучение е интерфейс, библиотека или инструмент, който позволява на разработчиците да изграждат модели за машинно обучение лесно, без да навлизате в дълбочината на основните алгоритми. Нека обсъдим подробно Топ 10 рамки за машинно обучение:
TensorFlow
Google Tensorflow е една от най-популярните рамки днес. Това е софтуерна библиотека с отворен код за цифрови изчисления, използващи графики на потока от данни. TensorFlow реализира графики на потока от данни, където партиди от данни или тензори могат да бъдат обработени чрез поредица от алгоритми, описани от графика.
Теано
Теано е чудесно сгънат , ненормална държавна библиотека на невронни системи, която работи почти паралелно с библиотеката Theano. Основната благоприятна позиция на Керас е, че тя е умерена Python библиотека за дълбоко откриване, което може да продължи да тече Theano или TensorFlow.
Създаден е, за да направи актуализиращите задълбочени модели на обучение възможно най-бързи и лесни за иновативна работа. Разрежда се съгласно допустимото разрешение за MIT, той продължава да работи на Python 2.7 или 3.5 и може последователно да изпълнява на графични процесори и процесори, като се имат предвид основните структури.
Sci-Kit Научете
Scikit-learn е един от най-известните ML библиотеки . За предпочитане е за администрирани и без надзор изчисления за обучение. Прецедентите прилагат директни и изчислени рецидиви, дървета за избор, групиране, k-предполага и т.н.
Тази рамка включва много изчисления за редовни задания за изкуствен интелект и извличане на данни, включително групиране, рецидив и ред.
Кафе
Caffe е друга популярна учебна структура, направена с артикулация, скорост и измерено качество като най-голям приоритет. Създаден е от Центъра за визия и обучение в Бъркли (BVLC) и от донори от мрежата.
DeepDream на Google зависи от Caffe Framework. Тази структура е оторизирана от BSD библиотека C ++ с интерфейс Python.
кои от следните са примери за контролни изявления?
Н20
H20 е платформа за машинно обучение с отворен код. Това е което е ориентирано към бизнеса и помага при вземането на решение въз основа на данни и дава възможност на потребителя да черпи прозрения. Използва се най-вече за прогнозно моделиране, анализ на риска и измамите, застрахователен анализ, рекламни технологии, здравеопазване и интелигентност на клиентите.
Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning предоставя инструменти за визуализация, които ви помагат да преминете през процеса на създаване на модели за машинно обучение (ML), без да се налага да учите сложно и технология.
Това е услуга, която улеснява разработчиците от всички нива на умения да използват технологията за машинно обучение. Той се свързва с данни, съхранявани в Amazon S3, Redshift или RDS, и може да изпълнява двоична класификация, многокласова категоризация или регресия на данните, за да изгради модел.
Факла
Тази рамка осигурява широка поддръжка на алгоритмите за машинно обучение първо на графичните процесори. Той е лесен за използване и ефективен поради лесния и бърз скриптов език, LuaJIT , и основно C / CUDA изпълнение.
Целта на Torch е да има максимална гъвкавост и бързина при изграждането на вашите научни алгоритми заедно с изключително прост процес.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine е управлявана услуга, която помага на разработчиците и изследователите на данни при изграждането и управлението на превъзходни модели за машинно обучение в производството.
пример за извикване на отдалечен метод
Той предлага услуги за обучение и прогнозиране, които могат да се използват заедно или индивидуално. Използва се от предприятията за решаване на проблеми като осигуряване на безопасност на храните, облаци в сателитни изображения, отговор четири пъти по-бързо на имейли на клиенти и т.н.
Azure ML Studio
Тази рамка позволява Microsoft Azure потребителите да създават и обучават модели, след което ги превръщат в API, които могат да се използват от други услуги. Също така можете да свържете собственото си хранилище на Azure към услугата за по-големи модели.
За да използвате Azure ML Studio, дори не ви е необходим акаунт, за да изпробвате услугата. Можете да влезете анонимно и да използвате Azure ML Studio до осем часа.
Spark ML Lib
Това е Библиотека за машинно обучение. Целта на тази рамка е да направи практическото машинно обучение мащабируемо и лесно.
Състои се от общи алгоритми и помощни програми за обучение, включително класификация, регресия, клъстериране, съвместно филтриране, намаляване на размерите, както и примитиви за оптимизация на по-ниско ниво и API на по-високо ниво на конвейер.
С това стигнахме до края на нашия списък с 10-те най-добри рамки за машинно обучение.
Ако искате да се запишете за пълен курс по изкуствен интелект и машинно обучение, Edureka има специално подготвен което ще ви направи владеещи техники като контролирано обучение, ненаблюдавано обучение и обработка на естествен език. Включва обучение за най-новите постижения и технически подходи в областта на изкуствения интелект и машинното обучение като дълбоко обучение, графични модели и обучение за подсилване.