Оквири машинског учења

Пре него што започнемо са чланком о оквирима машинског учења, требало би да упознамо шта је то оквир и шта је тачно учење. Како се овај чланак бави оквирима, прво разумемо шта је то оквир? Према Википедији, „софтверски оквир је апстракција у којој се софтвер који пружа општу функционалност може селективно мењати додатним кодом написаним од стране корисника, пружајући тако софтвер специфичан за апликацију. Софтверски оквир пружа стандардни начин да се направе и примене апликације. "Сада, разумемо то једноставнијим условима. Претпоставимо да правите масала чај. За то су вам потребни разни састојци попут млека, листова чаја, шећера и зачина, али док га припремате може се десити да нисте у могућности да ставите праве састојке у правом односу. Али једног дана помешате све састојке у правом односу и складиштите у теглу. Сада можете да га користите директно из тегле ако немате страх да ћете заборавити омјер ће бити тачан. Тако посуда овде постаје оквир, штеди и време и труд.
Шта је машинско учење? То је прилично језива ријеч од почетка ове деценије, а узбудљива је. Дакле, машинско учење није вештачка интелигенција, јер се људи понекад збуне са њом. То је подскуп вештачке интелигенције који омогућава систему да учи из прошлих података или слика како би га побољшао без да је изричито програмиран за то. Дакле, у основи, алгоритам машинског учења учи машину да тражи узорак из прошлих података и користи то искуство за доношење бољих одлука за будућност без или минималне људске интервенције.

Топ 10 различитих оквира машинског учења

Дакле, погледајмо сада десет различитих оквира машинског учења:

    1. Сцикит-Леарн: То је бесплатна библиотека за машинско учење која је изграђена на СциПи-у (научни питхон). Користе је Питхон програмери врло интензивно. Развио га је Давид Цоурнапеау. Својим подацима можете извршити инжењеринг функција (повећавајући број функција), скалирати, претходно обрадити, поделити податке на подскупове тренинга и тестирања. Такође укључује многе алгоритме машинског учења као што су Линеарна регресија, Логистичка регресија, К – средњи алгоритам, векторске машине за подршку. Веома је популаран јер лако може да ради са НумПи и СциПи.
    2. Тензорски ток: То је такође библиотека отвореног кода која се углавном користи за алгоритме дубоког учења или машинског учења помоћу неуронских мрежа. Креирао га је Гоогле. Тенсор Флов је библиотека за програмирање протока података. Користи различите технике оптимизације за израчунавање математичког израза који се користи да би се добили жељени резултати. Главна карактеристика учења научног комплета су:
      1. Одлично функционира с математичким изразом који укључује вишедимензионалне низове.
      2. Високо је скалабилан на свим машинама.
      3. Ради са великим бројем скупова података.
      Ове карактеристике чине га врло корисним оквиром за распоређивање производних модела.
  1. Амазонско машинско учење: Као што име сугерира, пружио га је Амазон. То је услуга коју програмери могу користити за креирање модела. Може се користити као алат за визуелизацију, а инжењери машинског учења могу да га користе за прављење модела, а да не морају знати све детаље сваког модела. Може покренути или створити све врсте модела као што су Бинарна класификација, алгоритми класе класификације више класа, регресијски модели.
  2. Азуре МЛ Студио: Овај оквир долази од Мицрософта. Дакле, како то функционише је да омогућава регистрованим корисницима Азуре да стварају и обучавају моделе, а након што то ураде, можете их користити као АПИ-је за конзумирање других сервиса. Корисници добијају до 10ГБ складиштења по рачуну. Подржава широк избор алгоритама машинског учења. Једна врло добра особина у вези с тим је да чак и ако немате рачун, можете испробати услугу тако што ћете се анонимно пријавити на налог и моћи ћете да користите МЛ студио до 8 сати.
  3. МЛиб (Спарк): То је производ машинског учења Апацхе Спарк. Садржи или подржава све врсте алгоритама и услужних програма за машинско учење попут регресијске класификације (бинарне и више класе), групирања, ансамбла и многих других.
  4. Торцх: То је научни оквир за машинско учење који подржава разне алате и алгоритме за машинско учење. Истакнута карактеристика овог оквира је та што ГПУ ставља на прво место. Садржи пакете у машинском учењу, рачунарском виду, обради слике, дубоком учењу и многим другима. Главно је да се обезбеди велика скалабилност, флексибилност и брзина током прављења модела машинског учења. Дефинитивно је оквир који треба тражити током израде модела машинског учења.
  5. Тхеано: Изграђен је користећи питхон. Омогућава нам да дефинишемо, креирамо и оптимизирамо математичке прорачуне. Као и Торцх, такође може користити ГПУ који помаже у оптимизацији и скалабилности.
  6. Велес: Написано је на Ц ++ и представља оквир дубоког учења. Иако је написан на Ц ++, он користи питхон за аутоматизацију. Користи се углавном у неуронским мрежама као што су ЦНН (цонволуцтион Неурал Нетворкс) понављајуће неуронске мреже.
  7. Х20: Име звучи занимљиво, али овај оквир омогућава нам примену математике и предиктивне аналитике за решавање данашњих проблема. Користи неке комбинације неких сјајних функција као што су:
    1. Бест оф Бреед Опен Соурце технологија.
    2. Једноставан за употребу ВебУИ.
    3. Подршка за податке података за све уобичајене базе података.
    Упоредо са употребом Х2о, можемо радити на постојећим језицима и такође је једноставно користити Хадооп.
  8. Цаффе: То је оквир дубоког учења који је створен користећи брзину, модуларност у виду. Користи се углавном код проблема са неуронском мрежом, а основао га је Беркелеи Висион анд Леарнинг Центер.
    Дакле, након што смо се упознали са неким од најбољих оквира. Закључимо сада.

Закључак

Свако поље данас производи податке и податке треба анализирати и моделирати користећи одређене алгоритме како би се могли користити за стварање бољих резултата у будућности. Укратко, то чини и машинско учење. То је суштинска вештина 21. века и већина оквира је отвореног кода са заједницама програмера. То је једно од растућих поља у технологији и ИТ пољу.

Препоручени чланак

Ово је водич за оквире машинског учења. Овде смо размотрили 10 најбољих оквира за машинско учење. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -

  1. Технике машинског учења
  2. Увод у машинско учење
  3. Питања за интервју о машинском учењу
  4. Шта је моделирање података?
  5. Топ 6 поређења између ЦНН и РНН

Категорија:

Велики података