Gépi tanulási keretek
Mielőtt elkezdenénk ezt a gépi tanulási keretekről szóló cikket, be kell mutatnunk, mi a keret és mi is pontosan a gépi tanulás. Mivel ez a cikk a keretekkel foglalkozik, először megértjük, mi a keret? A Wikipedia szerint „a szoftverkeret olyan absztrakció, amelyben az általános funkcionalitást biztosító szoftverek szelektíven megváltoztathatók további felhasználó által írt kódokkal, ezáltal alkalmazás-specifikus szoftvert biztosítva. A szoftverkeret biztosítja az alkalmazások készítésének és telepítésének szokásos módját. ”Most értjük meg egyszerűbben: Tegyük fel, hogy masala teát készít. Ehhez különféle összetevőkre van szüksége, például tejre, tealevelekre, cukorra és fűszerekre, de elkészítése közben előfordulhat, hogy nem tudja a megfelelő alapanyagokat a megfelelő arányban megadni. De egy nap az összes összetevőt összekeverjük a megfelelő arányban és tároljuk az üvegedénybe. Most már közvetlenül az edényből is felhasználhatja, és nem fél attól, hogy elfelejti, hogy az arány helyes lesz. Tehát a tégely lesz a keret, itt időt és energiát takarít meg.
Most mi a gépi tanulás? Ez az évtized eleje óta nagyon szomorú szó, és nagyon izgalmas is. Tehát a gépi tanulás nem mesterséges intelligencia, mivel az emberek néha összetévesztik. Ez egy mesterséges intelligencia egy részhalmaza, amely lehetővé teszi a rendszer számára, hogy a múltbeli adatokból vagy képekből tanuljon annak javítása érdekében, anélkül, hogy kifejezetten programozták volna erre. Tehát alapvetően a gépi tanulási algoritmus megtanítja a gépet, hogy keressen egy mintát a múltbeli adatokban, és használja ezt a tapasztalatot a jövőre vonatkozó jobb döntések meghozatalához, minimális emberi beavatkozás nélkül.
A 10 legfontosabb gépi tanulási keretrendszer
Tehát most vizsgáljuk meg tíz különféle gépi tanulási keretet:
-
- Scikit-Learn: Ez egy ingyenes gépi tanulási könyvtár, amely a SciPy-re (tudományos python) épül. A Python programozók nagyon széles körben használják. Ezt David Cournapeau fejlesztette ki. Az adatokkal (a szolgáltatások számának növelése) a szolgáltatás fejlesztését elvégezheti, méretezését, előfeldolgozását, adatainak felosztását képzési és teszt részhalmazokra. Számos gépi tanulási algoritmust tartalmaz, mint például a Lineáris Regresszió, a Logisztikus Regresszió, a K-közép algoritmus, a támogató vektorgépek. Nagyon népszerű, mert könnyen együttműködik a NumPy-vel és a SciPy-vel.
- Tensor Flow: Ez egy nyílt forráskódú könyvtár is, amelyet általában mély tanulási vagy gépi tanulási algoritmusokhoz használnak neurális hálózatokat használva. A Google készítette. A Tensor Flow egy könyvtár az adatáramlás programozásához. Különféle optimalizálási technikákat használ a matematikai kifejezés kiszámításához, amelyet a kívánt eredmények elérésére használnak. A sci-kit tanulásának legfontosabb jellemzői a következők:
1. Nagyon jól működik egy olyan matematikai kifejezéssel, amely többdimenziós tömböket foglal magában.
2. Nagyon skálázható gépek között.
3. Nagyon sokféle adatkészlettel működik.
Ezek a funkciók nagyon hasznos keretévé teszik a termelési modellek telepítését.
- Amazon Machine Learning: Ahogy a neve is sugallja, az Amazon biztosítja. Ez egy szolgáltatás, amelyet a fejlesztők felhasználhatnak modellek létrehozására. Használható vizualizációs eszközként, és a gépi tanulást végző mérnökök modellek készítéséhez is használhatják anélkül, hogy minden modell nagyon részleteket meg kellene ismerniük. Futtathat vagy létrehozhat mindenféle modellt, például bináris osztályozást, többosztályú osztályozási együttes algoritmusokat, regressziós modelleket.
- Azure ML Studio: Ez a keret a Microsoft-tól származik. Így működik az, hogy lehetővé teszi a regisztrált Azure-felhasználók számára modellek létrehozását és kiképzését, és miután ezt megtette, felhasználhatja azokat API-ként más szolgáltatások fogyasztására. A felhasználók fiókonként akár 10 GB tárhelyet kaphatnak. A gépi tanulási algoritmusok széles skáláját támogatja. Ennek egyik nagyon jó tulajdonsága, hogy még ha nincs fiókja, akkor kipróbálhatja a szolgáltatást anonim bejelentkezéssel, és akár 8 órán keresztül is használhatja az ML stúdiót.
- MLib (Spark): Ez az Apache Spark gépi tanulási terméke. Minden típusú gépi tanulási algoritmust és segédprogramot tartalmaz, vagy támogat, mint például a regressziós osztályozás (bináris és többosztályú), klaszterezés, együttes és még sok más.
- Torch: Ez egy tudományos gépi tanulási keret, amely támogatja a különféle gépi tanulási segédprogramokat és algoritmusokat. Ennek a keretnek a legfontosabb jellemzője, hogy a GPU-t helyezi az első helyre. Közösségi vezérelt csomagokkal rendelkezik a gépi tanulás, a számítógépes látás, a képfeldolgozás, a mélytanulás és még sok más területén. A lényeg az, hogy nagy skálázhatóságot, rugalmasságot és gyorsaságot biztosítson a gépi tanulási modellek létrehozásakor. Ez határozottan egy keret, amelyet meg kell keresni a gépi tanulási modellek felépítésekor.
- Theano: Python segítségével épül fel. Ez lehetővé teszi a matematikai számítások meghatározását, létrehozását és optimalizálását. A Torchhoz hasonlóan a GPU is használható, amely elősegíti az optimalizálást és a méretezhetőséget.
- Veles: C ++ nyelven íródott, és mély tanulási keret. Bár C ++-ban van írva, a python-ot használja az automatizáláshoz. Főként olyan idegi hálózatokban használják, mint például a CNN (convolution Neural Networks) ismétlődő idegi hálózatok.
- H20: A név érdekesnek tűnik, de ez a keret lehetővé teszi a matematikai és prediktív elemzések alkalmazását a mai problémák megoldására. Néhány olyan jó funkciókat kombinál, mint például:
1. A fajta legjobb nyílt forráskódú technológiája.
2. Könnyen használható WebUI.
3. Adatgnosztikai támogatás az összes általános adatbázishoz.
A H2o használatával tovább dolgozhatunk a meglévő nyelvekkel, és tökéletesen kiterjeszthetjük a Hadoop segítségével. - Caffe: Ez egy mély tanulási keret, amelyet a sebesség, a modularitás szem előtt tartásával hoztak létre. Elsősorban ideghálózati problémákkal használják, és a Berkeley Vision and Learning Center alapította.
Tehát, miután megismertük a sok legjobb keretrendszerét. Végezzük el most.
Következtetés
A mai mezők minden adatot előállítanak, és az adatokat bizonyos algoritmusok segítségével elemezni és modellezni kell annak érdekében, hogy jobb jövőbeli eredményekhez lehessen felhasználni. Tehát röviden, ez a gépi tanulás. Ez a 21. század alapvető képessége, és a legtöbb keret nyílt forráskódú, fejlesztői közösségekkel. Ez a technológia és az informatika területén egyre növekvő terület.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a gépi tanulási keretekhez. Itt megvitattuk a 10 legnépszerűbb gépi tanulási keretet. A következő cikkben további információkat is megnézhet -
- Gépi tanulási technikák
- Bevezetés a gépi tanulásba
- Gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések
- Mi az adatmodellezés?
- A 6 legfontosabb összehasonlítás a CNN és az RNN között