Bevezetés a gépi tanulásba
Arthur Samuel 1959-ben fogalmazta meg a gépi tanulás kifejezést. A számítógépes játékok és a mesterséges intelligencia amerikai úttörője szerint „ez a számítógépek számára lehetővé teszi a tanulást kifejezett programozás nélkül. A gépi tanulás egy új mottó, amely körül úszik. Megérdemli, hogy a számítástechnika egyik legérdekesebb alterülete legyen. A mesterséges intelligencia programokat általában kifejezetten a feladatok elvégzésére tervezték a múltban. A legtöbb esetben a „tanulás” több paraméternek egy rögzített megvalósításhoz történő hozzáigazításából állt, hogy a tényeket hozzá lehessen adni más tények gyűjteményéhez (tudásbázis), majd (ténylegesen) a problémára megoldást keressen az egyikből. ismert megoldás egy másikra. több apró lépésből álló ösvény formájában. Ebben a témában megismerjük a gépi tanulási eszközöket.
Mi az a gépi tanulási eszköz?
A gépi tanulási eszközök mesterséges intelligencia-algoritmikus alkalmazások, amelyek képessé teszik a rendszereket arra, hogy megértsék és fejlesszék jelentős emberi hozzájárulás nélkül. Ez lehetővé teszi a szoftverek számára, hogy kifejezetten programozva legyenek, hogy pontosabban megjósolják az eredményeket. Edzőkerekekkel ellátott gépi tanulási eszközök felügyelt algoritmusok. Azt igénylik, hogy az egyén ütemezze mind a bemenetet, mind a kívánt kimenetet, és visszajelzést adjon a végeredmények pontosságáról. A nem felügyelt algoritmusok nagyon kevés emberi beavatkozást igényelnek, „mély tanulás” megközelítést alkalmazva a hatalmas adatbázisok ellenőrzése és a képzés korábbi példa alapú adatainak következtetései levonása érdekében; így általában bonyolultabb feldolgozási feladatokhoz használják, mint például a képek tudatosítása, a szövegből való beszéd és a természetes nyelvek előállítása.
A gépi tanulási eszközök a következőkből állnak:
- Előkészítés és adatgyűjtés
- Építési modellek
- Alkalmazások telepítése és képzése
Helyi eszközök a távközléshez és a távoli tanuláshoz
Össze lehet hasonlítani a gépi tanulási eszközöket a helyi és távoli eszközökkel. Letölthet és telepíthet egy helyi eszközt, és helyileg is használhatja, de egy távoli eszköz fut egy külső kiszolgálón.
-
Helyi eszközök
Letölthet, telepíthet és futtathat egy helyi eszközt a helyi környezetben.
A helyi eszközök jellemzői a következők:
- Adatokhoz és algoritmusokhoz igazítva a memóriában.
- Konfiguráció és a paraméterezés végrehajtásának vezérlése.
- Integrálja rendszereit az igények kielégítése érdekében.
Helyi eszközök például a Shogun, a Golearn for Go stb.
-
Távoli eszközök
Ezt az eszközt a kiszolgálón tárolják, és felhívják a helyi környezetre. Ezeket az eszközöket gyakran gépi tanulás mint szolgáltatás (MLaaS) néven hívják fel.
- Testreszabva nagyobb méretű adatkészletek méretarányos futtatásához.
- Több eszköz, több atommag és megosztott tároló végrehajtása.
- Egyszerűbb felületek, amelyek kevesebb konfiguráció-vezérlést és az algoritmus paraméterezését biztosítják.
Ezekre az eszközökre példa lehet az AWS gépi tanulása, a Google predikciója, az Apache Mahout stb.
Eszközök a gépi tanuláshoz:
Az alábbiakban bemutatjuk a gépi tanulás különféle eszközeit, amelyek a következők:
TensorFlow
Ez egy gépi tanulási könyvtár a Google Agyából, a Google AI szervezetéből, amelyet 2015-ben adtak ki. A Tensor Flow lehetővé teszi saját könyvtárak létrehozását. A rugalmasság miatt C ++ és python nyelveket is használhatunk. Ennek a könyvtárnak az egyik fontos jellemzője, hogy az adatáramlási diagramok a numerikus számítások ábrázolására szolgálnak csomópontok és élek segítségével. A matematikai műveleteket csomópontok képviselik, míg az élek többdimenziós adattömböt jelölnek, amelyeken a műveleteket végrehajtják. A TensorFlow-ot számos híres vállalat használja, például az eBay, a Twitter, a Dropbox stb., És nagyszerű fejlesztési eszközöket is kínál, különösen az Android-ban.
Keras
A Keras egy mélyreható Python könyvtár, amely Theano tetején fut, a TensorFlow. Francois Chollet, a Google Brain csapat tagja, kifejlesztette azt, hogy az adattudósok számára lehetővé tegyék a gépi tanulási programok gyors futtatását. A könyvtár magas szintű, érthető felületének használata és a hálózatok külön modulok sorozatokba történő felosztása miatt gyors prototípuskészítés lehetséges. Népszerűbb a felhasználói felület, a könnyű bővíthetőség és a modularitás miatt. A CPU-n és a GPU-n is fut.
Scikit elsajátítható
A 2007-ben elsőként kiadott Scikit-learning nyílt forráskódú könyvtár a gépi tanuláshoz. A Python ennek a keretnek a szkriptnyelve, és számos gépi tanulási modellt tartalmaz, például osztályozást, regressziót, csoportosítást és a dimenzió csökkentését. A Scikit-learning három nyílt forráskódú projekten készül - Matplotlib, NumPy és SciPy.
A Scikit-learning számú gépi tanulási algoritmust biztosít a felhasználók számára. A keretkönyvtár az adatmodellezésre összpontosít, de nem az adatok betöltésére, összegzésére és manipulálására.
Caffe2
A Caffe2 a Caffe frissített verziója. Ez egy könnyű, nyílt forráskódú gépi tanulási eszköz, amelyet a Facebook fejlesztett ki. Kiterjedt gépi tanulási könyvtárral rendelkezik, amely komplex modelleket futtat. Ezenkívül támogatja a mobil telepítést. Ez a könyvtár rendelkezik C ++ és Python API-kkal, amelyek lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy először prototípusokat készítsenek, és az optimalizálás később elvégezhető
Apache Spark MLlib
Az Apache Spark MLlib egy elosztott keret a gépi tanuláshoz. A Spark magot felül fejlesztették ki. Az Apache szikrája az MLlib kilencszer gyorsabb a lemezalapú megvalósításhoz képest. Széles körben használják nyílt forráskódú projektként, amely a gépi tanulásra összpontosít, hogy megkönnyítse.
Az Apache Spark MLlib könyvtár rendelkezik skálázható szakképzéssel. Az MLlib tartalmaz regressziós algoritmusokat, együttműködési szűrőket, klasztereket, döntési fákat, magasabb szintű csővezeték API-kat.
OpenNN
Az OpenNN-t az Artelnics mesterséges intelligencia cég fejlesztette ki. Az OpenNN egy fejlett elemző firmware könyvtár, C ++ nyelven írva. A gépi tanulás legsikeresebb módszere az ideghálózatok megvalósítása. Nagy teljesítményű. Kiemelkedik a könyvtár végrehajtási sebessége és memóriaelosztása.
Amazon SageMaker
Az Amazon SageMaker egy teljesen kezelt szolgáltatás, amely lehetővé teszi az adatkutatók és fejlesztők számára, hogy bármilyen méretű gépi tanulási modelleket gyorsan és egyszerűen építsenek, képezzenek és építsenek be. Az Amazon SageMaker támogatja a Jupyter notebookok nyílt forrású webes alkalmazásokat, amelyek segítenek a fejlesztőknek megosztani az élő kódot. Ezek a notebookok illesztőprogramokat, csomagokat és könyvtárakat tartalmaznak a közös mélyreható tanulási platformokhoz és a SageMaker felhasználók számára létrehozott keretekhez. Az Amazon SageMaker opcionálisan titkosítja a modelleket az AWS kulcskezelő szolgáltatáson keresztüli átvitel során és közben is, és az API-kérelmeket egy biztonságos kapcsolaton keresztül a socket réteggel hajtják végre. A SageMaker a kódot olyan kötetekben tárolja, amelyeket biztonsági csoportok védnek és titkosítanak.
Következtetés
A gépi tanulási alkalmazások fejlesztése előtt nagyon fontos, hogy válasszon egy gépi tanulási eszközt, amely kiterjedt könyvtárakkal, nagyszerű felhasználói felülettel és támogatással rendelkezik a közös programozási nyelvekhez. Tehát ez egy útmutató a gépi tanulási eszközökhöz, amely elősegíti a szükséges technológia kiválasztását.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a gépi tanulási eszközökhöz. Itt tárgyaltuk a gépi tanulás eszközeit, valamint a telekommunikáció és a távoli tanulás helyi eszközeit. Megnézheti a többi javasolt cikket is, hogy többet megtudjon-
- Mi a gépi tanulás?
- Gépi tanulási technikák
- Karrier a gépi tanulásban
- Gépi tanulás vs statisztika
- Matplotlib a Pythonban