Aikakausi on täällä ja se on edistynyt paljon tekniikan alalla, ja Gartnerin raportin mukaan koneoppiminen ja tekoäly aikovat luoda 2,3 miljoonaa Työpaikat vuoteen 2020 mennessä ja tämä valtava kasvu ovat johtaneet erilaisten koneoppimisen puitteiden kehitykseen. Tässä artikkelissa käsitellään seuraavia aiheita:
Mikä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on eräänlainen jonka avulla ohjelmistosovellukset voivat oppia tiedoista ja tulla tarkemmiksi ennustamaan tuloksia ilman ihmisen puuttumista.
Se on konsepti, jonka avulla kone voi oppia esimerkkeistä ja kokemuksista, ja myös ilman sitä nimenomaisesti ohjelmoida. Tämän toteuttamiseksi meillä on tänään tarjolla paljon koneoppimisen puitteita. ovat normaalien algoritmien kehitys. Ne tekevät ohjelmistasi älykkäämpiä antamalla heidän oppia automaattisesti antamistasi tiedoista.
10 parasta koneoppimiskehystä
Machine Learning Framework on käyttöliittymä, kirjasto tai työkalu, jonka avulla kehittäjät voivat rakentaa koneoppimismallit helposti, joutumatta taustalla olevien algoritmien syvyyteen. Keskustellaan yksityiskohtaisesti Top 10 Machine Learning Frameworkista:
TensorFlow
Googlen Tensorflow on yksi suosituimmista kehyksistä tänään. Se on avoimen lähdekoodin ohjelmistokirjasto numeeriseen laskentaan tietovuokaavioiden avulla. TensorFlow toteuttaa datavuokaaviot, joissa tietoerät tai tensorit voidaan käsitellä kaavion kuvaamilla algoritmeilla.
miten oppia visuaalinen studio
Theano
Theano on ihanan taitettu , epänormaalin tilan hermosysteemikirjasto, joka toimii melkein rinnakkain Theanon kirjaston kanssa. Kerasin perustavanlaatuinen suotuisa asema on kohtalainen Python-kirjasto syvästä löytämisestä, joka voi ajaa yli Theano tai TensorFlow.
Se luotiin tekemään syvällisten oppimismallien todentamisesta niin nopeaa ja yksinkertaista kuin mahdollista innovatiiviselle työlle. Sallitulla MIT-luvalla purettu se toimii jatkuvasti Python 2.7: ssä tai 3.5: ssä ja voi jatkuvasti suorittaa GPU: ita ja suorittimia perusrakenteiden mukaan.
Sci-Kit Learn
Scikit-oppia on yksi tunnetuimmista ML-kirjastot . Se on suositeltavaa hallinnoiduille ja valvomattomille oppimislaskelmille. Ennakkotapauksissa toteutetaan suorat ja lasketut relapsit, valintapuut, niputtaminen, k-implisiitit jne.
Tähän kehykseen sisältyy paljon laskelmia tavallisille tekoäly- ja tiedonlouhintatehtäville, mukaan lukien niputtaminen, uusiutuminen ja järjestys.
Kahvi
Caffe on toinen suosittu oppimisrakenne, joka on tehty artikulaatiosta, nopeudesta ja mitatusta laadusta etusijalle. Sen ovat luoneet Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) ja verkoston lahjoittajat.
Googlen DeepDream riippuu Caffe Frameworkista. Tämä rakenne on BSD: n valtuuttama C ++ -kirjasto, jossa on Python-käyttöliittymä.
H20
H20 on avoimen lähdekoodin koneoppimisalusta. Se on joka on yrityskeskeinen ja auttaa tekemään dataan perustuvan päätöksen ja antaa käyttäjälle mahdollisuuden tehdä oivalluksia. Sitä käytetään enimmäkseen ennakoivaan mallintamiseen, riski- ja petosanalyyseihin, vakuutusanalytiikkaan, mainostekniikkaan, terveydenhuoltoon ja asiakastietoon.
Amazonin koneoppiminen
Amazon Machine Learning tarjoaa visualisointityökaluja, jotka auttavat sinua käymään läpi koneoppimismallien luomisen ilman monimutkaista oppimista ja tekniikka.
Se on palvelu, jonka avulla kaikkien taitotasojen kehittäjien on helppo käyttää koneoppimistekniikkaa. Se muodostaa yhteyden Amazon S3: een, Redshiftiin tai RDS: ään tallennettuihin tietoihin ja voi suorittaa binäärisen luokituksen, moniluokkaluokituksen tai regressiota tiedoille mallin rakentamiseksi.
Soihtu
Tämä kehys tarjoaa laajan tuen koneoppimisalgoritmeille ensin näytönohjaimille. Se on helppokäyttöinen ja tehokas helpon ja nopean komentokielen, LuaJIT ja taustalla oleva C / CUDA toteutus.
Torchin tavoitteena on saada mahdollisimman suuri joustavuus ja nopeus tieteellisten algoritmien rakentamiseen yhdessä erittäin yksinkertaisen prosessin kanssa.
Google Cloud ML -moottori
Cloud Machine Learning Engine on hallittu palvelu, joka auttaa kehittäjiä ja datatieteilijöitä luomaan ja suorittamaan erinomaisia koneoppimismalleja tuotannossa.
Se tarjoaa koulutus- ja ennakointipalveluja, joita voidaan käyttää yhdessä tai erikseen. Yritykset käyttävät sitä ongelmien ratkaisemiseen, kuten elintarviketurvallisuuden varmistaminen, pilvet satelliittikuvissa, vastaaminen neljä kertaa nopeammin asiakkaiden sähköposteihin jne.
Azure ML Studio
Tämä kehys sallii Microsoft Azure Käyttäjät voivat luoda ja kouluttaa malleja ja muuttaa ne sitten APIiksi, joita muut palvelut voivat käyttää. Voit myös liittää oman Azure-tallennustilasi suurempien mallien palveluun.
Jos haluat käyttää Azure ML Studiota, et tarvitse edes tiliä palvelun kokeilemiseksi. Voit kirjautua sisään nimettömästi ja käyttää Azure ML Studiota enintään kahdeksan tunnin ajan.
Spark ML Lib
Tämä on Koneoppimisen kirjasto. Tämän kehyksen tavoitteena on tehdä käytännön koneoppimisesta skaalautuva ja helppo.
Se koostuu tavallisista oppimisalgoritmeista ja apuohjelmista, mukaan lukien luokittelu, regressio, klusterointi, yhteistyösuodatus, ulottuvuuden pienentäminen sekä alemman tason optimointiprimitiivit ja ylemmän tason putkiliittymät.
jaksollinen taulukko devops-työkaluista
Tämän avulla olemme päässeet Top 10 Machine Learning Frameworks -listallemme.
Jos haluat ilmoittautua koko tekoälyn ja koneoppimisen kurssille, Edurekalla on erityisesti kuratoitu joka tekee sinusta taitavan tekniikoista, kuten valvotusta oppimisesta, valvomattomasta oppimisesta ja luonnollisen kielen prosessoinnista. Se sisältää koulutuksen uusimmista kehityksistä ja teknisistä lähestymistavoista tekoälyyn ja koneoppimiseen, kuten syväoppiminen, graafiset mallit ja vahvistusoppiminen.