10 лучших фреймворков AI / ML для изучения в 2021 году
Искусственный интеллект и машинное обучение в наши дни - это множество тенденций и напряженных терминов. Машинное обучение (ML) - это разновидность искусственного интеллекта. ML - это технология разработки и использования алгоритмов, которые, вероятно, могут анализировать темы из прошлых примеров. Машинное обучение можно использовать для решения сложных проблем, таких как обнаружение мошенничества с кредитными картами, разрешение на использование беспилотных автомобилей, а также обнаружение и распознавание лиц. Машинное обучение использует сложные алгоритмы, которые постоянно перебирают массивные наборы данных, считывая закономерности в данных и помогая машинам реагировать на уникальные ситуации, для которых они уже не были явно запрограммированы. Машины просматривают информацию, чтобы предложить надежные результаты. Алгоритмы машинного обучения используют информатику и статистику для получения рациональных результатов.
Популярные фреймворки машинного обучения
- TensorFlow
- PyTorch
- scikit-learn
- Spark ML
- Факел
- Обнимающее лицо
- Керас
- H2O
- Apache SINGA
- Amazon ML
TensorFlow
TensorFlow - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая использует символьную математику для потока данных и дифференцируемого программирования. TensorFlow, разработанный Google и запущенный в 2015 году, является новичком в машинном обучении, получившим международное признание благодаря простым в использовании API-интерфейсам и простоте по сравнению с его предшественниками. Наиболее часто используемым приложением машинного обучения TensorFlow являются нейронные сети, которые могут проверять почерк и распознавать лица. Хотя TF написан на Python, порт JavaScript доступен благодаря последнему признанию JavaScript. TensorFlow полезен, потому что он может масштабировать проблемы без ограничений - узлы на графе могут работать по всей сети распределителя. Логика в TF уникальна, в расчете на ЦП и ГП каждой машины. Добавление внутри блока графического процессора дает TF гораздо больше энергии, совместимой с машиной.
Pytorch
PyTorch - это библиотека с открытым исходным кодом, используемая в библиотеках машинного обучения, разработанная с использованием библиотеки Torch для программ на Python. Он разработан с помощью лаборатории исследований искусственного интеллекта Facebook и запущен в январе 2016 года как бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, особенно используемая в приложениях для компьютерного зрения, глубокого обучения и обработки естественного языка. Программисты могут с легкостью создать сложное нейронное сообщество, используя PyTorch, поскольку он имеет базовую структуру данных.
scikit-learn
Scikit-learn - это библиотека Python с открытым исходным кодом, в которой есть мощные инструменты для оценки и интеллектуального анализа данных. Scikit-learn - это бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования Python. Он доступен по лицензии BSD и построен на последующих библиотеках машинного обучения.
Spark ML
Spark предоставляет API на основе Dataframe для общих задач машинного обучения. Сюда входят конкретные алгоритмы машинного обучения, альтернативы для проектирования и преобразования данных, постоянные модели и специальные математические утилиты.
Факел
Это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом. Он используется для компьютерного зрения и обработки естественного языка. Цель Torch - обеспечить максимальную гибкость и скорость при построении ваших научных алгоритмов, при этом делая процесс чрезвычайно простым.
Обнимающее лицо
Huggingface предоставляет технологии обработки естественного языка (NLP). Это поставщик с открытым исходным кодом. Организация разрабатывает программное обеспечение чат-бота, используемое для предоставления настраиваемой платформы вербального обмена на базе искусственного интеллекта. Hugging Face был запущен в 2016 году, его штаб-квартира находится в Нью-Йорке.
Керас
Keras - это высокоуровневый API нейронной сети. Он написан на Python. Keras - это удобная, расширяемая и модульная библиотека, которая упрощает и ускоряет создание прототипов. Это помогает сверточным сетям, рекуррентным сетям или даже их комбинации.
H2O
H2O - это масштабируемая и быстрая платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения. H2O поддерживает максимально широко используемые статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения, а также имеет функцию AutoML.
Apache SINGA
Apache SINGA - это проект Apache Incubator для создания библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом. Это широко распространенная платформа глубокого обучения для обучения массивных моделей глубокого обучения на больших наборах данных. Он разработан с интуитивно понятной версией программирования, в первую очередь основанной на абстракции слоев.
Amazon ML
Алгоритм машинного обучения Amazon обнаруживает образцы и информацию и строит математическую версию использования этих данных. Эти модели используются для прогнозирования новых данных.
