Наступила эра машинного обучения, и он добился значительного прогресса в технологической сфере. Согласно отчету Gartner, машинное обучение и искусственный интеллект к 2020 году создадут 2,3 миллиона рабочих мест, и этот значительный рост привела к развитию различных фреймворков машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим следующие темы:
- Что такое машинное обучение?
- 10 лучших фреймворков машинного обучения
- TensorFlow
- Theano
- Scikit-Learn
- Кафе
- H20
- Машинное обучение Amazon
- Факел
- Google Cloud ML Engine
- Студия Azure ML
- Библиотека Spark ML
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, который позволяет программным приложениям учиться на данных и более точно прогнозировать результаты без вмешательства человека.
Это концепция, которая позволяет машине учиться на примерах и опыте, причем без явного программирования. Для этого сегодня доступно множество платформ машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения - это эволюция обычных алгоритмов. Они делают ваши программы умнее, позволяя им автоматически учиться на предоставленных вами данных.
10 лучших фреймворков машинного обучения
Платформа машинного обучения - это интерфейс, библиотека или инструмент, который позволяет разработчикам легко создавать модели машинного обучения, не вдаваясь в подробности лежащих в основе алгоритмов. Давайте подробно обсудим 10 лучших фреймворков машинного обучения:
TensorFlow
Tensorflow от Google - один из самых популярных на сегодняшний день фреймворков. Это программная библиотека с открытым исходным кодом для численных вычислений с использованием графов потоков данных. TensorFlow реализует графы потоков данных, где пакеты данных или тензоры могут обрабатываться серией алгоритмов, описываемых графом.
Theano
Theano прекрасно сочетается с Keras, библиотекой нейронных систем аномального состояния, которая работает почти параллельно с библиотекой Theano. Фундаментально выгодная позиция Keras заключается в том, что это умеренная библиотека Python для глубоких открытий, которая может продолжать работать с Theano или TensorFlow.
Он был создан для того, чтобы сделать реализацию моделей глубокого обучения максимально быстрой и простой для инновационной работы. Выпущенный в соответствии с допуском MIT, он продолжает работать на Python 2.7 или 3.5 и может последовательно выполняться на графических процессорах и процессорах с учетом базовых структур.
Научный комплект Learn
Scikit-learn - одна из самых известных библиотек машинного обучения. Это предпочтительнее для административных и неконтролируемых расчетов обучения. Прецеденты реализуют прямые и рассчитанные рецидивы, деревья выбора, группировку, k-имплименты и т. Д.
Эта структура включает в себя множество вычислений для регулярных заданий AI и интеллектуального анализа данных, включая группировку, повторение и порядок.
Кафе
Caffe - еще одна популярная структура обучения, в которой первостепенным приоритетом являются артикуляция, скорость и взвешенное качество. Он создан Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) и сетевыми донорами.
DeepDream от Google зависит от Caffe Framework. Эта структура является авторизованной BSD библиотекой C ++ с интерфейсом Python.
H20
H20 - это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом. Это инструмент искусственного интеллекта, который ориентирован на бизнес и помогает принимать решения на основе данных и позволяет пользователю делать выводы. Он в основном используется для прогнозного моделирования, анализа рисков и мошенничества, страховой аналитики, рекламных технологий, здравоохранения и анализа клиентов.
Машинное обучение Amazon
Amazon Machine Learning предоставляет инструменты визуализации, которые помогут вам пройти процесс создания моделей машинного обучения (ML) без необходимости изучать сложные алгоритмы и технологии машинного обучения.
Это сервис, который позволяет разработчикам любого уровня подготовки использовать технологию машинного обучения. Он подключается к данным, хранящимся в Amazon S3, Redshift или RDS, и может выполнять двоичную классификацию, многоклассовую категоризацию или регрессию данных для построения модели.
Факел
Эта структура обеспечивает широкую поддержку алгоритмов машинного обучения в первую очередь для графических процессоров. Он прост в использовании и эффективен благодаря простому и быстрому языку сценариев LuaJIT и лежащей в основе реализации C / CUDA.
Цель Torch - обеспечить максимальную гибкость и скорость построения ваших научных алгоритмов наряду с чрезвычайно простым процессом.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine - это управляемый сервис, который помогает разработчикам и специалистам по обработке данных создавать и использовать превосходные модели машинного обучения в производственной среде.
Он предлагает услуги обучения и прогнозирования, которые можно использовать вместе или по отдельности. Он используется предприятиями для решения таких проблем, как обеспечение безопасности пищевых продуктов, наличие облаков на спутниковых снимках, в четыре раза быстрее реагировать на электронные письма клиентов и т. Д.
Студия машинного обучения Azure
Эта платформа позволяет пользователям Microsoft Azure создавать и обучать модели, а затем превращать их в API, которые могут использоваться другими службами. Кроме того, вы можете подключить собственное хранилище Azure к службе для более крупных моделей.
Чтобы использовать Azure ML Studio, вам даже не нужна учетная запись для опробования службы. Вы можете войти в систему анонимно и использовать Azure ML Studio до восьми часов.
Spark ML Lib
Это библиотека машинного обучения Apache Spark. Цель этой платформы - сделать практическое машинное обучение масштабируемым и простым.
Он состоит из общих алгоритмов обучения и утилит, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, совместную фильтрацию, уменьшение размерности, а также примитивы оптимизации нижнего уровня и API конвейера более высокого уровня.
На этом мы подошли к концу нашего списка 10 лучших фреймворков машинного обучения.
Если вы хотите ознакомиться с другими статьями о самых популярных технологиях на рынке, таких как Python, DevOps, Ethical Hacking, посетите официальный сайт Edureka.
Обязательно обратите внимание на другие статьи в этой серии, которые объяснят различные другие аспекты Data Science.
17. R против Python
18. Искусственный интеллект против машинного обучения против глубокого обучения
21. Инструменты для анализа данных и машинного обучения для непрограммистов
Первоначально опубликовано на https://www.edureka.co 8 августа 2019 г.
