Masinõppe raamistikud

Enne selle masinõpperaamistikke käsitleva artikli alustamist peaksime tutvustama, mis on raamistik ja mis täpselt on masinõpe. Kuna see artikkel käsitleb raamistikke, siis mõelgem kõigepealt, mis on raamistik? Vikipeedia kohaselt on tarkvararaamistik abstraktsioon, milles üldist funktsionaalsust pakkuvat tarkvara saab valikuliselt muuta kasutaja poolt kirjutatud lisakoodiga, pakkudes seega rakendusespetsiifilist tarkvara. Tarkvararaamistik pakub standardset viisi rakenduste loomiseks ja juurutamiseks. ”Mõistkem nüüd lihtsamalt, oletame, et teete masala teed. Selleks vajate erinevaid koostisosi nagu piim, teelehed, suhkur ja vürtsid, kuid selle ettevalmistamise ajal võib juhtuda, et te ei suuda õigeid koostisosi õiges vahekorras seada. Kuid ühel päeval segate kõik koostisosad õiges vahekorras ja hoiate seda purgis. Nüüd saate seda kasutada otse purgist, kui te ei karda unustada, et suhe on õige. Nii saab purk siin raamistikuks, see säästab nii aega kui ka vaeva.
Mis on masinõpe? See on selle kümnendi algusest peale üsna jabur sõna ja ka väga põnev. Niisiis, masinõpe ei ole tehisintellekt, kuna mõnikord satuvad inimesed sellega segadusse. See on tehisintellekti alamhulk, mis võimaldab süsteemil õppida varasematest andmetest või piltidest seda täiustada, ilma et oleks seda selgesõnaliselt programmeeritud. Nii et põhiliselt õpetab masinõppe algoritm masinat otsima mustrit mineviku andmetest ja kasutama seda kogemust tulevikuks paremate otsuste tegemiseks ilma inimese minimaalse sekkumiseta.

10 parimat erinevat masinõppe raamistikku

Vaatame nüüd kümmet erinevat masinõppe raamistikku:

1. Scikit-Learn: see on tasuta masinõppekogu, mis on üles ehitatud SciPy-le (teaduslik python). Python Programmeerijad kasutavad seda väga laialdaselt. Selle töötas välja David Cournapeau. Saate oma andmetega funktsioonide kavandamist (funktsioonide arvu suurendamist), mõõtmete muutmist, eeltöötlust, andmete jagamist treeningu- ja testi alamrühmadeks. See hõlmab ka paljusid masinõppe algoritme, näiteks lineaarset regressiooni, logistilist regressiooni, K-keskmist algoritmi, tugivektorimasinaid. See on väga populaarne, kuna see suudab hõlpsasti töötada koos NumPy ja SciPy-ga.
2. Tensori voog: see on ka avatud lähtekoodiga raamatukogu, mida kasutatakse tavaliselt süvaõppe või neurovõrke kasutavate masinõppe algoritmide jaoks. Selle on loonud Google. Tensor Flow on andmevoo programmeerimise raamatukogu. Ta kasutab matemaatilise avaldise arvutamiseks erinevaid optimeerimise tehnikaid, mida kasutatakse soovitud tulemuste saamiseks. Teaduskomplekti õppimise olulisim omadus on:
  1. See sobib suurepäraselt matemaatilise avaldisega, mis hõlmab mitmemõõtmelisi massiive.
  2. See on masinate vahel väga skaleeritav.
  3. See töötab paljude erinevate andmekogumitega.
  Need omadused muudavad selle tootmismudelite juurutamiseks väga kasulikuks raamistikuks.

Amazoni masinõpe: nagu nimigi ütleb, pakub seda Amazon. See on teenus, mida arendajad saavad kasutada mudelite loomiseks. Seda saab kasutada visualiseerimisvahendina ja masinaõppe insenerid saavad seda kasutada mudelite loomiseks, ilma et nad peaksid teadma iga mudeli kõige täpsemaid detaile. See võib käivitada või luua igasuguseid mudeleid, näiteks binaarset klassifikatsiooni, mitme klassi klassifikatsiooni ansamblite algoritme, regressioonimudeleid.
Azure ML Studio: see raamistik pärineb Microsoftilt. Niisiis, kuidas see töötab, on see, et see võimaldab registreeritud Azure'i kasutajatel luua mudeleid ja koolitada mudeleid ning pärast seda saate neid kasutada teiste teenuste tarbimiseks API-na. Kasutajad saavad ühe konto kohta kuni 10 GB salvestusruumi. See toetab mitmesuguseid masinõppe algoritme. Üks väga hea omadus selle kohta on see, et isegi kui teil kontot pole, saate teenust proovida, logides kontole sisse anonüümselt ja saate kasutada ML-i stuudiot kuni 8 tundi.
MLib (Spark): see on Apache Sparki masinõppetoode. See sisaldab või toetab igat tüüpi masinõppe algoritme ja utiliite nagu regressiooniklassifikatsioon (binaarne ja mitmeklassiline), klasterdamine, ansambel ja palju muud.
Taskulamp: see on teaduslik masinõppe raamistik, mis toetab erinevaid masinõppe utiliite ja algoritme. Selle raamistiku silmapaistev omadus on see, et see asetab GPU esikohale. Sellel on kogukonnakesksed paketid masinõppes, arvutinägemuses, pilditöötluses, sügavas õppes ja paljudes muudes. Peamine on masinõppe mudelite loomisel tagada kõrge mastaapsus, paindlikkus ja kiirus. See on kindlasti raamistik, mida tuleks masinõppe mudelite ehitamisel otsida.
Theano: Selle ehitamiseks kasutatakse pythonit. See võimaldab meil määratleda, luua ja optimeerida matemaatilisi arvutusi. Nagu taskulamp, saab see kasutada ka GPU-d, mis aitab optimeerida ja mastaapsust muuta.
Veles: see on kirjutatud C ++ keeles ja see on sügava õppimise raamistik. Kuigi see on kirjutatud C ++ keeles, kasutab see automatiseerimiseks siiski pythonit. Seda kasutatakse peamiselt närvivõrkudes nagu CNN (konvolutsioonneuraalvõrgud) korduvad närvivõrgud.
H20: nimi kõlab huvitavalt, kuid see raamistik võimaldab meil tänapäeva probleemide lahendamiseks kasutada matemaatikat ja ennustavat analüütikat. Selles on kasutatud mõnda lahedat funktsiooni, näiteks:
1. Tõu parim avatud lähtekoodiga tehnoloogia.
2. Lihtne kasutada WebUI-d.
3. Kõigi levinumate andmebaaside Data Agnostic tugi.
Lisaks H2o kasutamisele saame edasi töötada olemasolevate keeltega ja laiendada seda ka sujuvalt Hadoopi abil.
Caffe: see on sügav õppimisraamistik, mis loodi kiirust, modulaarsust silmas pidades. Seda kasutatakse peamiselt närvivõrgu probleemidega ja selle asutas Berkeley visiooni- ja õppekeskus.
Niisiis, pärast tutvumist paljude parimate raamistikega. Lõpetagem nüüd.

Järeldus

Kõik täna väljad toodavad andmeid ja andmeid tuleb teatud algoritmide abil analüüsida ja modelleerida, et neid saaks kasutada paremate tulevaste tulemuste saamiseks. Ehk siis lühidalt öeldes see on masinõpe. See on 21. sajandi oluline oskus ja enamik raamistikke on avatud lähtekoodiga arendajate kogukonnad. See on üks kasvavatest tehnoloogia- ja IT-valdkondadest.

Soovitatav artikkel

See on olnud masinõppe raamistike juhend. Siin oleme arutanud kümmet erinevat masinõppe raamistikku. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit -