Okviri strojnega učenja

Preden začnemo s tem člankom o okvirih strojnega učenja, bi morali predstaviti, kaj je okvir in kaj natančno je strojno učenje. Ker ta članek obravnava okvire, najprej razumemo, kaj je to okvir? Po Wikipediji je "programski okvir odvzem, v katerem se programska oprema, ki zagotavlja splošno funkcionalnost, lahko selektivno spremeni z dodatno uporabniško napisano kodo in tako zagotovi programsko opremo, specifično za aplikacijo. Programski okvir ponuja standarden način za gradnjo in uvajanje aplikacij. "Zdaj pa ga razumemo na enostavnejši način. Recimo, da pripravljate masala čaj. Za to potrebujete različne sestavine, kot so mleko, čajni listi, sladkor in začimbe, vendar pa ga medtem pripravljate lahko se zgodi, da ne morete postaviti pravih sestavin v pravem razmerju. Toda nekega dne zmešaš vse sestavine v pravem razmerju in shraniš v kozarec. Zdaj jo lahko uporabite neposredno iz kozarca, če nimate strahu pred pozabo, bo razmerje pravilno. Tako kozarec postane ogrodje tukaj, prihrani tako čas kot trud.
Zdaj, kaj je strojno učenje? Od začetka tega desetletja je precej živahna beseda in prav tako zelo vznemirljiva. Torej, strojno učenje ni umetna inteligenca, saj se ljudje včasih zmedejo z njo. Gre za podskupino umetne inteligence, ki sistemu omogoča, da se uči iz preteklih podatkov ali slik, da jih izboljša, ne da bi za to izrecno programiral. Torej algoritem strojnega učenja uči stroj iskati vzorec v preteklih podatkih in uporabiti to izkušnjo za boljše odločitve za prihodnost brez ali minimalnega človeškega posredovanja.

Top 10 različnih okvirov strojnega učenja

Torej, zdaj si oglejmo deset različnih okvirov strojnega učenja:

1. Scikit-Learn: Gre za brezplačno knjižnico strojnega učenja, ki je zgrajena na SciPy (znanstveni python). Uporabljajo jo programerji Python. Razvil jo je David Cournapeau. S svojimi podatki lahko naredite funkcijski inženiring (povečujete število funkcij), določite velikost, predhodno obdelavo, razdelite podatke na podnaloge za usposabljanje in preizkušanje. Vključuje tudi številne algoritme strojnega učenja, kot so Linearna regresija, Logistična regresija, K-srednji algoritem, podporni vektorski stroji. Je zelo priljubljen, saj z lahkoto dela z NumPy in SciPy.
2. Tensor Flow: To je tudi knjižnica odprtega izvora, ki se običajno uporablja za algoritme globokega učenja ali strojnega učenja z uporabo nevronskih mrež. Ustvaril ga je Google. Tensor Flow je knjižnica za programiranje pretoka podatkov. Uporablja različne tehnike optimizacije za izračun matematičnega izraza, ki se uporablja za doseganje želenih rezultatov. Izrazita značilnost učenja sci-kit so:
  1. Odlično deluje z matematičnim izrazom, ki vključuje večdimenzionalne matrike.
  2. Na vseh strojih je zelo razširljiv.
  3. Deluje z najrazličnejšimi nabori podatkov.
  Te lastnosti so zelo koristen okvir za uvajanje proizvodnih modelov.

Strojno učenje Amazon: Kot že ime pove, ga ponuja Amazon. To je storitev, ki jo lahko razvijalci uporabljajo za ustvarjanje modelov. Uporablja se lahko kot vizualizacijsko orodje, inženirji strojnega učenja pa jih lahko uporabljajo za ustvarjanje modelov, ne da bi morali poznati vsake podrobnosti vsakega modela. Lahko zažene ali ustvarja vse vrste modelov, kot so Binarna klasifikacija, algoritmi za klasifikacijo več razredov, regresijski modeli.
Azure ML Studio: Ta okvir izvira iz Microsofta. Kako to deluje, je, da registriranim uporabnikom Azure omogoča ustvarjanje in usposabljanje modelov, potem pa jih lahko uporabite kot API-je, ki jih uporabljajo druge storitve. Uporabniki dobijo do 10 GB prostora za shranjevanje na račun. Podpira široko paleto algoritmov strojnega učenja. Zelo dobra lastnost tega je, da tudi če nimate računa, lahko preizkusite storitev tako, da se v račun prijavite anonimno in v ML studio lahko uporabljate do 8 ur.
MLib (Spark): Je stroj strojnega učenja Apache Spark. Vsebuje ali podpira vse vrste algoritmov strojnega učenja in pripomočkov, kot so regresijska klasifikacija (binarna in večrazredna), gručenje, zasedba in še veliko več.
Torch: To je znanstveni okvir strojnega učenja, ki podpira različne pripomočke in algoritme strojnega učenja. Izrazita značilnost tega okvira je, da postavlja GPU na prvo mesto. Ima pakete, ki jih vodi skupnost za strojno učenje, računalniški vid, obdelavo slik, globoko učenje in še veliko več. Glavno je, da med ustvarjanjem modelov strojnega učenja zagotavljamo visoko razširljivost, prilagodljivost in hitrost. Vsekakor je okvir, ki ga je treba iskati pri gradnji modelov strojnega učenja.
Theano: Zgrajena je s pomočjo pytona. Omogoča nam določanje, ustvarjanje in optimizacijo matematičnih izračunov. Tako kot Torch, lahko tudi ta uporablja GPU, ki pomaga pri optimizaciji in razširljivosti.
Veles: Napisano je v jeziku C ++ in je globok učni okvir. Čeprav je napisano v jeziku C ++, za izvajanje avtomatizacije uporablja python. Uporablja se predvsem v nevronskih omrežjih, kot so ponavljajoče se nevronske mreže CNN (convolution Neural Networks).
H20: Ime se sliši zanimivo, vendar nam ta okvir omogoča, da uporabimo matematiko in napovedno analitiko za reševanje današnjih težav. Uporablja nekaj kombinacij nekaj odličnih funkcij, kot so:
1. Best of Bresed Open Source tehnologija.
2. Enostaven za uporabo WebUI.
3. Podpora za podatke Agnostic za vse skupne baze podatkov.
Skupaj z uporabo H2o lahko delamo z obstoječimi jeziki in ga s Hadoopom tudi brez težav razširimo.
Caffe: Gre za globok učni okvir, ki je bil ustvarjen z upoštevanjem hitrosti, modularnosti. Uporablja se predvsem pri težavah z nevronsko mrežo, ustanovil pa ga je Berkeley Vision and Learning Center.
Torej, po spoznavanju nekaterih najboljših okvirov od mnogih. Zaključimo zdaj.

Zaključek

Vsako polje danes ustvarja podatke in podatke je treba analizirati in modelirati z uporabo določenih algoritmov, da se lahko uporabijo za boljše prihodnje rezultate. Torej, skratka, to počne strojno učenje. To je bistvena spretnost 21. stoletja in večina okvirov je odprtokodnih programov s skupnostmi razvijalcev. Je eno od rastočih področij tehnologije in IT.

Priporočeni članek

To je vodnik za okvire strojnega učenja. Tu smo razpravljali o 10 najboljših okvirih strojnega učenja. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -