Okviri strojnog učenja

Prije nego što započnemo s ovim člankom o okvirima strojnog učenja, trebali bismo upoznati što je okvir, a što točno strojno učenje. Kako se ovaj članak bavi okvirima, prvo razumimo što je okvir? Prema Wikipediji, „softverski okvir je apstrakcija u kojoj se softver koji pruža generičku funkcionalnost može selektivno mijenjati dodatnim kôdom napisanim od strane korisnika, pružajući tako softver specifičan za aplikaciju. Softverski okvir pruža standardni način izrade i implementacije aplikacija. "Sada, razumjet ćemo to jednostavnijim riječima Pretpostavimo da pripremate masala čaj. Za to su vam potrebni razni sastojci poput mlijeka, listova čaja, šećera i začina, ali dok ga pripremate može se dogoditi da niste u stanju staviti prave sastojke u pravom omjeru. Ali jednog dana pomiješate sve sastojke u pravom omjeru i spremite u staklenku. Sada ga možete koristiti izravno iz staklenke, a ne bojite se zaboraviti omjer će biti točan. Tako staklenka ovdje postaje okvir, štedi i vrijeme i trud.
Što je strojno učenje? Prilično je zbunjujuća riječ od početka ovog desetljeća, a također je vrlo uzbudljiva. Dakle, strojno učenje nije umjetna inteligencija, jer se ljudi ponekad zbune s tim. To je podskupina umjetne inteligencije koja sustavu omogućuje učenje iz prošlih podataka ili slika kako bi ga poboljšala bez da je izričito programirana za to. Dakle, u osnovi algoritam strojnog učenja uči stroj da traži uzorak u prošlim podacima i koristi to iskustvo za donošenje boljih odluka za budućnost bez ili minimalne ljudske intervencije.

10 najboljih okvira za strojno učenje

Dakle, pogledajmo deset različitih okvira strojnog učenja:

1. Scikit-Learn: To je besplatna biblioteka za strojno učenje koja je izgrađena na SciPy-u (znanstveni python). Koriste je Python programeri vrlo intenzivno. Razvio ga je David Cournapeau. Svojim podacima možete napraviti inženjering značajki (povećati broj značajki), skalirati, unaprijed obraditi, podijeliti svoje podatke u podgrupe za trening i testiranje. Također uključuje mnoge algoritme strojnog učenja poput linearne regresije, logističke regresije, algoritama srednje vrijednosti K, pomoćnih vektorskih strojeva. Vrlo je popularan jer lako može raditi s NumPy i SciPy.
2. Tijek tenzora: To je također knjižnica otvorenog koda koja se uglavnom koristi za algoritme dubokog učenja i strojnog učenja koristeći neuronske mreže. Stvorio ga je Google. Tensor Flow knjižnica je za programiranje protoka podataka. Koristi različite tehnike optimizacije za izračun matematičkog izraza koji se koristi za dobivanje željenih rezultata. Istaknuta značajka sci-kit učenja su:
  1. Odlično funkcionira s matematičkim izrazom koji uključuje višedimenzionalne nizove.
  2. To je visoko skalabilno na svim strojevima.
  3. Djeluje s velikim brojem skupova podataka.
  Ova svojstva čine ga vrlo korisnim okvirom za primjenu proizvodnih modela.

Amazonsko strojno učenje: Kao što ime sugerira, pružio ga je Amazon. To je usluga koju programeri mogu koristiti za stvaranje modela. Može se koristiti kao alat za vizualizaciju, a inženjeri strojnog učenja mogu ih koristiti za izradu modela, a da ne znaju detalje svakog modela. Može pokrenuti ili stvoriti sve vrste modela kao što su Binarna klasifikacija, algoritmi ansambla za klasifikaciju više klasa, regresijski modeli.
Azure ML Studio: ovaj okvir dolazi od Microsofta. Pa kako to funkcionira jest da omogućava registriranim korisnicima Azure da stvaraju i obučavaju modele, a nakon što to učinite, možete ih koristiti kao API-je za konzumiranje drugih usluga. Korisnici dobivaju do 10GB prostora za pohranu po računu. Podržava širok izbor algoritama strojnog učenja. Jedna vrlo dobra osobina u vezi s tim je da čak i ako nemate račun, možete isprobati uslugu tako da se anonimno prijavite na račun i možete koristiti ML studio do 8 sati.
MLib (Spark): To je proizvod strojnog učenja Apache Spark. Sadrži ili podržava sve vrste algoritama i alata za strojno učenje poput regresijske klasifikacije (binarne i više klase), grupiranja, ansambla i mnogih drugih.
Torch: To je znanstveni okvir strojnog učenja koji podržava razne alate i algoritme strojnog učenja. Istaknuta značajka ovog okvira je ta što GPU stavlja na prvo mjesto. Sadrži pakete u strojnom učenju, računalnom vidu, obradi slike, dubokom učenju i mnogim drugim. Glavno je pružanje velike skalabilnosti, fleksibilnosti i brzine tijekom stvaranja modela strojnog učenja. Definitivno je okvir koji treba tražiti tijekom izrade modela strojnog učenja.
Theano: Izgrađen je pomoću pytona . Omogućuje nam definiranje, stvaranje i optimizaciju matematičkih izračuna. Poput Torch-a, i ovaj može koristiti GPU koji pomaže u optimizaciji i skalabilnosti.
Veles: Napisano je na C ++ i predstavlja okvir dubokog učenja. Iako je napisan na C ++, on za automatsku automatizaciju koristi python. Koristi se uglavnom u neuronskim mrežama poput CNN (convolution Neural Networks) ponavljajućih neuronskih mreža.
H20: Ime zvuči zanimljivo, ali ovaj okvir omogućava nam primjenu matematike i prediktivne analitike za rješavanje današnjih problema. Koristi neke kombinacije izvrsnih značajki poput:
1. Najbolja tehnologija pasmine open source.
2. Jednostavan za uporabu WebUI.
3. Podrška za podatke podataka za sve uobičajene baze podataka.
Zajedno s upotrebom H2o-a možemo raditi s postojećim jezicima i besprijekorno ga proširiti s Hadoop-om.
Caffe: Okvir dubokog učenja stvoren je koristeći u vidu brzinu, modularnost. Koristi se uglavnom s problemima neuronske mreže, a osnovao ga je Berkeley Vision and Learning Center.
Nakon upoznavanja s nekim od najboljih okvira. Zaključimo sada.

Zaključak

Svako polje danas proizvodi podatke i podatke treba analizirati i modelirati pomoću određenih algoritama kako bi se mogli koristiti u budućnosti za bolje rezultate. Ukratko, to čini i strojno učenje. To je osnovna vještina 21. stoljeća, a većina okvira je open-source s zajednicama programera. To je jedno od rastućih polja u tehnologiji i IT polju.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za okvire strojnog učenja. Ovdje smo razgovarali o 10 najboljih okvira za strojno učenje. Možete pogledati i sljedeći članak da biste saznali više -