Uvod u strojno učenje
Arthur Samuel skovao je termin strojno učenje 1959. Američki pionir u računalnom igranju i umjetnoj inteligenciji rekao je da "računalima omogućuje učenje bez eksplicitnog programiranja. Strojno učenje je novi moto koji lebdi okolo. Zaslužuje da bude jedno od najzanimljivijih pod-polja računalnih znanosti. Programi umjetne inteligencije uglavnom su izričito planirani za izvršavanje zadataka u prošlosti. U većini slučajeva, "učenje" se sastojalo od prilagođavanja nekoliko parametara fiksnoj implementaciji kako bi se činjenice dodale u skup drugih činjenica (baza znanja), a zatim (učinkovito) traženje rješenja problema iz jedne poznato rješenje drugom. u obliku staze od nekoliko malih koraka. U ovoj ćemo temi upoznati alate za strojno učenje.
Što je alat za strojno učenje?
Strojni alati za učenje su algoritamske aplikacije umjetne inteligencije koje sustavima pružaju mogućnost razumijevanja i poboljšanja bez značajnog ljudskog doprinosa. Omogućuje softveru, bez eksplicitnog programiranja, da preciznije predvidi rezultate. Strojni alati za učenje s kotačima za obuku nadgledani su algoritmi. Oni zahtijevaju od pojedinca da zakaže unos i željeni izlaz te pruži povratne informacije o točnosti krajnjih rezultata. Nenadzirani algoritmi zahtijevaju vrlo malo ljudske intervencije primjenom pristupa "dubokom učenju" kako bi se provjerile ogromne baze podataka i donijeli zaključci iz prethodnih primjera podataka o treningu; stoga se općenito koriste za složenije zadatke za obradu, poput svjesnosti slika, govora u tekst i stvaranja prirodnih jezika.
Alat za strojno učenje sastoji se od
- Priprema i prikupljanje podataka
- Izgradnja modela
- Implementacija i obuka aplikacija
Lokalni alati za telekomunikacije i učenje na daljinu
Alate za strojno učenje možemo usporediti s lokalnim i daljinskim. Možete preuzeti i instalirati lokalni alat i koristiti ga lokalno, ali udaljeni alat radi na vanjskom poslužitelju.
-
Lokalni alati
Možete preuzeti, instalirati i pokrenuti lokalni alat u vašem lokalnom okruženju.
Karakteristike lokalnog alata su sljedeće:
- Prilagođeno za podatke i algoritme u memoriji.
- Kontrola izvršavanja konfiguracije i parametrizacije.
- Integrirajte svoje sustave da udovolje vašim potrebama.
Primjeri lokalnih alata su Shogun, Golearn for Go itd.
-
Udaljeni alati
Ovaj je alat domaćin s poslužitelja i pozvan u vaše lokalno okruženje. Ti se instrumenti često nazivaju strojno učenje kao usluga (MLaaS)
- Prilagođeno za veće skupove podataka za izvođenje na skali.
- Izvršite više uređaja, više jezgara i zajedničko spremanje.
- Jednostavnija sučelja koja pružaju manju kontrolu konfiguracije i parametriranje algoritma.
Primjeri ovih alata su strojno učenje u AWS-u, predviđanje na Googleu, Apache Mahout itd.
Alati za strojno učenje:
Ispod su različiti alati strojnog učenja koji su sljedeći:
TensorFlow
Ovo je strojna knjižnica iz Google Brain iz Googleove AI organizacije izdana 2015. godine. Tensor Flow omogućava vam stvaranje vlastitih knjižnica. Zbog fleksibilnosti možemo koristiti i C ++ i python jezik. Važna karakteristika ove knjižnice je da se dijagrami protoka podataka koriste za predstavljanje numeričkih izračunavanja uz pomoć čvorova i rubova. Matematičke operacije predstavljene su čvorovima dok rubovi označavaju višedimenzionalne nizove podataka na kojima se izvode operacije. TensorFlow koriste mnoge poznate tvrtke poput eBaya, Twittera, Dropboxa itd. Također nudi sjajne alate za razvoj, posebno u Androidu.
Keras
Keras je Python biblioteka koja uči duboko i koja se može pokretati na vrhu Theanoa, TensorFlow. Francois Chollet, član Google Brain tima, razvio ga je kako bi dao znanstvenicima mogućnost brzog pokretanja programa strojnog učenja. Zbog korištenja razumljivog sučelja knjižnice na visokoj razini i dijeljenja mreža u sekvence zasebnih modula moguće je brzo prototipiranje. Popularniji je zbog korisničkog sučelja, lakoće proširivanja i modularnosti. Radi na CPU-u kao i u GPU-u.
Scikit učiti
Scikit-learn, koji je prvi put objavljen 2007., knjižnica je otvorenog koda za strojno učenje. Python je skriptni jezik ovog okvira i uključuje nekoliko modela strojnog učenja poput klasifikacije, regresije, grupiranja i smanjenja dimenzionalnosti. Scikit-learn dizajniran je na tri projekta otvorenog koda - Matplotlib, NumPy i SciPy.
Scikit-learn osigurava korisnicima n broj algoritama strojnog učenja. Okvirna biblioteka fokusirana je na modeliranje podataka, ali ne i na učitavanje, rezimiranje, manipuliranje podacima.
Caffe2
Caffe2 je ažurirana verzija Caffea. To je lagan alat za strojno učenje s otvorenim kodom koji je razvio Facebook. Ima veliku knjižnicu strojnog učenja za pokretanje složenih modela. Također, podržava mobilnu implementaciju. Ova knjižnica ima C ++ i Python API koji programerima omogućuje prvo prototiranje, a optimizacija se može učiniti kasnije
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib je distribuirani okvir za strojno učenje. Jezgra iskre razvijena je na vrhu. Apache je potaknuo MLlib devetostruko je brži od implementacije na disku. Široko se koristi kao projekt otvorenog koda koji olakšava strojno učenje kako bi ga olakšao.
Apache Spark MLlib ima knjižnicu za skalabilno stručno usavršavanje. MLlib uključuje algoritme za regresiju, kolaborativne filtre, klasteriranje, stabla odluka, API-je cjevovoda viših razina.
OpenNN
OpenNN razvija tvrtka za umjetnu inteligenciju Artelnics. OpenNN je napredna biblioteka upravljačkog softvera za analitiku napisana C ++. Najuspješnija metoda strojnog učenja je implementacija neuronskih mreža. Visokih je performansi. Izdvajaju se brzina izvršenja i dodjela memorije ove knjižnice.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker je potpuno upravljana usluga koja omogućuje istraživačima podataka i programerima brzu i jednostavnu izgradnju, obuku i implementaciju modela strojnog učenja u bilo kojoj skali. Amazon SageMaker podržava open-source web-aplikaciju Jupyter prijenosna računala koja pomažu programerima da dijele live code. Te bilježnice uključuju upravljačke programe, pakete i knjižnice za zajedničke platforme za duboko učenje i okvire za korisnike SageMaker-a. Amazon SageMaker opcionalno šifrira modele za vrijeme i tijekom tranzita kroz AWS Key Management Service, a API zahtjevi se izvršavaju preko sigurne veze s slojem utičnice. SageMaker također pohranjuje kôd u količinama koje su zaštićene i šifrirane od strane sigurnosnih skupina.
Zaključak
Prije razvijanja aplikacija za strojno učenje, vrlo je važno odabrati alat za strojno učenje koji posjeduje opsežne biblioteke, odlično korisničko sučelje i podršku za zajedničke programske jezike. Ovo je vodič za alat za strojno učenje koji će vam pomoći u odabiru potrebne tehnologije.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za alate za strojno učenje. Ovdje smo razgovarali o Alati za strojno učenje i lokalnim alatima za telekomunikacije i učenje na daljinu. Možete i proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Što je strojno učenje?
- Tehnike strojnog učenja
- Karijere u strojnom učenju
- Strojno učenje vs statistika
- Matplotlib In Python