Эпоха уже здесь, и он делает большой прогресс в области технологий. Согласно отчету Gartner, машинное обучение и искусственный интеллект 2,3 миллиона Рабочих мест к 2020 году, и этот массовый рост привел к развитию различных фреймворков машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим следующие темы:
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это разновидность это 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. Чтобы это произошло, сегодня у нас доступно множество платформ машинного обучения. являются развитием 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 создавать модели машинного обучения легко, не вдаваясь в глубину лежащих в основе алгоритмов. Давайте подробно обсудим 10 лучших фреймворков машинного обучения:
TensorFlow
Google Тензорфлоу сегодня является одним из самых популярных 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
Теано чудесно сложен , библиотека нейронных систем аномального состояния, которая работает почти параллельно с библиотекой Theano. Принципиально благоприятная позиция Кераса состоит в том, что это умеренная Библиотека Python для глубоких открытий, которые могут продолжаться Theano или TensorFlow.
Он был создан для того, чтобы сделать внедрение моделей глубокого обучения максимально быстрым и простым 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.
Sci-Kit Learn
Scikit-Learn один из самых известных Библиотеки ML . Предпочтительно 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.
Кофе
Caffe - еще одна популярная структура обучения, в которой первостепенным приоритетом являются артикуляция, скорость и взвешенное качество. Он создается 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 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 и технологии.
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 запускать 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 легкому и быстрому языку сценариев, LuaJIT , и лежащая в основе C / CUDA реализация.
Цель Torch - обеспечить максимальную гибкость и скорость в построении 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 структура позволяет Microsoft Azure пользователи могут 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 потребуется учетная запись для опробования службы. Вы можете войти в систему анонимно и использовать Azure ML Studio до восьми часов.
объявление массива объектов в java
Spark ML Lib
Это Библиотека машинного обучения. Цель этой структуры - 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 записаться на полный курс по искусственному интеллекту и машинному обучению, в Edureka есть специально подобранный это поможет вам овладеть такими методами, как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обработка естественного языка. Он включает в себя обучение новейшим достижениям и техническим подходам в области искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как глубокое обучение, графические модели и обучение с подкреплением.