Laikmets ir šeit, un tas gūst lielu progresu tehnoloģiskajā jomā, un saskaņā ar Gartnera ziņojumu mašīnmācīšanās un mākslīgais intelekts radīs 2,3 miljoni Darbavietas līdz 2020. gadam un šī milzīgā izaugsme ir izraisījusi dažādu mašīnmācīšanās sistēmu attīstību. Šajā rakstā mēs aplūkosim šādas tēmas:
Kas ir mašīnmācīšanās?
Mašīnmācība ir veids kas ļauj lietojumprogrammām mācīties no datiem un kļūt precīzākai, lai prognozētu rezultātus bez cilvēka iejaukšanās.
Tas ir jēdziens, kas ļauj mašīnai mācīties no piemēriem un pieredzes, un arī tas nav skaidri ieprogrammēts. Lai tas notiktu, mums šodien ir pieejams daudz mašīnmācīšanās ietvarstruktūru. ir normālu algoritmu attīstība. Viņi padara jūsu programmas gudrākas, ļaujot tām automātiski mācīties no jūsu sniegtajiem datiem.
10 labākās mašīnmācīšanās ietvarstruktūras
Mašīnmācīšanās ietvars ir saskarne, bibliotēka vai rīks, kas ļauj izstrādātājiem veidot mašīnmācīšanās modeļi viegli, neiedziļinoties pamatā esošo algoritmu dziļumā. Apspriedīsim sīkāk 10 labākās mašīnmācīšanās ietvarstruktūras:
TensorFlow
Google Tensorflow ir viens no populārākajiem ietvariem mūsdienās. Tā ir atvērtā koda programmatūras bibliotēka skaitliskai aprēķināšanai, izmantojot datu plūsmas grafikus. TensorFlow ievieš datu plūsmas grafikus, kur datu partijas vai tenzorus var apstrādāt ar virkni algoritmu, kurus apraksta grafiks.
Theano
Theano ir brīnišķīgi salocīts , nenormālas stāvokļa neironu sistēmu bibliotēka, kas darbojas gandrīz paralēli Theano bibliotēkai. Kerasas fundamentālā labvēlīgā nostāja ir tāda, ka tā ir mērena Python bibliotēka par dziļu atklāšanu, kas var turpināties Theano vai TensorFlow.
Tas tika izveidots, lai padziļinātu mācību modeļu aktualizēšana būtu tik ātra un vienkārša, cik iespējams inovatīvam darbam. Izlādēts ar tolerantu MIT atļauju, tas turpina darboties ar Python 2.7 vai 3.5 un var konsekventi izpildīt GPU un CPU, ņemot vērā pamatstruktūras.
Sci-Kit Uzziniet
Scikit-mācīties ir viens no pazīstamākajiem ML bibliotēkas . Tas ir vēlams administrētiem un bez uzraudzības mācīšanās aprēķiniem. Precedenti īsteno tiešus un aprēķinātus recidīvus, koku izvēli, ķekarus, k-implikus utt.
Šis ietvars ietver daudzus aprēķinus parastajiem AI un datu ieguves uzdevumiem, ieskaitot kopēšanu, recidīvu un kārtību.
Kafija
Caffe ir vēl viena populāra mācību struktūra, kuras galvenā prioritāte ir artikulācija, ātrums un izmērītā kvalitāte. To izveidojis Bērklija redzes un mācību centrs (BVLC) un tīkla donori.
Google DeepDream ir atkarīgs no Caffe Framework. Šī struktūra ir BSD autorizēta C ++ bibliotēka ar Python interfeisu.
H20
H20 ir atvērtā koda mašīnmācīšanās platforma. Tas ir kas ir orientēts uz biznesu un palīdz pieņemt lēmumu, pamatojoties uz datiem, un ļauj lietotājam gūt ieskatu. To galvenokārt izmanto prognozēšanas modelēšanai, riska un krāpšanas analīzei, apdrošināšanas analīzei, reklāmas tehnoloģijai, veselības aprūpei un klientu izlūkošanai.
Amazon mašīnmācīšanās
Amazon Machine Learning nodrošina vizualizācijas rīkus, kas palīdz iziet mašīnmācīšanās (ML) modeļu izveidošanas procesu, nemācoties sarežģīti un tehnoloģijas.
Tas ir pakalpojums, kas visu prasmju līmeņu izstrādātājiem atvieglo mašīnmācīšanās tehnoloģijas izmantošanu. Tas izveido savienojumu ar datiem, kas glabājas Amazon S3, Redshift vai RDS, un, lai izveidotu modeli, var palaist datu bināro klasifikāciju, daudzklases kategorizāciju vai regresiju.
Lāpa
Šī sistēma vispirms nodrošina plašu atbalstu mašīnmācīšanās algoritmiem GPU. Tas ir viegli lietojams un efektīvs, pateicoties vienkāršai un ātrai skriptu valodai, LuaJIT un pamatā C / CUDA ieviešana.
Lāpas mērķis ir maksimāli elastīgi un ātri izveidot savus zinātniskos algoritmus, kā arī ārkārtīgi vienkāršu procesu.
ir maģistra grāds, kas tiek uzskatīts par pēcdiploma izglītību
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine ir pārvaldīts pakalpojums, kas palīdz izstrādātājiem un datu zinātniekiem veidot un vadīt izcilus mašīnmācīšanās modeļus ražošanā.
Tas piedāvā apmācības un prognozēšanas pakalpojumus, kurus var izmantot kopā vai atsevišķi. Uzņēmumi to izmanto, lai atrisinātu tādas problēmas kā pārtikas nekaitīgums, mākoņi satelītattēlos, četras reizes ātrāk reaģējot uz klientu e-pastiem utt.
Azure ML Studio
Šis ietvars ļauj Microsoft Azure lietotājiem izveidot un apmācīt modeļus, pēc tam tos pārveidot par API, kurus var izmantot citi pakalpojumi. Varat arī savienot savu Azure krātuvi ar pakalpojumu lielākiem modeļiem.
Lai izmantotu Azure ML Studio, jums pat nav nepieciešams konts, lai izmēģinātu pakalpojumu. Varat pieteikties anonīmi un izmantot Azure ML Studio līdz astoņām stundām.
Spark ML Lib
Tas ir Mašīnmācīšanās bibliotēka. Šīs ietvara mērķis ir padarīt praktisku mašīnmācīšanos mērogojamu un vieglu.
Tas sastāv no kopīgiem mācību algoritmiem un utilītprogrammām, ieskaitot klasifikāciju, regresiju, kopu veidošanu, sadarbības filtrēšanu, dimensiju samazināšanu, kā arī zemāka līmeņa optimizācijas primitīvus un augstāka līmeņa cauruļvada API.
Ar to mēs esam nonākuši mūsu Top 10 Machine Learning Framework struktūras sarakstā.
Ja vēlaties iestāties pilnīgā mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās kursā, Edureka piedāvā īpaši kuratoru kas ļaus jums pārzināt tādas metodes kā uzraudzīta mācīšanās, bez uzraudzības un dabiskās valodas apstrāde. Tas ietver apmācību par jaunākajiem sasniegumiem un tehniskajām pieejām mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā, piemēram, padziļināta mācīšanās, grafiskie modeļi un mācīšanās pastiprināšana.