Rammer for maskinlæring

Før vi starter denne artikel om maskinlæringsrammer, bør vi have en introduktion til, hvad en ramme er, og hvad der præcist er maskinlæring. Når denne artikel omhandler rammer, lad os først forstå, hvilke rammer der er? I henhold til Wikipedia “softwareramme er en abstraktion, hvor software, der leverer generisk funktionalitet, selektivt kan ændres ved hjælp af yderligere brugerskrevet kode, hvilket giver applikationsspecifik software. En softwareramme giver en standard måde at opbygge og implementere applikationer på. ”Lad os nu forstå det på enklere vilkår Antag, at du laver masala-te. Til det har du brug for forskellige ingredienser som mælk, teblade, sukker og krydderier, mens du forbereder den kan ske, at du ikke er i stand til at placere de rigtige ingredienser i det rigtige forhold. Men en dag blander du alle ingredienserne i det rigtige forhold og opbevarer det i krukken. Nu kan du bruge det direkte fra krukken, du ikke har frygt for at glemme, at forholdet vil være korrekt. Så krukken bliver rammen her, det sparer både tid og kræfter.
Hvad er maskinlæring nu? Det er et ganske brat ord siden starten af ​​dette årti, og det er også meget spændende. Så maskinlæring er ikke kunstig intelligens, da folk undertiden forveksles med det. Det er en undergruppe af kunstig intelligens, der gør det muligt for et system at lære af tidligere data eller billeder for at forbedre dem uden at være eksplicit programmeret til at gøre det. Så dybest set lærer maskinlæringsalgoritmen maskinen til at kigge efter et mønster i fortidens data og bruge denne oplevelse til at træffe bedre beslutninger for fremtiden uden eller mindst mulig menneskelig indgriben.

Top 10 forskellige rammer for maskinlæring

Så lad os nu undersøge ti forskellige rammer for maskinlæring:

    1. Scikit-Learn: Det er et gratis bibliotek for maskinlæring, der er bygget på SciPy (videnskabelig python). Det bruges meget udstrakt af Python-programmerere. Det blev udviklet af David Cournapeau. Du kan udføre funktionsteknik med dine data (øge antallet af funktioner), skalere, forbehandle, dele dine data i trænings- og testundersæt. Det inkluderer også mange maskinlæringsalgoritmer som lineær regression, logistisk regression, K – middelalgoritme, supportvektormaskiner. Det er meget populært, fordi det let kan arbejde med NumPy og SciPy.
    2. Tensorflow: Det er også et open source-bibliotek, der generelt bruges til dyb læring eller maskinlæringsalgoritmer ved hjælp af neurale netværk. Det er oprettet af Google. Tensor Flow er et bibliotek til dataflowprogrammering, det bruger forskellige optimeringsteknikker til beregning af det matematiske udtryk, der bruges til at få de ønskede resultater. Det fremtrædende træk ved sci-kit-læring er:
      1. Det fungerer godt med et matematisk udtryk, der involverer multidimensionelle arrays.
      2. Det er meget skalerbart på tværs af maskiner.
      3. Det fungerer med en lang række datasæt.
      Disse funktioner gør det til en meget nyttig ramme for implementering af produktionsmodeller.
  1. Amazon Machine Learning: Som navnet antyder leveres den af ​​Amazon. Det er en service, der kan bruges af udviklere til at oprette modeller. Det kan bruges som visualiseringsværktøj og kan bruges af maskinlæringsingeniører til at oprette modeller uden at skulle kende selve detaljerne i hver model. Det kan køre eller oprette alle slags modeller som Binær klassificering, flerklasse klassificeringsensemblealgoritmer, regressionsmodeller.
  2. Azure ML Studio: Denne ramme kommer fra Microsoft. Så hvordan det fungerer er, at det giver registrerede Azure-brugere mulighed for at oprette og træne modeller og efter at have gjort det, kan du bruge dem som API'er, der skal forbruges af andre tjenester. Brugere får op til 10 GB lagerplads pr. Konto. Det understøtter en bred vifte af maskinlæringsalgoritmer. En meget god funktion ved dette, at selvom du ikke har en konto, kan du afprøve tjenesten ved at logge ind på kontoen anonymt, og du kan bruge ML studio op til 8 timer.
  3. MLib (Spark): Det er Apache Sparks maskinindlæringsprodukt. Det indeholder eller understøtter alle typer maskinlæringsalgoritmer og værktøjer som regressionsklassificering (binær og multiklasse), klynger, ensemble og mange flere.
  4. Fakkel: Det er en videnskabelig maskinelæringsramme, der understøtter forskellige maskinlæringsværktøjer og algoritmer. Det fremtrædende træk ved denne ramme er, at det sætter GPU først. Det har samfundsdrevne pakker inden for maskinlæring, computervision, billedbehandling, dyb læring og mange flere. Det vigtigste er at give høj skalerbarhed, fleksibilitet og hastighed, mens du opretter modeller for maskinlæring. Det er bestemt en ramme, man skal kigge efter, mens man bygger modeller for maskinlæring.
  5. Theano: Det er bygget ved hjælp af python. Det giver os mulighed for at definere, oprette og optimere matematiske beregninger. Ligesom lommelygte, kan det også bruge GPU, der hjælper med optimering og skalerbarhed.
  6. Veles: Det er skrevet i C ++, og det er en dyb læringsramme. Selvom det er skrevet i C ++, bruger det python til at udføre automatisering. Det bruges hovedsageligt i neurale netværk som CNN (convolution Neural Networks) tilbagevendende neurale netværk.
  7. H20: Navnet lyder interessant, men denne ramme giver os mulighed for at anvende matematik og forudsigelig analyse for at løse dagens problemer. Den bruger nogle kombinerer nogle seje funktioner som:
    1. Bedst af open source-teknologi til race.
    2. Let at bruge WebUI.
    3. Agnostisk datastøtte til alle almindelige databaser.
    Sammen med brug af H2o kan vi arbejde på med eksisterende sprog og også udvide det problemfrit med Hadoop.
  8. Caffe: Det er en dyb læringsramme, der blev skabt ved hjælp af hastighed, modularitet i tankerne. Det bruges hovedsageligt med neurale netværksproblemer og blev grundlagt af Berkeley Vision and Learning Center.
    Så efter at have kendt nogle af de bedste rammer ud af mange. Lad os konkludere nu.

Konklusion

Hvert felt producerer i dag data og data skal analyseres og modelleres ved hjælp af bestemte algoritmer, så de kan bruges til at producere bedre fremtidige resultater. Så kort sagt, det er, hvad maskinlæring gør. Det er en væsentlig færdighed i det 21. århundrede, og de fleste af rammerne er open source med udviklermiljøer. Det er et af de voksende områder inden for teknologi og it-området.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til maskinlæringsrammer. Her har vi drøftet de 10 forskellige forskellige maskinlæringsrammer. Du kan også se på den følgende artikel for at lære mere -

  1. Maskinindlæringsteknikker
  2. Introduktion til maskinlæring
  3. Spørgsmål om maskinlæring
  4. Hvad er datamodellering?
  5. Top 6 sammenligninger mellem CNN vs RNN

Kategori:

Big Data