Værktøj til maskinindlæring - Udforsk værktøjerne til maskinlæring

Indholdsfortegnelse:

Anonim

Introduktion til maskinlæring

Arthur Samuel opfandt udtrykket maskinlæring i 1959. En amerikansk pioner inden for computerspil og kunstig intelligens sagde 'det giver computere mulighed for at lære uden eksplicit programmering. Machine Learning er et nyt motto, der svæver rundt. Det fortjener at være et af de mest interessante underområder inden for datalogi. Kunstige intelligensprogrammer var generelt eksplicit planlagt til at udføre opgaver i fortiden. I de fleste tilfælde bestod "Læring" i at tilpasse flere parametre til en fast implementering for at fakta kunne føjes til en samling andre fakta (en vidensbase) og derefter (effektivt) søge efter en løsning på problemet fra en kendt løsning på en anden. i form af en sti med flere små trin. I dette emne skal vi lære om værktøjer til maskinindlæring.

Hvad er værktøj til maskinindlæring?

Maskinindlæringsværktøjer er kunstig intelligens-algoritmiske applikationer, der giver systemer mulighed for at forstå og forbedre uden betydelig menneskelig input. Det gør det muligt for software, uden at være eksplicit programmeret, at forudsige resultater mere præcist. Værktøjer til maskinindlæring med træningshjul er overvågede algoritmer. De kræver, at en person planlægger både input og det ønskede output og giver feedback om nøjagtigheden af ​​slutresultaterne. Uovervågede algoritmer kræver meget lidt menneskelig indgriben ved at anvende en ”dyb læring” -metode for at kontrollere massive databaser og nå frem til konklusioner fra tidligere eksemplebaserede træningsdata; de bruges således generelt til mere komplekse behandlingsopgaver, såsom opmærksomhed omkring billeder, tale-til-tekst og generering af naturlige sprog.

Værktøjer til maskinindlæring består af

  1. Forberedelse og dataindsamling
  2. Bygge modeller
  3. Applikationsdistribution og træning

Lokale værktøjer til telekommunikation og fjernundervisning

Vi kan sammenligne maskinindlæringsværktøjer med lokale og fjerntliggende. Du kan downloade og installere et lokalt værktøj og bruge det lokalt, men et fjernværktøj kører på en ekstern server.

  • Lokale værktøjer

Du kan downloade, installere og køre et lokalt værktøj i dit lokale miljø.

Karakteristika for lokale værktøjer er som følger:

  1. Tilpasset til data og algoritmer i hukommelsen.
  2. Konfiguration og parameterudførelse kontrol.
  3. Integrer dine systemer for at tilfredsstille dine krav.

Eksempler på lokale værktøjer er Shogun, Golearn for Go osv.

  • Fjernværktøjer

Dette værktøj hostes fra serveren og kaldes til dit lokale miljø. Disse instrumenter kaldes ofte Machine Learning as a Service (MLaaS)

  1. Tilpasset til større datasæt, der skal køres i en skala.
  2. Udfør flere enheder, flere kerner og delt opbevaring.
  3. Enklere grænseflader, der giver mindre konfigurationskontrol og parameterisering af algoritmen.

Eksempler på disse værktøjer er Machine Learning i AWS, Predication i Google, Apache Mahout osv.

Værktøjer til maskinlæring:

Nedenfor er de forskellige værktøjer til maskinlæring, som er som følger:

TensorFlow

Dette er et maskinlæringsbibliotek fra Google Brain fra Googles AI-organisation, der blev udgivet i 2015. Tensor Flow giver dig mulighed for at oprette dine egne biblioteker. Vi kan også bruge C ++ og pythonsprog på grund af fleksibilitet. En vigtig egenskab ved dette bibliotek er, at dataflowdiagrammer bruges til at repræsentere numeriske beregninger ved hjælp af noder og kanter. Matematiske operationer er repræsenteret af knudepunkter, hvorimod kanter betegner flerdimensionelle dataarrays, som operationerne udføres på. TensorFlow bruges af mange berømte virksomheder som eBay, Twitter, Dropbox osv. Det giver også gode udviklingsværktøjer, især i Android.

Keras

Keras er et dybtuddannende Python-bibliotek, der kan køre oven på Theano, TensorFlow. Francois Chollet, et medlem af Google Brain-teamet, udviklede det for at give dataforskere muligheden for at køre maskinindlæringsprogrammer hurtigt. På grund af brug af bibliotekets høje niveau, forståelige grænseflade og opdeling af netværk i sekvenser af separate moduler, er hurtig prototype mulig. Det er mere populært på grund af brugergrænsefladen, let at udvide og modularitet. Det kører på både CPU og GPU.

Scikit-lære

Scikit-learning, der først blev frigivet i 2007, er et open source-bibliotek til maskinlæring. Python er et scriptingsprog inden for denne ramme og inkluderer adskillige modeller for maskinindlæring såsom klassificering, regression, klynge og reduktion af dimensionalitet. Scikit-learning er designet på tre open source-projekter - Matplotlib, NumPy og SciPy.

Scikit-learning giver brugerne et antal maskinlæringsalgoritmer. Rammebiblioteket fokuserer på datamodellering, men ikke på indlæsning, opsummering, manipulering af data.

Caffe2

Caffe2 er en opdateret version af Caffe. Det er et let, open source-maskinlæringsværktøj udviklet af Facebook. Det har et omfattende maskinlæringsbibliotek til at køre komplekse modeller. Det understøtter også mobil installation. Dette bibliotek har C ++ og Python API, som giver udviklere mulighed for først at prototype, og optimering kan udføres senere

Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib er en distribueret ramme for maskinlæring. Gnistkernen er udviklet øverst. Apache gnister MLlib er ni gange hurtigere fra diskbaseret implementering. Det bruges vidt som et open source-projekt, der gør fokus på maskinlæring for at gøre det let.

Apache Spark MLlib har et bibliotek til skalerbar erhvervsuddannelse. MLlib inkluderer algoritmer til regression, samarbejdsfiltre, klynger, beslutnings træer, pipeline API'er på højere niveauer.

OpenNN

OpenNN er udviklet af det kunstige intelligensfirma Artelnics. OpenNN er et avanceret analytisk firmwarebibliotek skrevet i C ++. Den mest succesrige metode til maskinlæring er implementering af neurale netværk. Den har høj ydeevne. Eksekveringshastighed og hukommelsestildeling af dette bibliotek skiller sig ud.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker er en fuldt administreret service, der giver dataforskere og udviklere mulighed for hurtigt og nemt at opbygge, træne og implementere maskinindlæringsmodeller i enhver skala. Amazon SageMaker understøtter open source webapplikation Jupyter notebooks, der hjælper udviklere med at dele live kode. Disse bærbare computere inkluderer drivere, pakker og biblioteker til fælles dybe læringsplatforme og rammer for SageMaker-brugere. Amazon SageMaker krypterer valgfrit modeller både under og under transit gennem AWS Key Management Service, og API-anmodninger udføres over en sikker forbindelse til socketlaget. SageMaker gemmer også kode i bind, der er beskyttet og krypteret af sikkerhedsgrupper.

Konklusion

Før du udvikler applikationer til maskinlæring, er det meget vigtigt at vælge et maskinlæringsværktøj, der har omfattende biblioteker, stor brugergrænseflade og support til fælles programmeringssprog. Så dette har været en guide til værktøjer til maskinindlæring, som kan hjælpe med at vælge den krævede teknologi.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til værktøjer til maskinindlæring. Her har vi drøftet Værktøjer til maskinlæring og de lokale værktøjer til telekommunikation og fjernundervisning. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere-

  1. Hvad er maskinlæring?
  2. Maskinindlæringsteknikker
  3. Karrierer inden for maskinlæring
  4. Machine Learning vs Statistics
  5. Matplotlib i Python