Korszaka itt van, és sokat halad a technológiai területen, és a Gartner-jelentés szerint a Gépi tanulás és az AI létrehozni fog 2,3 millió A munkahelyek 2020-ig és ez a hatalmas növekedés a különböző gépi tanulási keretrendszerek fejlődéséhez vezetett. Ebben a cikkben a következő témákkal foglalkozunk:
Mi az a gépi tanulás?
A gépi tanulás egyfajta amely lehetővé teszi a szoftveralkalmazások számára, hogy tanuljanak az adatokból, és emberi beavatkozás nélkül pontosabbá váljanak az eredmények előrejelzésében.
Ez egy olyan koncepció, amely lehetővé teszi a gép számára, hogy tanuljon példákból és tapasztalatokból, és ezt is anélkül, hogy kifejezetten beprogramoznák. Ennek megvalósításához számos gépi tanulási keretrendszer áll rendelkezésre ma. a normál algoritmusok evolúciója. Intelligensebbé teszik a programokat azáltal, hogy lehetővé teszik számukra, hogy automatikusan tanuljanak a megadott adatokból.
A 10 legjobb gépi tanulási keretrendszer
A Machine Learning Framework olyan felület, könyvtár vagy eszköz, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára az építést gépi tanulási modellek könnyen, anélkül, hogy az alapul szolgáló algoritmusok mélységébe kerülne. Beszéljük meg részletesen a Top 10 gépi tanulási keretet:
TensorFlow
Google Tensorflow napjaink egyik legnépszerűbb keretrendszere. Ez egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár numerikus számításhoz adatfolyam-grafikonok segítségével. A TensorFlow olyan adatfolyam-grafikonokat valósít meg, ahol az adatcsomagok vagy a tenzorok egy grafikon által leírt algoritmusok sorozatával dolgozhatók fel.
Theano
Theano csodálatosan fel van hajtva , egy abnormális állapotú idegrendszeri könyvtár, amely szinte párhuzamosan fut a Theano könyvtárral. Keras alapvető kedvező álláspontja az, hogy mérsékelt Python könyvtár mélyreható felfedezésért, amely tovább futhat Theano vagy TensorFlow.
Azért hozták létre, hogy a mélyreható tanulási modellek aktualizálása a lehető leggyorsabb és egyszerűbb legyen az innovatív munkához. A toleráns MIT engedély alapján mentesítve, folyamatosan fut a Python 2.7 vagy a 3.5 rendszeren, és az alapstruktúráknak megfelelően folyamatosan képes végrehajtani GPU-kat és CPU-kat.
Sci-Kit Learn
Scikit-tanulni az egyik legismertebb ML könyvtárak . Előnyösebb adminisztrált és felügyelet nélküli tanulási számításoknál. A precedensek közvetlen és kiszámított relapszusokat, választott fákat, csokrokat, k-implikációkat stb.
Ez a keret rengeteg számítást tartalmaz a rendszeres mesterséges intelligencia és adatbányászat hozzárendelésekhez, beleértve a csoportosítást, a visszaesést és a sorrendet.
Kávé
A Caffe egy másik népszerű tanulási struktúra, amelynek tagolása, sebessége és mért minősége a legfontosabb. A Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) és a hálózat adományozói hozzák létre.
A Google DeepDream a Caffe Framework-től függ. Ez a struktúra egy BSD által engedélyezett C ++ könyvtár, Python interfésszel.
futtassa a kaptár lekérdezését a parancssorból
H20
A H20 egy nyílt forráskódú gépi tanulási platform. Ez egy amely üzletközpontú és segít az adatok alapján történő döntéshozatalban, és lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy betekintést nyerjen. Leginkább prediktív modellezésre, kockázat- és csaláselemzésre, biztosítási elemzésre, reklámtechnikára, egészségügyi ellátásra és az ügyfelek intelligenciájára használják.
Amazon Machine Learning
Az Amazon Machine Learning olyan vizualizációs eszközöket kínál, amelyek segítenek végigmenni a gépi tanulási (ML) modellek létrehozásának folyamatán anélkül, hogy komplexet kellene tanulniuk és a technológia.
Ez egy szolgáltatás, amely minden készségszintű fejlesztő számára megkönnyíti a gépi tanulási technológia használatát. Csatlakozik az Amazon S3, Redshift vagy RDS tárolt adatokhoz, és bináris osztályozást, többosztályos kategorizálást vagy regressziót futtathat az adatokon egy modell felépítéséhez.
Fáklya
Ez a keret széles körű támogatást nyújt a gépi tanulási algoritmusokhoz először a GPU-k számára. Könnyen használható és hatékony az egyszerű és gyors szkriptnyelv miatt, LuaJIT , és egy mögöttes C / CUDA végrehajtás.
A Torch célja, hogy maximális rugalmasságot és sebességet biztosítson tudományos algoritmusainak felépítésében egy rendkívül egyszerű folyamat mellett.
Google Cloud ML Engine
A Cloud Machine Learning Engine egy olyan felügyelt szolgáltatás, amely segíti a fejlesztőket és az adatkutatókat a kiváló gépi tanulási modellek gyártásában és futtatásában.
milyen korlátok vannak az sql-ben
Képzési és előrejelzési szolgáltatásokat kínál, amelyek együtt vagy külön-külön is használhatók. A vállalkozások olyan problémák megoldására használják, mint az élelmiszerbiztonság biztosítása, a felhők a műholdas képeken, négyszer gyorsabb válaszadás az ügyfelek e-mailjeire stb.
Azure ML Studio
Ez a keretrendszer lehetővé teszi Microsoft Azure a felhasználóknak modelleket készíteni és képezni, majd azokat más API-k által felhasználható API-kká alakítani. Csatlakoztathatja saját Azure-tárhelyét a nagyobb modellek szolgáltatásához.
Az Azure ML Studio használatához még fiókra sincs szüksége a szolgáltatás kipróbálásához. Névtelenül bejelentkezhet, és legfeljebb nyolc órán keresztül használhatja az Azure ML Studio alkalmazást.
Spark ML Lib
Ez Gépi tanulási könyvtárát. Ennek a keretrendszernek az a célja, hogy a gyakorlati gépi tanulást skálázhatóvá és egyszerűvé tegye.
Ez általános tanulási algoritmusokból és segédprogramokból áll, beleértve a besorolást, a regressziót, a fürtözést, az együttműködésen alapuló szűrést, a dimenziócsökkentést, valamint az alacsonyabb szintű optimalizálási primitíveket és a magasabb szintű pipeline API-kat.
Ezzel a Top 10 gépi tanulási keretrendszer listánk végére értünk.
Ha be akar jelentkezni a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás teljes tanfolyamára, az Edureka speciálisan kurátora van amellyel jártas lesz az olyan technikákban, mint a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és a természetes nyelv feldolgozása. Képzést tartalmaz a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás legújabb fejleményeiről és technikai megközelítéseiről, például a mély tanulásról, a grafikus modellekről és a megerősítő tanulásról.