Era jest tutaj i robi duże postępy w dziedzinie technologii, a według raportu Gartnera uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja stworzą 2,3 miliona Miejsca pracy do 2020 r. I ten ogromny wzrost doprowadził do ewolucji różnych ram uczenia maszynowego. W tym artykule omówimy następujące tematy:
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to rodzaj pozwala aplikacjom uczyć się na podstawie danych i dokładniej przewidywać wyniki bez interwencji człowieka.
Jest to koncepcja, która pozwala maszynie uczyć się na przykładach i doświadczeniach, a także bez konieczności bezpośredniego programowania. Aby tak się stało, mamy obecnie dostępnych wiele platform uczenia maszynowego. są ewolucją normalnych algorytmów. Sprawiają, że Twoje programy są inteligentniejsze, umożliwiając im automatyczne uczenie się na podstawie dostarczonych danych.
10 najlepszych platform uczenia maszynowego
Machine Learning Framework to interfejs, biblioteka lub narzędzie, które umożliwia programistom tworzenie modele uczenia maszynowego łatwo, bez zagłębiania się w podstawowe algorytmy. Omówmy szczegółowo 10 najlepszych platform uczenia maszynowego:
TensorFlow
Google Tensorflow jest obecnie jednym z najpopularniejszych frameworków. Jest to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych. TensorFlow implementuje wykresy przepływu danych, w których partie danych lub tensory mogą być przetwarzane za pomocą szeregu algorytmów opisanych na wykresie.
Theano
Theano jest cudownie złożony , nienormalna biblioteka systemów neuronowych, która działa prawie równolegle z biblioteką Theano. Podstawowym pozytywnym stanowiskiem Kerasa jest to, że jest umiarkowany Biblioteka Pythona do głębokich odkryć, które mogą wciąż się przewracać Theano lub TensorFlow.
Został stworzony, aby aktualizowanie modeli dogłębnego uczenia się było tak szybkie i proste, jak to możliwe w przypadku innowacyjnych prac. Zwolniony na podstawie tolerancyjnego zezwolenia MIT, nadal działa na Pythonie 2.7 lub 3.5 i może konsekwentnie działać na procesorach graficznych i procesorach, biorąc pod uwagę podstawowe struktury.
Sci-Kit Learn
Scikit-learn jest jednym z najbardziej znanych Biblioteki ML . Jest to preferowane w przypadku obliczeń związanych z uczeniem się administrowanych i nienadzorowanych. Precedensy wdrażają bezpośrednie i obliczone nawroty, drzewa wyboru, grupowanie, k-implikacje itp.
Ta struktura obejmuje wiele obliczeń dla regularnych zadań związanych ze sztuczną inteligencją i eksploracją danych, w tym grupowaniem, nawrotami i porządkami.
co to jest filtr kontekstu w tabeli
Kawa
Caffe to kolejna popularna struktura uczenia się, w której artykulacja, szybkość i mierzona jakość są najwyższym priorytetem. Jest tworzony przez Berkeley Vision and Learning Centre (BVLC) oraz przez darczyńców sieciowych.
Google DeepDream zależy od Caffe Framework. Ta struktura jest biblioteką C ++ z autoryzacją BSD z interfejsem Python.
H20
H20 to platforma uczenia maszynowego typu open source. To jest który jest zorientowany biznesowo i pomaga w podejmowaniu decyzji na podstawie danych oraz umożliwia użytkownikowi wyciąganie wniosków. Jest używany głównie do modelowania predykcyjnego, analizy ryzyka i oszustw, analityki ubezpieczeniowej, technologii reklamowych, opieki zdrowotnej i informacji o klientach.
Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning zapewnia narzędzia do wizualizacji, które pomagają przejść przez proces tworzenia modeli uczenia maszynowego (ML) bez konieczności uczenia się skomplikowanych i technologia.
Jest to usługa, która ułatwia programistom na wszystkich poziomach umiejętności korzystanie z technologii uczenia maszynowego. Łączy się z danymi przechowywanymi w Amazon S3, Redshift lub RDS i może uruchamiać klasyfikację binarną, kategoryzację wieloklasową lub regresję danych w celu zbudowania modelu.
Pochodnia
Ta struktura zapewnia najpierw szerokie wsparcie dla algorytmów uczenia maszynowego dla GPU. Jest łatwy w użyciu i wydajny dzięki prostemu i szybkiemu językowi skryptowemu, LuaJIT i element bazowy C / CUDA realizacja.
java deklaruje tablicę obiektów
Celem Torch jest uzyskanie maksymalnej elastyczności i szybkości w tworzeniu algorytmów naukowych wraz z niezwykle prostym procesem.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine to zarządzana usługa, która pomaga programistom i analitykom danych w tworzeniu i uruchamianiu doskonałych modeli uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym.
Oferuje usługi szkoleniowe i prognostyczne, z których można korzystać razem lub indywidualnie. Jest używany przez przedsiębiorstwa do rozwiązywania problemów, takich jak zapewnienie bezpieczeństwa żywności, chmury na zdjęciach satelitarnych, czterokrotnie szybsze reagowanie na e-maile klientów itp.
Azure ML Studio
Ta struktura umożliwia Microsoft Azure użytkownicy mogą tworzyć i trenować modele, a następnie przekształcać je w interfejsy API, które mogą być używane przez inne usługi. Ponadto możesz podłączyć własny magazyn platformy Azure do usługi dla większych modeli.
Aby korzystać z Azure ML Studio, nie potrzebujesz nawet konta, aby wypróbować usługę. Możesz logować się anonimowo i używać Azure ML Studio przez maksymalnie osiem godzin.
Spark ML Lib
To jest Biblioteka systemów uczących się. Celem tej platformy jest uczynienie praktycznego uczenia maszynowego skalowalnym i łatwym.
Składa się ze wspólnych algorytmów uczenia się i narzędzi, w tym klasyfikacji, regresji, klastrowania, filtrowania zespołowego, redukcji wymiarowości, a także prymitywów optymalizacji niższego poziomu i interfejsów API potoków wyższego poziomu.
W ten sposób dotarliśmy do końca naszej listy 10 najlepszych struktur uczenia maszynowego.
Jeśli chcesz zapisać się na pełny kurs sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, Edureka ma specjalnie wyselekcjonowany to sprawi, że będziesz biegły w technikach, takich jak uczenie się nadzorowane, uczenie się bez nadzoru i przetwarzanie języka naturalnego. Obejmuje szkolenia dotyczące najnowszych osiągnięć i podejść technicznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takich jak uczenie głębokie, modele graficzne i uczenie się ze wzmocnieniem.