Top 10 rámců strojového učení, které potřebujete vědět

Rámečky strojového učení pomáhají vývojářům snadno vytvářet modely strojového učení. Zde je seznam 10 nejlepších rámců strojového učení.

Éra je tady a dělá velký pokrok v technologické oblasti a podle Gartner Report, Machine Learning a AI bude vytvářet 2,3 milionu Pracovní místa do roku 2020 a tento masivní růst vedly k vývoji různých rámců strojového učení. V tomto článku se budeme zabývat následujícími tématy:

Co je to strojové učení?

Strojové učení je typ který umožňuje softwarovým aplikacím poučit se z dat a dosáhnout přesnějšího předpovídání výsledků bez lidského zásahu.





Machine Learning - Machine Learning Frameworks - edureka

Jedná se o koncept, který umožňuje stroji učit se z příkladů a zkušeností, a to i bez výslovného programování. Abychom toho dosáhli, máme dnes k dispozici mnoho rámců strojového učení. jsou vývojem normálních algoritmů. Díky nim budou vaše programy chytřejší, protože jim umožní automaticky se učit z údajů, které poskytnete.



Top 10 rámců strojového učení

Rámec strojového učení je rozhraní, knihovna nebo nástroj, který vývojářům umožňuje stavět modely strojového učení snadno, aniž byste se dostali do hloubky základních algoritmů. Podívejme se podrobně na 10 nejlepších rámců strojového učení:

TensorFlow

Google Tensorflow je dnes jedním z nejpopulárnějších frameworků. Jedná se o open-source softwarovou knihovnu pro numerické výpočty pomocí grafů toku dat. TensorFlow implementuje grafy toku dat, kde lze zpracovávat dávky dat nebo tenzory řadou algoritmů popsaných grafem.



Theano

Theano je nádherně složený knihovna abnormálních stavů neurálních systémů, která běží téměř paralelně s knihovnou Theano. Základní příznivou pozicí společnosti Keras je, že je umírněná Knihovna Pythonu za hluboké objevení, které může běžet dál Theano nebo TensorFlow.

Byl vytvořen, aby byly inovované hluboké modely učení tak rychlé a jednoduché, jak je možné pro inovativní práci. Vybíjeno pod tolerantním povolením MIT, běží stále na Pythonu 2.7 nebo 3.5 a může se důsledně spouštět na GPU a CPU vzhledem k základním strukturám.

naučit se ssis krok za krokem

Sci-Kit Learn

Scikit-učit se je jedním z nejznámějších ML knihovny . Je vhodnější pro spravované a nekontrolované výpočty učení. Precedenty implementují přímé a vypočítané relapsy, výběrové stromy, shlukování, k-implikace atd.

Tento rámec zahrnuje mnoho výpočtů pro běžné přiřazení AI a dolování dat, včetně hromadění, relapsu a pořadí.

Káva

Caffe je další populární učební struktura vyrobená s artikulací, rychlostí a měřenou kvalitou jako nejvyšší prioritou. Je vytvořen Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) a dárci sítě.

DeepDream společnosti Google závisí na Caffe Framework. Tato struktura je BSD autorizovaná knihovna C ++ s rozhraním Python.

H20

H20 je platforma strojového učení s otevřeným zdrojovým kódem. Je to který je obchodně orientovaný a pomáhá při rozhodování na základě dat a umožňuje uživateli získat přehled. Většinou se používá pro prediktivní modelování, analýzu rizik a podvodů, pojišťovací analytiku, reklamní technologie, zdravotnictví a inteligenci zákazníků.

Amazonské strojové učení

Amazon Machine Learning poskytuje vizualizační nástroje, které vám pomohou projít procesem vytváření modelů strojového učení (ML), aniž byste se museli učit složitě a technologie.

datový typ data v příkladu sql

Je to služba, která vývojářům všech úrovní dovedností usnadňuje používání technologie strojového učení. Připojuje se k datům uloženým v Amazon S3, Redshift nebo RDS a na datech může spouštět binární klasifikaci, kategorizaci více tříd nebo regresi za účelem sestavení modelu.

Pochodeň

Tento rámec poskytuje nejprve širokou podporu pro algoritmy strojového učení pro GPU. Je snadno použitelný a efektivní díky snadnému a rychlému skriptovacímu jazyku, LuaJIT a podkladový C / CUDA implementace.

Cílem Torch je mít maximální flexibilitu a rychlost při vytváření vědeckých algoritmů spolu s extrémně jednoduchým procesem.

Google Cloud ML Engine

Cloud Machine Learning Engine je spravovaná služba, která pomáhá vývojářům a datovým vědcům při vytváření a provozování špičkových modelů strojového učení ve výrobě.

Nabízí služby školení a predikce, které lze použít společně nebo jednotlivě. Používají jej podniky k řešení problémů, jako je zajištění bezpečnosti potravin, mraky na satelitních snímcích, čtyřikrát rychlejší reakce na e-maily zákazníků atd.

Azure ML Studio

Tento rámec umožňuje Microsoft Azure uživatelé mohou vytvářet a trénovat modely a poté je proměnit na rozhraní API, která mohou využívat další služby. Můžete také připojit své vlastní úložiště Azure ke službě pro větší modely.

Chcete-li používat Azure ML Studio, k vyzkoušení služby nepotřebujete ani účet. Můžete se přihlásit anonymně a používat Azure ML Studio po dobu až osmi hodin.

Spark ML Lib

Tohle je Knihovna pro strojové učení. Cílem tohoto rámce je zajistit, aby bylo praktické strojové učení škálovatelné a snadné.

Skládá se z běžných algoritmů a nástrojů pro učení, včetně klasifikace, regrese, shlukování, filtrování spolupráce, redukce dimenze, jakož i primitiv optimalizace na nižší úrovni a rozhraní API na vyšší úrovni.

S tímto jsme se dostali na konec našeho seznamu 10 nejlepších rámců strojového učení.

Pokud se chcete zaregistrovat na kompletní kurz umělé inteligence a strojového učení, Edureka má speciálně připravený kurz díky nimž zvládnete techniky, jako je supervidované učení, nekontrolované učení a zpracování přirozeného jazyka. Zahrnuje školení o nejnovějších pokrokech a technických přístupech v oblasti umělé inteligence a strojového učení, jako je Deep Learning, Graphical Models a Reinforcement Learning.