Aasta ajastu on siin ja teeb tehnoloogias palju edusamme ning vastavalt Gartneri aruandele hakkavad masinõpe ja tehisintellekt looma 2,3 miljonit Töökohad aastaks 2020 ja see tohutu kasv on viinud erinevate masinõppe raamistike arenguni. Selles artiklis käsitleme järgmisi teemasid:
Mis on masinõpe?
Masinõpe on teatud tüüpi mis võimaldab tarkvararakendustel õppida andmetest ja saada tulemuste prognoosimisel täpsem ilma inimese sekkumiseta.
See on kontseptsioon, mis võimaldab masinal õppida näidetest ja kogemustest ning seda ka ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Selle elluviimiseks on meil täna saadaval palju masinõppe raamistikke. on tavaliste algoritmide evolutsioon. Nad muudavad teie programmid nutikamaks, võimaldades neil teie esitatud andmetest automaatselt õppida.
10 parimat masinõppe raamistikku
Machine Learning Framework on liides, teek või tööriist, mis võimaldab arendajatel ehitada masinõppe mudelid hõlpsalt, ilma et oleksite aluseks olevate algoritmide sügavusele. Arutleme üksikasjalikult kümme parimat masinõppe raamistikku:
TensorFlow
Google'i Tensorivoog on tänapäeval üks populaarsemaid raamistikke. See on avatud lähtekoodiga tarkvara teek arvuliseks arvutamiseks andmevoo graafikute abil. TensorFlow rakendab andmevoo graafikuid, kus andmeid või tensoreid saab töödelda graafiga kirjeldatud algoritmide seeriaga.
Theano
Theano on imeliselt kokku pandud , ebanormaalse seisundiga närvisüsteemide raamatukogu, mis töötab peaaegu paralleelselt Theano raamatukoguga. Kerase põhiline soodne seisukoht on see, et see on mõõdukas Pythoni teek põhjalike avastuste eest, mis võivad pidevalt üle joosta Theano või TensorFlow.
See loodi selleks, et sügavate õppemudelite aktualiseerimine oleks võimalikult kiire ja lihtne uuendusliku töö jaoks teostatav. Lubatud MIT-loa alusel tühjeneb see jätkuvalt Python 2.7 või 3.5-ga ja saab põhistruktuuride kohaselt järjekindlalt käivitada GPU-d ja protsessoreid.
Sci-Kit Learn
Scikit-õppida on üks tuntumaid ML raamatukogud . See on eelistatav hallatud ja järelevalveta õppe arvutuste jaoks. Pretsedendid rakendavad otseseid ja arvutatud retsidiive, valivad puid, kobaraid, k-implikaate jne.
See raamistik hõlmab palju arvutusi tavaliste tehisintellektide ja andmekaevanduste määramiseks, sealhulgas rühmitamine, taasteke ja järjekord.
Kohv
Caffe on veel üks populaarne õppestruktuur, mis on liigenduse, kiiruse ja mõõdetud kvaliteedi järgi esmatähtis. Selle on loonud Berkeley nägemis- ja õppekeskus (BVLC) ning võrgustiku annetajad.
Google'i DeepDream sõltub Caffe Frameworkist. See struktuur on BSD-ga autoriseeritud C ++ teek koos Pythoni liidesega.
H20
H20 on avatud lähtekoodiga masinõppe platvorm. See on mis on ettevõtlusele orienteeritud ja aitab andmetel põhineva otsuse langetamisel ning võimaldab kasutajal saada teadmisi. Seda kasutatakse enamasti ennustavaks modelleerimiseks, riski- ja pettusanalüüsiks, kindlustusanalüütikaks, reklaamitehnoloogiaks, tervishoiuks ja klientide luureks.
Amazoni masinõpe
Amazon Machine Learning pakub visualiseerimisvahendeid, mis aitavad teil masinõppe (ML) mudelite loomise protsessi läbi viia ilma, et peaksite õppima keerukalt ja tehnoloogia.
See on teenus, mis hõlbustab masinõppe tehnoloogia kasutamist kõigi oskuste tasemega arendajatel. See ühendub Amazon S3-s, Redshiftis või RDS-is salvestatud andmetega ja mudeli koostamiseks võib see käivitada andmete kahendklassifikatsiooni, mitmeklasse kategoriseerimise või regressiooni.
Taskulamp
See raamistik pakub esmalt GPU-dele masinõppe algoritmide laialdast tuge. Seda on lihtne kasutada ja tõhus tänu lihtsale ja kiirele skriptikeelele, LuaJIT ja aluseks C / CUDA rakendamine.
Torchi eesmärk on oma teadusalgoritmide loomisel maksimaalselt paindlikult ja kiiresti koos ülimalt lihtsa protsessiga.
Google Cloud ML mootor
Cloud Machine Learning Engine on hallatud teenus, mis aitab arendajatel ja andmeteadlastel luua ja käitada tootmises kõrgemaid masinõppemudeleid.
See pakub koolitus- ja ennustusteenuseid, mida saab kasutada koos või eraldi. Ettevõtted kasutavad seda selliste probleemide lahendamiseks nagu toiduohutuse tagamine, pilved satelliidipiltidel, neli korda kiiremini reageerimine klientide meilidele jne.
Azure ML Studio
See raamistik lubab Microsoft Azure kasutajatel mudeleid luua ja koolitada, seejärel muuta need API-deks, mida muud teenused saavad tarbida. Suuremate mudelite jaoks saate teenusega ühendada ka oma Azure'i salvestusruumi.
Azure ML Studio kasutamiseks pole teenuse proovimiseks vaja isegi kontot. Võite sisse logida anonüümselt ja kasutada Azure ML Studio'i kuni kaheksa tundi.
Spark ML Lib
See on Masinõppe raamatukogu. Selle raamistiku eesmärk on muuta praktiline masinõpe skaleeritavaks ja lihtsaks.
See koosneb ühistest õppimisalgoritmidest ja utiliitidest, sealhulgas klassifikatsioonist, regressioonist, klastritest, koostööfiltreerimisest, mõõtmete vähendamisest, samuti madalama taseme optimeerimise primitiividest ja kõrgema taseme torujuhtme API-dest.
Sellega oleme jõudnud oma top 10 masinõppe raamistiku loendi lõppu.
ühenda sort c ++ lähtekood
Kui soovite registreeruda tehisintellekti ja masinõppe kursusele, on Edurekal spetsiaalselt kureeritud mis aitab teil omandada selliseid tehnikaid nagu juhendatud õppimine, järelevalveta õppimine ja loomuliku keele töötlemine. See hõlmab koolitust tehisintellekti ja masinõppe uusimate edusammude ja tehniliste lähenemisviiside kohta, nagu sügavõpe, graafilised mudelid ja tugevdav õppimine.