Eraen av er her og det gjør store fremskritt innen det teknologiske feltet, og ifølge en Gartner-rapport skal maskinlæring og AI skape 2,3 millioner Jobber innen 2020 og denne massive veksten har ført til utviklingen av ulike maskinlæringsrammer. I denne artikkelen vil vi dekke følgende emner:
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring er en type som gjør det mulig for programvare å lære av dataene og bli mer nøyaktige i å forutsi resultater uten menneskelig inngripen.
Det er et konsept som lar maskinen lære av eksempler og erfaring, og det også uten å være eksplisitt programmert. For å få dette til å skje har vi mange maskinlæringsrammer tilgjengelig i dag. er en utvikling av normale algoritmer. De gjør programmene dine smartere ved å la dem automatisk lære av dataene du gir.
Topp 10 maskinlæringsrammer
A Machine Learning Framework er et grensesnitt, bibliotek eller verktøy som lar utviklere bygge maskinlæringsmodeller enkelt, uten å komme i dybden med de underliggende algoritmene. La oss diskutere de 10 beste maskinlæringsrammene i detalj:
TensorFlow
Googles Tensorstrøm er en av de mest populære rammene i dag. Det er et programvare-bibliotek med åpen kildekode for numerisk beregning ved bruk av dataflytdiagrammer. TensorFlow implementerer dataflytgrafer, der batcher av data eller tensorer kan behandles av en serie algoritmer beskrevet av en graf.
forskjellen mellom hash-tabell og hash-kart
Theano
Theano er fantastisk foldet over , et unormalt nevralt systembibliotek, som går nesten parallelt med Theano-biblioteket. Keras ’grunnleggende gunstige posisjon er at den er moderat Python-bibliotek for dyp oppdagelse som kan fortsette å kjøre over Theano eller TensorFlow.
Den ble opprettet for å gjøre aktualisering av dype læringsmodeller så raske og enkle som mulig for innovativt arbeid. Utladet under den tolerante MIT-tillatelsen, fortsetter den å kjøre på Python 2.7 eller 3.5 og kan konsekvent kjøres på GPUer og CPUer gitt de grunnleggende strukturene.
Sci-Kit Lær
Scikit-lær er en av de mest kjente ML-biblioteker . Det er å foretrekke for administrerte og uten tilsyn læringsberegninger. Presedenser implementerer direkte og beregnede tilbakefall, valgtrær, gruppering, k-impliserer, etc.
Dette rammeverket involverer mange beregninger for vanlige oppgaver innen AI og datautvinning, inkludert gruppering, tilbakefall og orden.
Kaffe
Caffe er en annen populær læringsstruktur laget med artikulasjon, hastighet og målt kvalitet som høyeste prioritet. Den er opprettet av Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) og av nettverksgivere.
Googles DeepDream avhenger av Caffe Framework. Denne strukturen er et BSD-autorisert C ++ - bibliotek med Python Interface.
H20
H20 er en åpen kildekode maskinlæringsplattform. Det er en som er forretningsorientert og hjelper til med å ta en beslutning basert på data og gjør det mulig for brukeren å trekke innsikt. Det brukes hovedsakelig for prediktiv modellering, risiko- og svindelanalyse, forsikringsanalyse, reklameteknologi, helsetjenester og kundeintelligens.
Amazon maskinlæring
Amazon Machine Learning gir visualiseringsverktøy som hjelper deg med å gå gjennom prosessen med å lage maskinlæringsmodeller (ML) uten å måtte lære komplekse og teknologi.
Det er en tjeneste som gjør det enkelt for utviklere på alle ferdighetsnivåer å bruke maskinlæringsteknologi. Den kobles til data lagret i Amazon S3, Redshift eller RDS, og kan kjøre binær klassifisering, multiklassekategorisering eller regresjon på dataene for å bygge en modell.
Lommelykt
Dette rammeverket gir bred støtte for maskinlæringsalgoritmer til GPUer først. Det er enkelt å bruke og effektivt på grunn av det enkle og raske skriptspråket, LuaJIT , og en underliggende C / CUDA gjennomføring.
Målet med Torch er å ha maksimal fleksibilitet og hastighet i å bygge dine vitenskapelige algoritmer sammen med en ekstremt enkel prosess.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine er en administrert tjeneste som hjelper utviklere og dataforskere med å bygge og kjøre overlegne maskinlæringsmodeller i produksjonen.
Det tilbyr opplæring og prediksjonstjenester som kan brukes sammen eller hver for seg. Den brukes av bedrifter for å løse problemer som å sikre mattrygghet, skyer i satellittbilder, svare fire ganger raskere på e-post fra kunder, etc.
Azure ML Studio
Dette rammeverket tillater Microsoft Azure brukere å lage og trene modeller, og deretter gjøre dem til APIer som kan konsumeres av andre tjenester. Du kan også koble din egen Azure-lagring til tjenesten for større modeller.
For å bruke Azure ML Studio trenger du ikke en gang en konto for å prøve tjenesten. Du kan logge på anonymt og bruke Azure ML Studio i opptil åtte timer.
Spark ML Lib
Dette er ’S maskinlæringsbibliotek. Målet med dette rammeverket er å gjøre praktisk maskinlæring skalerbar og enkel.
Den består av vanlige læringsalgoritmer og verktøy, inkludert klassifisering, regresjon, klynging, samarbeidsfiltrering, dimensjonsreduksjon, samt optimaliseringsprimitiver på lavere nivå og API-er på høyere nivå.
Med dette har vi kommet til slutten av listen over topp 10 maskinlæringsrammer.
kokk vs dukke vs salt
Hvis du ønsker å melde deg på et komplett kurs om kunstig intelligens og maskinlæring, har Edureka en spesialkurat som vil gjøre deg dyktig i teknikker som Overvåket læring, Uovervåket læring og Naturlig språkbehandling. Det inkluderer opplæring i de siste fremskrittene og tekniske tilnærminger innen kunstig intelligens og maskinlæring som dyp læring, grafiske modeller og forsterkningslæring.