Ang panahon ng narito at gumagawa ng maraming pag-unlad sa larangan ng Teknolohiya at ayon sa isang Gartner Report, lilikha ang Machine Learning at AI 2.3 milyon Ang mga trabaho sa pamamagitan ng 2020 at ang napakalaking paglaki na ito ay humantong sa ebolusyon ng iba't ibang Mga Framework ng Pag-aaral ng Machine. Sa artikulong ito, sasakupin namin ang mga sumusunod na paksa:
Ano ang Learning ng Machine?
Ang pag-aaral ng makina ay isang uri ng na nagpapahintulot sa mga application ng software na matuto mula sa data at maging mas tumpak sa paghula ng mga kinalabasan nang walang interbensyon ng tao.
Ito ay isang konsepto na nagpapahintulot sa makina na matuto mula sa mga halimbawa at karanasan, at iyon din nang hindi malinaw na nai-program. Upang maganap ito mayroon kaming maraming mga Machine Learning Frameworks na magagamit ngayon. ay isang ebolusyon ng normal na mga algorithm. Ginagawa nilang mas matalino ang iyong mga programa sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa kanila na awtomatikong matuto mula sa iyong ibinibigay na data.
Nangungunang 10 Mga Framework sa Pagkatuto ng Makina
Ang isang Machine Learning Framework ay isang interface, library o tool na nagbibigay-daan sa mga developer na bumuo mga modelo ng pag-aaral ng makina madali, nang hindi napupunta sa lalim ng mga kalakip na algorithm. Talakayin natin nang detalyado ang Nangungunang 10 Mga Framework ng Pag-aaral ng Machine:
TensorFlow
Google's Tensorflow ay isa sa pinakatanyag na mga balangkas ngayon. Ito ay isang open-source software library para sa pagkalkula ng bilang gamit ang mga graph ng daloy ng data. Nagpapatupad ang TensorFlow ng mga graph ng daloy ng data, kung saan maaaring maproseso ang mga batch ng data o tentor sa pamamagitan ng isang serye ng mga algorithm na inilarawan ng isang graph.
Theano
Kamangha-mangha nakatiklop si Theano , isang hindi normal na estado na mga sistema ng neural system, na tumatakbo halos kahanay ng aklatan ng Theano. Ang pangunahing kanais-nais na posisyon ng Keras ay na ito ay isang katamtaman Aklatan ng Python para sa malalim na pagtuklas na maaaring manatiling tumatakbo Theano o TensorFlow.
Nilikha ito upang gawing mas mabilis at simple ang pag-aktwal ng mga malalim na modelo ng pag-aaral bilang posible para sa makabagong gawain. Pinapalabas sa ilalim ng mapagparaya na MIT permit, patuloy itong tumatakbo sa Python 2.7 o 3.5 at maaaring patuloy na maisagawa sa mga GPU at CPU na binigyan ng pangunahing mga istraktura.
Alamin ang Sci-Kit
Scikit-matuto ay isa sa pinaka kilalang tao Mga aklatan ng ML . Ito ay lalong kanais-nais para sa pangangasiwa at hindi sinusuportahan na mga kalkulasyon sa pag-aaral. Ang mga nauna ay nagpapatupad ng direkta at kalkuladong mga pag-uulit, mga punungkahoy na pinili, pagbubuklod, k-nagpapahiwatig, atbp.
Ang balangkas na ito ay nagsasangkot ng maraming mga kalkulasyon para sa regular na mga pagtatalaga sa AI at pagmimina ng data, kabilang ang pagtipon, pagbabalik sa dati, at pagkakasunud-sunod.
Kape
Ang caffe ay isa pang tanyag na istraktura ng pag-aaral na ginawa ng artikulasyon, bilis, at sinusukat na kalidad bilang pinakamataas na priyoridad. Ito ay nilikha ng Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) at ng mga nagbibigay ng network.
Ang DeepDream ng Google ay nakasalalay sa Caffe Framework. Ang istrakturang ito ay isang BSD-awtorisadong C ++ library na may Python Interface.
H20
Ang H20 ay isang open-source platform ng pag-aaral ng makina. Ito ay isang na nakatuon sa negosyo at tumutulong sa paggawa ng desisyon batay sa data at nagbibigay-daan sa gumagamit na gumuhit ng mga pananaw. Karamihan ito ay ginagamit para sa mahuhulaan na pagmomodelo, pagtatasa ng panganib at pandaraya, analytics ng insurance, teknolohiya sa advertising, pangangalaga sa kalusugan, at intelligence ng customer.
Pag-aaral ng Amazon Machine
Nagbibigay ang Amazon Machine Learning ng mga tool sa pagpapakita na makakatulong sa iyo na dumaan sa proseso ng paglikha ng mga modelo ng machine learning (ML) nang hindi kinakailangang matuto nang kumplikado at teknolohiya.
Ito ay isang serbisyo na ginagawang madali para sa mga developer ng lahat ng antas ng kasanayan na gumamit ng teknolohiya sa pag-aaral ng makina. Kumokonekta ito sa data na nakaimbak sa Amazon S3, Redshift, o RDS, at maaaring magpatakbo ng binary classification, multiclass kategorya, o pagbabalik sa data upang makabuo ng isang modelo.
Tanglaw
Ang balangkas na ito ay nagbibigay ng malawak na suporta para sa mga algorithm ng pag-aaral ng machine sa GPU muna. Madali itong gamitin at mahusay dahil sa madali at mabilis na wika ng pag-script, LuaJIT , at isang pinagbabatayan C / CUDA pagpapatupad
halimbawa ng logistic regression python code
Ang layunin ng Torch ay magkaroon ng maximum na kakayahang umangkop at bilis sa pagbuo ng iyong mga pang-agham na algorithm kasama ang isang napaka-simpleng proseso.
Google Cloud ML Engine
Ang Cloud Machine Learning Engine ay isang pinamamahalaang serbisyo na tumutulong sa mga developer at data siyentipiko sa pagbuo at pagpapatakbo ng mga superior modelo ng pag-aaral ng machine sa paggawa.
Nag-aalok ito ng mga serbisyo sa pagsasanay at hula na maaaring magamit nang magkasama o isa-isa. Ginagamit ito ng mga negosyo upang malutas ang mga problema tulad ng pagtiyak sa kaligtasan ng pagkain, mga ulap sa mga larawang satellite, pagtugon ng apat na beses nang mas mabilis sa mga email ng customer, atbp.
Azure ML Studio
Pinapayagan ng Framework na ito Microsoft Azure mga gumagamit upang lumikha at sanayin ang mga modelo, pagkatapos ay gawing mga API na maaaring ubusin ng iba pang mga serbisyo. Gayundin, maaari mong ikonekta ang iyong sariling imbakan ng Azure sa serbisyo para sa mas malalaking mga modelo.
Upang magamit ang Azure ML Studio, hindi mo na kailangan ng isang account upang subukan ang serbisyo. Maaari kang mag-log in nang hindi nagpapakilala at gamitin ang Azure ML Studio nang hanggang walong oras.
Spark ML Lib
Ito ay Library ng pag-aaral ng machine. Ang layunin ng balangkas na ito ay upang gawing masusukat at madali ang praktikal na pagkatuto ng makina.
Ito ay binubuo ng mga karaniwang algorithm ng pag-aaral at mga kagamitan, kabilang ang pag-uuri, pagbabalik, pag-cluster, pagsasama ng pagsasala, pagbawas ng dimensionalidad, pati na rin ang mga mababang-antas na pag-optimize ng primitives at mga mas mataas na antas na pipeline API.
Sa pamamagitan nito, nakarating kami sa dulo ng aming listahan ng Nangungunang 10 Mga Learning Framework na Machine.
Kung nais mong magpatala para sa isang kumpletong kurso sa Artipisyal na Katalinuhan at Pag-aaral ng Makina, ang Edureka ay may espesyal na na-curate iyon ay magpapasikat sa iyo sa mga diskarteng tulad ng Pinangangasiwaang Pag-aaral, Hindi Pinapamahalaang Pag-aaral, at Pagproseso ng Likas na Wika. Kabilang dito ang pagsasanay sa pinakabagong mga pagsulong at panteknikal na diskarte sa Artipisyal na Pag-intelektuwal at Pag-aaral ng Makina tulad ng Deep Learning, Mga Modelong Grapiko at Pag-aaral ng Patatag.