Den æra af er her, og det gør store fremskridt inden for det teknologiske felt, og ifølge en Gartner-rapport vil Machine Learning og AI skabe 2,3 millioner Job inden 2020, og denne massive vækst har ført til udviklingen af forskellige maskinlæringsrammer. I denne artikel vil vi dække følgende emner:
Hvad er maskinindlæring?
Maskinindlæring er en type der gør det muligt for softwareapplikationer at lære af dataene og blive mere præcise i forudsigelse af resultater uden menneskelig indgriben.
har en vs er en java
Det er et koncept, der gør det muligt for maskinen at lære af eksempler og erfaringer, og det også uden at være eksplicit programmeret. For at få dette til at ske har vi mange Machine Learning Frameworks tilgængelige i dag. er en udvikling af normale algoritmer. De gør dine programmer smartere ved at lade dem automatisk lære af de data, du leverer.
Top 10 maskinlæringsrammer
En Machine Learning Framework er en grænseflade, et bibliotek eller et værktøj, der giver udviklere mulighed for at bygge maskinindlæringsmodeller let uden at komme i dybden af de underliggende algoritmer. Lad os diskutere de 10 bedste maskinlæringsrammer i detaljer:
TensorFlow
Google Tensorflow er en af de mest populære rammer i dag. Det er et open source-softwarebibliotek til numerisk beregning ved hjælp af datastrømningsgrafer. TensorFlow implementerer datastrømningsgrafer, hvor batcher af data eller tensorer kan behandles af en række algoritmer, der er beskrevet af en graf.
Theano
Theano er vidunderligt foldet over et unormalt neuralt systembibliotek, der kører næsten parallelt med Theano-biblioteket. Keras 'grundlæggende gunstige holdning er, at den er en moderat Python-bibliotek for dybtgående opdagelse, der kan blive ved med at løbe over Theano eller TensorFlow.
Det blev oprettet for at gøre aktualisering af dybe læringsmodeller så hurtige og enkle som muligt for innovativt arbejde. Udladet under den tolerante MIT-tilladelse, kører det på Python 2.7 eller 3.5 og kan konsekvent udføres på GPU'er og CPU'er i betragtning af de grundlæggende strukturer.
Sci-Kit Lær
Scikit-lær er en af de mest kendte ML-biblioteker . Det foretrækkes til administrerede og ikke-overvågede læringsberegninger. Præcedens implementerer direkte og beregnede tilbagefald, valgtræer, gruppering, k-implicerer osv.
Denne ramme involverer mange beregninger for regelmæssige AI- og data mining-opgaver, herunder gruppering, tilbagefald og orden.
Kaffe
Caffe er en anden populær læringsstruktur lavet med artikulation, hastighed og målt kvalitet som den højeste prioritet. Det er oprettet af Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) og af netværksdonorer.
Googles DeepDream afhænger af Caffe Framework. Denne struktur er et BSD-autoriseret C ++ - bibliotek med Python-interface.
H20
H20 er en open source-maskinlæringsplatform. Det er en som er forretningsorienteret og hjælper med at træffe en beslutning baseret på data og gør det muligt for brugeren at få indsigt. Det bruges mest til forudsigelig modellering, risiko- og svindelanalyse, forsikringsanalyse, reklameteknologi, sundhedspleje og kundeintelligens.
Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning tilbyder visualiseringsværktøjer, der hjælper dig med at gennemgå processen med at oprette machine learning (ML) modeller uden at skulle lære komplekse og teknologi.
Det er en tjeneste, der gør det let for udviklere på alle færdighedsniveauer at bruge maskinindlæringsteknologi. Det opretter forbindelse til data, der er gemt i Amazon S3, Redshift eller RDS, og kan køre binær klassifikation, multiklassekategorisering eller regression på dataene for at opbygge en model.
Fakkel
Denne ramme giver bred understøttelse af maskinlæringsalgoritmer til GPU'er først. Det er let at bruge og effektivt på grund af det nemme og hurtige script-sprog, LuaJIT og en underliggende C / CUDA implementering.
Målet med Torch er at have maksimal fleksibilitet og hastighed til at opbygge dine videnskabelige algoritmer sammen med en ekstremt enkel proces.
Google Cloud ML-motor
Cloud Machine Learning Engine er en administreret tjeneste, der hjælper udviklere og dataforskere med at opbygge og køre overlegne maskinlæringsmodeller i produktionen.
Det tilbyder træning og forudsigelsestjenester, der kan bruges sammen eller individuelt. Det bruges af virksomheder til at løse problemer som at sikre fødevaresikkerhed, skyer i satellitbilleder, reagere fire gange hurtigere på kundemails osv.
Azure ML Studio
Denne ramme tillader Microsoft Azure brugere til at oprette og træne modeller og derefter gøre dem til API'er, der kan forbruges af andre tjenester. Du kan også oprette forbindelse til dit eget Azure-lager til tjenesten til større modeller.
For at bruge Azure ML Studio behøver du ikke engang en konto for at prøve tjenesten. Du kan logge ind anonymt og bruge Azure ML Studio i op til otte timer.
Spark ML Lib
Dette er 'S maskinlæringsbibliotek. Målet med denne ramme er at gøre praktisk maskinlæring skalerbar og nem.
Den består af almindelige indlæringsalgoritmer og -værktøjer, herunder klassificering, regression, klyngedannelse, samarbejdsfiltrering, dimensioneringsreduktion samt optimeringsprimitiver på lavere niveau og pipeline-API'er på højere niveau.
Med dette er vi kommet til slutningen af vores Top 10 maskinlæringsrammer.
Hvis du ønsker at tilmelde dig et komplet kursus om kunstig intelligens og maskinindlæring, har Edureka en specielt kurateret der vil gøre dig dygtig i teknikker som Supervised Learning, Unsupervised Learning og Natural Language Processing. Det inkluderer træning i de nyeste fremskridt og tekniske tilgange inden for kunstig intelligens og maskinindlæring som dyb læring, grafiske modeller og forstærkningslæring.