Maskiner for læring av maskiner

Før vi starter denne artikkelen om maskinlæringsrammer, bør vi ha en innføring i hva et rammeverk er og hva som er maskinlæring. Når denne artikkelen omhandler rammer, la oss først forstå hva rammer er? I henhold til Wikipedia “programvareramme er en abstraksjon der programvare som gir generisk funksjonalitet kan endres selektivt med ytterligere brukerskrevet kode, og dermed tilby applikasjonsspesifikk programvare. Et programvareramme gir en standard måte å bygge og distribuere applikasjoner på. ”La oss forstå det på enklere vilkår Anta at du lager masala-te. Til det trenger du forskjellige ingredienser som melk, teblader, sukker og krydder, men mens du tilbereder den kan skje at du ikke klarer å sette de riktige ingrediensene i riktig forhold. Men en dag blander du alle ingrediensene i riktig forhold og lagrer dem i krukken. Nå kan du bruke den direkte fra krukken du ikke har frykt for å glemme at forholdet vil være riktig. Så krukken blir rammen her, det sparer både tid og krefter.
Hva er maskinlæring? Det er ganske surrord siden starten av dette tiåret, og det er også veldig spennende. Så, maskinlæring er ikke kunstig intelligens da noen ganger blir forvirret med det. Det er en undergruppe av kunstig intelligens som gjør det mulig for et system å lære av tidligere data eller bilder for å forbedre dem uten å være eksplisitt programmert til å gjøre det. Så, i utgangspunktet, lærer maskinlæringsalgoritmen maskinen å lete etter et mønster fra tidligere data og bruke den erfaringen til å ta bedre beslutninger for fremtiden uten eller minimum menneskelig inngripen.

Topp 10 forskjellige rammer for maskinlæring

La oss se nærmere på ti forskjellige maskinlæringsrammer:

1. Scikit-Learn: Det er et gratis bibliotek for maskinlæring som er bygget på SciPy (vitenskapelig pyton). Det brukes veldig mye av Python Programmers. Den ble utviklet av David Cournapeau. Du kan utføre funksjonsingeniør med dataene dine (øke antallet funksjoner), skalere, forhåndsbehandle, dele opp dataene i opplærings- og testundersett. Den inkluderer også mange maskinlæringsalgoritmer som Linear Regression, Logistic regression, K – mean algoritm, support vector machines. Det er veldig populært fordi det enkelt kan fungere med NumPy og SciPy.
2. Tensor Flow: Det er også et åpen kildekodebibliotek som vanligvis brukes til algoritmer for dyp læring eller maskinlæring ved å bruke nevrale nettverk. Det er opprettet av Google. Tensor Flow er et bibliotek for dataflytprogrammering, den bruker forskjellige optimaliseringsteknikker for beregning av det matematiske uttrykket som brukes for å få de ønskede resultatene. Det viktigste ved sci-kit-læring er:
  1. Det fungerer bra med et matematisk uttrykk som involverer flerdimensjonale matriser.
  2. Det er svært skalerbart på tvers av maskiner.
  3. Det fungerer med et bredt utvalg av datasett.
  Disse funksjonene gjør det til et veldig nyttig rammeverk for distribusjon av produksjonsmodeller.

Amazon Machine Learning: Som navnet antyder, er det levert av Amazon. Det er en tjeneste som kan brukes av utviklere til å lage modeller. Det kan brukes som et visualiseringsverktøy og kan brukes av maskinlæringsingeniører til å lage modeller uten å måtte vite selve detaljene i hver modell. Den kan kjøre eller lage alle slags modeller som binær klassifisering, flerklasse klassifiseringsensemble-algoritmer, regresjonsmodeller.
Azure ML Studio: Dette rammeverket kommer fra Microsoft. Så hvordan det fungerer er at det lar registrerte Azure-brukere lage og trene modeller, og etter å ha gjort det, kan du bruke dem som API-er for å bli konsumert av andre tjenester. Brukere får opptil 10 GB lagringsplass per konto. Den støtter et bredt utvalg av maskinlæringsalgoritmer. En veldig god funksjon ved dette at selv om du ikke har en konto, kan du prøve ut tjenesten ved å logge deg på kontoen anonymt og du kan bruke ML studio opptil 8 timer.
MLib (Spark): Det er Apache Sparks maskinlæringsprodukt. Den inneholder eller støtter alle typer maskinlæringsalgoritmer og verktøy som regresjonsklassifisering (binær og flerklasse), klynging, ensemble og mange flere.
Lommelykt: Det er et vitenskapelig rammeverk for maskinlæring som støtter forskjellige verktøy for maskinlæring og algoritmer. Det viktigste ved dette rammeverket er at det setter GPU først. Den har samfunnsdrevne pakker innen maskinlæring, datavisjon, bildebehandling, dyp læring og mange flere. Det viktigste er å gi høy skalerbarhet, fleksibilitet og hastighet mens du lager maskinlæringsmodeller. Det er definitivt et rammeverk å se etter mens du bygger modeller for maskinlæring.
Theano: Den er bygd med python. Det lar oss definere, lage og optimalisere matematiske beregninger. I likhet med lommelykt, kan den også bruke GPU som hjelper til med optimalisering og skalerbarhet.
Veles: Det er skrevet i C ++, og det er en dyp læringsramme. Selv om det er skrevet i C ++, bruker det python for å utføre automatisering. Det brukes hovedsakelig i nevrale nettverk som CNN (convolution Neural Networks) tilbakevendende nevrale nettverk.
H20: Navnet høres interessant ut, men dette rammeverket lar oss bruke matematikk og prediktiv analyse for å løse dagens problemer. Den bruker noen kombinerer noen kule funksjoner som:
1. Best av Breed Open Source Technology.
2. Enkel å bruke WebUI.
3. Agnostisk datastøtte for alle vanlige databaser.
Sammen med bruk av H2o, kan vi jobbe med eksisterende språk og også utvide det sømløst med Hadoop.
Caffe: Det er en dyp læringsramme som ble opprettet ved bruk av hastighet, modularitet i tankene. Den brukes hovedsakelig med nevrale nettverksproblemer og ble grunnlagt av Berkeley Vision and Learning Center.
Så etter å ha blitt kjent med noen av de beste rammene av mange. La oss konkludere nå.

Konklusjon

Hvert felt produserer i dag data og data må analyseres og modelleres ved hjelp av visse algoritmer slik at de kan brukes til å gi bedre fremtidige resultater. Så kort sagt, det er det maskinlæring gjør. Det er en essensiell ferdighet fra det 21. århundre, og de fleste av rammene er åpen kildekode for utviklermiljøer. Det er et av de voksende feltene innen teknologi og IT-feltet.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Machine Learning Frameworks. Her har vi diskutert Topp 10 forskjellige maskinlæringsrammer. Du kan også se på følgende artikkel for å lære mer -