Introduksjon til maskinlæring
Arthur Samuel tegnet begrepet maskinlæring i 1959. En amerikansk pioner innen dataspill og kunstig intelligens sa 'det gir datamaskiner muligheten til å lære uten eksplisitt programmering. Maskinlæring er et nytt motto som flyter rundt. Det fortjener å være et av de mest interessante underfeltene innen informatikk. Programmer for kunstig intelligens ble generelt eksplisitt planlagt for å utføre oppgaver i fortiden. I de fleste tilfeller besto "Læring" av å tilpasse flere parametere til en fast implementering for at fakta kunne legges til en samling andre fakta (et kunnskapsgrunnlag), og deretter (effektivt) søke etter en løsning på problemet fra en kjent løsning på en annen. i form av en sti med flere små trinn. I dette emnet skal vi lære om maskinlæringsverktøy.
Hva er maskinlæringsverktøy?
Læringsverktøy for maskiner er kunstig intelligens-algoritmiske applikasjoner som gir systemer muligheten til å forstå og forbedre uten betydelig menneskelig innspill. Det gjør det mulig for programvare, uten å være eksplisitt programmert, å forutsi resultater mer nøyaktig. Læringsverktøy for maskin med treningshjul er overvåkte algoritmer. De krever at en person planlegger både inndata og ønsket utgang og gir tilbakemelding på nøyaktigheten av sluttresultatene. Uovervåkte algoritmer krever svært lite menneskelig intervensjon ved å bruke en "dyp læring" tilnærming for å sjekke massive databaser og komme til konklusjoner fra tidligere eksempler-baserte opplæringsdata; de blir dermed generelt brukt til mer komplekse prosesseringsoppgaver, for eksempel bevissthet om bilder, tale-til-tekst og generering av naturlige språk.
Machine Learning Tools er består av
- Forberedelse og datainnsamling
- Bygge modeller
- Applikasjon distribusjon og opplæring
Lokale verktøy for telekommunikasjon og fjernundervisning
Vi kan sammenligne maskinlæringsverktøy med lokale og eksterne. Du kan laste ned og installere et lokalt verktøy, og bruke det lokalt, men et eksternt verktøy kjører på en ekstern server.
-
Lokale verktøy
Du kan laste ned, installere og kjøre et lokalt verktøy i ditt nærmiljø.
Kjennetegn på lokale verktøy er som følger:
- Tilpasset for data og algoritmer i minnet.
- Konfigurasjon og parametrering av utførelseskontroll.
- Integrer systemene dine for å tilfredsstille dine krav.
Eksempler på lokale verktøy er Shogun, Golearn for Go, etc.
-
Fjernverktøy
Dette verktøyet er vert fra serveren og kalt til ditt lokale miljø. Disse instrumentene kalles ofte Machine Learning as a Service (MLaaS)
- Tilpasset for større datasett å kjøre i en skala.
- Kjør flere enheter, flere kjerner og delt lagring.
- Enklere grensesnitt som gir mindre konfigurasjonskontroll og parameterisering av algoritmen.
Eksempler på disse verktøyene er maskinlæring i AWS, predikasjon i Google, Apache Mahout, etc.
Verktøy for maskinlæring:
Nedenfor er de forskjellige verktøyene for maskinlæring som er som følger:
tensorflow
Dette er et maskinlæringsbibliotek fra Google Brain fra Googles AI-organisasjon utgitt i 2015. Tensor Flow lar deg lage dine egne biblioteker. Vi kan også bruke C ++ og pythonspråk på grunn av fleksibilitet. Et viktig kjennetegn ved dette biblioteket er at dataflytningsskjemaer brukes til å representere numeriske beregninger ved hjelp av noder og kanter. Matematiske operasjoner er representert med noder, mens kantene betegner flerdimensjonale dataregister som operasjoner utføres på. TensorFlow brukes av mange kjente selskaper som eBay, Twitter, Dropbox, etc. Det gir også gode utviklingsverktøy, spesielt i Android.
Keras
Keras er et dyptlærende Python-bibliotek som kan kjøre på toppen av Theano, TensorFlow. Francois Chollet, medlem av Google Brain-teamet, utviklet det for å gi dataforskere muligheten til å kjøre maskinlæringsprogrammer raskt. På grunn av å bruke det høye, forståelige grensesnittet til biblioteket og dele nettverk i sekvenser av separate moduler, er rask prototyping mulig. Det er mer populært på grunn av brukergrensesnittet, enkel utvidbarhet og modularitet. Den kjøres på både CPU og GPU.
Scikit lære
Scikit-learning, som ble utgitt første gang i 2007, er et åpen kildekodebibliotek for maskinlæring. Python er et skriftspråk i dette rammeverket og inkluderer flere modeller for maskinlæring som klassifisering, regresjon, klynging og reduksjon av dimensjonalitet. Scikit-learning er designet på tre open source-prosjekter - Matplotlib, NumPy og SciPy.
Scikit-learning gir brukerne et antall maskinlæringsalgoritmer. Rammebiblioteket fokuserer på datamodellering, men ikke på innlasting, oppsummering, manipulering av data.
Caffe2
Caffe2 er en oppdatert versjon av Caffe. Det er et lett, open source maskinlæringsverktøy utviklet av Facebook. Det har et omfattende maskinlæringsbibliotek for å kjøre komplekse modeller. Den støtter også mobil distribusjon. Dette biblioteket har C ++ og Python API som lar utviklere først prototype, og optimalisering kan gjøres senere
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib er et distribuert rammeverk for maskinlæring. Sparkkjernen er utviklet på toppen. Apache gnister MLlib er ni ganger raskere fra diskbasert implementering. Det brukes mye som et open source-prosjekt som gjør fokus på maskinlæring for å gjøre det enkelt.
Apache Spark MLlib har et bibliotek for skalerbar yrkesopplæring. MLlib inkluderer algoritmer for regresjon, samarbeidsfiltre, klynger, beslutnings-trær, rørlednings-API-er på høyere nivåer.
OpenNN
OpenNN er utviklet av kunstig intelligens-selskapet Artelnics. OpenNN er et avansert firmwarebibliotek for analyser skrevet i C ++. Den mest vellykkede metoden for maskinlæring er implementering av nevrale nettverk. Den har høy ytelse. Utføringshastigheten og minnetildelingen for dette biblioteket skiller seg ut.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker er en fullstendig administrert tjeneste som lar dataforskere og utviklere raskt og enkelt bygge, trene og implementere maskinlæringsmodeller. Amazon SageMaker støtter Jupyter bærbare datamaskiner med åpen kildekode som hjelper utviklere med å dele live kode. Disse bærbare PC-ene inkluderer drivere, pakker og biblioteker for vanlige plattformer for dyp læring og rammer for SageMaker-brukere. Amazon SageMaker krypterer valgfritt modeller både under og under transport gjennom AWS Key Management Service, og API-forespørsler utføres over en sikker tilkobling til sokkelaget. SageMaker lagrer også kode i volumer som er beskyttet og kryptert av sikkerhetsgrupper.
Konklusjon
Før du utvikler applikasjoner for maskinlæring, er det veldig viktig å velge et maskinlæringsverktøy som har omfattende biblioteker, flott brukergrensesnitt og støtte for vanlige programmeringsspråk. Så dette har vært en guide til maskinlæringsverktøy som vil hjelpe deg med å velge nødvendig teknologi.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til maskinlæringsverktøy. Her har vi diskutert verktøyene for maskinlæring og de lokale verktøyene for telekommunikasjon og fjernundervisning. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer-
- Hva er maskinlæring?
- Maskinlæringsteknikker
- Karrierer i maskinlæring
- Machine Learning vs Statistics
- Matplotlib I Python