Maskininlärningsramar

Innan vi börjar den här artikeln om maskininlärningsramar, bör vi ha en introduktion av vad en ram är och vad som exakt är maskininlärning. Låt oss först förstå vad denna ram är i den här artikeln. Enligt Wikipedia “programvaruramverk är en abstraktion där programvara som tillhandahåller generisk funktionalitet kan selektivt ändras med ytterligare användarskriven kod och därmed tillhandahålla applikationsspecifik programvara. Ett mjukvararamverk ger ett vanligt sätt att bygga och distribuera applikationer. ”Låt oss nu förstå det i enklare termer Anta att du gör masala-te. För det behöver du olika ingredienser som mjölk, teblad, socker och kryddor men medan du förbereder det kan hända att du inte kan sätta rätt ingredienser i rätt förhållande. Men en dag blandar du alla ingredienserna i rätt förhållande och förvarar det i burken. Nu kan du använda den direkt från burken du inte har rädsla för att glömma att förhållandet kommer att vara korrekt. Så kruset blir ramverket här. Det sparar både tid och ansträngning.
Vad är Machine Learning nu? Det är ett riktigt sortsord sedan början av detta decennium och det är också väldigt spännande. Så maskininlärning är inte konstgjord intelligens eftersom människor ibland blir förvirrade med det. Det är en delmängd av konstgjord intelligens som gör det möjligt för ett system att lära av tidigare data eller bilder för att förbättra dem utan att vara uttryckligen programmerad för att göra det. Så i princip lär maskininlärningsalgoritmen maskinen att leta efter ett mönster i tidigare data och använda den erfarenheten för att fatta bättre beslut för framtiden utan eller minimalt mänskligt ingripande.

Topp 10 olika ramar för maskininlärning

Så låt oss nu titta på tio olika ramar för maskininlärning:

    1. Scikit-Learn: Det är ett gratis bibliotek för maskininlärning som är byggt på SciPy (vetenskaplig python). Det används mycket omfattande av Python-programmerare. Det utvecklades av David Cournapeau. Du kan göra funktionsteknik med dina data (öka antalet funktioner), skala, förbehandla, dela dina data till tränings- och testundersättningar. Den innehåller också många maskininlärningsalgoritmer som Linjär regression, logistisk regression, K – medelalgoritm, stödvektormaskiner. Det är mycket populärt eftersom det enkelt kan fungera med NumPy och SciPy.
    2. Tensorflöde: Det är också ett öppen källkodsbibliotek som vanligtvis används för djupinlärning eller maskininlärningsalgoritmer med neurala nätverk. Det skapas av Google. Tensor Flow är ett bibliotek för dataflödesprogrammering, det använder olika optimeringstekniker för beräkning av det matematiska uttrycket som används för att få önskade resultat. Den framträdande funktionen i sci-kit-lärande är:
      1. Det fungerar bra med ett matematiskt uttryck som involverar flerdimensionella matriser.
      2. Det är mycket skalbart över maskiner.
      3. Det fungerar med en mängd olika datamängder.
      Dessa funktioner gör det till en mycket användbar ram för implementering av produktionsmodeller.
  1. Amazon Machine Learning: Som namnet antyder tillhandahålls det av Amazon. Det är en tjänst som kan användas av utvecklare för att skapa modeller. Det kan användas som ett visualiseringsverktyg och kan användas av maskininlärningstekniker för att skapa modeller utan att behöva känna till detaljerna i varje modell. Det kan köra eller skapa alla typer av modeller som binär klassificering, flerklass klassificeringsensemble algoritmer, regressionsmodeller.
  2. Azure ML Studio: Denna ram kommer från Microsoft. Så hur det fungerar är att det tillåter registrerade Azure-användare att skapa och utbilda modeller och efter att ha gjort det kan du använda dem som API: er för att konsumeras av andra tjänster. Användare får upp till 10 GB lagringsutrymme per konto. Det stöder en mängd olika maskininlärningsalgoritmer. En mycket bra funktion med det här att även om du inte har ett konto kan du prova tjänsten genom att logga in på kontot anonymt och du kan använda ML studio upp till 8 timmar.
  3. MLib (Spark): Det är Apache Sparks maskininlärningsprodukt. Den innehåller eller stöder alla typer av maskininlärningsalgoritmer och verktyg som regressionsklassificering (binär och flerklass), klustering, ensemble och många fler.
  4. Fackla: Det är ett vetenskapligt ramverk för maskininlärning som stöder olika verktyg för maskininlärning och algoritmer. Det framträdande med detta ramverk är att det sätter GPU först. Det har samhällsdrivna paket inom maskininlärning, datorsyn, bildbehandling, djup inlärning och många fler. Det viktigaste är att tillhandahålla hög skalbarhet, flexibilitet och snabbhet samtidigt som man skapar maskininlärningsmodeller. Det är definitivt ett ramverk att leta efter när man bygger modeller för maskininlärning.
  5. Theano: Den är byggd med python. Det gör att vi kan definiera, skapa och optimera matematiska beräkningar. Liksom fackla kan den också använda GPU som hjälper till med optimering och skalbarhet.
  6. Veles: Det är skrivet i C ++ och det är en djup ram för inlärning. Även om det är skrivet i C ++, använder det python för att utföra automatisering. Det används huvudsakligen i neurala nätverk som CNN (konvolution Neural Networks) återkommande neurala nätverk.
  7. H20: Namnet låter intressant men denna ram ger oss möjlighet att använda matematik och prediktiv analys för att lösa dagens problem. Den använder vissa kombinerar några coola funktioner som:
    1. Bäst av Breed Open Source Technology.
    2. Lätt att använda WebUI.
    3. Data Agnostic Support för alla vanliga databaser.
    Tillsammans med att använda H2o kan vi arbeta med befintliga språk och också utöka det sömlöst med Hadoop.
  8. Caffe: Det är en djup inlärningsram som skapades med hjälp av hastighet, modularitet i åtanke. Det används främst med neurala nätverksproblem och grundades av Berkeley Vision and Learning Center.
    Så efter att ha lärt känna några av de bästa ramarna av många. Låt oss sluta nu.

Slutsats

Varje fält producerar idag data och data måste analyseras och modelleras med hjälp av vissa algoritmer så att de kan användas för att producera bättre framtida resultat. Så kort sagt, det är vad maskininlärning gör. Det är en viktig färdighet från 2000-talet och de flesta ramar är öppen källkod för utvecklare. Det är ett av de växande områdena inom teknik och IT-området.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till maskininlärningsramar. Här har vi diskuterat topp 10 olika ramar för maskininlärning. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -

  1. Maskininlärningstekniker
  2. Introduktion till maskininlärning
  3. Frågor om maskininlärningsintervjuer
  4. Vad är datamodellering?
  5. Topp 6 jämförelser mellan CNN vs RNN

Kategori:

Big Data