Introduktion till maskininlärning
Arthur Samuel mynste upp termen maskininlärning 1959. En amerikansk pionjär inom datorspel och artificiell intelligens sa att det ger datorer förmågan att lära sig utan uttrycklig programmering. Machine Learning är ett nytt motto som flyter runt. Det förtjänar att vara ett av de mest intressanta delområdena inom datavetenskap. Artificiella intelligensprogram planerades i allmänhet uttryckligen för att utföra uppgifter tidigare. I de flesta fall bestod ”Lärandet” av att anpassa flera parametrar till en fast implementering för att fakta skulle läggas till en samling andra fakta (en kunskapsbas) och sedan (effektivt) söka efter en lösning på problemet från en känd lösning på en annan. i form av en väg med flera små steg. I det här ämnet kommer vi att lära oss om maskininlärningsverktyg.
Vad är verktyg för maskininlärning?
Verktyg för maskininlärning är algoritmiska applikationer med artificiell intelligens som ger system med förmågan att förstå och förbättra utan betydande mänsklig inmatning. Det gör det möjligt för programvara, utan att uttryckligen programmeras, att förutsäga resultaten mer exakt. Maskininlärningsverktyg med träningshjul är övervakade algoritmer. De kräver att en individ planerar både inmatningen och önskad utgång och ger feedback om slutresultaten. Oövervakade algoritmer kräver mycket lite mänsklig ingripande genom att använda en ”djup inlärning” -metod för att kontrollera massiva databaser och komma fram till slutsatser från tidigare exempelbaserade utbildningsdata; de används alltså generellt för mer komplexa bearbetningsuppgifter, till exempel medvetenhet om bilder, tal-till-text och generering av naturliga språk.
Machine Learning Tools består av
- Förberedelser och datainsamling
- Bygga modeller
- Applikationsdistribution och utbildning
Lokala verktyg för telekommunikation och fjärrutbildning
Vi kan jämföra maskininlärningsverktyg med lokal och fjärrkontroll. Du kan ladda ner och installera ett lokalt verktyg och använda det lokalt, men ett fjärrverktyg körs på en extern server.
-
Lokala verktyg
Du kan ladda ner, installera och köra ett lokalt verktyg i din lokala miljö.
Egenskaper för lokala verktyg är följande:
- Anpassad för data och algoritmer i minnet.
- Konfigurering och parametreringskontroll.
- Integrera dina system för att uppfylla dina krav.
Exempel på lokala verktyg är Shogun, Golearn for Go, etc.
-
Fjärrverktyg
Detta verktyg är värd från servern och anropas till din lokala miljö. Dessa instrument kallas ofta Machine Learning as a Service (MLaaS)
- Anpassad för större datasätt att köras i skala.
- Kör flera enheter, flera kärnor och delad lagring.
- Enklare gränssnitt som ger mindre konfigurationskontroll och parametrering av algoritmen.
Exempel på dessa verktyg är Machine Learning in AWS, Predication in Google, Apache Mahout, etc.
Verktyg för maskininlärning:
Nedan finns de olika verktygen för maskininlärning som är följande:
TensorFlow
Detta är ett maskininlärningsbibliotek från Google Brain från Googles AI-organisation som släpptes 2015. Tensor Flow låter dig skapa dina egna bibliotek. Vi kan också använda C ++ och pythonspråk på grund av flexibilitet. En viktig egenskap hos detta bibliotek är att dataflödesdiagram används för att representera numeriska beräkningar med hjälp av noder och kanter. Matematiska operationer representeras av noder medan kanter betecknar flerdimensionella datarader där operationerna utförs. TensorFlow används av många kända företag som eBay, Twitter, Dropbox, etc. Det ger också fantastiska utvecklingsverktyg, särskilt i Android.
Keras
Keras är ett djupt lärande Python-bibliotek som kan köras ovanpå Theano, TensorFlow. Francois Chollet, en medlem av Google Brain-teamet, utvecklade det för att ge datavetare möjlighet att köra maskininlärningsprogram snabbt. På grund av att använda biblioteket på hög nivå, förståeligt gränssnitt och dela nätverk i sekvenser av separata moduler, är snabb prototypning möjlig. Det är mer populärt på grund av användargränssnittet, enkel utdragbarhet och modularitet. Det körs på både CPU och GPU.
Scikit lära
Scikit-learning, som först släpptes 2007, är ett open source-bibliotek för maskininlärning. Python är ett skriptspråk inom detta ramverk och innehåller flera modeller för maskininlärning såsom klassificering, regression, klustering och minskning av dimensionalitet. Scikit-learning är designad på tre projekt med öppen källkod - Matplotlib, NumPy och SciPy.
Scikit-learning ger användare ett antal maskininlärningsalgoritmer. Rambiblioteket fokuserar på datamodellering men inte på att ladda, sammanfatta, manipulera data.
Caffe2
Caffe2 är en uppdaterad version av Caffe. Det är ett lätt, open source maskininlärningsverktyg utvecklat av Facebook. Det har ett omfattande bibliotek för maskininlärning för att köra komplexa modeller. Det stöder också mobil distribution. Detta bibliotek har C ++ och Python API som gör det möjligt för utvecklare att först prototypa, och optimering kan göras senare
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib är ett distribuerat ramverk för maskininlärning. Spark-kärnan utvecklas högst upp. Apache-gnistor MLlib är nio gånger snabbare från diskbaserad implementering. Det används allmänt som ett öppen källkodsprojekt som gör fokus på maskininlärning för att göra det enkelt.
Apache Spark MLlib har ett bibliotek för skalbar yrkesutbildning. MLlib inkluderar algoritmer för regression, samarbetsfilter, klustering, beslutsträd, pipeline-API: er på högre nivåer.
OpenNN
OpenNN är utvecklat av det artificiella företaget Artelnics. OpenNN är ett avancerat firmwarebibliotek för analyser skriven i C ++. Den mest framgångsrika metoden för maskininlärning är implementeringen av neurala nätverk. Den har hög prestanda. Exekveringshastigheten och minnesallokering för detta bibliotek sticker ut.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker är en helt hanterad tjänst som gör det möjligt för dataforskare och utvecklare att snabbt och enkelt bygga, träna och implementera maskininlärningsmodeller i alla skalor. Amazon SageMaker stöder Jupyter-bärbara datorer med öppen källkod som hjälper utvecklare att dela livekod. Dessa bärbara datorer inkluderar drivrutiner, paket och bibliotek för vanliga plattformar för djup inlärning och ramar för SageMaker-användare. Amazon SageMaker krypterar valfritt modeller både under och under transiteringen via AWS Key Management Service, och API-förfrågningar utförs via en säker anslutning till sockelskiktet. SageMaker lagrar också kod i volymer som är skyddade och krypterade av säkerhetsgrupper.
Slutsats
Innan man utvecklar maskininlärningsapplikationer är det mycket viktigt att välja ett maskininlärningsverktyg som har omfattande bibliotek, bra användargränssnitt och stöd för vanliga programmeringsspråk. Så detta har varit en guide till maskininlärningsverktyg som hjälper till att välja önskad teknik.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till maskininlärningsverktyg. Här har vi diskuterat verktygen för maskininlärning och de lokala verktygen för telekommunikation och fjärrinlärning. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer-
- Vad är maskininlärning?
- Maskininlärningstekniker
- Karriärer inom maskininlärning
- Machine Learning vs Statistics
- Matplotlib I Python