Ера је овде и пуно напредује у технолошком пољу и према Гартнеровом извештају, машинско учење и АИ ће створити 2,3 милиона Посао до 2020. године и овај огроман раст довео је до еволуције различитих оквира за машинско учење. У овом чланку ћемо обрадити следеће теме:
Шта је машинско учење?
Машинско учење је врста што омогућава софтверским апликацијама да уче из података и постају тачније у предвиђању исхода без људске интервенције.
То је концепт који омогућава машини да учи на примерима и искуству, и то без изричитог програмирања. Да би се ово догодило, данас имамо на располагању пуно оквира за машинско учење. су еволуција нормалних алгоритама. Они чине ваше програме паметнијима омогућавајући им да аутоматски уче из података које пружате.
Топ 10 оквира за машинско учење
Оквир за машинско учење је интерфејс, библиотека или алат који омогућава програмерима да граде модели машинског учења лако, без залажења у дубину основних алгоритама. Размотримо детаљно 10 најбољих оквира за машинско учење:
ТенсорФлов
Гоогле-ове Тенсорфлов је један од најпопуларнијих оквира данас. То је софтверска библиотека отвореног кода за нумеричко рачунање помоћу графикона протока података. ТенсорФлов примењује графиконе тока података, где се серије података или тензори могу обрађивати низом алгоритама описаних графом.
Тхеано
Тхеано је дивно пресавијен , абнормална државна библиотека неуронских система, која ради готово паралелно са Тхеано библиотеком. Керасова основна повољна позиција је што је умерена Питхон библиотека за дубоко откривање које може непрестано прегазити Тхеано или ТенсорФлов.
подеси јава цласспатх виндовс 7
Створен је како би актуелизовање дубоких модела учења било што брже и једноставније за иновативни рад. Испуњен под толерантном МИТ дозволом, наставља да ради на Питхон 2.7 или 3.5 и може доследно извршавати на ГПУ-има и ЦПУ-има с обзиром на основне структуре.
Сци-Кит Леарн
Сцикит-леарн је један од најпознатијих МЛ библиотеке . Пожељно је за административне и ненадгледане прорачуне учења. Прецеденти примењују директне и прорачунате релапсе, дрвеће избора, скупљање, к-импликације итд.
Овај оквир укључује пуно прорачуна за редовне задатке АИ и рударења података, укључујући груписање, рецидив и редослед.
Кафа
Цаффе је још једна популарна структура учења направљена са артикулацијом, брзином и одмереним квалитетом као највећим приоритетом. Креирали су га Центар за визију и учење Беркелеи (БВЛЦ) и донатори мреже.
Гоогле-ов ДеепДреам зависи од Цаффе Фрамеворк-а. Ова структура је БС ++ овлашћена Ц ++ библиотека са Питхон интерфејсом.
Х20
Х20 је платформа за машинско учење отвореног кода. То је која је пословно оријентисана и помаже у доношењу одлуке на основу података и омогућава кориснику да стекне увид. Углавном се користи за предиктивно моделирање, анализу ризика и превара, аналитику осигурања, технологију оглашавања, здравствену заштиту и обавештајне податке купаца.
Амазон машинско учење
Амазон Мацхине Леарнинг пружа алате за визуелизацију који вам помажу да прођете кроз процес стварања модела машинског учења (МЛ) без потребе да учите сложено и технологија.
како сада користити услугу
То је услуга која програмерима свих нивоа вештина олакшава употребу технологије машинског учења. Повезује се са подацима ускладиштеним у Амазону С3, Редсхифт или РДС, а може покренути бинарну класификацију, вишеразредну категоризацију или регресију података за изградњу модела.
Бакља
Овај оквир прво пружа широку подршку алгоритмима за машинско учење ГПУ-има. Једноставан је за употребу и ефикасан због лаког и брзог скриптног језика, ЛуаЈИТ , и основно Ц / ЦУДА спровођење.
Циљ Торцх-а је да има максималну флексибилност и брзину у изградњи ваших научних алгоритама заједно са изузетно једноставним поступком.
Гоогле Цлоуд МЛ Енгине
Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине је управљана услуга која помаже програмерима и научницима података у изградњи и покретању супериорних модела машинског учења у производњи.
Нуди услуге обуке и предвиђања које се могу користити заједно или појединачно. Предузећа га користе за решавање проблема попут обезбеђивања безбедности хране, облака на сателитским снимцима, четвороструког бржег одговарања на е-пошту купаца итд.
Азуре МЛ Студио
Овај оквир омогућава Мицрософт Азуре корисници да креирају и обуче моделе, а затим их претворе у АПИ-је које могу користити друге услуге. Такође, можете повезати сопствено Азуре складиште са услугом за веће моделе.
Да бисте користили Азуре МЛ Студио, није вам потребан ни налог да бисте испробали услугу. Можете се анонимно пријавити и користити Азуре МЛ Студио до осам сати.
Спарк МЛ Либ
Ово је Је библиотека за машинско учење. Циљ овог оквира је да практично машинско учење учини скалабилним и лаким.
Састоји се од уобичајених алгоритама за учење и услужних програма, укључујући класификацију, регресију, кластерисање, заједничко филтрирање, смањење димензионалности, као и примитиви за оптимизацију нижег нивоа и АПИ-ји цевовода вишег нивоа.
Овим смо дошли до краја наше листе 10 најбољих оквира за машинско учење.
Ако желите да се упишете на комплетан курс о вештачкој интелигенцији и машинском учењу, Едурека има посебно курираног то ће вас оспособити за технике попут учења под надзором, учења без надзора и обраде природног језика. Обухвата обуку о најновијим достигнућима и техничким приступима у вештачкој интелигенцији и машинском учењу као што су дубоко учење, графички модели и учење ојачања.