Quadri di apprendimento automatico

Prima di iniziare questo articolo su Machine Learning Frameworks, dovremmo avere un'introduzione su cosa sia un framework e cosa sia esattamente Machine Learning. Dato che questo articolo tratta i framework, prima comprendiamo cos'è il framework? Secondo Wikipedia “il framework software è un'astrazione in cui il software che fornisce funzionalità generiche può essere selettivamente modificato da un ulteriore codice scritto dall'utente, fornendo così un software specifico per l'applicazione. Un framework software fornisce un modo standard per costruire e distribuire applicazioni. ”Ora, capiamolo in termini più semplici Supponiamo che tu stia preparando il tè masala, per questo, hai bisogno di vari ingredienti come latte, foglie di tè, zucchero e spezie ma mentre lo prepari può accadere che non si riesca a mettere gli ingredienti giusti nel giusto rapporto. Ma un giorno mescoli tutti gli ingredienti nella giusta proporzione e conservali nel barattolo. Ora puoi usarlo direttamente dal barattolo e non hai paura di dimenticare che il rapporto sarà corretto. Quindi il barattolo diventa la struttura qui, fa risparmiare tempo e fatica.
Ora, cos'è l'apprendimento automatico? È una parola piuttosto vivace dall'inizio di questo decennio ed è anche molto eccitante. Quindi, l'apprendimento automatico non è intelligenza artificiale poiché a volte le persone si confondono con essa. È un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che consente a un sistema di apprendere da dati o immagini passati per migliorarlo senza essere esplicitamente programmato per farlo. Quindi, in sostanza, l'algoritmo di machine learning insegna alla macchina a cercare uno schema nei dati passati e ad usare quell'esperienza per prendere decisioni migliori per il futuro senza o un minimo intervento umano.

I 10 migliori quadri di apprendimento automatico diversi

Quindi, ora diamo un'occhiata a dieci diversi framework di machine learning:

1. Scikit-Learn: è una libreria gratuita per l'apprendimento automatico basata su SciPy (pitone scientifico). È ampiamente utilizzato dai programmatori Python. È stato sviluppato da David Cournapeau. Puoi fare ingegneria delle caratteristiche con i tuoi dati (aumentando il numero di funzioni), ridimensionare, pre-elaborare, dividere i tuoi dati in formazione e sottoinsiemi di test. Include anche molti algoritmi di machine learning come regressione lineare, regressione logistica, algoritmo K-mean, supporto di macchine vettoriali. È molto popolare perché può funzionare facilmente con NumPy e SciPy.
2. Tensor Flow: è anche una libreria open source che viene generalmente utilizzata per algoritmi di deep learning o machine learning che utilizzano reti neurali. È stato creato da Google. Tensor Flow è una libreria per la programmazione del flusso di dati, che utilizza varie tecniche di ottimizzazione per il calcolo dell'espressione matematica che viene utilizzata per ottenere i risultati desiderati. Le caratteristiche salienti di sci-kit learning sono:
  1. Funziona alla grande con un'espressione matematica che coinvolge array multidimensionali.
  2. È altamente scalabile tra le macchine.
  3. Funziona con una vasta gamma di set di dati.
  Queste caratteristiche lo rendono un framework molto utile per la distribuzione di modelli di produzione.

Amazon Machine Learning: come suggerisce il nome, è fornito da Amazon. È un servizio che può essere utilizzato dagli sviluppatori per creare modelli. Può essere utilizzato come strumento di visualizzazione e può essere utilizzato dagli ingegneri dell'apprendimento automatico per creare modelli senza dover conoscere i dettagli di ogni modello. Può eseguire o creare tutti i tipi di modelli come classificazione binaria, algoritmi di ensemble di classificazione multi-classe, modelli di regressione.
Azure ML Studio: questo framework proviene da Microsoft. Quindi il modo in cui funziona è che consente agli utenti registrati di Azure di creare e formare modelli e, dopo averlo fatto, è possibile usarli come API per essere utilizzati da altri servizi. Gli utenti ricevono fino a 10 GB di spazio di archiviazione per account. Supporta una vasta gamma di algoritmi di apprendimento automatico. Un'ottima funzionalità a riguardo è che, anche se non si dispone di un account, è possibile provare il servizio accedendo all'account in modo anonimo e utilizzare ML studio fino a 8 ore.
MLib (Spark): è il prodotto di apprendimento automatico di Apache Spark. Contiene o supporta tutti i tipi di algoritmi e utilità di apprendimento automatico come la classificazione di regressione (binaria e multi-classe), il clustering, l'ensemble e molti altri.
Torcia: è un framework scientifico di machine learning che supporta varie utility e algoritmi di machine learning. La caratteristica saliente di questo framework è che mette al primo posto la GPU. Ha pacchetti guidati dalla comunità in machine learning, computer vision, elaborazione di immagini, deep learning e molti altri. L'obiettivo principale è fornire elevata scalabilità, flessibilità e velocità durante la creazione di modelli di apprendimento automatico. È sicuramente un framework da cercare durante la costruzione di modelli di machine learning.
Theano: è costruito usando Python. Ci consente di definire, creare e ottimizzare i calcoli matematici. Come Torch, può anche usare GPU che aiuta nell'ottimizzazione e nella scalabilità.
Veles: è scritto in C ++ ed è un framework di apprendimento profondo. Sebbene sia scritto in C ++, usa python per eseguire l'automazione. Viene utilizzato principalmente nelle reti neurali come le reti neurali ricorrenti della CNN (convolution Neural Networks).
H20: Il nome sembra interessante ma questo framework ci consente di applicare matematica e analisi predittiva per risolvere i problemi di oggi. Usa alcune combinazioni di alcune funzioni interessanti come:
1. Best of Breed Open Source Technology.
2. WebUI facile da usare.
3. Supporto dati Agnostic per tutti i database comuni.
Oltre a utilizzare H2o, possiamo lavorare con le lingue esistenti e anche estenderlo senza problemi con Hadoop.
Caffe: è un framework di apprendimento profondo che è stato creato usando velocità, modularità in mente. Viene utilizzato principalmente con problemi di rete neurale ed è stato fondato da Berkeley Vision and Learning Center.
Quindi, dopo aver conosciuto alcuni dei migliori framework di molti. Concludiamo ora.

Conclusione

Ogni campo oggi produce dati e i dati devono essere analizzati e modellati utilizzando determinati algoritmi in modo che possano essere utilizzati per produrre risultati futuri migliori. Quindi, in breve, questo è ciò che fa l'apprendimento automatico. È un'abilità essenziale del 21 ° secolo e la maggior parte dei framework sono open source con le comunità di sviluppatori. È uno dei campi in crescita nella tecnologia e nel campo IT.

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