Introduzione all'apprendimento automatico

Arthur Samuel ha coniato il termine machine learning nel 1959. Un pioniere americano nel settore dei giochi per computer e dell'intelligenza artificiale ha affermato che "offre ai computer la possibilità di apprendere senza una programmazione esplicita. L'apprendimento automatico è un nuovo motto che galleggia intorno. Merita di essere uno dei sottocampi più interessanti dell'informatica. I programmi di intelligenza artificiale erano generalmente previsti esplicitamente per svolgere compiti in passato. Nella maggior parte dei casi, l'apprendimento consisteva nell'adattare diversi parametri a un'implementazione fissa in modo che i fatti fossero aggiunti a una raccolta di altri fatti (una base di conoscenza) e quindi (efficacemente) cercare una soluzione al problema da uno soluzione nota ad un altro. sotto forma di un percorso di diversi piccoli passi. In questo argomento, impareremo gli strumenti di apprendimento automatico.

Che cos'è lo strumento di apprendimento automatico?

Gli strumenti di apprendimento automatico sono applicazioni algoritmiche di intelligenza artificiale che forniscono ai sistemi la capacità di comprendere e migliorare senza un considerevole contributo umano. Consente al software, senza essere esplicitamente programmato, di prevedere i risultati in modo più accurato. Gli strumenti di apprendimento automatico con ruote di addestramento sono algoritmi supervisionati. Richiedono che un individuo pianifichi sia l'input che l'output desiderato e fornisca feedback sull'accuratezza dei risultati finali. Gli algoritmi senza supervisione richiedono pochissimo intervento umano impiegando un approccio di "apprendimento profondo" al fine di controllare enormi database e giungere a conclusioni dai precedenti dati di formazione basati su esempi; vengono quindi generalmente utilizzati per attività di elaborazione più complesse, come la consapevolezza delle immagini, la sintesi vocale e la generazione di linguaggi naturali.

Gli strumenti di apprendimento automatico sono costituiti da

  1. Preparazione e raccolta dati
  2. Costruire modelli
  3. Distribuzione e formazione delle applicazioni

Strumenti locali per le telecomunicazioni e l'apprendimento remoto

Siamo in grado di confrontare strumenti di apprendimento automatico con locale e remoto. È possibile scaricare e installare uno strumento locale e utilizzarlo localmente, ma uno strumento remoto viene eseguito su un server esterno.

  • Strumenti locali

È possibile scaricare, installare ed eseguire uno strumento locale nel proprio ambiente locale.

Le caratteristiche degli strumenti locali sono le seguenti:

  1. Adattato per dati e algoritmi in memoria.
  2. Controllo dell'esecuzione della configurazione e della parametrizzazione.
  3. Integra i tuoi sistemi per soddisfare le tue esigenze.

Esempi di strumenti locali sono Shogun, Golearn for Go, ecc.

  • Strumenti remoti

Questo strumento è ospitato dal server e chiamato nell'ambiente locale. Questi strumenti sono spesso chiamati Machine Learning as a Service (MLaaS)

  1. Personalizzato per set di dati più grandi per l'esecuzione su scala.
  2. Esegui più dispositivi, più nuclei e spazio di archiviazione condiviso.
  3. Interfacce più semplici che forniscono meno controllo di configurazione e parametrizzazione dell'algoritmo.

Esempi di questi strumenti sono l'apprendimento automatico in AWS, la previsione in Google, Apache Mahout, ecc.

Strumenti per l'apprendimento automatico:

Di seguito sono riportati i diversi strumenti di apprendimento automatico che sono i seguenti:

tensorflow

Questa è una libreria di apprendimento automatico di Google Brain dell'organizzazione AI di Google rilasciata nel 2015. Tensor Flow ti consente di creare le tue librerie. Possiamo anche usare il linguaggio C ++ e python a causa della flessibilità. Una caratteristica importante di questa libreria è che i diagrammi di flusso di dati sono usati per rappresentare calcoli numerici con l'aiuto di nodi e bordi. Le operazioni matematiche sono rappresentate da nodi mentre i bordi indicano array di dati multidimensionali su cui vengono eseguite le operazioni. TensorFlow è utilizzato da molte aziende famose come eBay, Twitter, Dropbox, ecc. Fornisce anche ottimi strumenti di sviluppo, specialmente su Android.

Keras

Keras è una libreria Python di apprendimento profondo che può essere eseguita su Theano, TensorFlow. Francois Chollet, un membro del team di Google Brain, lo ha sviluppato per offrire ai data scientist la possibilità di eseguire velocemente programmi di apprendimento automatico. A causa dell'utilizzo dell'interfaccia comprensibile di alto livello della libreria e della divisione delle reti in sequenze di moduli separati, è possibile la prototipazione rapida. È più popolare grazie all'interfaccia utente, alla facilità di estensibilità e alla modularità. Funziona su CPU e GPU.

Scikit-learn

Scikit-learn, che è stato rilasciato per la prima volta nel 2007, è una libreria open source per l'apprendimento automatico. Python è un linguaggio di scripting di questo framework e include diversi modelli di machine learning come classificazione, regressione, clustering e riduzione della dimensionalità. Scikit-learn è progettato su tre progetti open source: Matplotlib, NumPy e SciPy.

Scikit-learn fornisce agli utenti n numero di algoritmi di machine learning. La libreria del framework si concentra sulla modellazione dei dati ma non sul caricamento, il riepilogo e la manipolazione dei dati.

Caffe2

Caffe2 è una versione aggiornata di Caffe. È uno strumento di apprendimento automatico leggero e open source sviluppato da Facebook. Ha una vasta libreria di apprendimento automatico per eseguire modelli complessi. Inoltre, supporta la distribuzione mobile. Questa libreria ha API C ++ e Python che consente agli sviluppatori di prototipare per primi e l'ottimizzazione può essere effettuata in un secondo momento

Apache Spark MLlib

Apache Spark MLlib è un framework distribuito per l'apprendimento automatico. Il nucleo Spark è sviluppato nella parte superiore. Apache nota che MLlib è nove volte più veloce dell'implementazione basata su disco. È ampiamente usato come progetto open source che focalizza l'attenzione sull'apprendimento automatico per renderlo più semplice.

Apache Spark MLlib ha una libreria per la formazione professionale scalabile. MLlib include algoritmi per regressione, filtri collaborativi, clustering, alberi delle decisioni, API della pipeline di livello superiore.

OpenNN

OpenNN è sviluppato dalla compagnia di intelligenza artificiale Artelnics. OpenNN è una libreria firmware analitica avanzata scritta in C ++. Il metodo di apprendimento automatico di maggior successo è l'implementazione di reti neurali. È ad alte prestazioni. Spiccano la velocità di esecuzione e l'allocazione di memoria di questa libreria.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a ricercatori e sviluppatori di dati di creare, formare e implementare modelli di apprendimento automatico in qualsiasi scala in modo rapido e semplice. Amazon SageMaker supporta notebook Jupyter per applicazioni Web open source che aiutano gli sviluppatori a condividere codice live. Questi notebook includono driver, pacchetti e librerie per piattaforme e framework di deep learning comuni per gli utenti di SageMaker. Amazon SageMaker crittografa facoltativamente i modelli sia durante che durante il transito tramite il servizio di gestione delle chiavi AWS e le richieste API vengono eseguite tramite una connessione sicura al livello socket. SageMaker archivia anche il codice in volumi protetti e crittografati dai gruppi di sicurezza.

Conclusione

Prima di sviluppare applicazioni di apprendimento automatico, è molto importante selezionare uno strumento di apprendimento automatico con ampie librerie, ottima interfaccia utente e supporto per linguaggi di programmazione comuni. Quindi questa è stata una guida agli strumenti di machine learning che aiuteranno a selezionare la tecnologia richiesta.

Articoli consigliati

Questa è stata una guida agli strumenti di apprendimento automatico. Qui abbiamo discusso gli strumenti per l'apprendimento automatico e gli strumenti locali per le telecomunicazioni e l'apprendimento remoto. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti per saperne di più-

  1. Che cos'è l'apprendimento automatico?
  2. Tecniche di apprendimento automatico
  3. Carriere nell'apprendimento automatico
  4. Apprendimento automatico vs statistiche
  5. Matplotlib In Python

Categoria:

Big Data