Era av är här och det gör stora framsteg inom teknologifältet och enligt en Gartner-rapport kommer Machine Learning och AI att skapa 2,3 miljoner Jobb fram till 2020 och denna massiva tillväxt har lett till utvecklingen av olika maskininlärningsramar. I den här artikeln kommer vi att behandla följande ämnen:
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning är en typ av som gör det möjligt för programvaror att lära av data och bli mer exakta när det gäller att förutsäga resultat utan mänskligt ingripande.
Det är ett koncept som gör det möjligt för maskinen att lära sig av exempel och erfarenheter, och det utan att uttryckligen programmeras. För att få detta att hända har vi många maskininlärningsramar tillgängliga idag. är en utveckling av normala algoritmer. De gör dina program smartare genom att låta dem automatiskt lära av de uppgifter du tillhandahåller.
Topp 10 maskininlärningsramar
En maskininlärningsram är ett gränssnitt, bibliotek eller verktyg som gör det möjligt för utvecklare att bygga maskininlärningsmodeller utan att gå in på djupet av de underliggande algoritmerna. Låt oss diskutera de 10 bästa maskininlärningsramarna i detalj:
TensorFlow
Googles Tensorflöde är en av de mest populära ramarna idag. Det är ett programvara med öppen källkod för numerisk beräkning med hjälp av dataflödesdiagram. TensorFlow implementerar dataflödesdiagram där partier av data eller tensorer kan bearbetas av en serie algoritmer som beskrivs av en graf.
kör frågan från kommandoraden
Theano
Theano är underbart vikad , ett onormalt tillståndsneuralsystembibliotek, som körs nästan parallellt med Theano-biblioteket. Keras grundläggande gynnsamma ställning är att den är måttlig Python-bibliotek för djupgående upptäckt som kan fortsätta springa över Theano eller TensorFlow.
Det skapades för att göra realiserande djupgående inlärningsmodeller så snabba och enkla som möjligt för innovativt arbete. Urladdat under det toleranta MIT-tillståndet fortsätter det att köras på Python 2.7 eller 3.5 och kan konsekvent köras på GPU: er och CPU: er med tanke på de grundläggande strukturerna.
Sci-Kit Lär dig
Scikit-lär dig är en av de mest kända ML-bibliotek . Det är att föredra för administrerade och utan tillsyn inlärningsberäkningar. Precedens implementerar direkta och beräknade återfall, valsträd, gruppering, k-implicationer etc.
Detta ramverk involverar många beräkningar för vanliga AI- och data mining-uppdrag, inklusive gruppering, återfall och ordning.
Kaffe
Caffe är en annan populär inlärningsstruktur gjord med artikulation, hastighet och uppmätt kvalitet som högsta prioritet. Den skapas av Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) och av nätverksgivare.
vad är begränsningar i sql
Googles DeepDream beror på Caffe Framework. Denna struktur är ett BSD-auktoriserat C ++ - bibliotek med Python-gränssnitt.
H20
H20 är en plattform för maskininlärning med öppen källkod. Det är en vilket är affärsinriktat och hjälper till att fatta ett beslut baserat på data och gör det möjligt för användaren att få insikter. Det används mest för prediktiv modellering, risk- och bedrägeri-analys, försäkringsanalys, reklamteknik, vård och kundinformation.
Amazon maskininlärning
Amazon Machine Learning erbjuder visualiseringsverktyg som hjälper dig att gå igenom processen för att skapa modeller för maskininlärning (ML) utan att behöva lära dig komplexa och teknik.
Det är en tjänst som gör det enkelt för utvecklare på alla nivåer att använda maskininlärningsteknik. Den ansluter till data lagrad i Amazon S3, Redshift eller RDS och kan köra binär klassificering, flerklasskategorisering eller regression på data för att bygga en modell.
Fackla
Detta ramverk ger brett stöd för maskininlärningsalgoritmer till GPU: er först. Det är enkelt att använda och effektivt på grund av det enkla och snabba skriptspråket, LuaJIT och en underliggande C / CUDA genomförande.
Målet med Torch är att ha maximal flexibilitet och snabbhet för att bygga dina vetenskapliga algoritmer tillsammans med en extremt enkel process.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine är en hanterad tjänst som hjälper utvecklare och datavetare att bygga och köra överlägsna maskininlärningsmodeller i produktionen.
Det erbjuder utbildning och förutsägelse tjänster som kan användas tillsammans eller individuellt. Det används av företag för att lösa problem som att säkerställa livsmedelssäkerhet, moln i satellitbilder, svara fyra gånger snabbare på kundens e-post etc.
Azure ML Studio
Denna ram tillåter Microsoft Azure användare att skapa och träna modeller och sedan göra dem till API: er som kan konsumeras av andra tjänster. Du kan också ansluta din egen Azure-lagring till tjänsten för större modeller.
För att använda Azure ML Studio behöver du inte ens ett konto för att testa tjänsten. Du kan logga in anonymt och använda Azure ML Studio i upp till åtta timmar.
Spark ML Lib
Detta är S maskininlärningsbibliotek. Målet med detta ramverk är att göra praktisk maskininlärning skalbar och enkel.
Den består av vanliga inlärningsalgoritmer och verktyg, inklusive klassificering, regression, kluster, samarbetsfiltrering, dimensioneringsreduktion, samt optimeringsprimitiv på lägre nivå och API: er för högre pipeline.
hur man ändrar java-sökväg
Med detta har vi kommit till slutet av vår lista över topp 10 maskininlärningsramar.
Om du vill anmäla dig till en fullständig kurs om artificiell intelligens och maskininlärning har Edureka en speciell kurator som kommer att göra dig skicklig i tekniker som Supervised Learning, Oövervakat lärande och Natural Language Processing. Det inkluderar utbildning om de senaste framstegen och tekniska tillvägagångssätten inom artificiell intelligens och maskininlärning som djupinlärning, grafiska modeller och förstärkningslärande.