Het tijdperk van is hier en boekt veel vooruitgang op technologisch gebied en volgens een Gartner-rapport gaan Machine Learning en AI 2,3 miljoen Banen tegen 2020 en deze enorme groei heeft geleid tot de ontwikkeling van verschillende Machine Learning Frameworks. In dit artikel behandelen we de volgende onderwerpen:
Wat is machine learning?
Machine learning is een soort waarmee softwaretoepassingen kunnen leren van de gegevens en nauwkeuriger resultaten kunnen voorspellen zonder menselijke tussenkomst.
Het is een concept waarbij de machine leert van voorbeelden en ervaringen, en dat ook zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Om dit mogelijk te maken, hebben we vandaag veel Machine Learning Frameworks beschikbaar. zijn een evolutie van normale algoritmen. Ze maken uw programma's slimmer door ze automatisch te laten leren van de gegevens die u verstrekt.
Top 10 frameworks voor machine learning
Een Machine Learning Framework is een interface, bibliotheek of tool waarmee ontwikkelaars kunnen bouwen machine learning-modellen gemakkelijk, zonder in de diepte van de onderliggende algoritmen te gaan. Laten we de Top 10 Machine Learning Frameworks in detail bespreken:
TensorFlow
Google's Tensorflow is tegenwoordig een van de meest populaire frameworks. Het is een open-source softwarebibliotheek voor numerieke berekeningen met behulp van gegevensstroomgrafieken. TensorFlow implementeert gegevensstroomgrafieken, waar batches van gegevens of tensoren kunnen worden verwerkt door een reeks algoritmen die worden beschreven door een grafiek.
Theano
Theano is heerlijk omgevouwen , een abnormale neurale systeembibliotheek, die bijna parallel loopt met de Theano-bibliotheek. De fundamentele gunstige positie van Keras is dat het een gematigd is Python-bibliotheek voor diepgaande ontdekkingen die kunnen blijven overlopen Theano of TensorFlow.
Het is gemaakt om het actualiseren van diepgaande leermodellen zo snel en eenvoudig mogelijk te maken voor innovatief werk. Ontladen onder de tolerante MIT-vergunning, blijft het draaien op Python 2.7 of 3.5 en kan consistent worden uitgevoerd op GPU's en CPU's gezien de basisstructuren.
Sci-Kit leren
Scikit-leren is een van de meest bekende ML-bibliotheken . Het verdient de voorkeur voor beheerde en onbewaakte leerberekeningen. Precedenten implementeren directe en berekende terugvallen, keuzebomen, bosvorming, k-implicaties, enz.
Dit raamwerk omvat veel berekeningen voor reguliere AI- en datamining-opdrachten, inclusief bundeling, terugval en volgorde.
Koffie
Caffe is een andere populaire leerstructuur die is gemaakt met articulatie, snelheid en afgemeten kwaliteit als de hoogste prioriteit. Het is gemaakt door het Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) en door netwerkdonoren.
Google's DeepDream is afhankelijk van Caffe Framework. Deze structuur is een door BSD geautoriseerde C ++ -bibliotheek met Python-interface.
H20
H20 is een open-source platform voor machine learning. Het is een die bedrijfsgericht is en helpt bij het nemen van een beslissing op basis van data en de gebruiker in staat stelt om inzichten te trekken. Het wordt meestal gebruikt voor voorspellende modellen, risico- en fraudeanalyse, verzekeringsanalyses, advertentietechnologie, gezondheidszorg en klantinformatie.
Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning biedt visualisatietools die u helpen bij het maken van machine learning-modellen (ML) zonder ingewikkeld te hoeven leren en technologie.
Het is een service die het voor ontwikkelaars van alle vaardigheidsniveaus gemakkelijk maakt om machine learning-technologie te gebruiken. Het maakt verbinding met gegevens die zijn opgeslagen in Amazon S3, Redshift of RDS en kan binaire classificatie, categorisatie met meerdere klassen of regressie op de gegevens uitvoeren om een model te bouwen.
Fakkel
Dit framework biedt eerst brede ondersteuning voor machine learning-algoritmen voor GPU's. Het is gemakkelijk te gebruiken en efficiënt vanwege de gemakkelijke en snelle scripttaal, LuaJIT , en een onderliggende C / CUDA implementatie.
Het doel van Torch is om maximale flexibiliteit en snelheid te hebben bij het bouwen van uw wetenschappelijke algoritmen, samen met een uiterst eenvoudig proces.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine is een beheerde service die ontwikkelaars en datawetenschappers helpt bij het bouwen en uitvoeren van superieure machine learning-modellen in productie.
Het biedt trainings- en voorspellingsservices die samen of afzonderlijk kunnen worden gebruikt. Het wordt door bedrijven gebruikt om problemen op te lossen zoals het zorgen voor voedselveiligheid, wolken in satellietbeelden, vier keer sneller reageren op e-mails van klanten, enz.
Azure ML Studio
Dit Framework maakt Microsoft Azure gebruikers om modellen te maken en te trainen, en deze vervolgens om te zetten in API's die door andere services kunnen worden gebruikt. U kunt ook uw eigen Azure-opslag aansluiten op de service voor grotere modellen.
Om de Azure ML Studio te gebruiken, heb je niet eens een account nodig om de service uit te proberen. U kunt anoniem inloggen en Azure ML Studio maximaal acht uur gebruiken.
Spark ML Lib
Dit is 'Machine learning-bibliotheek. Het doel van dit framework is om praktisch machine learning schaalbaar en eenvoudig te maken.
Het bestaat uit algemene leeralgoritmen en hulpprogramma's, waaronder classificatie, regressie, clustering, gezamenlijke filtering, dimensionaliteitsreductie, evenals optimalisatieprimitieven op een lager niveau en pipeline-API's op een hoger niveau.
Hiermee zijn we aan het einde gekomen van onze Top 10 Machine Learning Frameworks-lijst.
Als u zich wilt inschrijven voor een complete cursus over kunstmatige intelligentie en machine learning, heeft Edureka een speciaal samengesteld dat zal je bekwaam maken in technieken zoals begeleid leren, onbewaakt leren en natuurlijke taalverwerking. Het omvat training over de nieuwste ontwikkelingen en technische benaderingen op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning, zoals diep leren, grafische modellen en versterkend leren.
type functie in sql