أفضل 8 أطر للتعلم الآلي يجب على كل علماء البيانات معرفتها

منذ أن أصبح التعلم الآلي أداة تقنية سائدة في الصناعة ، ارتفعت شعبية أطر التعلم الآلي والطلب عليها. في الواقع ، أصبحت أطر تعلم الآلة نموذجًا قياسيًا في تطوير نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة ، وهي محقة في ذلك. تتمثل أكبر فائدة لإطار عمل ML في أنها تضفي الطابع الديمقراطي على تطوير خوارزميات ونماذج ML مع تسريع العملية برمتها في نفس الوقت.

بكلمات بسيطة ، يعد إطار عمل التعلم الآلي أداة أو مكتبة أو واجهة تسمح لمطوري / مهندسي ML ببناء نماذج ML فعالة بسرعة ، دون الحاجة إلى التعمق في تفاصيل الخوارزميات الأساسية.

أنها توفر نهجًا موجزًا ​​ومباشرًا لتحديد النماذج من خلال استخدام مجموعة من المكونات المبنية مسبقًا والمحسنة. بفضل عامل سهولة الاستخدام ، تكتسب أطر ML بثبات أرضية خارج مجتمع المصادر المفتوحة لتستفيد منها الشركات الكبيرة أيضًا.

أهم أطر تعلم الآلة

1. TensorFlow

TensorFlow عبارة عن نظام أساسي مفتوح المصدر لتعلم الآلة يشمل نظامًا بيئيًا قويًا من الأدوات والمكتبات والموارد للحساب الرقمي السريع باستخدام الرسوم البيانية لتدفق البيانات. يتميز ببنية بسيطة ومرنة تسهل التطوير السهل لأحدث نماذج ML والتجارب. اقرأ المزيد عن Tensorflow.

يمكن لرسومات تدفق البيانات معالجة مجموعات من البيانات ("الموترات") باستخدام سلسلة من الخوارزميات الموصوفة بواسطة الرسم البياني ، حيث يُطلق على حركات البيانات عبر النظام "تدفقات". هكذا حصل TensorFlow على اسمه.

يسمح TensorFlow بالتطوير السهل لنماذج ML. يمكنك حتى تدريب ونشر نماذج ML الخاصة بك في أي مكان. علاوة على ذلك ، تتيح لك الأداة تجميع الرسوم البيانية إما في C ++ أو Python ومعالجتها على وحدات المعالجة المركزية أو وحدات معالجة الرسومات.

2. ثيانو

Theano هي واحدة من مكتبات Python الشهيرة المصممة لمساعدة المطورين على تحديد وتحسين وتقييم الحسابات الرياضية التي تشتمل على مصفوفات متعددة الأبعاد. تم تطويره في مختبر LISA لتسهيل التطوير السريع والفعال لخوارزميات ML.

تفتخر Theano بالتكامل الممتاز مع NumPy وتستفيد من وحدة معالجة الرسومات لأداء عمليات حسابية سريعة كثيفة البيانات. بصرف النظر عن هذا ، يتميز Theano بتمييز رمزي فعال ويتيح إنشاء رمز ديناميكي في C.

3. الكافيين

Caffe هو إطار عمل التعلم العميق. إنها إحدى مكتبات التعلم العميق مفتوحة المصدر. أثناء كتابته بلغة C ++ ، فإنه يحتوي على واجهة Python. كانت الفكرة الأساسية وراء هذا المزيج هي تعزيز التعبير والسرعة والنمطية. تم تطوير Caffe في جامعة كاليفورنيا ، بيركلي.

Caffe هو الإطار الأسرع لتطوير الشبكات العصبية العميقة. لديها بنية معبرة تسمح بالابتكار ، بينما يشجع كودها القابل للتوسيع على التطوير النشط.

تتميز بواجهة Matlab و Python جيدة التنظيم وتمكنك من التبديل بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات مع وضع علامة واحدة للتدريب والنشر في مجموعات السلع. فائدة أخرى هي أن Caffe لا تتطلب أي تشفير ثابت لتحديد النماذج وتحسين الأداء.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn هي مكتبة ML مفتوحة المصدر قائمة على Python مصممة لتشفير ML وبناء نموذج ML. إنه مبني على أعلى ثلاث مكتبات بايثون شائعة ، وهي NumPy و SciPy و Matplotlib. لدى Scikit-Learn أفضل التوثيق بين جميع المكتبات مفتوحة المصدر.

يتم تحميل Scikit-Learn بمجموعة واسعة من خوارزميات ML الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف مثل k-المجاورة ، وآلة متجه الدعم (SVM) ، وتعزيز التدرج ، والغابات العشوائية ، وما إلى ذلك ، يوصى باستخدام الأداة بشدة لاستخراج البيانات ومهام النمذجة الإحصائية.

5. التعلم الآلي من Amazon (Amazon ML)

Amazon ML هي خدمة قائمة على السحابة تشمل أوسع نطاق من خدمات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي للشركات. إنه مزود بمجموعة من أدوات التصور والمعالجات وميزات AI المدربة مسبقًا والتي تساعدك على بناء نماذج ML بديهية من البداية ، دون قضاء الكثير من الوقت في فهم تعقيدات خوارزميات ML المعقدة.

مع Amazon ML ، يمكن للمطورين من جميع مستويات المهارة تعلم كيفية استخدام أدوات وتقنيات ML المختلفة والتعامل معها. يمكنه الاتصال بالبيانات المخزنة في Amazon S3 أو Redshift أو RDS ، وتشغيل التصنيف الثنائي أو التصنيف متعدد الفئات أو الانحدار على البيانات لتطوير نماذج ML. بينما يمكنك إنشاء نماذج تعلم الآلة بشكل مخصص من خلال الاستفادة من الأطر مفتوحة المصدر ، يمكنك أيضًا استخدام Amazon SageMaker لبناء نماذج التعلم الآلي وتدريبها ونشرها بسرعة على نطاق واسع.

6. H2O

H2O عبارة عن منصة ML مفتوحة المصدر. إنها تستفيد من الرياضيات والتحليلات التنبؤية لإيجاد حلول لبعض مشكلات الأعمال الأكثر تحديًا في الصناعة الحديثة. فهو يجمع بين العديد من الميزات الفريدة التي لا توجد حاليًا في أطر ML الأخرى مثل واجهة مستخدم ويب سهلة الاستخدام وواجهات مألوفة وأفضل تقنية مفتوحة المصدر من النوع الأفضل ودعم البيانات غير المحددة لجميع أنواع قواعد البيانات والملفات الشائعة.

يتيح لك H2O العمل مع لغاتك وأدواتك الحالية مع السماح لك أيضًا بالتوسع بسلاسة في بيئة Hadoop. إنه موجه إلى حد كبير للأعمال ويعزز اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات. الأداة هي الأنسب للنمذجة التنبؤية ، وتحليل المخاطر والاحتيال ، وتحليلات التأمين ، وتكنولوجيا الإعلان ، والرعاية الصحية ، وذكاء العملاء.

7. مجموعة أدوات مايكروسوفت المعرفية

Microsoft Cognitive Toolkit (المعروفة سابقًا باسم CNTK) هي مجموعة أدوات تقدمها Microsoft لمساعدة المطورين على تسخير الذكاء المخفي داخل مجموعات البيانات الكبيرة من خلال الاستفادة من تقنيات التعلم العميق.

تساعد مجموعة أدوات Microsoft المعرفية الشبكات العصبية على التدقيق في مجموعات البيانات الضخمة وغير المنظمة. إنه متوافق للغاية مع العديد من لغات البرمجة وخوارزميات ML ويوفر مقياسًا وسرعة ودقة بجودة تجارية. بفضل بنيته البديهية ، فإنه يقلل من وقت التدريب بشكل كبير. أيضًا ، يسمح لك بتخصيصه عن طريق اختيار المقاييس والشبكات والخوارزميات وفقًا لمتطلباتك.

8. اباتشي سنجا

SINGA ، مشروع Apache Incubating ، هو عبارة عن منصة عامة للتعلم العميق موزعة لتدريب نماذج التعلم العميق. تصميمه هو نموذج برمجة بديهي يعتمد على تجريد الطبقة. تتمتع SINGA بهيكلية مرنة لتعزيز التدريب الموزع القابل للتطوير.

وهو يدعم مجموعة متنوعة من بنى التعلم العميق الشائعة بما في ذلك شبكات التغذية الأمامية والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة (RNN) وحتى نماذج الطاقة مثل آلة بولتزمان المقيدة (RBM).

تغليف

ها أنت ذا - قمنا بتسمية بعض أطر عمل ML الأفضل أداءً والمستخدمة على نطاق واسع في العالم. حان دورك الآن لتجربة هذه التطبيقات مع نموذج ML والتطبيق التاليين. أفضل جزء هو أن كل أداة تأتي مع ميزات فريدة تجعل التعلم الآلي أكثر متعة وإثارة.

إذا كنت مهتمًا بتعلم علوم البيانات لتكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فتحقق من دبلوم PG upGrad & IIIT-B في علوم البيانات ورفع حياتك المهنية.