8 Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin Teratas yang Harus Diketahui Setiap Ilmuwan Data

Sejak Machine Learning menjadi alat teknologi utama di industri ini, popularitas dan permintaan kerangka kerja Machine Learning telah meroket. Faktanya, kerangka kerja ML telah menjadi paradigma standar dalam pengembangan model dan aplikasi AI/ML, dan memang seharusnya demikian. Manfaat terbesar dari kerangka kerja ML adalah mereka mendemokratisasikan pengembangan algoritma dan model ML sekaligus mempercepat keseluruhan proses.

Dengan kata sederhana, kerangka Machine Learning adalah alat, pustaka, atau antarmuka yang memungkinkan Pengembang/Insinyur ML untuk membangun model ML yang efisien dengan cepat, tanpa perlu menggali lebih dalam ke detail algoritme yang mendasarinya.

Mereka menawarkan pendekatan yang ringkas dan lugas untuk mendefinisikan model dengan menggunakan sejumlah komponen yang telah dibuat sebelumnya dan dioptimalkan. Berkat faktor kemudahan penggunaannya, kerangka kerja ML terus mendapatkan landasan di luar komunitas sumber terbuka untuk dimanfaatkan oleh perusahaan besar juga.

Kerangka Pembelajaran Mesin Teratas

1. TensorFlow

TensorFlow adalah platform Machine Learning open-source yang mencakup ekosistem alat, pustaka, dan sumber daya yang kuat untuk komputasi numerik cepat menggunakan grafik aliran data. Ini memiliki arsitektur yang sederhana dan fleksibel yang memfasilitasi pengembangan model dan eksperimen ML yang canggih dengan mudah. Baca lebih lanjut tentang Tensorflow.

Grafik aliran data dapat memproses kumpulan data ("tensor") menggunakan serangkaian algoritme yang dijelaskan oleh grafik, di mana pergerakan data melalui sistem disebut sebagai "aliran". ini adalah bagaimana TensorFlow mendapatkan namanya.

TensorFlow memungkinkan pengembangan model ML dengan mudah. Anda bahkan dapat melatih dan menerapkan model ML Anda di mana saja. Selanjutnya, alat ini memungkinkan Anda merakit grafik baik dalam C++ atau Python dan memprosesnya di CPU atau GPU.

2. Theano

Theano adalah salah satu perpustakaan Python populer yang dirancang untuk membantu pengembang mendefinisikan, mengoptimalkan, dan mengevaluasi perhitungan matematis yang terdiri dari array multi-dimensi. Ini dikembangkan di lab LISA untuk memfasilitasi pengembangan algoritme ML yang cepat dan efisien.

Theano membanggakan integrasi yang sangat baik dengan NumPy dan memanfaatkan GPU untuk melakukan komputasi intensif data yang cepat. Terlepas dari ini, Theano menampilkan diferensiasi simbolis yang efisien dan memungkinkan pembuatan kode dinamis dalam C.

3. Kafe

Caffe adalah kerangka kerja Deep Learning. Ini adalah salah satu perpustakaan pembelajaran dalam sumber terbuka. Meskipun ditulis dalam C++, ia memiliki antarmuka Python. Ide inti di balik kombinasi ini adalah untuk mempromosikan ekspresi, kecepatan, dan modularitas. Caffe dikembangkan di University of California, Berkeley.

Caffe adalah framework tercepat untuk pengembangan Deep Neural Networks. Ini memiliki arsitektur ekspresif yang memungkinkan inovasi, sementara kode yang dapat diperluas mendorong pengembangan aktif.

Ini menampilkan antarmuka Matlab dan Python yang terstruktur dengan baik dan memungkinkan Anda untuk beralih antara CPU & GPU dengan menyetel satu flag untuk dilatih dan disebarkan ke kluster komoditas. Manfaat lainnya adalah Caffe tidak memerlukan hard coding untuk mendefinisikan model dan pengoptimalan kinerja.

4. Scikit-Belajar

Scikit-Learn adalah pustaka ML open-source berbasis Python yang dirancang untuk pengkodean ML dan pembuatan model ML. Itu dibangun di atas tiga perpustakaan Python populer, yaitu, NumPy, SciPy, dan Matplotlib. Scikit-Learn memiliki dokumentasi terbaik di antara semua perpustakaan sumber terbuka.

Scikit-Learn dimuat dengan berbagai algoritme ML yang diawasi & tidak diawasi seperti k-neighbours, support vector machine (SVM), peningkatan gradien, hutan acak, dll. Alat ini sangat direkomendasikan untuk tugas penambangan data dan pemodelan statistik.

5. Pembelajaran Mesin Amazon (Amazon ML)

Amazon ML adalah layanan berbasis cloud yang mencakup jangkauan paling luas dari layanan ML dan AI untuk bisnis. Ini dilengkapi dengan sejumlah alat visualisasi, wizard, dan fitur AI terlatih yang membantu Anda membangun model ML intuitif dari awal, tanpa menghabiskan banyak waktu untuk memahami seluk-beluk algoritme ML yang kompleks.

Dengan Amazon ML, pengembang dari semua tingkat keahlian dapat mempelajari cara menggunakan dan menangani berbagai alat dan teknologi ML. Itu dapat terhubung ke data yang disimpan di Amazon S3, Redshift, atau RDS, dan menjalankan klasifikasi biner, kategorisasi multikelas, atau regresi pada data untuk mengembangkan model ML. Meskipun Anda dapat membuat model ML secara kustom dengan memanfaatkan kerangka kerja sumber terbuka, Anda juga dapat menggunakan Amazon SageMaker untuk membuat, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin dalam skala besar dengan cepat.

6. H2O

H2O adalah platform ML sumber terbuka. Ini memanfaatkan matematika dan analitik prediktif untuk menemukan solusi untuk beberapa masalah bisnis yang paling menantang di industri modern. Ini menggabungkan beberapa fitur unik yang saat ini tidak ditemukan dalam kerangka kerja ML lain seperti WebUI yang Mudah Digunakan dan Antarmuka yang Akrab, Teknologi Sumber Terbuka Terbaik, dan Dukungan Agnostik Data untuk semua Basis Data Umum dan Jenis File.

H2O memungkinkan Anda bekerja dengan bahasa dan alat yang ada sambil juga memungkinkan Anda memperluas dengan mulus ke lingkungan Hadoop. Ini sangat berorientasi bisnis dan mempromosikan pengambilan keputusan berbasis data. Alat ini paling cocok untuk pemodelan prediktif, analisis risiko dan penipuan, analisis asuransi, teknologi periklanan, perawatan kesehatan, dan kecerdasan pelanggan.

7. Perangkat Kognitif Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit (sebelumnya dikenal sebagai CNTK) adalah toolkit yang ditawarkan oleh Microsoft untuk membantu pengembang memanfaatkan kecerdasan yang tersembunyi di dalam kumpulan data besar dengan memanfaatkan teknologi Deep Learning.

Microsoft Cognitive Toolkit membantu jaringan saraf untuk menyaring kumpulan data yang luas dan tidak terstruktur. Ini sangat kompatibel dengan berbagai bahasa pemrograman dan algoritme ML dan memberikan penskalaan, kecepatan, dan akurasi kualitas kelas komersial. Dengan arsitektur intuitifnya, ini mengurangi waktu pelatihan secara signifikan. Juga, ini memungkinkan Anda untuk menyesuaikannya dengan memilih metrik, jaringan, dan algoritme sesuai kebutuhan Anda.

8. Apache Singa

SINGA, sebuah proyek Apache Incubating, adalah platform Deep Learning yang didistribusikan secara umum untuk melatih model Deep Learning. Desainnya adalah model pemrograman intuitif berdasarkan abstraksi lapisan. SINGA memiliki arsitektur yang fleksibel untuk mempromosikan pelatihan terdistribusi yang skalabel.

Ini mendukung berbagai arsitektur Deep Learning yang populer termasuk Feed-Forward Networks, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), dan bahkan model energi seperti Restricted Boltzmann Machine (RBM).

Membungkus

Ini dia – kami telah menamai Anda beberapa kerangka kerja ML berkinerja terbaik dan banyak digunakan di dunia. Sekarang giliran Anda untuk mencobanya untuk model dan aplikasi ML Anda berikutnya. Bagian terbaiknya adalah setiap alat dilengkapi dengan fitur unik yang membuat Pembelajaran Mesin jauh lebih menyenangkan dan mengasyikkan.

Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang bergerak cepat, lihat Diploma PG Tingkat & IIIT-B dalam Ilmu Data dan tingkatkan karir Anda.