I migliori 8 framework di machine learning che tutti i data scientist dovrebbero conoscere

Da quando il Machine Learning è diventato uno strumento tecnologico mainstream nel settore, la popolarità e la domanda dei framework di Machine Learning sono salite alle stelle. In effetti, i framework ML sono diventati un paradigma standard nello sviluppo di modelli e applicazioni AI/ML, e giustamente. Il più grande vantaggio del framework ML è che democratizzano lo sviluppo di algoritmi e modelli ML accelerando contemporaneamente l'intero processo.

In parole semplici, un framework di Machine Learning è uno strumento, una libreria o un'interfaccia che consente agli sviluppatori/ingegneri di ML di creare rapidamente modelli ML efficienti, senza la necessità di approfondire i dettagli degli algoritmi sottostanti.

Offrono un approccio conciso e diretto alla definizione dei modelli utilizzando una serie di componenti predefiniti e ottimizzati. Grazie al loro fattore di facilità d'uso, i framework ML stanno costantemente guadagnando terreno oltre la comunità open source per essere sfruttati anche dalle grandi aziende.

I migliori framework di apprendimento automatico

1. Flusso tensoriale

TensorFlow è una piattaforma di Machine Learning open source che comprende un solido ecosistema di strumenti, librerie e risorse per un calcolo numerico veloce utilizzando grafici del flusso di dati. Ha un'architettura semplice e flessibile che facilita lo sviluppo e la sperimentazione di modelli ML all'avanguardia. Maggiori informazioni su Tensorflow.

I grafici del flusso di dati possono elaborare batch di dati ("tensori") utilizzando una serie di algoritmi descritti da un grafico, in cui i movimenti dei dati attraverso il sistema sono definiti "flussi". questo è il modo in cui TensorFlow prende il nome.

TensorFlow consente un facile sviluppo di modelli ML. Puoi persino addestrare e distribuire i tuoi modelli ML ovunque. Inoltre, lo strumento consente di assemblare i grafici in C++ o Python ed elaborarli su CPU o GPU.

2. Teano

Theano è una delle popolari librerie Python progettate per aiutare gli sviluppatori a definire, ottimizzare e valutare calcoli matematici comprendenti array multidimensionali. È stato sviluppato presso il laboratorio LISA per facilitare lo sviluppo rapido ed efficiente di algoritmi ML.

Theano vanta un'eccellente integrazione con NumPy e sfrutta la GPU per eseguire calcoli veloci ad alta intensità di dati. Oltre a questo, Theano presenta un'efficiente differenziazione simbolica e consente la generazione di codice dinamico in C.

3. Caffè

Caffe è un framework di Deep Learning. È una delle librerie di deep learning open source. Sebbene sia scritto in C++, ha un'interfaccia Python. L'idea centrale alla base di questa combinazione era quella di promuovere l'espressione, la velocità e la modularità. Il caffè è stato sviluppato presso l'Università della California, a Berkeley.

Caffe è il framework più veloce per lo sviluppo di reti neurali profonde. Ha un'architettura espressiva che consente l'innovazione, mentre il suo codice estensibile incoraggia lo sviluppo attivo.

Presenta un'interfaccia Matlab e Python ben strutturata e ti consente di passare da CPU e GPU con l'impostazione di un singolo flag per addestrare e distribuire a cluster di materie prime. Un altro vantaggio è che Caffe non richiede alcun hard coding per la definizione dei modelli e l'ottimizzazione delle prestazioni.

4. Scikit-Impara

Scikit-Learn è una libreria ML open source basata su Python progettata per la codifica ML e la creazione di modelli ML. È basato su tre popolari librerie Python, vale a dire NumPy, SciPy e Matplotlib. Scikit-Learn ha la migliore documentazione tra tutte le librerie open source.

Scikit-Learn è caricato con un'ampia gamma di algoritmi ML supervisionati e non supervisionati come k-neighbours, Support Vector Machine (SVM), gradient boosting, random forest, ecc. Lo strumento è altamente raccomandato per attività di data mining e modellazione statistica.

5. Amazon Machine Learning (Amazon ML)

Amazon ML è un servizio basato su cloud che comprende la gamma più ampia di servizi di ML e IA per le aziende. È dotato di una serie di strumenti di visualizzazione, procedure guidate e funzionalità di intelligenza artificiale pre-addestrate che ti aiutano a creare modelli ML intuitivi da zero, senza perdere molto tempo a comprendere le complessità di algoritmi ML complessi.

Con Amazon ML, gli sviluppatori di tutti i livelli di competenza possono imparare a utilizzare e gestire vari strumenti e tecnologie di ML. Può connettersi ai dati archiviati in Amazon S3, Redshift o RDS ed eseguire classificazione binaria, categorizzazione multiclasse o regressione sui dati per sviluppare modelli ML. Sebbene tu possa creare modelli ML personalizzati sfruttando framework open source, puoi anche utilizzare Amazon SageMaker per creare, addestrare e distribuire rapidamente modelli di machine learning su larga scala.

6. H2O

H2O è una piattaforma ML open source. Sfrutta la matematica e l'analisi predittiva per trovare soluzioni ad alcuni dei problemi aziendali più impegnativi nel settore moderno. Combina diverse funzionalità uniche che non si trovano attualmente in altri framework ML come WebUI e interfacce familiari facili da usare, Best of Breed Open Source Technology e supporto indipendente dai dati per tutti i tipi di file e database comuni.

H2O ti consente di lavorare con i linguaggi e gli strumenti esistenti, consentendoti anche di estenderti senza problemi all'ambiente Hadoop. È altamente orientato al business e promuove il processo decisionale basato sui dati. Lo strumento è più adatto per la modellazione predittiva, l'analisi dei rischi e delle frodi, l'analisi assicurativa, la tecnologia pubblicitaria, l'assistenza sanitaria e la customer intelligence.

7. Toolkit cognitivo Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit (precedentemente noto come CNTK) è un toolkit offerto da Microsoft per aiutare gli sviluppatori a sfruttare l'intelligenza nascosta all'interno di grandi set di dati sfruttando le tecnologie di Deep Learning.

Il Microsoft Cognitive Toolkit aiuta le reti neurali a setacciare set di dati vasti e non strutturati. È altamente compatibile con numerosi linguaggi di programmazione e algoritmi ML e fornisce scalabilità, velocità e precisione di qualità commerciale. Con la sua architettura intuitiva, riduce notevolmente i tempi di formazione. Inoltre, ti consente di personalizzarlo scegliendo le metriche, le reti e gli algoritmi secondo le tue esigenze.

8. Apache Canta

SINGA, un progetto Apache Incubating, è una piattaforma di Deep Learning distribuita generale per la formazione di modelli di Deep Learning. Il suo design è quello di un modello di programmazione intuitivo basato sull'astrazione del livello. SINGA ha un'architettura flessibile per promuovere la formazione distribuita scalabile.

Supporta una varietà di architetture di Deep Learning popolari, tra cui Reti Feed-Forward, Reti Neurali Convoluzionali (CNN), Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e persino modelli energetici come la Restricted Boltzmann Machine (RBM).

Avvolgendo

Ecco fatto: abbiamo nominato per te alcuni dei framework ML più performanti e ampiamente utilizzati al mondo. Ora tocca a te provarli per il tuo prossimo modello e applicazione ML. La parte migliore è che ogni strumento è dotato di funzionalità uniche che rendono l'apprendimento automatico molto più divertente ed emozionante.

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