8 najlepszych struktur uczenia maszynowego, o których powinni wiedzieć wszyscy naukowcy zajmujący się danymi

Odkąd uczenie maszynowe stało się głównym narzędziem technologicznym w branży, popularność i popyt na frameworki uczenia maszynowego gwałtownie wzrosły. W rzeczywistości frameworki ML stały się standardowym paradygmatem w rozwoju modeli i aplikacji AI/ML i słusznie. Największą zaletą frameworka ML jest to, że demokratyzuje rozwój algorytmów i modeli ML, jednocześnie przyspieszając cały proces.

Mówiąc prościej, platforma uczenia maszynowego to narzędzie, biblioteka lub interfejs, który umożliwia programistom/inżynierom ML szybkie tworzenie wydajnych modeli ML, bez konieczności zagłębiania się w szczegóły podstawowych algorytmów.

Oferują zwięzłe i proste podejście do definiowania modeli, wykorzystując szereg gotowych i zoptymalizowanych komponentów. Dzięki łatwości użytkowania frameworki ML stale zyskują popularność poza społecznością open source i są wykorzystywane również przez duże korporacje.

Najlepsze frameworki do uczenia maszynowego

1. Przepływ Tensora

TensorFlow to platforma uczenia maszynowego typu open source, która obejmuje solidny ekosystem narzędzi, bibliotek i zasobów do szybkich obliczeń numerycznych przy użyciu wykresów przepływu danych. Ma prostą i elastyczną architekturę, która ułatwia tworzenie najnowocześniejszych modeli ML i eksperymentowanie. Przeczytaj więcej o Tensorflow.

Wykresy przepływu danych mogą przetwarzać partie danych („tensory”) przy użyciu serii algorytmów opisanych na wykresie, przy czym ruchy danych w systemie są określane jako „przepływy”. stąd nazwa TensorFlow.

TensorFlow pozwala na łatwe tworzenie modeli ML. Możesz nawet trenować i wdrażać modele ML w dowolnym miejscu. Co więcej, narzędzie pozwala łączyć wykresy w C++ lub Pythonie i przetwarzać je na CPU lub GPU.

2. Teano

Theano to jedna z popularnych bibliotek Pythona zaprojektowana, aby pomóc programistom definiować, optymalizować i oceniać obliczenia matematyczne składające się z tablic wielowymiarowych. Został opracowany w laboratorium LISA, aby ułatwić szybkie i wydajne opracowywanie algorytmów ML.

Theano szczyci się doskonałą integracją z NumPy i wykorzystuje GPU do wykonywania szybkich obliczeń wymagających dużej ilości danych. Poza tym Theano oferuje wydajne różnicowanie symboliczne i umożliwia dynamiczne generowanie kodu w C.

3. Kawa

Caffe to platforma głębokiego uczenia się. Jest to jedna z bibliotek głębokiego uczenia typu open source. Chociaż jest napisany w C++, ma interfejs Pythona. Główną ideą tej kombinacji było promowanie ekspresji, szybkości i modułowości. Caffe został opracowany na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley.

Caffe to najszybszy framework do tworzenia głębokich sieci neuronowych. Posiada ekspresyjną architekturę, która pozwala na innowacje, a rozszerzalny kod zachęca do aktywnego rozwoju.

Posiada dobrze zorganizowany interfejs Matlab i Python i umożliwia przełączanie między procesorem a procesorem graficznym z ustawieniem jednej flagi do trenowania i wdrażania w klastrach towarowych. Kolejną korzyścią jest to, że Caffe nie wymaga żadnego twardego kodowania do definiowania modeli i optymalizacji wydajności.

4. Nauka Scikit

Scikit-Learn to biblioteka ML typu open source, oparta na języku Python, przeznaczona do kodowania ML i budowania modeli ML. Jest zbudowany na bazie trzech popularnych bibliotek Pythona, a mianowicie NumPy, SciPy i Matplotlib. Scikit-Learn ma najlepszą dokumentację spośród wszystkich bibliotek open-source.

Scikit-Learn jest wyposażony w szeroką gamę nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów ML, takich jak k-sąsiedzi, maszyna wektorów nośnych (SVM), zwiększanie gradientu, losowe lasy itp. Narzędzie jest wysoce zalecane do zadań eksploracji danych i modelowania statystycznego.

5. Uczenie maszynowe Amazon (Amazon ML)

Amazon ML to usługa oparta na chmurze, która obejmuje najszerszy zakres usług ML i AI dla firm. Jest wyposażony w szereg narzędzi do wizualizacji, kreatorów i wstępnie przeszkolonych funkcji sztucznej inteligencji, które pomagają budować od podstaw intuicyjne modele ML, bez poświęcania mnóstwa czasu na zrozumienie zawiłości złożonych algorytmów ML.

Dzięki Amazon ML programiści na wszystkich poziomach umiejętności mogą nauczyć się używać i obsługiwać różne narzędzia i technologie ML. Może łączyć się z danymi przechowywanymi w Amazon S3, Redshift lub RDS i uruchamiać klasyfikację binarną, kategoryzację wieloklasową lub regresję danych w celu opracowania modeli ML. Chociaż możesz tworzyć niestandardowe modele ML, korzystając z platform typu open source, możesz również użyć Amazon SageMaker do szybkiego tworzenia, trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego na dużą skalę.

6. H2O

H2O to platforma ML typu open source. Wykorzystuje matematykę i analitykę predykcyjną, aby znaleźć rozwiązania niektórych z najtrudniejszych problemów biznesowych we współczesnej branży. Łączy w sobie kilka unikalnych funkcji, które nie są obecnie dostępne w innych frameworkach ML, takich jak łatwy w użyciu interfejs sieciowy i znane interfejsy, najlepsza w rasie technologia Open Source oraz obsługa danych agnostycznych dla wszystkich popularnych typów baz danych i plików.

H2O umożliwia pracę z istniejącymi językami i narzędziami, jednocześnie umożliwiając bezproblemową rozbudowę w środowisku Hadoop. Jest wysoce zorientowany na biznes i promuje podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Narzędzie najlepiej nadaje się do modelowania predykcyjnego, analizy ryzyka i oszustw, analityki ubezpieczeniowej, technologii reklamowych, opieki zdrowotnej i wywiadu o klientach.

7. Zestaw narzędzi poznawczych firmy Microsoft

Microsoft Cognitive Toolkit (wcześniej znany jako CNTK) to zestaw narzędzi oferowany przez firmę Microsoft, aby pomóc programistom wykorzystać inteligencję ukrytą w dużych zbiorach danych poprzez wykorzystanie technologii Deep Learning.

Zestaw narzędzi Microsoft Cognitive Toolkit pomaga sieciom neuronowym przeszukiwać rozległe i nieustrukturyzowane zbiory danych. Jest wysoce kompatybilny z licznymi językami programowania i algorytmami ML oraz zapewnia skalowanie, szybkość i dokładność jakości klasy komercyjnej. Dzięki intuicyjnej architekturze znacznie skraca czas szkolenia. Pozwala także dostosować go, wybierając metryki, sieci i algorytmy zgodnie z własnymi wymaganiami.

8. Apache Singa

SINGA, projekt Apache Incubating, jest ogólnie rozproszoną platformą Deep Learning do szkolenia modeli Deep Learning. Jego konstrukcja jest intuicyjnym modelem programowania opartym na abstrakcji warstw. SINGA posiada elastyczną architekturę do promowania skalowalnego szkolenia rozproszonego.

Obsługuje wiele popularnych architektur Deep Learning, w tym sieci Feed-Forward, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), a nawet modele energetyczne, takie jak Restricted Boltzmann Machine (RBM).

Zawijanie

Proszę bardzo – wymieniliśmy dla Ciebie niektóre z najbardziej wydajnych i powszechnie używanych frameworków ML na świecie. Teraz twoja kolej, aby wypróbować je w następnym modelu i aplikacji ML. Najlepsze jest to, że każde narzędzie zawiera unikalne funkcje, dzięki którym uczenie maszynowe jest o wiele bardziej zabawne i ekscytujące.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką nauki o danych, aby być na czele szybkich postępów technologicznych, sprawdź dyplom PG upGrad i IIIT-B z nauki o danych i podnieś swoją karierę.