As 8 principais estruturas de aprendizado de máquina que todos os cientistas de dados devem conhecer

Desde que o Machine Learning se tornou uma ferramenta de tecnologia dominante na indústria, a popularidade e a demanda das estruturas de Machine Learning dispararam. Na verdade, as estruturas de ML se tornaram um paradigma padrão no desenvolvimento de modelos e aplicativos de IA/ML, e com razão. O maior benefício da estrutura de ML é que eles democratizam o desenvolvimento de algoritmos e modelos de ML, ao mesmo tempo em que agilizam todo o processo.

Em palavras simples, uma estrutura de aprendizado de máquina é uma ferramenta, biblioteca ou uma interface que permite que desenvolvedores/engenheiros de ML criem modelos de ML eficientes rapidamente, sem precisar se aprofundar nos detalhes dos algoritmos subjacentes.

Eles oferecem uma abordagem concisa e direta para definir modelos, empregando uma série de componentes pré-construídos e otimizados. Graças ao seu fator de facilidade de uso, as estruturas de ML estão ganhando terreno constantemente além da comunidade de código aberto para serem aproveitadas também por grandes corporações.

Principais estruturas de aprendizado de máquina

1. TensorFlow

O TensorFlow é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto que engloba um ecossistema robusto de ferramentas, bibliotecas e recursos para computação numérica rápida usando gráficos de fluxo de dados. Possui uma arquitetura simples e flexível que facilita o desenvolvimento e a experimentação de modelos de ML de última geração. Leia mais sobre o Tensorflow.

Os gráficos de fluxo de dados podem processar lotes de dados ("tensores") usando uma série de algoritmos descritos por um gráfico, em que os movimentos de dados através do sistema são denominados como "fluxos". é assim que o TensorFlow recebe seu nome.

O TensorFlow permite o desenvolvimento fácil de modelos de ML. Você pode até treinar e implantar seus modelos de ML em qualquer lugar. Além disso, a ferramenta permite montar os gráficos em C++ ou Python e processá-los em CPUs ou GPUs.

2. Theano

Theano é uma das bibliotecas Python populares projetadas para ajudar os desenvolvedores a definir, otimizar e avaliar cálculos matemáticos que compreendem arrays multidimensionais. Foi desenvolvido no laboratório LISA para facilitar o desenvolvimento rápido e eficiente de algoritmos de ML.

Theano possui excelente integração com o NumPy e aproveita a GPU para realizar cálculos rápidos com uso intensivo de dados. Além disso, Theano apresenta uma diferenciação simbólica eficiente e permite a geração dinâmica de código em C.

3. Café

Caffe é um framework de Deep Learning. É uma das bibliotecas de aprendizado profundo de código aberto. Embora seja escrito em C++, possui uma interface Python. A ideia central por trás dessa combinação era promover expressão, velocidade e modularidade. Caffe foi desenvolvido na Universidade da Califórnia, Berkeley.

Caffe é o framework mais rápido para o desenvolvimento de Deep Neural Networks. Possui uma arquitetura expressiva que permite a inovação, enquanto seu código extensível incentiva o desenvolvimento ativo.

Ele possui uma interface Matlab e Python bem estruturada e permite alternar entre CPU e GPU com a configuração de um único sinalizador para treinar e implantar em clusters de commodities. Outro benefício é que o Caffe não requer nenhum código rígido para definir modelos e otimização de desempenho.

4. Scikit-Learn

O Scikit-Learn é uma biblioteca de ML de código aberto baseada em Python projetada para codificação de ML e construção de modelos de ML. Ele é construído em cima de três bibliotecas Python populares, a saber, NumPy, SciPy e Matplotlib. Scikit-Learn tem a melhor documentação entre todas as bibliotecas de código aberto.

O Scikit-Learn é carregado com uma ampla variedade de algoritmos de ML supervisionados e não supervisionados, como k-vizinhos, máquina de vetor de suporte (SVM), aumento de gradiente, florestas aleatórias, etc. A ferramenta é altamente recomendada para tarefas de mineração de dados e modelagem estatística.

5. Amazon Machine Learning (Amazon ML)

O Amazon ML é um serviço baseado em nuvem que abrange a mais ampla variedade de serviços de ML e IA para empresas. Ele é equipado com uma série de ferramentas de visualização, assistentes e recursos de IA pré-treinados que ajudam você a criar modelos de ML intuitivos do zero, sem gastar muito tempo para entender as complexidades de algoritmos de ML complexos.

Com o Amazon ML, desenvolvedores de todos os níveis de habilidade podem aprender a usar e lidar com várias ferramentas e tecnologias de ML. Ele pode se conectar aos dados armazenados no Amazon S3, Redshift ou RDS e executar classificação binária, categorização multiclasse ou regressão nos dados para desenvolver modelos de ML. Embora seja possível criar modelos de ML de forma personalizada aproveitando estruturas de código aberto, você também pode usar o Amazon SageMaker para criar, treinar e implantar rapidamente modelos de machine learning em escala.

6. H2O

H2O é uma plataforma de ML de código aberto. Ele aproveita a matemática e a análise preditiva para encontrar soluções para alguns dos problemas de negócios mais desafiadores do setor moderno. Ele combina vários recursos exclusivos que não são encontrados atualmente em outras estruturas de ML, como WebUI e interfaces familiares fáceis de usar, a melhor tecnologia de código aberto da categoria e suporte agnóstico de dados para todos os tipos de banco de dados e arquivos comuns.

O H2O permite que você trabalhe com seus idiomas e ferramentas existentes, além de permitir que você se estenda perfeitamente ao ambiente Hadoop. É altamente orientado para os negócios e promove a tomada de decisões orientada por dados. A ferramenta é mais adequada para modelagem preditiva, análise de risco e fraude, análise de seguros, tecnologia de publicidade, saúde e inteligência do cliente.

7. Kit de ferramentas cognitivas da Microsoft

O Microsoft Cognitive Toolkit (anteriormente conhecido como CNTK) é um kit de ferramentas oferecido pela Microsoft para ajudar os desenvolvedores a aproveitar a inteligência oculta em grandes conjuntos de dados, aproveitando as tecnologias de Deep Learning.

O Microsoft Cognitive Toolkit ajuda as redes neurais a analisar conjuntos de dados vastos e não estruturados. É altamente compatível com várias linguagens de programação e algoritmos de ML e oferece dimensionamento, velocidade e precisão de qualidade de nível comercial. Com sua arquitetura intuitiva, reduz significativamente o tempo de treinamento. Além disso, permite que você o personalize escolhendo as métricas, redes e algoritmos de acordo com suas necessidades.

8. Apache Singa

SINGA, um projeto Apache Incubating, é uma plataforma geral de Deep Learning distribuída para treinamento de modelos de Deep Learning. Seu design é o de um modelo de programação intuitivo baseado na abstração de camadas. O SINGA possui uma arquitetura flexível para promover treinamento distribuído escalável.

Ele suporta uma variedade de arquiteturas populares de Deep Learning, incluindo Feed-Forward Networks, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) e até mesmo modelos de energia como a Restricted Boltzmann Machine (RBM).

Empacotando

Pronto, nomeamos para você algumas das estruturas de ML de melhor desempenho e amplamente utilizadas no mundo. Agora é sua vez de experimentá-los para seu próximo modelo e aplicativo de ML. A melhor parte é que cada ferramenta vem com recursos exclusivos que tornam o Machine Learning muito mais divertido e emocionante.

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