Top 8 cadre de învățare automată despre care ar trebui să știe fiecare cercetător de date

De când Machine Learning a devenit un instrument tehnologic principal în industrie, popularitatea și cererea cadrelor de Machine Learning au crescut vertiginos. De fapt, cadrele ML au devenit o paradigmă standard în dezvoltarea modelelor și aplicațiilor AI/ML și pe bună dreptate. Cel mai mare beneficiu al cadrului ML este că democratizează dezvoltarea algoritmilor și modelelor ML, accelerând simultan întregul proces.

Cu cuvinte simple, un cadru de învățare automată este un instrument, o bibliotecă sau o interfață care le permite dezvoltatorilor/inginerilor ML să construiască rapid modele ML eficiente, fără a fi nevoie să aprofundeze detaliile algoritmilor de bază.

Ele oferă o abordare concisă și simplă a definirii modelelor prin folosirea unei serii de componente prefabricate și optimizate. Datorită factorului lor de ușurință în utilizare, cadrele ML câștigă în mod constant teren dincolo de comunitatea open-source pentru a fi utilizate și de marile corporații.

Cele mai bune cadre de învățare automată

1. TensorFlow

TensorFlow este o platformă de învățare automată open-source care cuprinde un ecosistem robust de instrumente, biblioteci și resurse pentru calcul numeric rapid folosind grafice ale fluxului de date. Are o arhitectură simplă și flexibilă care facilitează dezvoltarea ușoară a modelelor de ML de ultimă generație și experimentarea. Citiți mai multe despre Tensorflow.

Graficele fluxului de date pot procesa loturi de date („tensori”) folosind o serie de algoritmi descriși de un grafic, în care mișcările de date prin sistem sunt denumite „fluxuri”. așa își primește numele TensorFlow.

TensorFlow permite dezvoltarea ușoară a modelelor ML. Puteți chiar să antrenați și să implementați modelele dvs. ML oriunde. În plus, instrumentul vă permite să asamblați graficele fie în C++ sau Python și să le procesați pe procesoare sau GPU.

2. Theano

Theano este una dintre bibliotecile populare Python concepute pentru a ajuta dezvoltatorii să definească, să optimizeze și să evalueze calculele matematice care cuprind matrice multidimensionale. A fost dezvoltat la laboratorul LISA pentru a facilita dezvoltarea rapidă și eficientă a algoritmilor ML.

Theano se mândrește cu o integrare excelentă cu NumPy și se folosește de GPU pentru a efectua calcule rapide cu consum mare de date. În afară de aceasta, Theano prezintă o diferențiere simbolică eficientă și permite generarea dinamică a codului în C.

3. Cafea

Caffe este un cadru de învățare profundă. Este una dintre bibliotecile de deep learning open-source. Deși este scris în C++, are o interfață Python. Ideea de bază din spatele acestei combinații a fost de a promova expresia, viteza și modularitatea. Caffe a fost dezvoltat la Universitatea din California, Berkeley.

Caffe este cel mai rapid cadru pentru dezvoltarea rețelelor neuronale profunde. Are o arhitectură expresivă care permite inovarea, în timp ce codul său extensibil încurajează dezvoltarea activă.

Are o interfață Matlab și Python bine structurată și vă permite să comutați între CPU și GPU cu setarea unui singur steag pentru antrenament și implementare în clustere de mărfuri. Un alt beneficiu este că Caffe nu necesită nicio codificare hard pentru definirea modelelor și optimizarea performanței.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn este o bibliotecă ML cu sursă deschisă, bazată pe Python, concepută pentru codificare ML și construirea de modele ML. Este construit pe baza a trei biblioteci populare Python, și anume, NumPy, SciPy și Matplotlib. Scikit-Learn are cea mai bună documentație dintre toate bibliotecile open-source.

Scikit-Learn este încărcat cu o gamă largă de algoritmi ML supravegheați și nesupravegheați, cum ar fi k-neighbours, suport vector machine (SVM), creșterea gradientului, păduri aleatorii etc. Instrumentul este foarte recomandat pentru activitățile de extragere a datelor și modelare statistică.

5. Amazon Machine Learning (Amazon ML)

Amazon ML este un serviciu bazat pe cloud care cuprinde cea mai extinsă gamă de servicii ML și AI pentru companii. Este echipat cu o serie de instrumente de vizualizare, vrăjitori și funcții AI pre-antrenate care vă ajută să construiți modele intuitive de ML de la zero, fără a pierde mult timp în înțelegerea complexității algoritmilor ML complecși.

Cu Amazon ML, dezvoltatorii de toate nivelurile de calificare pot învăța cum să folosească și să manipuleze diverse instrumente și tehnologii ML. Se poate conecta la datele stocate în Amazon S3, Redshift sau RDS și poate rula clasificare binară, categorizare multiclasă sau regresie asupra datelor pentru a dezvolta modele ML. Deși puteți construi modele personalizate ML utilizând cadre open-source, puteți utiliza și Amazon SageMaker pentru a construi, antrena și implementa rapid modele de învățare automată la scară.

6. H2O

H2O este o platformă ML open-source. Utilizează matematica și analiza predictivă pentru a găsi soluții la unele dintre cele mai provocatoare probleme de afaceri din industria modernă. Acesta combină mai multe caracteristici unice care nu se găsesc în prezent în alte cadre ML, cum ar fi WebUI ușor de utilizat și interfețe familiare, cea mai bună tehnologie Open Source și suport pentru toate bazele de date și tipurile de fișiere comune.

H2O vă permite să lucrați cu limbile și instrumentele existente, permițându-vă totodată să vă extindeți fără probleme în mediul Hadoop. Este foarte orientat spre afaceri și promovează luarea deciziilor bazate pe date. Instrumentul este cel mai potrivit pentru modelarea predictivă, analiza riscului și a fraudei, analiza asigurărilor, tehnologia publicitară, asistența medicală și informații despre clienți.

7. Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit (cunoscut anterior ca CNTK) este un set de instrumente oferit de Microsoft pentru a ajuta dezvoltatorii să valorifice inteligența ascunsă în seturi mari de date prin valorificarea tehnologiilor Deep Learning.

Microsoft Cognitive Toolkit ajută rețelele neuronale să cerceteze seturi de date vaste și nestructurate. Este foarte compatibil cu numeroase limbaje de programare și algoritmi ML și oferă scalare, viteză și acuratețe de calitate comercială. Cu arhitectura sa intuitivă, reduce semnificativ timpul de antrenament. De asemenea, vă permite să-l personalizați alegând valorile, rețelele și algoritmii conform cerințelor dvs.

8. Apache Singa

SINGA, un proiect Apache Incubating, este o platformă generală distribuită de Deep Learning pentru formarea modelelor de Deep Learning. Designul său este cel al unui model de programare intuitiv bazat pe abstractizarea stratului. SINGA are o arhitectură flexibilă pentru promovarea instruirii distribuite scalabile.

Acceptă o varietate de arhitecturi populare de învățare profundă, inclusiv rețele Feed-Forward, rețele neuronale convoluționale (CNN), rețele neuronale recurente (RNN) și chiar modele energetice, cum ar fi mașina Boltzmann restricționată (RBM).

Încheierea

Iată – am desemnat pentru dvs. câteva dintre cadrele ML cu cele mai bune performanțe și utilizate pe scară largă din lume. Acum este rândul tău să le încerci pentru următorul model și aplicație ML. Cea mai bună parte este că fiecare instrument vine cu caracteristici unice care fac Machine Learning mult mai distractiv și mai interesant.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați Diploma PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B și îmbunătățiți-vă cariera.