8 лучших фреймворков машинного обучения, о которых должен знать каждый специалист по данным

С тех пор, как машинное обучение стало основным технологическим инструментом в отрасли, популярность и спрос на платформы машинного обучения резко возросли. Фактически, фреймворки ML стали стандартной парадигмой в разработке моделей и приложений AI/ML, и это правильно. Самое большое преимущество платформы ML заключается в том, что они демократизируют разработку алгоритмов и моделей ML, одновременно ускоряя весь процесс.

Проще говоря, платформа машинного обучения — это инструмент, библиотека или интерфейс, который позволяет разработчикам/инженерам машинного обучения быстро создавать эффективные модели машинного обучения без необходимости углубляться в детали базовых алгоритмов.

Они предлагают краткий и простой подход к определению моделей, используя множество готовых и оптимизированных компонентов. Благодаря фактору простоты использования фреймворки ML неуклонно завоевывают популярность не только в сообществе разработчиков открытого исходного кода, но и в крупных корпорациях.

Лучшие фреймворки для машинного обучения

1. Тензорный поток

TensorFlow — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, которая включает в себя надежную экосистему инструментов, библиотек и ресурсов для быстрых числовых вычислений с использованием графов потоков данных. Он имеет простую и гибкую архитектуру, упрощающую разработку современных моделей машинного обучения и проведение экспериментов. Узнайте больше о Tensorflow.

Графы потоков данных могут обрабатывать пакеты данных («тензоры») с использованием ряда алгоритмов, описываемых графом, при этом перемещения данных по системе называются «потоками». именно так TensorFlow получил свое название.

TensorFlow позволяет легко разрабатывать модели машинного обучения. Вы даже можете обучать и развертывать свои модели машинного обучения в любом месте. Кроме того, инструмент позволяет собирать графики на C++ или Python и обрабатывать их на процессорах или графических процессорах.

2. Теано

Theano — одна из популярных библиотек Python, предназначенная для помощи разработчикам в определении, оптимизации и оценке математических вычислений, включающих многомерные массивы. Он был разработан в лаборатории LISA для обеспечения быстрой и эффективной разработки алгоритмов машинного обучения.

Theano может похвастаться отличной интеграцией с NumPy и использует GPU для выполнения быстрых вычислений с интенсивным использованием данных. Кроме того, Theano отличается эффективной символьной дифференциацией и позволяет динамически генерировать код на языке C.

3. Кафе

Caffe — это фреймворк глубокого обучения. Это одна из библиотек глубокого обучения с открытым исходным кодом. Хотя он написан на C++, он имеет интерфейс Python. Основная идея этой комбинации заключалась в том, чтобы продвигать экспрессию, скорость и модульность. Caffe был разработан в Калифорнийском университете в Беркли.

Caffe — самый быстрый фреймворк для разработки Deep Neural Networks. Его выразительная архитектура позволяет внедрять инновации, а расширяемый код способствует активной разработке.

Он имеет хорошо структурированный интерфейс Matlab и Python и позволяет переключаться между ЦП и ГП с установкой одного флага для обучения и развертывания в стандартных кластерах. Еще одним преимуществом является то, что Caffe не требует жесткого кодирования для определения моделей и оптимизации производительности.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn — это библиотека ML с открытым исходным кодом на основе Python, предназначенная для кодирования ML и построения моделей ML. Он построен на основе трех популярных библиотек Python, а именно NumPy, SciPy и Matplotlib. Scikit-Learn имеет лучшую документацию среди всех библиотек с открытым исходным кодом.

Scikit-Learn загружен широким спектром контролируемых и неконтролируемых алгоритмов машинного обучения, таких как k-neighbours, метод опорных векторов (SVM), повышение градиента, случайные леса и т. д. Этот инструмент настоятельно рекомендуется для задач интеллектуального анализа данных и статистического моделирования.

5. Машинное обучение Amazon (Amazon ML)

Amazon ML — это облачный сервис, который включает в себя самый широкий спектр сервисов машинного обучения и искусственного интеллекта для бизнеса. Он оснащен множеством инструментов визуализации, мастеров и предварительно обученных функций искусственного интеллекта, которые помогают создавать интуитивно понятные модели машинного обучения с нуля, не тратя уйму времени на понимание тонкостей сложных алгоритмов машинного обучения.

Благодаря Amazon ML разработчики всех уровней квалификации могут научиться использовать различные инструменты и технологии машинного обучения и обращаться с ними. Он может подключаться к данным, хранящимся в Amazon S3, Redshift или RDS, и выполнять бинарную классификацию, мультиклассовую категоризацию или регрессию данных для разработки моделей машинного обучения. Хотя вы можете настраивать модели машинного обучения, используя платформы с открытым исходным кодом, вы также можете использовать Amazon SageMaker для быстрого создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в нужном масштабе.

6. Н2О

H2O — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом. Он использует математику и прогнозную аналитику для поиска решений некоторых из самых сложных бизнес-задач в современной отрасли. Он сочетает в себе несколько уникальных функций, которых в настоящее время нет в других платформах машинного обучения, таких как простой в использовании веб-интерфейс и знакомые интерфейсы, лучшая в своем классе технология с открытым исходным кодом и независимая от данных поддержка для всех распространенных баз данных и типов файлов.

H2O позволяет вам работать с вашими существующими языками и инструментами, а также позволяет беспрепятственно расширяться в среду Hadoop. Он ориентирован на бизнес и способствует принятию решений на основе данных. Этот инструмент лучше всего подходит для прогнозного моделирования, анализа рисков и мошенничества, страховой аналитики, рекламных технологий, здравоохранения и клиентской аналитики.

7. Когнитивный инструментарий Майкрософт

Microsoft Cognitive Toolkit (ранее известный как CNTK) — это набор инструментов, предлагаемый Microsoft, чтобы помочь разработчикам использовать интеллект, скрытый в больших наборах данных, с помощью технологий глубокого обучения.

Microsoft Cognitive Toolkit помогает нейронным сетям просеивать обширные и неструктурированные наборы данных. Он хорошо совместим с многочисленными языками программирования и алгоритмами машинного обучения и обеспечивает масштабирование, скорость и точность качества коммерческого уровня. Благодаря интуитивно понятной архитектуре он значительно сокращает время обучения. Кроме того, он позволяет настраивать его, выбирая метрики, сети и алгоритмы в соответствии с вашими требованиями.

8. Апач Синга

SINGA, проект Apache Incubating, представляет собой общую распределенную платформу глубокого обучения для обучения моделей глубокого обучения. Его дизайн представляет собой интуитивную модель программирования, основанную на абстракции уровня. SINGA имеет гибкую архитектуру для продвижения масштабируемого распределенного обучения.

Он поддерживает множество популярных архитектур глубокого обучения, включая сети с прямой связью, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и даже энергетические модели, такие как ограниченная машина Больцмана (RBM).

Подведение итогов

Вот и все — мы назвали для вас одни из самых эффективных и широко используемых в мире платформ машинного обучения. Теперь ваша очередь попробовать их для вашей следующей модели машинного обучения и приложения. Самое приятное то, что каждый инструмент обладает уникальными функциями, которые делают машинное обучение намного увлекательнее и увлекательнее.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с дипломом PG upGrad & IIIT-B в области науки о данных и поднимите свою карьеру.