กรอบการเรียนรู้ของเครื่อง 8 อันดับแรกที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนควรรู้เกี่ยวกับ

นับตั้งแต่แมชชีนเลิร์นนิงกลายเป็นเครื่องมือเทคโนโลยีกระแสหลักในอุตสาหกรรม ความนิยมและความต้องการของเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว อันที่จริง เฟรมเวิร์ก ML ได้กลายเป็นกระบวนทัศน์มาตรฐานในการพัฒนาโมเดลและแอปพลิเคชัน AI/ML และถูกต้องแล้ว ประโยชน์สูงสุดของกรอบงาน ML คือทำให้การพัฒนาอัลกอริธึมและแบบจำลอง ML เป็นประชาธิปไตยในขณะเดียวกันก็เร่งกระบวนการทั้งหมด

พูดง่ายๆ ก็คือ กรอบงาน Machine Learning คือเครื่องมือ ไลบรารี หรืออินเทอร์เฟซที่ช่วยให้ ML Developers/Engineers สร้างโมเดล ML ที่มีประสิทธิภาพได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องเจาะลึกรายละเอียดของอัลกอริทึมพื้นฐาน

พวกเขานำเสนอวิธีการที่กระชับและตรงไปตรงมาในการกำหนดแบบจำลองโดยใช้โฮสต์ของส่วนประกอบที่สร้างไว้ล่วงหน้าและเพิ่มประสิทธิภาพ ด้วยปัจจัยความง่ายในการใช้งาน เฟรมเวิร์ก ML จึงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องนอกเหนือจากชุมชนโอเพ่นซอร์ส ไปสู่การใช้ประโยชน์จากองค์กรขนาดใหญ่เช่นกัน

กรอบการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยม

1. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow เป็นแพลตฟอร์ม Machine Learning แบบโอเพนซอร์สที่รวมระบบนิเวศที่มีประสิทธิภาพของเครื่องมือ ไลบรารี และทรัพยากรสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขอย่างรวดเร็วโดยใช้กราฟการไหลของข้อมูล มีสถาปัตยกรรมที่เรียบง่ายและยืดหยุ่นซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการพัฒนาแบบจำลอง ML ที่ทันสมัยและการทดลอง อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทนเซอร์โฟลว์

กราฟการไหลของข้อมูลสามารถประมวลผลชุดข้อมูล ("เทนเซอร์") โดยใช้ชุดอัลกอริทึมที่อธิบายโดยกราฟ ซึ่งการเคลื่อนไหวของข้อมูลผ่านระบบจะเรียกว่า "โฟลว์" นี่คือที่มาของชื่อ TensorFlow

TensorFlow ช่วยให้พัฒนาโมเดล ML ได้ง่าย คุณยังสามารถฝึกและปรับใช้โมเดล ML ของคุณได้ทุกที่ นอกจากนี้ เครื่องมือนี้ยังให้คุณรวบรวมกราฟใน C++ หรือ Python และประมวลผลบน CPU หรือ GPU

2. ธีอาโน

Theano เป็นหนึ่งในไลบรารี Python ยอดนิยมที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนากำหนด เพิ่มประสิทธิภาพ และประเมินการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ประกอบด้วยอาร์เรย์หลายมิติ ได้รับการพัฒนาที่ห้องปฏิบัติการ LISA เพื่ออำนวยความสะดวกในการพัฒนาอัลกอริธึม ML อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

Theano ภูมิใจนำเสนอการผสานรวมกับ NumPy ที่ยอดเยี่ยมและใช้ประโยชน์จาก GPU เพื่อทำการคำนวณที่เน้นข้อมูลอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ Theano ยังมีการสร้างความแตกต่างเชิงสัญลักษณ์ที่มีประสิทธิภาพ และช่วยให้สามารถสร้างโค้ดแบบไดนามิกใน C

3. คาเฟ่

Caffe เป็นกรอบการเรียนรู้เชิงลึก มันเป็นหนึ่งในไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกแบบโอเพ่นซอร์ส ในขณะที่เขียนด้วย C ++ แต่ก็มีอินเตอร์เฟส Python แนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังการผสมผสานนี้คือการส่งเสริมการแสดงออก ความเร็ว และความเป็นโมดูล Caffe ได้รับการพัฒนาขึ้นที่มหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์

Caffe เป็นเฟรมเวิร์กที่เร็วที่สุดสำหรับการพัฒนา Deep Neural Networks มีสถาปัตยกรรมที่แสดงออกซึ่งทำให้เกิดนวัตกรรม ในขณะที่โค้ดที่ขยายได้นั้นสนับสนุนการพัฒนาเชิงรุก

มันมีอินเทอร์เฟซ Matlab และ Python ที่มีโครงสร้างอย่างดี และช่วยให้คุณสามารถสลับระหว่าง CPU และ GPU ด้วยการตั้งค่าสถานะเดียวเพื่อฝึกฝนและปรับใช้กับคลัสเตอร์สินค้าโภคภัณฑ์ ข้อดีอีกประการหนึ่งคือ Caffe ไม่ต้องการฮาร์ดโค้ดใดๆ สำหรับการกำหนดโมเดลและการเพิ่มประสิทธิภาพ

4. Scikit-เรียนรู้

Scikit-Learn เป็นไลบรารี ML แบบโอเพนซอร์สที่ใช้ Python ออกแบบมาสำหรับการเข้ารหัส ML และการสร้างแบบจำลอง ML มันถูกสร้างขึ้นบนไลบรารี Python ยอดนิยมสามแห่ง ได้แก่ NumPy, SciPy และ Matplotlib Scikit-Learn มีเอกสารประกอบที่ดีที่สุดในบรรดาไลบรารีโอเพนซอร์ซทั้งหมด

Scikit-Learn เต็มไปด้วยอัลกอริธึม ML ที่มีการควบคุมดูแลและไม่มีผู้ดูแล เช่น k-neighbours, vector machine ที่รองรับ (SVM), การเพิ่มเกรเดียนต์, ฟอเรสต์แบบสุ่ม ฯลฯ ขอแนะนำเครื่องมือนี้เป็นพิเศษสำหรับงานเหมืองข้อมูลและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ

5. การเรียนรู้ของเครื่องอเมซอน (Amazon ML)

Amazon ML เป็นบริการบนระบบคลาวด์ที่ครอบคลุมบริการ ML และ AI ที่หลากหลายที่สุดสำหรับธุรกิจ มาพร้อมเครื่องมือสร้างภาพ วิซาร์ด และฟีเจอร์ AI ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้ามากมาย ซึ่งช่วยให้คุณสร้างโมเดล ML ที่ใช้งานง่ายตั้งแต่เริ่มต้น โดยไม่ต้องเสียเวลามากมายในการทำความเข้าใจความซับซ้อนของอัลกอริธึม ML ที่ซับซ้อน

ด้วย Amazon ML นักพัฒนาทุกระดับทักษะสามารถเรียนรู้วิธีใช้และจัดการเครื่องมือและเทคโนโลยี ML ต่างๆ สามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน Amazon S3, Redshift หรือ RDS และเรียกใช้การจัดประเภทไบนารี การจัดหมวดหมู่แบบหลายคลาส หรือการถดถอยของข้อมูลเพื่อพัฒนาโมเดล ML ขณะที่คุณสามารถสร้างโมเดล ML แบบกำหนดเองได้โดยใช้เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส คุณยังสามารถใช้ Amazon SageMaker เพื่อสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งตามขนาดได้อย่างรวดเร็ว

6. H2O

H2O เป็นแพลตฟอร์ม ML โอเพ่นซอร์ส ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์และการคาดการณ์เพื่อค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่ท้าทายที่สุดในอุตสาหกรรมสมัยใหม่ รวมคุณลักษณะเฉพาะหลายอย่างที่ไม่พบในเฟรมเวิร์ก ML อื่นๆ เช่น WebUI ที่ใช้งานง่ายและอินเทอร์เฟซที่คุ้นเคย Best of Breed Open Source Technology และ Data Agnostic Support สำหรับฐานข้อมูลทั่วไปและประเภทไฟล์ทั้งหมด

H2O ให้คุณทำงานกับภาษาและเครื่องมือที่มีอยู่ของคุณ ในขณะที่ยังช่วยให้คุณขยายไปสู่สภาพแวดล้อม Hadoop ได้อย่างราบรื่น เป็นเชิงธุรกิจสูงและส่งเสริมการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เครื่องมือนี้เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ การวิเคราะห์ความเสี่ยงและการฉ้อโกง การวิเคราะห์การประกันภัย เทคโนโลยีการโฆษณา การดูแลสุขภาพ และข้อมูลลูกค้า

7. Microsoft Cognitive Toolkit

Microsoft Cognitive Toolkit (เดิมเรียกว่า CNTK) เป็นชุดเครื่องมือที่ Microsoft นำเสนอเพื่อช่วยให้นักพัฒนาควบคุมความฉลาดที่ซ่อนอยู่ภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Deep Learning

Microsoft Cognitive Toolkit ช่วยเครือข่ายประสาทในการกรองชุดข้อมูลขนาดใหญ่และไม่มีโครงสร้าง เข้ากันได้กับภาษาการเขียนโปรแกรมและอัลกอริธึม ML มากมาย และให้การปรับขนาด ความเร็ว และความแม่นยำของคุณภาพระดับเชิงพาณิชย์ ด้วยสถาปัตยกรรมที่ใช้งานง่าย ช่วยลดเวลาการฝึกอบรมได้อย่างมาก นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณปรับแต่งได้ด้วยการเลือกตัวชี้วัด เครือข่าย และอัลกอริทึมตามความต้องการของคุณ

8. อาปาเช่ สิงห์

SINGA ซึ่งเป็นโครงการ Apache Incubating เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้เชิงลึกแบบกระจายทั่วไปสำหรับการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก การออกแบบของมันคือโมเดลการเขียนโปรแกรมที่ใช้งานง่ายโดยอิงตามเลเยอร์ที่เป็นนามธรรม SINGA มีสถาปัตยกรรมที่ยืดหยุ่นสำหรับการส่งเสริมการฝึกอบรมแบบกระจายที่ปรับขนาดได้

รองรับสถาปัตยกรรม Deep Learning ที่ได้รับความนิยมมากมาย รวมถึง Feed-Forward Networks, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) และแม้แต่โมเดลพลังงานอย่างเครื่อง Restricted Boltzmann Machine (RBM)

ห่อ

ไปเลย – เราได้เสนอชื่อเฟรมเวิร์ก ML ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดและใช้กันอย่างแพร่หลายในโลกสำหรับคุณ ตอนนี้ถึงตาคุณแล้วที่จะลองใช้สิ่งเหล่านี้สำหรับโมเดล ML และแอปพลิเคชันถัดไปของคุณ ส่วนที่ดีที่สุดคือแต่ละเครื่องมือมาพร้อมกับคุณสมบัติเฉพาะที่ทำให้การเรียนรู้ของเครื่องสนุกและน่าตื่นเต้นมากขึ้น

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ upGrad & IIIT-B และยกระดับอาชีพของคุณ