Era de este aici și face multe progrese în domeniul tehnologic și, conform unui raport Gartner, Machine Learning și AI vor crea 2,3 milioane Locuri de muncă până în 2020 și această creștere masivă a dus la evoluția diferitelor cadre de învățare automată. În acest articol, vom aborda următoarele subiecte:
o simplă introducere în știința datelor
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată este un tip de care permite aplicațiilor software să învețe din date și să devină mai precise în prezicerea rezultatelor fără intervenția umană.
Este un concept care permite mașinii să învețe din exemple și experiență, și asta, fără a fi programat în mod explicit. Pentru a face acest lucru, avem astăzi o mulțime de cadre de învățare automată disponibile. sunt o evoluție a algoritmilor normali. Acestea vă fac programele mai inteligente, permițându-le să învețe automat din datele pe care le furnizați.
Top 10 cadre de învățare automată
Un cadru de învățare automată este o interfață, bibliotecă sau instrument care permite dezvoltatorilor să construiască modele de învățare automată cu ușurință, fără a intra în profunzimea algoritmilor de bază. Să discutăm în detaliu Top 10 cadre de învățare automată:
TensorFlow
Google Tensorflow este unul dintre cele mai populare cadre de astăzi. Este o bibliotecă software open-source pentru calcul numeric folosind grafice de flux de date. TensorFlow implementează grafice de flux de date, unde loturile de date sau tensori pot fi procesate printr-o serie de algoritmi descriși printr-un grafic.
Theano
Theano este pliat de minune , o bibliotecă de sisteme neuronale de stare anormală, care rulează aproape în paralel cu biblioteca Theano. Poziția fundamentală favorabilă a lui Keras este că este moderată Biblioteca Python pentru descoperiri profunde care pot continua să fugă Theano sau TensorFlow.
A fost creat pentru a face actualizarea unor modele profunde de învățare la fel de rapide și simple, cât mai fezabile pentru munca inovatoare. Descărcat sub permisul MIT tolerant, acesta funcționează în continuare pe Python 2.7 sau 3.5 și poate executa în mod constant pe GPU-uri și CPU-uri, având în vedere structurile de bază.
Sci-Kit Learn
Scikit-learn este una dintre cele mai cunoscute Biblioteci ML . Este de preferat pentru calculele de învățare administrate și nesupravegheate. Precedentele pun în aplicare recăderi directe și calculate, arbori de alegere, grupare, k-implică etc.
Acest cadru implică o mulțime de calcule pentru sarcini regulate de AI și de extragere a datelor, inclusiv gruparea, recăderea și ordinea.
Cafea
Caffe este o altă structură populară de învățare realizată cu articulare, viteză și calitate măsurată ca prioritate maximă. Este creat de Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) și de donatorii de rețea.
DeepDream de la Google depinde de Caffe Framework. Această structură este o bibliotecă C ++ autorizată de BSD cu interfață Python.
H20
H20 este o platformă open-source de învățare automată. Este un care este orientat spre afaceri și ajută la luarea unei decizii bazate pe date și permite utilizatorului să atragă informații. Este utilizat în principal pentru modelarea predictivă, analiza riscurilor și a fraudei, analiza asigurărilor, tehnologia publicității, asistența medicală și inteligența clienților.
Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning oferă instrumente de vizualizare care vă ajută să parcurgeți procesul de creare a modelelor de machine learning (ML) fără a fi nevoie să învățați complexe și tehnologie.
suma cifrelor unui număr în java folosind bucla for
Este un serviciu care face mai ușor pentru dezvoltatorii de toate nivelurile de calificare utilizarea tehnologiei de învățare automată. Se conectează la datele stocate în Amazon S3, Redshift sau RDS și poate rula clasificarea binară, clasificarea multiclasă sau regresia pe date pentru a construi un model.
Torta
Acest cadru oferă suport larg pentru algoritmi de învățare automată pentru GPU-uri. Este ușor de utilizat și eficient datorită limbajului de scriptare ușor și rapid, LuaJIT , și un subiacent C / CUDA implementare.
Scopul Torch-ului este de a avea flexibilitate și viteză maximă în construirea algoritmilor științifici împreună cu un proces extrem de simplu.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine este un serviciu gestionat care ajută dezvoltatorii și oamenii de știință de date să construiască și să ruleze modele superioare de învățare automată în producție.
scanerul Java obține următorul caracter
Oferă servicii de instruire și predicție care pot fi utilizate împreună sau individual. Este folosit de întreprinderi pentru a rezolva probleme precum asigurarea siguranței alimentelor, norii din imaginile din satelit, răspunsul de patru ori mai rapid la e-mailurile clienților etc.
Azure ML Studio
Acest cadru permite Microsoft Azure utilizatorii să creeze și să antreneze modele, apoi să le transforme în API-uri care pot fi consumate de alte servicii. De asemenea, vă puteți conecta propriul spațiu de stocare Azure la serviciu pentru modele mai mari.
Pentru a utiliza Azure ML Studio, nici măcar nu aveți nevoie de un cont pentru a încerca serviciul. Vă puteți conecta anonim și puteți utiliza Azure ML Studio până la opt ore.
Spark ML Lib
Aceasta este Biblioteca de învățare automată. Scopul acestui cadru este de a face învățarea practică automată scalabilă și ușoară.
Se compune din algoritmi și utilități de învățare comune, incluzând clasificare, regresie, clusterizare, filtrare colaborativă, reducere a dimensionalității, precum și primitive de optimizare la nivel inferior și API-uri de conducte de nivel superior.
Cu aceasta, am ajuns la sfârșitul listei noastre Top 10 de cadre de învățare automată.
Dacă doriți să vă înscrieți la un curs complet de inteligență artificială și învățare automată, Edureka are un curs special care vă va face să faceți cunoștințe în tehnici precum învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și procesarea limbajului natural. Acesta include instruire cu privire la cele mai noi progrese și abordări tehnice în inteligența artificială și învățarea automată, cum ar fi învățarea profundă, modelele grafice și învățarea prin întărire.