A era de está aqui e está progredindo muito no campo tecnológico e, de acordo com um relatório do Gartner, o aprendizado de máquina e a IA vão criar 2,3 milhões Empregos até 2020 e esse crescimento massivo levou à evolução de várias estruturas de aprendizado de máquina. Neste artigo, cobriremos os seguintes tópicos:
O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um tipo de que permite que os aplicativos de software aprendam com os dados e se tornem mais precisos na previsão de resultados sem intervenção humana.
É um conceito que permite à máquina aprender a partir de exemplos e experiências, e isso também sem ser explicitamente programado. Para que isso aconteça, temos muitos frameworks de aprendizado de máquina disponíveis hoje. são uma evolução dos algoritmos normais. Eles tornam seus programas mais inteligentes, permitindo que aprendam automaticamente com os dados que você fornece.
10 principais frameworks de aprendizado de máquina
Um Machine Learning Framework é uma interface, biblioteca ou ferramenta que permite aos desenvolvedores construir modelos de aprendizado de máquina facilmente, sem entrar no aprofundamento dos algoritmos subjacentes. Vamos discutir os 10 principais frameworks de aprendizado de máquina em detalhes:
TensorFlow
Do Google Tensorflow é um dos frameworks mais populares da atualidade. É uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica usando gráficos de fluxo de dados. O TensorFlow implementa gráficos de fluxo de dados, onde lotes de dados ou tensores podem ser processados por uma série de algoritmos descritos por um gráfico.
Theano
Theano está maravilhosamente dobrado , uma biblioteca de sistemas neurais de estado anormal, que funciona quase em paralelo com a biblioteca Theano. A posição favorável fundamental de Keras é que é um moderado Biblioteca Python para uma descoberta profunda que pode continuar atropelando Theano ou TensorFlow.
Ele foi criado para tornar a atualização de modelos de aprendizagem profundos tão rápida e simples quanto possível para o trabalho inovador. Descarregado sob a permissão tolerante do MIT, ele continua em execução no Python 2.7 ou 3.5 e pode ser executado de forma consistente em GPUs e CPUs, dadas as estruturas básicas.
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Sci-Kit Learn
Scikit-learn é um dos mais conhecidos Bibliotecas de ML . É preferível para cálculos de aprendizagem administrados e não supervisionados. Os precedentes implementam recaídas diretas e calculadas, árvores de escolha, agrupamento, k-implica, etc.
Essa estrutura envolve muitos cálculos para atribuições regulares de IA e mineração de dados, incluindo agrupamento, recaída e ordem.
Café
Caffe é outra estrutura de aprendizagem popular feita com articulação, velocidade e qualidade medida como prioridade máxima. É criado pelo Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) e por doadores da rede.
O DeepDream do Google depende do Caffe Framework. Esta estrutura é uma biblioteca C ++ autorizada por BSD com interface Python.
H20
H20 é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto. É um que é orientado para os negócios e ajuda na tomada de decisão com base em dados e permite ao usuário obter insights. É usado principalmente para modelagem preditiva, análise de risco e fraude, análise de seguros, tecnologia de publicidade, saúde e inteligência do cliente.
Amazon Machine Learning
O Amazon Machine Learning fornece ferramentas de visualização que ajudam você a passar pelo processo de criação de modelos de aprendizado de máquina (ML) sem ter que aprender coisas complexas e Tecnologia.
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É um serviço que torna mais fácil para desenvolvedores de todos os níveis de habilidade usar a tecnologia de aprendizado de máquina. Ele se conecta aos dados armazenados no Amazon S3, Redshift ou RDS e pode executar a classificação binária, categorização multiclasse ou regressão nos dados para construir um modelo.
Tocha
Esta estrutura fornece amplo suporte para algoritmos de aprendizado de máquina para GPUs primeiro. É fácil de usar e eficiente por causa da linguagem de script fácil e rápida, LuaJIT , e um subjacente C / CUDA implementação.
O objetivo do Torch é ter o máximo de flexibilidade e velocidade na construção de seus algoritmos científicos junto com um processo extremamente simples.
Google Cloud ML Engine
O Cloud Machine Learning Engine é um serviço gerenciado que ajuda desenvolvedores e cientistas de dados a criar e executar modelos de aprendizado de máquina superiores em produção.
Oferece serviços de treinamento e previsão que podem ser usados juntos ou individualmente. É utilizado por empresas para resolver problemas como garantia de segurança alimentar, nuvens em imagens de satélite, resposta quatro vezes mais rápida a emails de clientes, etc.
Azure ML Studio
Esta estrutura permite Microsoft Azure usuários para criar e treinar modelos e, em seguida, transformá-los em APIs que podem ser consumidos por outros serviços. Além disso, você pode conectar seu próprio armazenamento do Azure ao serviço para modelos maiores.
Para usar o Azure ML Studio, você não precisa nem mesmo de uma conta para experimentar o serviço. Você pode fazer logon anonimamente e usar o Azure ML Studio por até oito horas.
Spark ML Lib
Isto é Biblioteca de aprendizado de máquina. O objetivo desta estrutura é tornar o aprendizado de máquina prático escalonável e fácil.
Ele consiste em utilitários e algoritmos de aprendizagem comuns, incluindo classificação, regressão, clustering, filtragem colaborativa, redução de dimensionalidade, bem como primitivas de otimização de nível inferior e APIs de pipeline de nível superior.
Com isso, chegamos ao fim de nossa lista dos 10 principais frameworks de aprendizado de máquina.
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