I 10 migliori framework di machine learning che devi conoscere

I framework di machine learning aiutano gli sviluppatori a creare facilmente modelli di machine learning. Di seguito è riportato un elenco dei 10 migliori framework di machine learning.

L'era di è qui e sta facendo molti progressi nel campo tecnologico e, secondo un rapporto Gartner, Machine Learning e AI creeranno 2,3 milioni Posti di lavoro entro il 2020 e questa enorme crescita ha portato all'evoluzione di vari framework di machine learning. In questo articolo tratteremo i seguenti argomenti:

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un tipo di che consente alle applicazioni software di apprendere dai dati e diventare più accurate nella previsione dei risultati senza intervento umano.





Machine learning - Framework di machine learning - edureka

È un concetto che consente alla macchina di apprendere da esempi ed esperienze, e anche questo senza essere programmato esplicitamente. Per far sì che ciò accada, oggi sono disponibili molti framework di machine learning. sono un'evoluzione dei normali algoritmi. Rendono i tuoi programmi più intelligenti consentendo loro di apprendere automaticamente dai dati forniti.



I 10 migliori framework di machine learning

Un Machine Learning Framework è un'interfaccia, una libreria o uno strumento che consente agli sviluppatori di creare modelli di machine learning facilmente, senza entrare nella profondità degli algoritmi sottostanti. Discutiamo in dettaglio i 10 principali framework di machine learning:

TensorFlow

Di Google Tensorflow è uno dei framework più popolari oggi. È una libreria software open source per il calcolo numerico utilizzando grafici del flusso di dati. TensorFlow implementa i grafici del flusso di dati, in cui batch di dati o tensori possono essere elaborati da una serie di algoritmi descritti da un grafico.



Theano

Theano è meravigliosamente piegato , una libreria di sistemi neurali a stati anomali, che funziona quasi in parallelo con la libreria Theano. La posizione favorevole fondamentale di Keras è che si tratta di un moderato Libreria Python per una scoperta profonda che può continuare a travolgere Theano o TensorFlow.

È stato creato per rendere l'attualizzazione di modelli di apprendimento profondo il più semplice e veloce possibile per il lavoro innovativo. Scaricato sotto il permesso MIT tollerante, continua a funzionare su Python 2.7 o 3.5 e può essere eseguito in modo coerente su GPU e CPU date le strutture di base.

Sci-Kit Learn

Scikit-impara è uno dei più conosciuti Librerie ML . È preferibile per calcoli di apprendimento amministrati e non supervisionati. I precedenti implementano ricadute dirette e calcolate, alberi scelti, raggruppamenti, implicazioni k, ecc.

Questo framework implica molti calcoli per compiti regolari di data mining e intelligenza artificiale, inclusi raggruppamento, ricaduta e ordine.

Caffe

Caffe è un'altra struttura di apprendimento popolare realizzata con articolazione, velocità e qualità misurata come la massima priorità. È creato dal Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) e dai donatori della rete.

DeepDream di Google dipende da Caffe Framework. Questa struttura è una libreria C ++ autorizzata da BSD con interfaccia Python.

H20

H20 è una piattaforma di machine learning open source. È un che è orientato al business e aiuta a prendere una decisione basata sui dati e consente all'utente di trarre intuizioni. Viene utilizzato principalmente per modelli predittivi, analisi di rischi e frodi, analisi assicurative, tecnologia pubblicitaria, assistenza sanitaria e informazioni sui clienti.

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Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning fornisce strumenti di visualizzazione che ti aiutano a seguire il processo di creazione di modelli di machine learning (ML) senza dover apprendere complessi e tecnologia.

È un servizio che consente agli sviluppatori di tutti i livelli di utilizzare facilmente la tecnologia di apprendimento automatico. Si connette ai dati archiviati in Amazon S3, Redshift o RDS e può eseguire la classificazione binaria, la categorizzazione multiclasse o la regressione sui dati per creare un modello.

Torcia

Questo framework fornisce un ampio supporto per gli algoritmi di machine learning prima alle GPU. È facile da usare ed efficiente grazie al linguaggio di scripting facile e veloce, LuaJIT e un sottostante C/CUDA implementazione.

L'obiettivo di Torch è avere la massima flessibilità e velocità nella costruzione dei tuoi algoritmi scientifici insieme a un processo estremamente semplice.

Google Cloud ML Engine

Cloud Machine Learning Engine è un servizio gestito che aiuta sviluppatori e data scientist a creare ed eseguire modelli di machine learning superiori in produzione.

Offre servizi di formazione e previsione che possono essere utilizzati insieme o individualmente. Viene utilizzato dalle aziende per risolvere problemi come garantire la sicurezza alimentare, nuvole nelle immagini satellitari, rispondere quattro volte più velocemente alle e-mail dei clienti, ecc.

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Azure ML Studio

Questo Framework consente Microsoft Azure agli utenti di creare e addestrare modelli, quindi trasformarli in API utilizzabili da altri servizi. Inoltre, puoi connettere il tuo archivio di Azure al servizio per i modelli più grandi.

Per utilizzare Azure ML Studio, non è nemmeno necessario un account per provare il servizio. È possibile accedere in modo anonimo e usare Azure ML Studio per un massimo di otto ore.

Spark ML Lib

Questo è La libreria di machine learning. L'obiettivo di questo framework è rendere il machine learning pratico scalabile e facile.

Consiste di algoritmi e utilità di apprendimento comuni, tra cui classificazione, regressione, clustering, filtro collaborativo, riduzione della dimensionalità, nonché primitive di ottimizzazione di livello inferiore e API di pipeline di livello superiore.

Con questo, siamo arrivati ​​alla fine del nostro elenco dei 10 migliori framework di machine learning.

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