Machine Learning Frameworks

Voordat we aan dit artikel over Machine Learning Frameworks beginnen, moeten we een introductie hebben van wat een framework is en wat precies Machine Learning is. Laten we eerst begrijpen wat kader is, omdat dit artikel over kaders gaat. Volgens Wikipedia is 'softwareframework een abstractie waarin software die generieke functionaliteit biedt, selectief kan worden gewijzigd door aanvullende, door de gebruiker geschreven code, waardoor applicatiespecifieke software wordt geleverd. Een softwareframework biedt een standaardmanier om applicaties te bouwen en te implementeren. ”Laten we het nu in eenvoudiger bewoordingen begrijpen Stel dat u masala-thee maakt, daarvoor hebt u verschillende ingrediënten nodig, zoals melk, theebladeren, suiker en kruiden, maar tijdens het bereiden ervan kan het gebeuren dat u niet in staat bent om de juiste ingrediënten in de juiste verhouding te plaatsen. Maar op een dag meng je alle ingrediënten in de juiste verhouding en bewaar je het in de pot. Nu kunt u het rechtstreeks uit de pot gebruiken, u hoeft niet te vergeten dat de verhouding correct is. Dus de pot wordt hier het raamwerk, het bespaart zowel tijd als moeite.
Wat is Machine Learning nu? Het is nogal een modewoord sinds het begin van dit decennium en het is ook erg spannend. Machine learning is dus geen kunstmatige intelligentie, omdat mensen er soms mee in de war raken. Het is een subset van kunstmatige intelligentie waarmee een systeem kan leren van gegevens uit het verleden of afbeeldingen om deze te verbeteren zonder daarvoor expliciet te zijn geprogrammeerd. Dus eigenlijk leert het machine learning-algoritme de machine om in de gegevens uit het verleden naar een patroon te zoeken en die ervaring te gebruiken om betere beslissingen voor de toekomst te nemen zonder of minimale menselijke tussenkomst.

Top 10 verschillende machine learning frameworks

Laten we nu eens kijken naar tien verschillende frameworks voor machine learning:

1. Scikit-Learn: Het is een gratis bibliotheek voor machinaal leren die is gebouwd op SciPy (wetenschappelijke python). Het wordt zeer uitgebreid gebruikt door Python Programmers. Het werd ontwikkeld door David Cournapeau. U kunt met uw gegevens functie-engineering uitvoeren (het aantal functies vergroten), schalen, voorbewerking, uw gegevens opsplitsen in training en subsets testen. Het bevat ook veel algoritmen voor machine learning, zoals lineaire regressie, logistieke regressie, K – mean algoritme, ondersteuning voor vectormachines. Het is erg populair omdat het gemakkelijk kan werken met NumPy en SciPy.
2. Tensor Flow: Het is ook een open-source bibliotheek die over het algemeen wordt gebruikt voor algoritmen voor diep leren of machine learning met behulp van neurale netwerken. Het is gemaakt door Google. Tensor Flow is een bibliotheek voor gegevensstroomprogrammering. Het gebruikt verschillende optimalisatietechnieken voor de berekening van de wiskundige uitdrukking die wordt gebruikt om de gewenste resultaten te krijgen. De meest opvallende kenmerken van sci-kit leren zijn:
  1. Het werkt geweldig met een wiskundige uitdrukking die multidimensionale arrays omvat.
  2. Het is zeer schaalbaar over machines.
  3. Het werkt met een grote verscheidenheid aan gegevenssets.
  Deze functies maken het een zeer nuttig raamwerk voor het inzetten van productiemodellen.

Amazon Machine Learning: Zoals de naam al doet vermoeden, wordt het geleverd door Amazon. Het is een service die door ontwikkelaars kan worden gebruikt om modellen te maken. Het kan worden gebruikt als een visualisatietool en kan worden gebruikt door ingenieurs van machine learning om modellen te maken zonder de details van elk model te kennen. Het kan allerlei modellen uitvoeren of maken, zoals Binaire classificatie, algoritmen voor classificatie van meerdere klassen, regressiemodellen.
Azure ML Studio: dit framework is afkomstig van Microsoft. Dus hoe het werkt is dat het geregistreerde Azure-gebruikers in staat stelt om modellen te maken en te trainen en nadat u dat hebt gedaan, kunt u ze als API's gebruiken om door andere services te worden gebruikt. Gebruikers krijgen tot 10 GB opslagruimte per account. Het ondersteunt een breed scala aan machine learning-algoritmen. Een zeer goede functie hierover dat je, zelfs als je geen account hebt, de service kunt uitproberen door anoniem in te loggen op het account en je ML studio tot 8 uur kunt gebruiken.
MLib (Spark): het is het machine learning-product van Apache Spark. Het bevat of ondersteunt alle soorten machine learning-algoritmen en hulpprogramma's zoals regressieclassificatie (binair en multi-class), clustering, ensemble en nog veel meer.
Torch: het is een wetenschappelijk framework voor machine learning dat verschillende hulpprogramma's en algoritmen voor machine learning ondersteunt. Het meest opvallende kenmerk van dit framework is dat het GPU op de eerste plaats zet. Het heeft community-driven pakketten in machine learning, computer vision, beeldverwerking, deep learning en nog veel meer. Het belangrijkste is om een hoge schaalbaarheid, flexibiliteit en snelheid te bieden bij het maken van modellen voor machine learning. Het is absoluut een kader om naar te zoeken bij het bouwen van modellen voor machine learning.
Theano: Het is gebouwd met behulp van python. Hiermee kunnen we wiskundige berekeningen definiëren, maken en optimaliseren. Net als Torch kan het ook GPU gebruiken, wat helpt bij optimalisatie en schaalbaarheid.
Veles: het is geschreven in C ++ en het is een diepgaand leerkader. Hoewel het in C ++ is geschreven, gebruikt het python om automatisering uit te voeren. Het wordt voornamelijk gebruikt in neurale netwerken zoals CNN (convolution Neural Networks) terugkerende neurale netwerken.
H20: De naam klinkt interessant, maar met dit raamwerk kunnen we wiskundige en voorspellende analyses toepassen om de problemen van vandaag op te lossen. Het gebruikt enkele combineert enkele coole functies zoals:
1. Best of Breed Open Source-technologie.
2. Eenvoudig te gebruiken WebUI.
3. Data-agnostische ondersteuning voor alle gangbare databases.
Naast het gebruik van H2o kunnen we met bestaande talen werken en het ook naadloos uitbreiden met Hadoop.
Caffe: het is een diepgaand leerkader dat is gemaakt met snelheid, modulariteit in het achterhoofd. Het wordt voornamelijk gebruikt bij neurale netwerkproblemen en is opgericht door Berkeley Vision and Learning Center.
Dus na het leren kennen van enkele van de beste frameworks van vele. Laten we nu afsluiten.

Conclusie

Elk veld van vandaag produceert gegevens en gegevens moeten worden geanalyseerd en gemodelleerd met behulp van bepaalde algoritmen, zodat het kan worden gebruikt om betere toekomstige resultaten te produceren. Dus, kort gezegd, dat is wat machine learning doet. Het is een essentiële vaardigheid van de 21ste eeuw en de meeste kaders zijn open-source met ontwikkelaarsgemeenschappen. Het is een van de groeiende velden op het gebied van technologie en IT.

Aanbevolen artikel

Dit is een gids voor Machine Learning Frameworks geweest. Hier hebben we de Top 10 Verschillende Machine Learning Frameworks besproken. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -