Inleiding tot machine learning
Arthur Samuel bedacht de term machine learning in 1959. Een Amerikaanse pionier in computer gaming en kunstmatige intelligentie zei: 'het geeft computers de mogelijkheid om te leren zonder expliciete programmering. Machine Learning is een nieuw motto dat ronddrijft. Het verdient een van de meest interessante subvelden in de informatica. Programma's voor kunstmatige intelligentie waren over het algemeen expliciet gepland om in het verleden taken uit te voeren. In de meeste gevallen bestond het 'leren' uit het aanpassen van verschillende parameters aan een vaste implementatie om feiten toe te voegen aan een verzameling andere feiten (een kennisbank) en vervolgens (effectief) op zoek te gaan naar een oplossing voor het probleem bekende oplossing voor een ander. in de vorm van een pad van verschillende kleine stappen. In dit onderwerp gaan we meer te weten komen over hulpmiddelen voor machinaal leren.
Wat is Machine Learning Tool?
Machine learning tools zijn kunstmatige intelligentie-algoritmische applicaties die systemen de mogelijkheid bieden om te begrijpen en te verbeteren zonder aanzienlijke menselijke input. Hiermee kan software, zonder expliciet te worden geprogrammeerd, de resultaten nauwkeuriger voorspellen. Machine learning tools met trainingswielen zijn bewaakte algoritmen. Ze vereisen dat een persoon zowel de invoer als de gewenste uitvoer plant en feedback geeft over de nauwkeurigheid van de eindresultaten. Ongecontroleerde algoritmen vereisen zeer weinig menselijke tussenkomst door een "deep learning" -benadering te gebruiken om massieve databases te controleren en conclusies te trekken uit eerdere, op voorbeelden gebaseerde trainingsgegevens; ze worden dus over het algemeen gebruikt voor complexere verwerkingstaken, zoals het bewustzijn van afbeeldingen, spraak-naar-tekst en het genereren van natuurlijke talen.
Machine Learning Tools bestaan uit
- Voorbereiding en gegevensverzameling
- Modellen bouwen
- Applicatie-implementatie en training
Lokale hulpmiddelen voor telecommunicatie en leren op afstand
We kunnen hulpmiddelen voor machinaal leren vergelijken met lokaal en op afstand. U kunt een lokale tool downloaden en installeren en lokaal gebruiken, maar een externe tool wordt op een externe server uitgevoerd.
-
Lokale hulpmiddelen
U kunt een lokale tool downloaden, installeren en uitvoeren in uw lokale omgeving.
Kenmerken van lokale tools zijn als volgt:
- Aangepast voor gegevens en algoritmen in het geheugen.
- Configuratie en parameterisatie uitvoering controle.
- Integreer uw systemen om aan uw eisen te voldoen.
Voorbeelden van lokale tools zijn Shogun, Golearn for Go, etc.
-
Hulpmiddelen op afstand
Deze tool wordt gehost vanaf de server en opgeroepen naar uw lokale omgeving. Deze instrumenten worden vaak Machine Learning as a Service (MLaaS) genoemd
- Aangepast voor grotere gegevenssets die op een schaal kunnen worden uitgevoerd.
- Voer meerdere apparaten, meerdere kernen en gedeelde opslag uit.
- Eenvoudigere interfaces die minder configuratiecontrole en parametrering van het algoritme bieden.
Voorbeelden van deze tools zijn Machine Learning in AWS, Predication in Google, Apache Mahout, etc.
Tools voor machinaal leren:
Hieronder staan de verschillende tools van machine learning die als volgt zijn:
TensorFlow
Dit is een bibliotheek voor machinaal leren van Google Brain van de AI-organisatie van Google, uitgebracht in 2015. Met Tensor Flow kunt u uw eigen bibliotheken maken. We kunnen ook C ++ en python-taal gebruiken vanwege de flexibiliteit. Een belangrijk kenmerk van deze bibliotheek is dat gegevensstroomdiagrammen worden gebruikt om numerieke berekeningen weer te geven met behulp van knooppunten en randen. Wiskundige bewerkingen worden weergegeven door knooppunten, terwijl randen multidimensionale gegevensreeksen aangeven waarop bewerkingen worden uitgevoerd. TensorFlow wordt gebruikt door vele beroemde bedrijven zoals eBay, Twitter, Dropbox, enz. Het biedt ook geweldige ontwikkelingstools, vooral in Android.
Keras
Keras is een diepgaande Python-bibliotheek die op Theano, TensorFlow, kan draaien. Francois Chollet, lid van het Google Brain-team, heeft het ontwikkeld om datawetenschappers de mogelijkheid te geven snel machine learning-programma's uit te voeren. Vanwege het gebruik van de begrijpelijke interface op hoog niveau van de bibliotheek en het verdelen van netwerken in sequenties van afzonderlijke modules, is snelle prototyping mogelijk. Het is populairder vanwege de gebruikersinterface, het gemak van uitbreidbaarheid en modulariteit. Het draait op zowel CPU als GPU.
Scikit leren
Scikit-learn, dat voor het eerst werd uitgebracht in 2007, is een open source bibliotheek voor machine learning. Python is een scripttaal van dit framework en bevat verschillende modellen van machine learning, zoals classificatie, regressie, clustering en vermindering van dimensionaliteit. Scikit-learn is ontworpen op drie open source-projecten - Matplotlib, NumPy en SciPy.
Scikit-learn biedt gebruikers een aantal machine learning-algoritmen. De framework-bibliotheek richt zich op datamodellering, maar niet op het laden, samenvatten, manipuleren van gegevens.
Caffe2
Caffe2 is een bijgewerkte versie van Caffe. Het is een lichtgewicht, open source machine learning tool ontwikkeld door Facebook. Het heeft een uitgebreide machine learning-bibliotheek voor het uitvoeren van complexe modellen. Het ondersteunt ook mobiele implementatie. Deze bibliotheek heeft C ++ en Python API waarmee ontwikkelaars eerst een prototype kunnen maken, en optimalisatie kan later worden gedaan
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib is een gedistribueerd framework voor machine learning. De Spark-kern is bovenaan ontwikkeld. Apache vonkt MLlib is negen keer sneller na schijfgebaseerde implementatie. Het wordt op grote schaal gebruikt als een open source-project dat de nadruk legt op machine learning om het gemakkelijk te maken.
Apache Spark MLlib heeft een bibliotheek voor schaalbare beroepsopleiding. MLlib bevat algoritmen voor regressie, collaboratieve filters, clustering, beslissingsbomen, pijplijn-API's van hogere niveaus.
OpenNN
OpenNN is ontwikkeld door het kunstmatige intelligentiebedrijf Artelnics. OpenNN is een geavanceerde firmwarebibliotheek voor analyse geschreven in C ++. De meest succesvolle methode van machine learning is de implementatie van neurale netwerken. Het is hoog in prestaties. De uitvoersnelheid en geheugentoewijzing van deze bibliotheek vallen op.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker is een volledig beheerde service waarmee gegevensonderzoekers en ontwikkelaars snel en eenvoudig machine learning-modellen op elke schaal kunnen bouwen, trainen en implementeren. Amazon SageMaker ondersteunt open-source webtoepassing Jupyter-notebooks waarmee ontwikkelaars live code kunnen delen. Deze notebooks bevatten stuurprogramma's, pakketten en bibliotheken voor veelgebruikte deep learning-platforms en frameworks voor SageMaker-gebruikers. Amazon SageMaker codeert optioneel modellen zowel tijdens als tijdens het transport via AWS Key Management Service, en API-aanvragen worden uitgevoerd via een beveiligde verbinding met de socketlaag. SageMaker slaat ook code op in volumes die worden beschermd en gecodeerd door beveiligingsgroepen.
Conclusie
Voordat u machine learning-toepassingen ontwikkelt, is het erg belangrijk om een machine learning-tool te selecteren met uitgebreide bibliotheken, een geweldige gebruikersinterface en ondersteuning voor veelgebruikte programmeertalen. Dit is dus een handleiding voor hulpmiddelen voor machinaal leren die helpen bij het selecteren van de vereiste technologie.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor hulpmiddelen voor machinaal leren. Hier hebben we de tools voor machine learning en de lokale tools voor telecommunicatie en leren op afstand besproken. U kunt ook door onze andere voorgestelde artikelen gaan voor meer informatie-
- Wat is machinaal leren?
- Technieken voor machinaal leren
- Carrières in machinaal leren
- Machine Learning versus Statistieken
- Matplotlib In Python