Zaman ada di sini dan ia membuat banyak kemajuan dalam bidang Teknologi dan menurut Laporan Gartner, Pembelajaran Mesin dan AI akan membuat 2.3 juta Pekerjaan menjelang 2020 dan pertumbuhan besar ini membawa kepada evolusi pelbagai Kerangka Pembelajaran Mesin. Dalam artikel ini, kita akan membahas topik berikut:
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin adalah sejenis yang membolehkan aplikasi perisian belajar dari data dan menjadi lebih tepat dalam meramalkan hasil tanpa campur tangan manusia.
Ini adalah konsep yang membolehkan mesin belajar dari contoh dan pengalaman, dan itu juga tanpa diprogram secara eksplisit. Untuk mewujudkannya, kami mempunyai banyak Kerangka Pembelajaran Mesin yang tersedia hari ini. adalah evolusi algoritma normal. Mereka menjadikan program anda lebih pintar dengan membiarkan mereka belajar secara automatik dari data yang anda berikan.
c ++ cara menggunakan ruang nama
10 Kerangka Pembelajaran Mesin Teratas
Kerangka Pembelajaran Mesin adalah antara muka, perpustakaan atau alat yang membolehkan pembangun membina model pembelajaran mesin dengan mudah, tanpa memasuki kedalaman algoritma yang mendasari. Mari kita bincangkan 10 Kerangka Pembelajaran Mesin Teratas secara terperinci:
TensorFlow
Google Aliran Tensor adalah salah satu kerangka paling popular pada masa kini. Ia adalah pustaka perisian sumber terbuka untuk pengiraan berangka menggunakan grafik aliran data. TensorFlow menerapkan grafik aliran data, di mana kumpulan data atau tensor dapat diproses oleh serangkaian algoritma yang dijelaskan oleh grafik.
Theano
Theano dilipat dengan hebat , perpustakaan sistem saraf negara yang tidak normal, yang hampir selari dengan perpustakaan Theano. Pendirian Keras yang mendasar adalah bahawa ia adalah sederhana Perpustakaan Python untuk penemuan mendalam yang dapat terus berjalan Theano atau TensorFlow.
Ia diciptakan untuk menjadikan model pembelajaran mendalam yang cepat dan sesederhana mungkin untuk kerja inovatif. Dibebaskan di bawah izin MIT yang bertoleransi, ia terus berjalan pada Python 2.7 atau 3.5 dan dapat dijalankan secara konsisten pada GPU dan CPU berdasarkan struktur dasar.
Belajar Sci-Kit
Scikit-belajar adalah salah satu yang paling terkenal Perpustakaan ML . Lebih baik untuk pengiraan pembelajaran yang ditadbir dan tidak diawasi. Precedents melaksanakan kekambuhan langsung dan dikira, pokok pilihan, bunching, k-implies, dll.
Rangka kerja ini melibatkan banyak pengiraan untuk penugasan AI dan penambangan data biasa, termasuk kumpulan, kambuh, dan pesanan.
Kopi
Caffe adalah struktur pembelajaran popular lain yang dibuat dengan artikulasi, kepantasan, dan kualiti yang diukur sebagai keutamaan. Ia dibuat oleh Pusat Penglihatan dan Pembelajaran Berkeley (BVLC) dan oleh penderma rangkaian.
DeepDream Google bergantung pada Caffe Framework. Struktur ini adalah perpustakaan C ++ yang dibenarkan BSD dengan Python Interface.
H20
H20 adalah platform pembelajaran mesin sumber terbuka. Ia adalah yang berorientasikan perniagaan dan membantu dalam membuat keputusan berdasarkan data dan membolehkan pengguna memperoleh pandangan. Ini kebanyakan digunakan untuk pemodelan ramalan, analisis risiko dan penipuan, analisis insurans, teknologi iklan, penjagaan kesihatan, dan kepintaran pelanggan.
Pembelajaran Mesin Amazon
Pembelajaran Mesin Amazon menyediakan alat visualisasi yang membantu anda melalui proses membuat model pembelajaran mesin (ML) tanpa perlu belajar yang kompleks dan teknologi.
Ini adalah perkhidmatan yang memudahkan para pemaju dari semua peringkat kemahiran menggunakan teknologi pembelajaran mesin. Ia menghubungkan ke data yang tersimpan di Amazon S3, Redshift, atau RDS, dan dapat menjalankan klasifikasi binari, pengkategorian multikelas, atau regresi pada data untuk membina model.
Obor
Rangka kerja ini memberikan sokongan yang luas untuk algoritma pembelajaran mesin kepada GPU terlebih dahulu. Mudah digunakan dan cekap kerana bahasa skrip yang mudah dan pantas, LuaJIT , dan yang mendasari C / CUDA pelaksanaan.
Matlamat Torch adalah untuk mempunyai fleksibiliti dan kepantasan maksimum dalam membina algoritma saintifik anda bersama dengan proses yang sangat mudah.
Enjin ML Awan Google
Cloud Machine Learning Engine adalah perkhidmatan terurus yang membantu pemaju dan saintis data dalam membina dan menjalankan model pembelajaran mesin yang unggul dalam pengeluaran.
Ia menawarkan perkhidmatan latihan dan ramalan yang dapat digunakan bersama atau secara individu. Ia digunakan oleh perusahaan untuk menyelesaikan masalah seperti memastikan keselamatan makanan, awan dalam gambar satelit, bertindak balas empat kali lebih cepat ke e-mel pelanggan, dll.
Studio Azure ML
Rangka Kerja ini membenarkan Microsoft Azure pengguna untuk membuat dan melatih model, kemudian mengubahnya menjadi API yang boleh digunakan oleh perkhidmatan lain. Anda juga boleh menyambungkan storan Azure anda sendiri ke perkhidmatan untuk model yang lebih besar.
Untuk menggunakan Azure ML Studio, anda bahkan tidak memerlukan akaun untuk mencuba perkhidmatan tersebut. Anda boleh log masuk tanpa nama dan menggunakan Azure ML Studio sehingga lapan jam.
Spark ML Lib
Ini adalah Perpustakaan pembelajaran mesin. Matlamat kerangka ini adalah untuk menjadikan pembelajaran mesin praktikal berskala dan mudah.
algoritma pembelajaran mesin dalam r
Ia terdiri daripada algoritma dan utiliti pembelajaran umum, termasuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, penapisan kolaboratif, pengurangan dimensi, serta primitif pengoptimuman peringkat rendah dan API saluran paip tahap lebih tinggi.
Dengan ini, kami telah sampai ke senarai senarai 10 Kerangka Pembelajaran Mesin Teratas.
Sekiranya anda ingin mendaftar untuk mengikuti kursus lengkap mengenai Artificial Intelligence dan Machine Learning, Edureka mempunyai pilihan khusus yang akan menjadikan anda mahir dalam teknik seperti Pembelajaran yang Diawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Pemprosesan Bahasa Asli. Ia merangkumi latihan mengenai kemajuan terkini dan pendekatan teknikal dalam Artificial Intelligence & Machine Learning seperti Pembelajaran Dalam, Model Grafik dan Pembelajaran Pengukuhan.