Top 10 Frameworks für maschinelles Lernen, die Sie kennen müssen

Frameworks für maschinelles Lernen helfen Entwicklern dabei, Modelle für maschinelles Lernen einfach zu erstellen. Hier ist eine Liste der Top 10 Frameworks für maschinelles Lernen.

Die Ära von ist hier und es macht große Fortschritte im technologischen Bereich und laut einem Gartner-Bericht werden maschinelles Lernen und KI schaffen 2,3 Millionen Arbeitsplätze bis 2020 und dieses massive Wachstum haben zur Entwicklung verschiedener Rahmenbedingungen für maschinelles Lernen geführt. In diesem Artikel werden wir die folgenden Themen behandeln:

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Art von Dadurch können Softwareanwendungen aus den Daten lernen und die Ergebnisse ohne menschliches Eingreifen genauer vorhersagen.



Maschinelles Lernen - Frameworks für maschinelles Lernen - edureka

Es ist ein Konzept, mit dem die Maschine aus Beispielen und Erfahrungen lernen kann, und das auch ohne explizite Programmierung. Um dies zu erreichen, stehen heute viele Frameworks für maschinelles Lernen zur Verfügung. sind eine Weiterentwicklung normaler Algorithmen. Sie machen Ihre Programme intelligenter, indem sie automatisch aus den von Ihnen bereitgestellten Daten lernen.

Top 10 Frameworks für maschinelles Lernen

Ein Machine Learning Framework ist eine Schnittstelle, Bibliothek oder ein Tool, mit dem Entwickler erstellen können Modelle für maschinelles Lernen leicht, ohne in die Tiefe der zugrunde liegenden Algorithmen zu gelangen. Lassen Sie uns die Top 10 Frameworks für maschinelles Lernen im Detail diskutieren:

TensorFlow

Google Tensorflow ist heute eines der beliebtesten Frameworks. Es ist eine Open-Source-Softwarebibliothek zur numerischen Berechnung mithilfe von Datenflussdiagrammen. TensorFlow implementiert Datenflussdiagramme, bei denen Datenstapel oder Tensoren durch eine Reihe von Algorithmen verarbeitet werden können, die durch ein Diagramm beschrieben werden.

Theano

Theano ist wunderbar gefaltet , eine Bibliothek für neuronale Systeme mit abnormalem Zustand, die nahezu parallel zur Theano-Bibliothek ausgeführt wird. Keras 'grundsätzlich günstige Position ist, dass es moderat ist Python-Bibliothek für tiefgreifende Entdeckungen, die immer wieder überfahren werden können Theano oder TensorFlow.

Es wurde geschaffen, um die Aktualisierung tiefgreifender Lernmodelle für innovative Arbeiten so schnell und einfach wie möglich zu gestalten. Entladen unter der toleranten MIT-Genehmigung, läuft es weiter auf Python 2.7 oder 3.5 und kann angesichts der Grundstrukturen konsistent auf GPUs und CPUs ausgeführt werden.

Sci-Kit Lernen

Scikit-lernen ist einer der bekanntesten ML-Bibliotheken . Es ist für verwaltete und unbeaufsichtigte Lernberechnungen vorzuziehen. Präzedenzfälle implementieren direkte und berechnete Rückfälle, Auswahlbäume, Bündelungen, k-Implikationen usw.

Dieses Framework umfasst viele Berechnungen für reguläre KI- und Data Mining-Aufgaben, einschließlich Bündelung, Rückfall und Reihenfolge.

Kaffee

Caffe ist eine weitere beliebte Lernstruktur, bei der Artikulation, Geschwindigkeit und gemessene Qualität oberste Priorität haben. Es wird vom Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) und von Netzwerkspendern erstellt.

DeepDream von Google hängt vom Caffe Framework ab. Diese Struktur ist eine BSD-autorisierte C ++ - Bibliothek mit Python-Schnittstelle.

Welche der folgenden Beispiele sind Steueranweisungen?

H20

H20 ist eine Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Es ist ein Dies ist geschäftsorientiert und hilft bei der Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten und ermöglicht es dem Benutzer, Erkenntnisse zu gewinnen. Es wird hauptsächlich für Vorhersagemodelle, Risiko- und Betrugsanalysen, Versicherungsanalysen, Werbetechnologien, Gesundheitswesen und Kundeninformationen verwendet.

Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning bietet Visualisierungstools, mit denen Sie den Prozess der Erstellung von ML-Modellen (Machine Learning) durchlaufen können, ohne komplex lernen zu müssen und Technologie.

Es ist ein Service, der Entwicklern aller Könnensstufen den Einsatz von Technologie für maschinelles Lernen erleichtert. Es stellt eine Verbindung zu Daten her, die in Amazon S3, Redshift oder RDS gespeichert sind, und kann binäre Klassifizierung, Kategorisierung mehrerer Klassen oder Regression für die Daten ausführen, um ein Modell zu erstellen.

Fackel

Dieses Framework bietet GPUs zunächst umfassende Unterstützung für Algorithmen für maschinelles Lernen. Es ist einfach zu bedienen und effizient aufgrund der einfachen und schnellen Skriptsprache. LuaJIT und ein Basiswert C / CUDA Implementierung.

Das Ziel von Torch ist es, maximale Flexibilität und Geschwindigkeit beim Erstellen Ihrer wissenschaftlichen Algorithmen sowie einen äußerst einfachen Prozess zu erreichen.

Google Cloud ML Engine

Die Cloud Machine Learning Engine ist ein verwalteter Dienst, der Entwicklern und Datenwissenschaftlern hilft, überlegene Modelle für maschinelles Lernen in der Produktion zu erstellen und auszuführen.

SQL Server Tutorial für Anfänger mit Beispielen

Es bietet Schulungs- und Vorhersagedienste an, die zusammen oder einzeln verwendet werden können. Es wird von Unternehmen verwendet, um Probleme wie die Gewährleistung der Lebensmittelsicherheit, Wolken in Satellitenbildern, die viermal schnellere Reaktion auf Kunden-E-Mails usw. zu lösen.

Azure ML Studio

Dieses Framework ermöglicht Microsoft Azure Benutzer können Modelle erstellen und trainieren und sie dann in APIs umwandeln, die von anderen Diensten verwendet werden können. Sie können auch Ihren eigenen Azure-Speicher für größere Modelle mit dem Dienst verbinden.

Um Azure ML Studio verwenden zu können, benötigen Sie nicht einmal ein Konto, um den Dienst auszuprobieren. Sie können sich anonym anmelden und Azure ML Studio bis zu acht Stunden lang verwenden.

Spark ML Lib

Das ist Bibliothek für maschinelles Lernen. Ziel dieses Frameworks ist es, praktisches maschinelles Lernen skalierbar und einfach zu machen.

Es besteht aus allgemeinen Lernalgorithmen und Dienstprogrammen, einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering, kollaborativer Filterung, Dimensionsreduzierung sowie Optimierungsprimitiven auf niedrigerer Ebene und Pipeline-APIs auf höherer Ebene.

Damit sind wir am Ende unserer Liste der Top 10 Frameworks für maschinelles Lernen angelangt.

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