L'era de és aquí i està avançant molt en el camp tecnològic i, segons un informe de Gartner, l’aprenentatge automàtic i la IA crearan 2,3 milions Els llocs de treball el 2020 i aquest creixement massiu han conduït a l’evolució de diversos marcs d’aprenentatge automàtic. En aquest article, tractarem els temes següents:
sort () en c ++
Què és l'aprenentatge automàtic?
L’aprenentatge automàtic és un tipus de que permet que les aplicacions de programari aprenguin de les dades i siguin més precises en la predicció de resultats sense la intervenció humana.
És un concepte que permet a la màquina aprendre dels exemples i de l’experiència, i això també sense haver-lo programat explícitament. Perquè això passi, tenim molts marcs d’aprenentatge automàtic disponibles avui. són una evolució d’algoritmes normals. Ells fan que els vostres programes siguin més intel·ligents, ja que els permeten aprendre automàticament de les dades que proporcioneu.
Top 10 marcs d'aprenentatge automàtic
Un Framework d’aprenentatge automàtic és una interfície, biblioteca o eina que permet als desenvolupadors construir models d’aprenentatge automàtic fàcilment, sense entrar en la profunditat dels algorismes subjacents. Analitzem detalladament els 10 marcs d'aprenentatge automàtic principals:
TensorFlow
De Google Tensorflow és un dels marcs més populars actualment. És una biblioteca de programari de codi obert per a càlcul numèric mitjançant gràfics de flux de dades. TensorFlow implementa gràfics de flux de dades, on es poden processar lots de dades o tensors mitjançant una sèrie d’algoritmes descrits per un gràfic.
Theano
Theano està meravellosament replegat , una biblioteca de sistemes neuronals d’estats anormals, que s’executa gairebé en paral·lel a la biblioteca Theano. La posició favorable fonamental de Keras és que és moderada Biblioteca Python per a un descobriment profund que pot continuar corrent Theano o TensorFlow.
Va ser creat per fer actualitzar models d’aprenentatge profunds tan ràpids i senzills com sigui possible per a treballs innovadors. Descarregat sota el permís MIT tolerant, continua funcionant en Python 2.7 o 3.5 i pot executar-se constantment en GPU i CPU donades les estructures bàsiques.
Sci-Kit Aprendre
Scikit-aprendre és un dels més coneguts Biblioteques ML . És preferible per als càlculs d'aprenentatge administrats i no supervisats. Els precedents implementen recaigudes directes i calculades, arbres d’elecció, agrupació, k-implica, etc.
Aquest marc implica molts càlculs per a assignacions periòdiques d’intel·ligència artificial i de mineria de dades, inclosos el grup, la recaiguda i l’ordre.
Cafè
Caffe és una altra estructura d’aprenentatge popular feta amb l’articulació, la velocitat i la qualitat mesurada com a màxima prioritat. És creat pel Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) i pels donants de la xarxa.
DeepDream de Google depèn de Caffe Framework. Aquesta estructura és una biblioteca C ++ autoritzada per BSD amb interfície Python.
H20
H20 és una plataforma d'aprenentatge automàtic de codi obert. És un que està orientat a l'empresa i ajuda a prendre decisions basades en dades i permet a l'usuari obtenir informació. S’utilitza principalment per a models predictius, anàlisis de riscos i fraus, anàlisis d’assegurances, tecnologia publicitària, assistència sanitària i intel·ligència del client.
Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning proporciona eines de visualització que us ajuden a passar pel procés de creació de models d’aprenentatge automàtic (ML) sense haver d’aprendre complexos i tecnologia.
com es crea un paquet Java
És un servei que facilita la utilització de la tecnologia d’aprenentatge automàtic per a desenvolupadors de tots els nivells d’habilitat. Es connecta a les dades emmagatzemades a Amazon S3, Redshift o RDS i pot executar classificació binària, categorització multiclasse o regressió a les dades per crear un model.
Torxa
Aquest marc proporciona un ampli suport per a algorismes d’aprenentatge automàtic a les GPU. És fàcil d'utilitzar i eficaç gràcies al llenguatge de script fàcil i ràpid, LuaJIT , i un subjacent C / CUDA implementació.
L'objectiu de Torch és tenir la màxima flexibilitat i rapidesa en la creació dels vostres algorismes científics juntament amb un procés extremadament senzill.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine és un servei gestionat que ajuda als desenvolupadors i científics de dades a construir i executar models d’aprenentatge automàtic superiors en producció.
com imprimir matriu en php
Ofereix serveis de formació i predicció que es poden utilitzar conjuntament o individualment. Les empreses l’utilitzen per resoldre problemes com garantir seguretat alimentària, núvols en imatges de satèl·lit, respondre quatre vegades més ràpidament als correus electrònics dels clients, etc.
Azure ML Studio
Aquest marc permet Microsoft Azure als usuaris per crear i formar models i després convertir-los en API que puguin consumir altres serveis. A més, podeu connectar el vostre propi emmagatzematge d’Azure al servei per a models més grans.
Per utilitzar Azure ML Studio, ni tan sols necessiteu un compte per provar el servei. Podeu iniciar la sessió de forma anònima i fer servir Azure ML Studio fins a vuit hores.
Spark ML Lib
Això és La biblioteca d’aprenentatge automàtic. L'objectiu d'aquest marc és fer que l'aprenentatge automàtic pràctic sigui escalable i fàcil.
Consta d’algoritmes i utilitats d’aprenentatge comuns, inclosa la classificació, regressió, agrupació, filtratge col·laboratiu, reducció de dimensionalitat, així com primitives d’optimització de nivell inferior i API de canonades de nivell superior.
Amb això, hem arribat al final de la nostra llista de 10 marcs d'aprenentatge automàtic.
Si voleu inscriure-us a un curs complet d’Intel·ligència Artificial i Aprenentatge Automàtic, Edureka disposa d’un programa especialitzat que us farà dominar tècniques com l'aprenentatge supervisat, l'aprenentatge sense supervisió i el processament del llenguatge natural. Inclou formació sobre els últims avenços i enfocaments tècnics en intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic, com ara aprenentatge profund, models gràfics i aprenentatge de reforç.