Блог / Новости / Топ 10 фреймворков обучения

Топ 10 фреймворков обучения

Машинное обучение (ML) - одна из самых быстро развивающихся технологий на сегодняшний день. Разработчики ML ищут подходящую платформу для своих проектов для разработки приложений ML. Перечисленные здесь 10 основных механизмов машинного обучения удовлетворяют современные потребности разработчиков экономически эффективным образом. Давайте узнаем об этом. Машинное обучение (ML) согласно Википедии - это научное исследование статистических моделей и алгоритмов, которые помогают вычислительной системе эффективно и независимо выполнять поставленные задачи, полагаясь исключительно на выводы и шаблоны, извлеченные из обучающих или полученных данных. Это подмножество технологий искусственного интеллекта. Таким образом, он автоматически наклоняется и повышает производительность в зависимости от времени, взаимодействий и опыта, а также наиболее важного сбора полезных данных, относящихся к распределенным задачам. Почему Machine Learning Framework? Мы знаем в индустрии программного обеспечения, что без интерфейса библиотеки и организованные инструменты, разработка программного обеспечения оказывается кошмаром. Когда мы объединяем эти основы, она становится платформой или платформой для простой, быстрой и значимой разработки программного обеспечения. Платформы ML помогают разработчикам ML определять модели ML точными, прозрачными и лаконичными способами. Фреймворки ML, используемые для предоставления предварительно созданных и оптимизированных компонентов, которые помогут в построении модели и других задачах. Когда мы собираемся выбрать правильную фреймворк ML для нашего следующего проекта, мы должны помнить о следующих вещах. Фреймворк должен ориентироваться на производительность Это должно обеспечить традицию всегда создавать модели и предоставлять удобный для разработчика инструмент. Он должен быстро постигать и кодировать. Он должен быть готовым, а не черным ящиком кабины пилота! Он должен предлагать распараллеливание. Распределите вычислительный процесс. У него должно быть потрясающее пользовательское и вспомогательное сообщество, чтобы помочь. Давайте узнаем о лучших десяти средах машинного обучения, чтобы сделать правильный выбор для вашего следующего проекта разработки приложений ML. Прежде чем погрузиться глубже, я хотел бы сказать вам, что некоторые среды ML более математически ориентированы. Некоторые фокусируются на глубоком обучении, а некоторые - на нейронной сети. Некоторые богаты инструментами линейной алгебры, а некоторые статистическими инструментами. Я надеюсь, что эти идеи помогут вам в выборе .

1. TensorFlow

Это отличная библиотека с открытым исходным кодом для программирования на основе данных для широкого круга задач. Он поддерживает регрессии, классификации и нейронные сети, такие как сложные задачи и алгоритмы. Вы можете запустить его на процессорах & Оба графических процессора.TensorFlow имеет сложные функции и парадигмы, поэтому требует дополнительных усилий при его изучении. Если вы освоили массивы Numpy платформы Python и ее библиотек, ваша работа станет проще при работе с n-мерным массивом в среде TensorFlow. Это гибкая структура, предлагающая несколько моделей и версий, которые обслуживаются одновременно. Таким образом, это помогает в неавтоматическом переходе на новые версии. Платформа может работать на GPU, CPU, серверах, настольных компьютерах и мобильных устройствах. Поэтому он портативный. Это полезно в исследованиях и разработках. Это обеспечивает автоматическое дифференцирование и производительность.

2. CAFFE (Сверточная архитектура для быстрого внедрения функций)

Caffe 2 - это инструмент глубокого изучения и высокоэффективная среда ML, написанная на CPP. Он поддерживает основные схемы и связан с дизайном нейронной сети. Это обеспечивает GPU & Процессорное ускорение. Поэтому Caffe 2 популярен в академических исследовательских проектах и прототипах стартапов. Это самая быстрая среда для глубоких нейронных сетей и поддерживает обучение графических процессоров для выборочных данных. Он имеет хорошо структурированный интерфейс Mat Lab и Python для работы. Это позволяет переключаться между процессором и усилителем; Графический процессор с установкой единого флага для обучения и развертывания в товарных кластерах. CAFFE предлагает отличную производительность и делает ее идеальной для промышленного развертывания, а также для научных экспериментов., Он может обрабатывать 60 миллионов изображений в день с помощью одного графического процессора и обеспечивает самую быструю реализацию монастыря.

3. PyTorch или TORCH

The Torch - это библиотека ML и научная вычислительная среда. Он поставляется с интерфейсом языка сценариев из пользовательского интерфейса программирования Lua. Факел используется Facebook, IBM, Yandex и Idiap Research Institute. Torch является гибким и предлагает высокую эффективность и скорость. Он предлагает множество предварительно обученных модулей. Самая отличительная вещь в Torch - это числа, а не целые, короткие или двойные. Таким образом, это облегчает различные операции & функции.

4. Apache Spark

Spark - это среда кластерных вычислений, в основном написанная на Java, Scala, R и Python. Он имеет структуры данных Spark RDD, поэтому вам не нужно беспокоиться о массиве Numpy. Он также позволяет работать с фреймами Spark SQL. Он предлагает простые API-интерфейсы для ученых, знакомых с R & Python. Он масштабируем и способен запускать код машинного обучения на малых и больших компьютерах. Он упрощен и совместим.

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn - это мощная библиотека Python для машинного обучения кодированию, которая явно используется при создании моделей. Он построен на других библиотеках, таких как SciPy, Numpy и matplotlib. Это очень эффективный инструмент для классификации, регрессии и кластеризации, такой как статистическое моделирование. Он поставляется с контролируемым & неконтролируемые алгоритмы обучения, а также перекрестная проверка. Он написан на Python, но для большей производительности он написан на Cython. Оболочка Cython вокруг LIBSVM помогает в реализации машин опорных векторов. Она очень эффективна для интеллектуального анализа данных и поддерживает различные практические задачи. Он способен решать сложные задачи легко и быстро.

6. Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit)

Microsoft создала его, намереваясь предоставить инструментарий для глубокого обучения и использовать его в качестве алгоритма обучения для изучения, как биологические мозги людей. Однако мы можем использовать CNTK для создания различных моделей машинного обучения. Например, DNN с прямой связью, рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети. Это облегчает нейронным сетям проходить через огромные и неструктурированные наборы данных. Он предлагает быстрое время обучения и интуитивно понятную архитектуру. Вы можете настроить его в соответствии с вашими требованиями, потому что он позволяет выбирать ваши метрики, сети и алгоритмы. Он поддерживает несколько машин, несколько графических процессоров.

7. Apache Mahout

Это эксклюзивный инструмент для математиков, ученых и статистиков. Это позволяет его пользователю выполнять их алгоритмы быстро. Это отличный выбор для разработки приложений машинного обучения с масштабируемой производительностью, поскольку он также выступает в качестве распределенной линейной алгебраической структуры. Он в основном сосредоточен на фильтрации, совместной группировке и классификации. Это позволяет разработчикам создавать свои математические вычисления в интерактивной среде. Вычисление может выполняться на платформе больших данных. Более того, вы можете перемещать один и тот же код в своих приложениях, а также в реализациях. Он предоставляет распределенную линейную алгебру и статистический движок, который работает и распределяется вместе с интерактивной оболочкой и библиотекой для ссылку на приложение. Он может взобраться на Apache Hadoop с помощью карты или уменьшить парадигму, но с достаточной свободой.

8. Apache Singa

Лучше всего подходит для аналитики больших данных. Это гибкая и масштабируемая среда для ML, поскольку она обеспечивает гибкую архитектуру для масштабируемого распределенного обучения для больших данных. Он работает на широком спектре оборудования, поэтому он расширяемый. НЛП и распознавание изображений в качестве основных областей применения для платформы. Он поддерживает традиционные модели ML, включая регрессию.

9. Машинное обучение Amazon

Амазонка также научилась работать в сфере ML, предоставив свою среду машинного обучения. По сути, AML - это набор инструментов и мастеров для создания сложных, интеллектуальных и высокопроизводительных приложений без излишнего кода .AML предоставляет прогнозы для вашего приложения, используя мощные и простые в использовании API-интерфейсы., Для создания новых моделей вам необходимо выполнить различные операции, включая регрессию, многоклассовую категоризацию и двоичную классификацию. В таком случае AML может подключить ваши приложения к облаку.

10. Accord.NET

Это основа ML для научных вычислений на основе технологий Dot Net. Он предоставляет различные библиотеки для различных приложений, таких как статистическая обработка данных, обработка изображений, линейная алгебра и нейронные сети. Он имеет библиотеки, которые доступны в виде исходного кода, установщика и пакетов NuGet. Матричная библиотека предлагает многократное использование и более медленные алгоритмические изменения.

Заключение

Мы исследовали десятку лучших систем машинного обучения, обслуживающих различные области Разработка приложений ML. Теперь у вас есть достаточно информации, чтобы сделать правильный выбор для ваших потребностей разработки приложений ML. Если вы не можете это исправить, мы в SysBunny приглашаем вас обсудить ваш проект по разработке приложений для машинного обучения с нашей командой разработчиков ML для комплексной и экономичной доставки.,

Якщо у вас виникли питання, вбо ви бажаєте записатися на індивідуальний урок, замовити статтю (інструкцію) або придбати відеоурок, пишіть нам на:
скайп: olegg.pann
telegram, viber - +380937663911
додавайтесь у телеграм-канал: t.me/webyk
email: oleggpann@gmail.com
ми у fb: www.facebook.com/webprograming24
Обов`язково оперативно відповімо на усі запитіння