Kỷ nguyên của ở đây và nó đang đạt được nhiều tiến bộ trong lĩnh vực Công nghệ và theo Báo cáo của Gartner, Học máy và AI sẽ tạo ra 2,3 triệu Việc làm vào năm 2020 và sự tăng trưởng lớn này đã dẫn đến sự phát triển của nhiều Khung công tác Máy học khác nhau. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
Học máy là gì?
Máy học là một loại điều đó cho phép các ứng dụng phần mềm học hỏi từ dữ liệu và trở nên chính xác hơn trong việc dự đoán kết quả mà không cần sự can thiệp của con người.
Đây là một khái niệm cho phép máy học hỏi từ các ví dụ và kinh nghiệm, cũng như điều đó mà không cần được lập trình rõ ràng. Để thực hiện điều này, chúng tôi có rất nhiều Khung công tác Máy học hiện nay. là một sự tiến hóa của các thuật toán bình thường. Chúng làm cho các chương trình của bạn thông minh hơn bằng cách cho phép chúng tự động học hỏi từ dữ liệu bạn cung cấp.
10 khung công tác máy học hàng đầu
Khung học máy là một giao diện, thư viện hoặc công cụ cho phép các nhà phát triển xây dựng mô hình học máy dễ dàng mà không cần đi sâu vào các thuật toán cơ bản. Hãy thảo luận chi tiết về 10 Khung công tác Máy học Hàng đầu:
TensorFlow
Của Google Tensorflow là một trong những framework phổ biến nhất hiện nay. Nó là một thư viện phần mềm mã nguồn mở để tính toán số sử dụng đồ thị luồng dữ liệu. TensorFlow triển khai các biểu đồ luồng dữ liệu, trong đó các lô dữ liệu hoặc hàng chục có thể được xử lý bằng một loạt các thuật toán được mô tả bằng biểu đồ.
chuỗi fibonacci đệ quy trong java
Theano
Theano được gấp lại một cách tuyệt vời , một thư viện hệ thống thần kinh trạng thái bất thường, chạy gần như song song với thư viện Theano. Vị trí thuận lợi cơ bản của Keras là nó là một Thư viện Python để khám phá sâu sắc có thể tiếp tục chạy qua Theano hoặc TensorFlow.
Nó được tạo ra để thực hiện các mô hình học tập sâu sắc một cách nhanh chóng và đơn giản nhất khả thi cho các công việc đổi mới. Được xả theo giấy phép MIT có thể chấp nhận được, nó tiếp tục chạy trên Python 2.7 hoặc 3.5 và có thể liên tục thực thi trên GPU và CPU với cấu trúc cơ bản.
Sci-Kit Tìm hiểu
Scikit-learning là một trong những người nổi tiếng nhất Thư viện ML . Nó được ưu tiên cho các phép tính học tập có quản lý và không có giám sát. Người được ưu tiên thực hiện các lần tái phát trực tiếp và được tính toán, cây lựa chọn, nhóm, hàm ý k, v.v.
Khung công tác này liên quan đến rất nhiều tính toán cho các bài tập khai thác dữ liệu và AI thông thường, bao gồm nhóm, lặp lại và thứ tự.
sự khác biệt giữa java và c ++ là gì
Cà phê
Caffe là một cấu trúc học tập phổ biến khác được ưu tiên hàng đầu với sự rõ ràng, tốc độ và chất lượng được đo lường. Nó được tạo ra bởi Trung tâm Tầm nhìn và Học tập Berkeley (BVLC) và bởi các nhà tài trợ trong mạng lưới.
DeepDream của Google phụ thuộc vào Caffe Framework. Cấu trúc này là một thư viện C ++ được BSD ủy quyền với Giao diện Python.
H20
H20 là một nền tảng máy học mã nguồn mở. Nó là một theo định hướng kinh doanh và giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và cho phép người dùng rút ra thông tin chi tiết. Nó chủ yếu được sử dụng để tạo mô hình dự đoán, phân tích rủi ro và gian lận, phân tích bảo hiểm, công nghệ quảng cáo, chăm sóc sức khỏe và trí tuệ khách hàng.
Học máy của Amazon
Amazon Machine Learning cung cấp các công cụ trực quan giúp bạn thực hiện quá trình tạo mô hình máy học (ML) mà không cần phải học phức tạp Và công nghệ.
Đây là một dịch vụ giúp các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng dễ dàng sử dụng công nghệ máy học. Nó kết nối với dữ liệu được lưu trữ trong Amazon S3, Redshift hoặc RDS và có thể chạy phân loại nhị phân, phân loại đa lớp hoặc hồi quy trên dữ liệu để xây dựng mô hình.
Đuốc
Khung này cung cấp hỗ trợ rộng rãi cho các thuật toán học máy cho GPU trước tiên. Nó rất dễ sử dụng và hiệu quả vì ngôn ngữ kịch bản dễ dàng và nhanh chóng, LuaJIT và một cơ sở C / CUDA thực hiện.
Mục tiêu của Torch là có được sự linh hoạt và tốc độ tối đa trong việc xây dựng các thuật toán khoa học của bạn cùng với một quy trình cực kỳ đơn giản.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine là một dịch vụ được quản lý giúp các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu xây dựng và chạy các mô hình máy học ưu việt trong sản xuất.
Nó cung cấp các dịch vụ đào tạo và dự đoán có thể được sử dụng cùng nhau hoặc riêng lẻ. Nó được các doanh nghiệp sử dụng để giải quyết các vấn đề như đảm bảo an toàn thực phẩm, các đám mây trong ảnh vệ tinh, phản hồi email khách hàng nhanh hơn bốn lần, v.v.
Azure ML Studio
Khung này cho phép Microsoft Azure người dùng để tạo và đào tạo các mô hình, sau đó biến chúng thành các API có thể được sử dụng bởi các dịch vụ khác. Ngoài ra, bạn có thể kết nối bộ nhớ Azure của riêng mình với dịch vụ dành cho các mô hình lớn hơn.
làm thế nào để trở thành ai kỹ sư
Để sử dụng Azure ML Studio, bạn thậm chí không cần có tài khoản để dùng thử dịch vụ. Bạn có thể đăng nhập ẩn danh và sử dụng Azure ML Studio trong tối đa tám giờ.
Spark ML Lib
Đây là Thư viện máy học của. Mục tiêu của khuôn khổ này là làm cho việc học máy thực tế có thể mở rộng và dễ dàng.
Nó bao gồm các thuật toán và tiện ích học tập phổ biến, bao gồm phân loại, hồi quy, phân cụm, lọc cộng tác, giảm kích thước, cũng như các nguyên thủy tối ưu hóa cấp thấp hơn và API đường ống cấp cao hơn.
Với điều này, chúng tôi đã đến cuối danh sách 10 Khung công tác máy học hàng đầu của chúng tôi.
Nếu bạn muốn đăng ký một khóa học hoàn chỉnh về Trí tuệ nhân tạo và Học máy, Edureka có một điều đó sẽ giúp bạn thành thạo các kỹ thuật như Học có giám sát, Học không giám sát và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó bao gồm đào tạo về những tiến bộ và phương pháp tiếp cận kỹ thuật mới nhất trong Trí tuệ nhân tạo & Máy học như Học sâu, Mô hình đồ họa và Học tăng cường.