L'ère de est là et fait beaucoup de progrès dans le domaine technologique et selon un rapport Gartner, l'apprentissage automatique et l'IA vont créer 2,3 millions Emplois d'ici 2020 et cette croissance massive a conduit à l'évolution de divers cadres d'apprentissage automatique. Dans cet article, nous aborderons les sujets suivants:
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
L'apprentissage automatique est un type de qui permet aux applications logicielles d'apprendre à partir des données et de devenir plus précises dans la prévision des résultats sans intervention humaine.
C'est un concept qui permet à la machine d'apprendre des exemples et de l'expérience, et cela aussi sans être explicitement programmée. Pour y parvenir, nous disposons aujourd'hui de nombreux frameworks d'apprentissage automatique. sont une évolution des algorithmes normaux. Ils rendent vos programmes plus intelligents en leur permettant d'apprendre automatiquement des données que vous fournissez.
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Top 10 des cadres de machine learning
Un cadre d'apprentissage automatique est une interface, une bibliothèque ou un outil qui permet aux développeurs de créer modèles d'apprentissage automatique facilement, sans entrer dans la profondeur des algorithmes sous-jacents. Décrivons en détail les 10 principaux frameworks de machine learning:
TensorFlow
Google Tensorflow est l'un des frameworks les plus populaires aujourd'hui. Il s'agit d'une bibliothèque de logiciels open source pour le calcul numérique à l'aide de graphiques de flux de données. TensorFlow implémente des graphiques de flux de données, où des lots de données ou des tenseurs peuvent être traités par une série d'algorithmes décrits par un graphique.
Theano
Theano est merveilleusement replié , une bibliothèque de systèmes neuronaux à état anormal, qui fonctionne presque en parallèle avec la bibliothèque Theano. La position favorable fondamentale de Keras est qu’il s’agit d’une Bibliothèque Python pour une découverte profonde qui peut continuer à déborder Theano ou TensorFlow.
Il a été créé pour rendre l'actualisation de modèles d'apprentissage profond aussi rapide et simple que possible pour un travail innovant. Déchargé sous le permis MIT tolérant, il continue de fonctionner sur Python 2.7 ou 3.5 et peut s'exécuter de manière cohérente sur les GPU et les processeurs étant donné les structures de base.
Sci-Kit Learn
Scikit-learn est l'un des plus connus Bibliothèques ML . Il est préférable pour les calculs d'apprentissage administrés et non supervisés. Les précédents implémentent des rechutes directes et calculées, des arbres de choix, des regroupements, des k-implique, etc.
Ce cadre implique de nombreux calculs pour les affectations régulières d'IA et d'exploration de données, y compris le regroupement, la rechute et l'ordre.
Café
Caffe est une autre structure d'apprentissage populaire faite avec l'articulation, la vitesse et la qualité mesurée comme priorité absolue. Il est créé par le Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) et par des donateurs du réseau.
DeepDream de Google dépend de Caffe Framework. Cette structure est une bibliothèque C ++ autorisée par BSD avec une interface Python.
H20
H20 est une plateforme d'apprentissage automatique open source. C'est un qui est orienté métier et aide à prendre une décision basée sur des données et permet à l'utilisateur de tirer des informations. Il est principalement utilisé pour la modélisation prédictive, l'analyse des risques et des fraudes, l'analyse des assurances, la technologie publicitaire, la santé et l'intelligence client.
Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning fournit des outils de visualisation qui vous aident à traverser le processus de création de modèles d'apprentissage automatique (ML) sans avoir à apprendre et la technologie.
C'est un service qui permet aux développeurs de tous niveaux d'utiliser facilement la technologie d'apprentissage automatique. Il se connecte aux données stockées dans Amazon S3, Redshift ou RDS et peut exécuter une classification binaire, une catégorisation multiclasse ou une régression sur les données pour créer un modèle.
Torche
Ce cadre fournit une large prise en charge des algorithmes d'apprentissage automatique aux GPU en premier. Il est facile à utiliser et efficace en raison du langage de script simple et rapide, LuaJIT , et un sous-jacent C / CUDA la mise en oeuvre.
Le but de Torch est d'avoir un maximum de flexibilité et de rapidité dans la construction de vos algorithmes scientifiques avec un processus extrêmement simple.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine est un service géré qui aide les développeurs et les data scientists à créer et à exécuter des modèles de machine learning supérieurs en production.
Il propose des services de formation et de prédiction qui peuvent être utilisés ensemble ou individuellement. Il est utilisé par les entreprises pour résoudre des problèmes tels que la sécurité alimentaire, les nuages dans les images satellite, la réponse quatre fois plus rapide aux e-mails des clients, etc.
Azure ML Studio
Ce cadre permet Microsoft Azure aux utilisateurs de créer et de former des modèles, puis de les transformer en API qui peuvent être utilisées par d'autres services. En outre, vous pouvez connecter votre propre stockage Azure au service pour les modèles plus volumineux.
Pour utiliser Azure ML Studio, vous n'avez même pas besoin d'un compte pour essayer le service. Vous pouvez vous connecter de manière anonyme et utiliser Azure ML Studio pendant huit heures maximum.
Spark ML Lib
C'est La bibliothèque d'apprentissage automatique de. L'objectif de ce cadre est de rendre l'apprentissage automatique pratique évolutif et facile.
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Il se compose d'algorithmes et d'utilitaires d'apprentissage communs, notamment la classification, la régression, le clustering, le filtrage collaboratif, la réduction de dimensionnalité, ainsi que des primitives d'optimisation de niveau inférieur et des API de pipeline de niveau supérieur.
Avec cela, nous sommes arrivés à la fin de notre liste des 10 meilleurs cadres d'apprentissage automatique.
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