시대 기술 분야에서 많은 진전을 이루고 있으며 Gartner 보고서에 따르면 기계 학습과 AI가 230 만 2020 년까지의 일자리와이 엄청난 성장은 다양한 머신 러닝 프레임 워크의 발전으로 이어졌습니다. 이 기사에서는 다음 주제를 다룰 것입니다.
머신 러닝이란?
기계 학습은 이를 통해 소프트웨어 애플리케이션은 데이터에서 학습하고 사람의 개입없이 결과를 더 정확하게 예측할 수 있습니다.
기계가 예제와 경험을 통해 학습 할 수 있도록하는 개념이며 명시 적으로 프로그래밍하지 않아도됩니다. 이를 위해 우리는 오늘날 많은 머신 러닝 프레임 워크를 사용할 수 있습니다. 일반 알고리즘의 진화입니다. 그들은 당신이 제공하는 데이터에서 자동으로 학습 할 수 있도록하여 프로그램을 더 똑똑하게 만듭니다.
머신 러닝 프레임 워크 상위 10 개
기계 학습 프레임 워크는 개발자가 빌드 할 수있는 인터페이스, 라이브러리 또는 도구입니다. 기계 학습 모델 기본 알고리즘의 깊이에 들어 가지 않고도 쉽게. 상위 10 개 머신 러닝 프레임 워크에 대해 자세히 논의하겠습니다.
TensorFlow
Google의 Tensorflow 오늘날 가장 인기있는 프레임 워크 중 하나입니다. 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. TensorFlow는 데이터 흐름 그래프를 구현합니다. 여기서 데이터 또는 텐서의 일괄 처리는 그래프로 설명 된 일련의 알고리즘으로 처리 될 수 있습니다.
테 아노
Theano는 멋지게 접혀 있습니다. , Theano 라이브러리와 거의 병렬로 실행되는 비정상 상태 신경 시스템 라이브러리입니다. Keras의 근본적인 유리한 입장은 Python 라이브러리 계속 실행될 수있는 심오한 발견을 위해 Theano 또는 TensorFlow.
혁신적인 작업을 위해 가능한 한 빠르고 간단하게 심오한 학습 모델을 실현하기 위해 만들어졌습니다. 관용 MIT 허가에 따라 방전되면 Python 2.7 또는 3.5에서 계속 실행되며 기본 구조가 주어지면 GPU 및 CPU에서 일관되게 실행할 수 있습니다.
Sci-Kit 학습
Scikit-learn 가장 잘 알려진 ML 라이브러리 . 관리 및 비지도 학습 계산에 적합합니다. 전례는 직접적이고 계산 된 재발, 선택 트리, 번칭, k-implies 등을 구현합니다.
이 프레임 워크에는 번칭, 재발 및 순서를 포함하여 일반 AI 및 데이터 마이닝 할당에 대한 많은 계산이 포함됩니다.
커피
Caffe는 명료 함, 속도 및 측정 된 품질을 최우선으로하는 또 다른 인기있는 학습 구조입니다. BVLC (Berkeley Vision and Learning Center)와 네트워크 기부자가 만든 것입니다.
Google의 DeepDream은 Caffe Framework에 의존합니다. 이 구조는 Python 인터페이스가있는 BSD 인증 C ++ 라이브러리입니다.
H20
H20은 오픈 소스 머신 러닝 플랫폼입니다. 이것은 비즈니스 지향적이며 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 도움이되며 사용자가 통찰력을 얻을 수 있습니다. 주로 예측 모델링, 위험 및 사기 분석, 보험 분석, 광고 기술, 의료 및 고객 인텔리전스에 사용됩니다.
Amazon Machine Learning
Amazon Machine Learning은 복잡한 학습없이 기계 학습 (ML) 모델 생성 프로세스를 진행하는 데 도움이되는 시각화 도구를 제공합니다. 그리고 기술.
모든 기술 수준의 개발자가 머신 러닝 기술을 쉽게 사용할 수 있도록하는 서비스입니다. Amazon S3, Redshift 또는 RDS에 저장된 데이터에 연결하고 데이터에 대해 이진 분류, 다중 클래스 분류 또는 회귀를 실행하여 모델을 구축 할 수 있습니다.
토치
이 프레임 워크는 먼저 GPU에 머신 러닝 알고리즘에 대한 광범위한 지원을 제공합니다. 쉽고 빠른 스크립팅 언어로 인해 사용하기 쉽고 효율적입니다. LuaJIT 및 기본 C / CUDA 이행.
Torch의 목표는 매우 간단한 프로세스와 함께 과학 알고리즘을 구축 할 때 최대한의 유연성과 속도를 갖는 것입니다.
Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine은 개발자와 데이터 과학자가 프로덕션에서 우수한 머신 러닝 모델을 구축하고 실행하는 데 도움이되는 관리 형 서비스입니다.
.format은 파이썬에서 무엇을합니까?
함께 또는 개별적으로 사용할 수있는 학습 및 예측 서비스를 제공합니다. 기업에서 식품 안전 보장, 위성 이미지의 구름, 고객 이메일에 4 배 더 빠르게 응답 등과 같은 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
Azure ML Studio
이 프레임 워크는 마이크로 소프트 애저 사용자는 모델을 만들고 학습 한 다음 다른 서비스에서 사용할 수있는 API로 전환합니다. 또한 더 큰 모델의 경우 자체 Azure 저장소를 서비스에 연결할 수 있습니다.
Azure ML Studio를 사용하려면 서비스를 사용해보기 위해 계정이 필요하지 않습니다. 익명으로 로그인하고 최대 8 시간 동안 Azure ML Studio를 사용할 수 있습니다.
Spark ML Lib
이것은 의 머신 러닝 라이브러리입니다. 이 프레임 워크의 목표는 실용적인 기계 학습을 확장 가능하고 쉽게 만드는 것입니다.
분류, 회귀, 클러스터링, 협업 필터링, 차원 감소는 물론 하위 수준 최적화 기본 요소와 상위 수준 파이프 라인 API를 포함한 일반적인 학습 알고리즘 및 유틸리티로 구성됩니다.
이것으로 우리는 상위 10 대 머신 러닝 프레임 워크 목록의 끝에 왔습니다.
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