の時代 はここにあり、技術分野で大きな進歩を遂げています。Gartnerレポートによると、機械学習とAIが 230万 2020年までの仕事とこの大規模な成長により、さまざまな機械学習フレームワークが進化しました。この記事では、次のトピックについて説明します。
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機械学習とは何ですか？
機械学習は一種です これにより、ソフトウェアアプリケーションはデータから学習し、人間の介入なしに結果をより正確に予測できるようになります。
これは、マシンが例や経験から学ぶことを可能にする概念であり、それも明示的にプログラムする必要はありません。これを実現するために、今日利用できる機械学習フレームワークがたくさんあります。 通常のアルゴリズムの進化形です。提供したデータから自動的に学習できるようにすることで、プログラムをよりスマートにします。
トップ10の機械学習フレームワーク
機械学習フレームワークは、開発者が構築できるインターフェース、ライブラリ、またはツールです。 機械学習モデル 基礎となるアルゴリズムの奥深くに入ることなく、簡単に。トップ10の機械学習フレームワークについて詳しく説明しましょう。
TensorFlow
Googleの Tensorflow 今日最も人気のあるフレームワークの1つです。これは、データフローグラフを使用した数値計算用のオープンソースソフトウェアライブラリです。 TensorFlowは、データフローグラフを実装します。データフローグラフでは、データまたはテンソルのバッチを、グラフで記述された一連のアルゴリズムで処理できます。
テアノ
テアーノは素晴らしく折りたたまれています 、Theanoライブラリとほぼ並行して実行される異常状態の神経システムライブラリ。 Kerasの基本的な有利な立場は、それが穏健であるということです Pythonライブラリ 走り続けることができる深遠な発見のために TheanoまたはTensorFlow。
これは、革新的な作業のために可能な限り迅速かつ簡単に深遠な学習モデルを実現するために作成されました。許容されるMIT許可の下で放電され、Python 2.7または3.5で実行を継続し、基本構造が与えられた場合、GPUおよびCPUで一貫して実行できます。
Sci-Kit Learn
Scikit-learn 最もよく知られているの1つです MLライブラリ 。管理された学習計算と教師なし学習計算に適しています。先例は、直接および計算された再発、選択ツリー、バンチング、k-impliesなどを実装します。
このフレームワークには、バンチング、再発、順序付けなど、通常のAIとデータマイニングの割り当てに関する多くの計算が含まれます。
コーヒー
カフェは、アーティキュレーション、スピード、測定された品質を最優先事項として作られたもう1つの人気のある学習構造です。これは、バークレービジョンアンドラーニングセンター（BVLC）とネットワークドナーによって作成されています。
GoogleのDeepDreamはCaffeFrameworkに依存しています。この構造は、Pythonインターフェイスを備えたBSD認定のC ++ライブラリです。
H20
H20は、オープンソースの機械学習プラットフォームです。それは これはビジネス指向であり、データに基づいて意思決定を行うのに役立ち、ユーザーが洞察を引き出すことを可能にします。これは主に、予測モデリング、リスクと不正の分析、保険分析、広告技術、ヘルスケア、および顧客インテリジェンスに使用されます。
アマゾン機械学習
Amazon Machine Learningは、複雑な学習をしなくても機械学習（ML）モデルを作成するプロセスを実行するのに役立つ視覚化ツールを提供します とテクノロジー。
これは、すべてのスキルレベルの開発者が機械学習テクノロジーを簡単に使用できるようにするサービスです。 Amazon S3、Redshift、またはRDSに保存されているデータに接続し、データに対してバイナリ分類、マルチクラス分類、または回帰を実行してモデルを構築できます。
松明
このフレームワークは、最初にGPUに機械学習アルゴリズムを幅広くサポートします。簡単で高速なスクリプト言語により、使いやすく効率的です。 LuaJIT 、および基礎となる C / CUDA 実装。
Torchの目標は、非常に単純なプロセスとともに、科学的アルゴリズムを構築する際に最大限の柔軟性と速度を実現することです。
Google CloudMLエンジン
Cloud Machine Learning Engineは、開発者とデータサイエンティストが、本番環境で優れた機械学習モデルを構築して実行するのに役立つマネージドサービスです。
一緒にまたは個別に使用できるトレーニングおよび予測サービスを提供します。これは、食品の安全性の確保、衛星画像の雲、顧客の電子メールへの4倍の高速応答などの問題を解決するために企業によって使用されます。
Azure ML Studio
このフレームワークにより、 Microsoft Azure ユーザーはモデルを作成してトレーニングし、それらを他のサービスで使用できるAPIに変換します。また、独自のAzureストレージをより大きなモデルのサービスに接続することもできます。
Azure ML Studioを使用するために、サービスを試すためのアカウントも必要ありません。匿名でログインして、Azure MLStudioを最大8時間使用できます。
Spark ML Lib
これは の機械学習ライブラリ。このフレームワークの目標は、実用的な機械学習をスケーラブルで簡単にすることです。
これは、分類、回帰、クラスタリング、協調フィルタリング、次元削減、および低レベルの最適化プリミティブと高レベルのパイプラインAPIを含む、一般的な学習アルゴリズムとユーティリティで構成されています。
これで、機械学習フレームワークのトップ10リストの最後になりました。
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