Frameworks für maschinelles Lernen

Bevor Sie mit diesem Artikel zu Machine Learning Frameworks beginnen, sollten Sie sich eine Einführung darüber verschaffen, was ein Framework ist und was genau Machine Learning ist. Da dieser Artikel sich mit Frameworks befasst, wollen wir zunächst verstehen, was Framework ist. Laut Wikipedia ist „Software-Framework“ eine Abstraktion, in der Software, die allgemeine Funktionen bereitstellt, durch zusätzlichen, vom Benutzer geschriebenen Code selektiv geändert werden kann, wodurch anwendungsspezifische Software bereitgestellt wird. Ein Software-Framework bietet eine Standardmethode zum Erstellen und Bereitstellen von Anwendungen. “Nehmen wir nun an, Sie bereiten Masala-Tee zu. Dazu benötigen Sie verschiedene Zutaten wie Milch, Teeblätter, Zucker und Gewürze, aber während Sie diese zubereiten Es kann vorkommen, dass Sie nicht in der Lage sind, die richtigen Zutaten in das richtige Verhältnis zu setzen. Aber eines Tages mischen Sie alle Zutaten im richtigen Verhältnis und bewahren es im Glas auf. Jetzt können Sie es direkt aus dem Glas verwenden, Sie haben nicht die Angst, das richtige Verhältnis zu vergessen. Das Glas wird hier zum Gerüst. Es spart Zeit und Mühe.
Was ist maschinelles Lernen? Es ist seit Beginn dieses Jahrzehnts ein Modewort und es ist auch sehr aufregend. Maschinelles Lernen ist also keine künstliche Intelligenz, da Menschen manchmal damit verwechselt werden. Es ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die es einem System ermöglicht, aus früheren Daten oder Bildern zu lernen, um sie zu verbessern, ohne ausdrücklich dafür programmiert zu sein. Im Grunde lehrt der Algorithmus des maschinellen Lernens die Maschine, nach einem Muster in den Vergangenheitsdaten zu suchen und diese Erfahrung zu nutzen, um bessere Entscheidungen für die Zukunft ohne oder mit minimalem menschlichem Eingriff zu treffen.

Top 10 der verschiedenen Frameworks für maschinelles Lernen

Schauen wir uns nun zehn verschiedene Frameworks für maschinelles Lernen an:

1. Scikit-Learn: Es handelt sich um eine kostenlose Bibliothek für maschinelles Lernen, die auf SciPy (Scientific Python) basiert. Es wird sehr häufig von Python-Programmierern verwendet. Es wurde von David Cournapeau entwickelt. Sie können mit Ihren Daten Features entwickeln (indem Sie die Anzahl der Features erhöhen), skalieren, vorverarbeiten und Ihre Daten in Trainings- und Test-Teilmengen aufteilen. Es enthält auch viele maschinelle Lernalgorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, K-Mean-Algorithmus und Support-Vektor-Maschinen. Es ist sehr beliebt, da es problemlos mit NumPy und SciPy funktioniert.
2. Tensor Flow: Es ist auch eine Open-Source-Bibliothek, die im Allgemeinen für Deep-Learning- oder Machine-Learning-Algorithmen unter Verwendung neuronaler Netze verwendet wird. Es wird von Google erstellt. Tensor Flow ist eine Bibliothek zur Datenflussprogrammierung. Sie verwendet verschiedene Optimierungstechniken zur Berechnung des mathematischen Ausdrucks, mit dem die gewünschten Ergebnisse erzielt werden. Das herausragende Merkmal von sci-kit learn sind:
  1. Es funktioniert hervorragend mit einem mathematischen Ausdruck, der mehrdimensionale Arrays umfasst.
  2. Es ist maschinenübergreifend hoch skalierbar.
  3. Es funktioniert mit einer Vielzahl von Datensätzen.
  Diese Funktionen machen es zu einem sehr nützlichen Framework für die Bereitstellung von Produktionsmodellen.

Amazon Machine Learning: Wie der Name schon sagt, wird es von Amazon bereitgestellt. Es ist ein Dienst, mit dem Entwickler Modelle erstellen können. Es kann als Visualisierungswerkzeug verwendet werden und kann von maschinell lernenden Ingenieuren verwendet werden, um Modelle zu erstellen, ohne die Details jedes Modells genau kennen zu müssen. Es kann alle Arten von Modellen ausführen oder erstellen, z. B. Binäre Klassifikation, Algorithmen für mehrere Klassen, Regressionsmodelle.
Azure ML Studio: Dieses Framework stammt von Microsoft. So funktioniert es, dass registrierte Azure-Benutzer Modelle erstellen und trainieren können. Anschließend können Sie sie als APIs verwenden, die von anderen Diensten verwendet werden. Benutzer erhalten bis zu 10 GB Speicherplatz pro Konto. Es unterstützt eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen. Eine sehr gute Funktion ist, dass Sie den Dienst auch dann testen können, wenn Sie noch keinen Account haben, indem Sie sich anonym in den Account einloggen, und ML Studio bis zu 8 Stunden lang verwenden können.
MLib (Spark): Es ist das maschinelle Lernprodukt von Apache Spark. Es enthält oder unterstützt alle Arten von Algorithmen und Dienstprogrammen für maschinelles Lernen wie Regressionsklassifizierung (binär und mehrklassig), Clustering, Ensemble und vieles mehr.
Torch: Es handelt sich um ein wissenschaftliches Framework für maschinelles Lernen, das verschiedene Dienstprogramme und Algorithmen für maschinelles Lernen unterstützt. Das herausragende Merkmal dieses Frameworks ist, dass die GPU an erster Stelle steht. Es bietet Community-basierte Pakete für maschinelles Lernen, Computer Vision, Bildverarbeitung, Deep Learning und vieles mehr. Beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen geht es hauptsächlich darum, eine hohe Skalierbarkeit, Flexibilität und Geschwindigkeit bereitzustellen. Es ist auf jeden Fall ein Rahmen, nach dem Sie suchen müssen, wenn Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen.
Theano: Es wird mit Python erstellt. Es ermöglicht uns, mathematische Berechnungen zu definieren, zu erstellen und zu optimieren. Wie bei Torch kann auch hier eine GPU verwendet werden, die zur Optimierung und Skalierbarkeit beiträgt.
Veles: Es ist in C ++ geschrieben und es ist ein Deep Learning Framework. Obwohl es in C ++ geschrieben ist, verwendet es Python, um die Automatisierung durchzuführen. Es wird hauptsächlich in neuronalen Netzen wie CNN (Convolution Neural Networks) verwendet.
H20: Der Name klingt interessant, aber dieses Framework ermöglicht es uns, mathematische und prädiktive Analysen anzuwenden, um die heutigen Probleme zu lösen. Es verwendet einige kombiniert einige coole Funktionen wie:
1. Best of Breed-Open-Source-Technologie.
2. Einfach zu bedienende Weboberfläche.
3. Data Agnostic Support für alle gängigen Datenbanken.
Neben der Verwendung von H2o können wir mit vorhandenen Sprachen arbeiten und diese nahtlos mit Hadoop erweitern.
Caffe: Es ist ein Deep-Learning-Framework, das mit Blick auf Geschwindigkeit und Modularität erstellt wurde. Es wird hauptsächlich bei neuronalen Netzwerkproblemen verwendet und wurde vom Berkeley Vision and Learning Center gegründet.
Nachdem Sie einige der besten Frameworks von vielen kennengelernt haben. Lassen Sie uns jetzt schließen.

Fazit

Jedes Feld produziert heute Daten, und Daten müssen mithilfe bestimmter Algorithmen analysiert und modelliert werden, um bessere zukünftige Ergebnisse zu erzielen. Kurz gesagt, genau das macht maschinelles Lernen. Es ist eine wesentliche Fähigkeit des 21. Jahrhunderts und die meisten Frameworks sind Open Source für Entwickler-Communities. Es ist eines der wachsenden Felder in der Technologie und im IT-Bereich.

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