Einführung in maschinelles Lernen
Arthur Samuel prägte den Begriff des maschinellen Lernens im Jahr 1959. Ein amerikanischer Pionier im Bereich Computerspiele und künstliche Intelligenz sagte: „Es gibt Computern die Möglichkeit, ohne explizite Programmierung zu lernen. Maschinelles Lernen ist ein neues Motto, das im Umlauf ist. Es verdient eines der interessantesten Teilgebiete der Informatik zu sein. Programme für künstliche Intelligenz waren in der Vergangenheit generell explizit für die Ausführung von Aufgaben geplant. In den meisten Fällen bestand das „Lernen“ darin, mehrere Parameter an eine feste Implementierung anzupassen, um Fakten zu einer Sammlung anderer Fakten (einer Wissensbasis) hinzuzufügen und dann (effektiv) nach einer Lösung für das Problem von einem zu suchen bekannte Lösung zu einem anderen. in Form eines Weges von mehreren kleinen Schritten. In diesem Thema lernen wir maschinelle Lernwerkzeuge kennen.
Was ist das Tool für maschinelles Lernen?
Tools für maschinelles Lernen sind algorithmische Anwendungen mit künstlicher Intelligenz, mit denen Systeme ohne erheblichen menschlichen Aufwand verstanden und verbessert werden können. Damit kann Software, ohne explizit programmiert zu sein, die Ergebnisse genauer vorhersagen. Maschinenlernwerkzeuge mit Stützrädern sind überwachte Algorithmen. Sie verlangen von einer Person, dass sie sowohl die Eingabe als auch die gewünschte Ausgabe plant und Feedback zur Genauigkeit der Endergebnisse gibt. Unüberwachte Algorithmen erfordern nur sehr wenig Eingriffe durch den Menschen, indem sie einen „Deep Learning“ -Ansatz anwenden, um umfangreiche Datenbanken zu überprüfen und Schlussfolgerungen aus früheren beispielbasierten Trainingsdaten zu ziehen. Sie werden daher in der Regel für komplexere Verarbeitungsaufgaben wie das Erkennen von Bildern, das Sprechen in Text und das Erzeugen natürlicher Sprachen verwendet.
Maschinelles Lernen Tools bestehen aus
- Vorbereitung und Datenerfassung
- Modelle bauen
- Anwendungsbereitstellung und Schulung
Lokale Tools für Telekommunikation und Fernunterricht
Wir können Tools für maschinelles Lernen mit lokalen und Remote-Tools vergleichen. Sie können ein lokales Tool herunterladen, installieren und lokal verwenden, ein Remotetool wird jedoch auf einem externen Server ausgeführt.
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Lokale Werkzeuge
Sie können ein lokales Tool in Ihrer lokalen Umgebung herunterladen, installieren und ausführen.
Die Eigenschaften von Local Tools sind wie folgt:
- Angepasst für Daten und Algorithmen im Speicher.
- Ausführungskontrolle für Konfiguration und Parametrierung.
- Integrieren Sie Ihre Systeme, um Ihre Anforderungen zu erfüllen.
Beispiele für lokale Tools sind Shogun, Golearn for Go usw.
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Remote-Tools
Dieses Tool wird vom Server gehostet und in Ihrer lokalen Umgebung aufgerufen. Diese Instrumente werden oft als Machine Learning as a Service (MLaaS) bezeichnet.
- Angepasst, damit größere Datensätze auf einer Skala ausgeführt werden können.
- Führen Sie mehrere Geräte, mehrere Kerne und gemeinsamen Speicher aus.
- Einfachere Schnittstellen, die eine geringere Konfigurationskontrolle und Parametrisierung des Algorithmus ermöglichen.
Beispiele für diese Tools sind maschinelles Lernen in AWS, Predication in Google, Apache Mahout usw.
Tools für maschinelles Lernen:
Nachfolgend sind die verschiedenen Tools des maschinellen Lernens aufgeführt:
TensorFlow
Dies ist eine maschinelle Lernbibliothek von Google Brain der KI-Organisation von Google, die im Jahr 2015 veröffentlicht wurde. Mit Tensor Flow können Sie Ihre eigenen Bibliotheken erstellen. Aufgrund der Flexibilität können wir auch C ++ und Python verwenden. Ein wichtiges Merkmal dieser Bibliothek ist, dass Datenflussdiagramme verwendet werden, um numerische Berechnungen mit Hilfe von Knoten und Kanten darzustellen. Mathematische Operationen werden durch Knoten dargestellt, während Kanten mehrdimensionale Datenfelder bezeichnen, an denen Operationen ausgeführt werden. TensorFlow wird von vielen bekannten Unternehmen wie eBay, Twitter, Dropbox usw. verwendet. Es bietet auch großartige Entwicklungstools, insbesondere für Android.
Keras
Keras ist eine tief lernende Python-Bibliothek, die auf Theano, TensorFlow, ausgeführt werden kann. Francois Chollet, Mitglied des Google Brain-Teams, hat es entwickelt, um Datenwissenschaftlern die Möglichkeit zu geben, maschinelle Lernprogramme schnell auszuführen. Durch die Verwendung der übergeordneten, verständlichen Schnittstelle der Bibliothek und die Aufteilung der Netzwerke in Sequenzen von separaten Modulen ist ein schnelles Prototyping möglich. Es ist aufgrund der Benutzeroberfläche, der einfachen Erweiterbarkeit und der Modularität beliebter. Es läuft sowohl auf der CPU als auch auf der GPU.
Scikit-lernen
Scikit-learn, das 2007 erstmals veröffentlicht wurde, ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen. Python ist eine Skriptsprache dieses Frameworks und umfasst verschiedene Modelle des maschinellen Lernens wie Klassifizierung, Regression, Clustering und Reduzierung der Dimensionalität. Scikit-learn wurde für drei Open-Source-Projekte entwickelt: Matplotlib, NumPy und SciPy.
Scikit-Learn bietet Benutzern eine Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen. Die Framework-Bibliothek konzentriert sich auf die Datenmodellierung, nicht jedoch auf das Laden, Zusammenfassen und Bearbeiten von Daten.
Caffe2
Caffe2 ist eine aktualisierte Version von Caffe. Es ist ein leichtes Open-Source-Tool für maschinelles Lernen, das von Facebook entwickelt wurde. Es verfügt über eine umfangreiche Bibliothek für maschinelles Lernen, um komplexe Modelle auszuführen. Außerdem wird die mobile Bereitstellung unterstützt. Diese Bibliothek verfügt über eine C ++ - und Python-API, mit der Entwickler zuerst Prototypen erstellen und später optimieren können
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib ist ein verteiltes Framework für maschinelles Lernen. Der Spark-Kern ist oben entwickelt. Apache sparks MLlib ist neunmal schneller als die festplattenbasierte Implementierung. Es wird häufig als Open-Source-Projekt verwendet, das sich auf maschinelles Lernen konzentriert, um es einfach zu machen.
Apache Spark MLlib verfügt über eine Bibliothek für eine skalierbare Berufsausbildung. MLlib enthält Algorithmen für Regression, kollaborative Filter, Clustering, Entscheidungsbäume und Pipeline-APIs höherer Ebenen.
OpenNN
OpenNN wird von der Künstlichen Intelligenz Firma Artelnics entwickelt. OpenNN ist eine erweiterte Analyse-Firmware-Bibliothek, die in C ++ geschrieben wurde. Die erfolgreichste Methode des maschinellen Lernens ist die Implementierung neuronaler Netze. Es hat eine hohe Leistung. Die Ausführungsgeschwindigkeit und die Speicherzuordnung dieser Bibliothek fallen auf.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, mit dem Datenforscher und -entwickler schnell und einfach Modelle für maschinelles Lernen in jeder Größenordnung erstellen, trainieren und implementieren können. Amazon SageMaker unterstützt Jupyter-Notizbücher für Open-Source-Webanwendungen, mit denen Entwickler Live-Code freigeben können. Diese Notizbücher enthalten Treiber, Pakete und Bibliotheken für gängige Deep Learning-Plattformen und Frameworks für SageMaker-Benutzer. Amazon SageMaker verschlüsselt Modelle optional sowohl während als auch während der Übertragung über AWS Key Management Service, und API-Anforderungen werden über eine sichere Verbindung zur Socket-Schicht ausgeführt. SageMaker speichert Code auch in Volumes, die von Sicherheitsgruppen geschützt und verschlüsselt werden.
Fazit
Vor der Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen muss unbedingt ein Tool für maschinelles Lernen ausgewählt werden, das über umfangreiche Bibliotheken, eine hervorragende Benutzeroberfläche und Unterstützung für gängige Programmiersprachen verfügt. Dies war also ein Leitfaden für Tools zum maschinellen Lernen, die bei der Auswahl der erforderlichen Technologie helfen.
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