цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 
» » Лучшие фреймворки для алгоритмов машинного обучения

Лучшие фреймворки для алгоритмов машинного обучения

Автор: Mike(admin) от 13-08-2019, 23:55

Рейтинг платформ машинного обучения


Машинное обучение (Machine Learning или ML) – одна из самых быстро развивающихся технологий сегодня. Разработчики ML ищут подходящую платформу для своих проектов с целью разработки приложений машинного обучения. Перечисленные здесь основные фреймворки машинного обучения удовлетворяют современные потребности разработчиков наиболее эффективным образом.


Лучшие фреймворки для алгоритмов машинного обучения

Машинное обучение согласно Википедии – это научное исследование статистических моделей и алгоритмов, помогающих вычислительной системе эффективно и независимо выполнять поставленные задачи, полагаясь исключительно на выводы и шаблоны, извлеченные из обучающих или полученных данных. Это подмножество технологий искусственного интеллекта. Таким образом, оно автоматически повышает производительность в зависимости от времени, взаимодействия и опыта, а также наиболее важного сбора полезных данных, относящихся к распределенным задачам.


В индустрии программного обеспечения мы знаем, что без интерфейса, библиотек и организованных инструментов разработка программного обеспечения оказывается кошмаром. Когда мы объединяем эти основы, это становится фреймворком или платформой для простой, быстрой и значимой разработки программного обеспечения. Фреймворки ML помогают разработчикам определять модели ML точными, прозрачными и лаконичными способами. Среды ML использовались для обеспечения готовых и оптимизированных компонентов, помогающих в построении модели и других задачах.


TensorFlow


Это отличная библиотека с открытым исходным кодом для программирования на основе данных для широкого спектра задач. Она поддерживает регрессии, классификации и нейронные сети, также сложные задачи и алгоритмы. Вы можете запустить ее на процессорах и графических процессорах.


TensorFlow

TensorFlow имеет сложные функции и парадигмы, поэтому требует дополнительных усилий при его изучении. Если вы освоили массивы Numpy фреймворка Python и его библиотек, ваша работа станет проще при работе с n-мерным массивом в фреймворке TensorFlow.


Это гибкая структура и предлагает несколько моделей, а также версий, которые обслуживаются одновременно. Таким образом, это помогает в неавтоматическом переходе на новые версии. Платформа может работать на GPU, CPU, серверах, настольных компьютерах и мобильных устройствах. Поэтому она портативна. Это полезно в исследованиях и разработках. Это обеспечивает автоматическое дифференцирование и производительность.


CAFFE (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding или сверточная архитектура для быстрого внедрения функций)


Caffe 2 – это инструмент глубокого обучения и высокоэффективная среда ML, написанная на C++. Она поддерживает основные схемы и связана с разработкой нейронных сетей. Она обеспечивает ускорение на базе графического процессора и стандартного процессора. Поэтому инструмент Caffe 2 популярен в академических исследовательских проектах и опытных разработках.


CAFFE

Это самая быстрая среда для глубоких нейронных сетей и поддерживает обучение графических процессоров для выборочных данных. Она имеет хорошо структурированный интерфейс Mat Lab и Python для работы. Это позволяет переключаться между CPU и GPU с установкой единого флага для обучения и развертывания в кластерах.


CAFFE предлагает отличную производительность и делает ее идеальной для промышленного развертывания, а также для научных экспериментов. Она может обрабатывать 60 миллионов изображений в день с одним графическим процессором и обеспечивает самую быструю реализацию конвента.


PyTorch или TORCH


Torch – это библиотека ML и научная вычислительная среда. Она поставляется с интерфейсом языка сценариев из пользовательского интерфейса программирования Lua. Инструментом Torch пользуются Facebook, IBM, Яндекс и Idiap Research Institute.


PyTorch

Torch является гибким и предлагает высокую эффективность и скорость. Он предлагает множество предварительно обученных модулей. Самая отличительная вещь в Torch – это числа, а не вариации форматов чисел, такие как целые, короткие или двойные. Таким образом, он облегчает различные операции и функции.


Apache Spark


Spark – это среда для кластерных вычислений, написанная в основном на Java, Scala, R и Python. Она имеет структуры данных Spark RDD, поэтому вам не нужно беспокоиться о массиве Numpy. Она также позволяет работать с кадрами Spark SQL.


Apache Spark

Spark предлагает простые API-интерфейсы для ученых, знакомых с R и Python. Он масштабируем и способен запускать код машинного обучения на малых и больших компьютерах. Это модернизированный сквозной и совместимый инструмент.


Scikit-Learn


Scikit-Learn – это мощная библиотека Python для машинного обучения, которая используется явно при создании моделей. Она построен на других библиотеках, таких как SciPy, Numpy и matplotlib. Это высокоэффективный инструмент для классификации, регрессии и кластеризации, такой как статистическое моделирование.


Scikit-Learn

Он поставляется с контролируемыми и неконтролируемыми алгоритмами обучения, а также перекрестной проверкой. Он написан на Python, но для большей производительности его часть также написана на Cython. Оболочка Cython вокруг LIBSVM помогает в реализации машин опорных векторов. Он очень эффективен для интеллектуального анализа данных и поддерживает различные практические задачи. Он способен решать сложные задачи легко и быстро.


Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit)


Microsoft создала этот набор, намереваясь предоставить инструментарий для глубокого обучения и использовать его в качестве алгоритма обучения, чтобы учиться машинам по принципу работы биологических мозгов людей. Однако мы можем использовать CNTK для создания различных моделей машинного обучения. Например, нейронные сети с прямой связью, рекуррентные нейронные сети и сверточные нейронные сети.


Это облегчает нейронным сетям проходить через огромные и неструктурированные наборы данных. Инструмент предлагает быстрое время обучения и интуитивно понятную архитектуру. Вы можете настроить его в соответствии с вашими требованиями, потому что он позволяет выбирать ваши метрики, сети и алгоритмы. Он поддерживает несколько несколько графических процессоров.


Apache Mahout


Это эксклюзивный инструмент для математиков, ученых и статистиков. Это позволяет его пользователю выполнять свои алгоритмы максимально быстро. Это отличный выбор для разработки приложений машинного обучения с масштабируемой производительностью, поскольку он также выступает в качестве распределенной линейной алгебраической структуры.


Основное внимание уделяется фильтрации, совместной группировке и классификации. Это позволяет разработчикам создавать свои математические вычисления в интерактивной среде. Вычисление может выполняться на платформе больших данных. Более того, вы можете перемещать один и тот же код в своих приложениях, а также в реализациях.


Он предоставляет распределенную линейную алгебру и статистический движок, который работает и распространяется вместе с интерактивной оболочкой и библиотекой для связи приложения.


Apache Singa


Apache Singa лучше всего подходит для аналитики больших данных. Это гибкая и масштабируемая среда для ML, поскольку она обеспечивает гибкую архитектуру для масштабируемого распределенного обучения для больших данных. Она работает на широком спектре оборудования, поэтому она расширяемая. НЛП и распознавание изображений выступают в качестве основных областей применения для платформы. Apache Singa поддерживает традиционные модели ML, включая регрессию.


Amazon Machine Learning


Amazon также отметился в сфере ML, предоставив свою систему машинного обучения. По сути, AML – это набор инструментов и мастеров для создания высокотехнологичных, интеллектуальных и высокопроизводительных приложений без необходимости переделывать код.


AML предоставляет прогнозы для вашего приложения, используя возможности простых в использовании API. Для создания новых моделей вам необходимо выполнить различные операции, включая регрессию, многоклассовую категоризацию и двоичную классификацию. В таком случае AML может подключить ваши приложения к облаку.


Accord.NET


Это фреймворк ML для научных вычислений на основе технологий Dot Net. Он предоставляет различные библиотеки для различных приложений, таких как статистическая обработка данных, обработка изображений, линейная алгебра и нейронные сети. Он имеет библиотеки, которые доступны в виде исходного кода, установщика и пакетов NuGet. Его матричная библиотека предлагает возможность повторного использования и более медленные алгоритмические изменения.




© digitrode.ru


Теги: машинное обучение, искусственный интеллект



   Благодарим Вас за интерес к информационному проекту digitrode.ru.
   Если Вы хотите, чтобы интересные и полезные материалы выходили чаще, и было меньше рекламы,
   Вы можее поддержать наш проект, пожертвовав любую сумму на его развитие.


Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Комментарии:

Оставить комментарий