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.
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 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.
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.
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.
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.
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