Платформы машинного обучения
Если вы хотите начать работу с машинным обучением, вы можете быстро оказаться в растерянности из-за огромного количества различных платформ, предлагающих различные услуги и возможности в плане машинного обучения.
В данной статье вы познакомитесь с несколькими интересными (и бесплатными) платформами машинного обучения для различных приложений, чтобы вы могли быстро приступить к работе. Обратите внимание, что это лишь небольшой набор платформ, и основная цель статьи – дать вам обзорное представление, чтобы вы могли начать более эффективно проводить собственные исследования.
Типы машинного обучения
Прежде чем мы перейдем к списку платформ, давайте кратко рассмотрим, что такое машинное обучение. В данной сфере существует множество различных классификаций и типов учебных задач и методов. Однако три наиболее часто используемых термина в этом контексте – это три проблемы обучения.
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Обучение с подкреплением
Система с обучением с учителем пытается найти подходящую выходную функцию, наблюдая за парами входных данных и ожидаемых выходных значений. Этот метод требует большого и хорошего набора примеров, которые можно использовать в процессе обучения, а также учителя, который наблюдает за агентом. Обучение без учителя пытается найти закономерности во входных данных без наблюдения и подкрепления учителя.
При обучении с подкреплением агент учится, получая положительную или отрицательную обратную связь. Предположим, что агент – это беспилотный автомобиль. Автомобильная авария, например, может стать массовым негативным отзывом. Однако агент должен решить, какие действия до обратной связи привели к результату. Помимо этих трех форм, есть еще много задач и методов обучения, например, обучение с полуучителем и индуктивное обучение.
TensorFlow
Платформа TensorFlow была создана командой Google Brain, она бесплатна для использования и имеет открытый исходный код. Она объединяет различные модели машинного и глубокого обучения, чтобы упростить начало работы.
TensorFlow предоставляет полный API на Python, а также ограниченную поддержку C. Это позволяет пользователям создавать графы потоков данных, которые описывают, как информация перемещается по графу. Граф – это не что иное, как последовательность узлов обработки в нейронной сети. Ребра между этими узлами представляют собой многомерные массивы данных, также называемые в этом контексте тензорами.
Tensorflow может использовать центральные и графические процессоры для вычислений, а также выделенные TPU. Поскольку проект с открытым исходным кодом и поддерживается Google, вы можете быть уверены, что найдете много информации о нем. Тем не менее, некоторые говорят, что платформа сложна для изучения и использования.
Accord .NET
Accord .NET – это платформа машинного обучения, которая поставляется с библиотеками обработки аудио и изображений. Она написан на C# и может использоваться только в сочетании с другими языками .NET. Помимо глубокого обучения и других приложений классификации, фреймворк также можно использовать для обнаружения и фильтрации изображений и аудио, кластеризации, различных типов регрессии и многого другого.
Процесс установки прост, а фреймворк поставляется с множеством различных примеров и хорошей документацией, которые помогут вам быстро приступить к работе. Вы также можете использовать данную платформу для коммерческих приложений. Однако одним недостатком является то, что платформа поддерживает только языки .NET, в том числе Unity, популярный движок для видеоигр.
Eclipse DL4J
Теперь, когда мы рассмотрели инструмента с Python, C и .NET, пришло время взглянуть на платформу, которую Java-разработчики могут использовать для машинного обучения. Eclipse DeepLearning4J (DL4J) – первая коммерческая библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, написанная для Java.
Данная платформа поддерживает различные формы нейронных сетей, а для распределенных вычислений можно использовать разные центральные процессоры и графические процессоры. Однако ее также можно использовать для различных приложений граничных вычислений. Самое лучшее в этой платформе – это фантастическая документация. Она невероятно доступна, особенно для новичков, и объясняет все, что вам нужно знать, чтобы начать работу с искусственным интеллектом в целом и с самим фреймворком. Кроме того, эта платформа поможет пользователям фильтровать и организовывать входные данные таким образом, чтобы их можно было использовать с нейронной сетью. Эти шаги также описаны в официальной документации.
OpenML
В качестве последнего обзора мы хотели бы быстро упомянуть OpenML, который сам по себе не является платформой машинного обучения. Тем не менее, это сообщество и база данных, где вы можете бесплатно делиться и получать большие наборы данных и результаты различных экспериментов для своих приложений машинного обучения. Обо всем этом можно прочитать в официальной документации проекта.
© digitrode.ru