La era de está aquí y está avanzando mucho en el campo tecnológico y, según un informe de Gartner, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial van a crear 2,3 millones Empleos para 2020 y este crecimiento masivo ha llevado a la evolución de varios marcos de aprendizaje automático. En este artículo, cubriremos los siguientes temas:
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un tipo de que permite que las aplicaciones de software aprendan de los datos y se vuelvan más precisas en la predicción de resultados sin intervención humana.
Es un concepto que permite a la máquina aprender de ejemplos y experiencias, y eso también sin estar programado explícitamente. Para que esto suceda, tenemos muchos marcos de aprendizaje automático disponibles en la actualidad. son una evolución de los algoritmos normales. Hacen que sus programas sean más inteligentes al permitirles aprender automáticamente de los datos que usted proporciona.
Los 10 mejores marcos de aprendizaje automático
Un marco de aprendizaje automático es una interfaz, biblioteca o herramienta que permite a los desarrolladores crear modelos de aprendizaje automático fácilmente, sin profundizar en los algoritmos subyacentes. Analicemos los diez marcos principales de aprendizaje automático en detalle:
TensorFlow
De Google Tensorflow es uno de los frameworks más populares en la actualidad. Es una biblioteca de software de código abierto para el cálculo numérico utilizando gráficos de flujo de datos. TensorFlow implementa gráficos de flujo de datos, donde se pueden procesar lotes de datos o tensores mediante una serie de algoritmos descritos por un gráfico.
Theano
Theano está maravillosamente doblado , una biblioteca de sistemas neuronales de estado anormal, que se ejecuta casi en paralelo con la biblioteca Theano. La posición fundamental favorable de Keras es que es un moderado Biblioteca de Python para un descubrimiento profundo que pueda seguir corriendo Theano o TensorFlow.
Fue creado para hacer que la actualización de modelos de aprendizaje profundo sea lo más rápida y sencilla posible para el trabajo innovador. Descargado bajo el tolerante permiso MIT, sigue ejecutándose en Python 2.7 o 3.5 y puede ejecutarse consistentemente en GPU y CPU dadas las estructuras básicas.
Aprender Sci-Kit
Scikit-aprender es uno de los más conocidos Bibliotecas de AA . Es preferible para cálculos de aprendizaje administrados y no supervisados. Los precedentes implementan recaídas directas y calculadas, árboles de elección, agrupamiento, k-implica, etc.
Este marco implica una gran cantidad de cálculos para las asignaciones regulares de inteligencia artificial y minería de datos, incluida la agrupación, la recaída y el orden.
Café
Caffe es otra estructura de aprendizaje popular hecha con articulación, velocidad y calidad medida como máxima prioridad. Es creado por el Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) y por donantes de la red.
ejemplo de aplicación mvc en java
DeepDream de Google depende de Caffe Framework. Esta estructura es una biblioteca C ++ autorizada por BSD con interfaz Python.
H20
H20 es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto. Es un que está orientado a los negocios y ayuda a tomar una decisión basada en datos y permite al usuario obtener información. Se utiliza principalmente para modelos predictivos, análisis de riesgos y fraudes, análisis de seguros, tecnología publicitaria, atención médica e inteligencia de clientes.
Aprendizaje automático de Amazon
Amazon Machine Learning proporciona herramientas de visualización que lo ayudan a pasar por el proceso de creación de modelos de aprendizaje automático (ML) sin tener que aprender cosas complejas. y Tecnología.
Es un servicio que facilita a los desarrolladores de todos los niveles el uso de la tecnología de aprendizaje automático. Se conecta a los datos almacenados en Amazon S3, Redshift o RDS, y puede ejecutar clasificación binaria, categorización multiclase o regresión en los datos para crear un modelo.
Antorcha
Este marco proporciona un amplio soporte para algoritmos de aprendizaje automático a las GPU primero. Es fácil de usar y eficiente debido al lenguaje de scripting fácil y rápido, LuaJIT y un subyacente C / CUDA implementación.
El objetivo de Torch es tener la máxima flexibilidad y velocidad en la construcción de sus algoritmos científicos junto con un proceso extremadamente simple.
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Google Cloud ML Engine
Cloud Machine Learning Engine es un servicio administrado que ayuda a los desarrolladores y científicos de datos a crear y ejecutar modelos superiores de aprendizaje automático en producción.
Ofrece servicios de formación y predicción que se pueden utilizar juntos o individualmente. Las empresas lo utilizan para resolver problemas como garantizar la seguridad alimentaria, nubes en imágenes de satélite, responder cuatro veces más rápido a los correos electrónicos de los clientes, etc.
Azure ML Studio
Este marco permite Microsoft Azure usuarios para crear y entrenar modelos y luego convertirlos en API que pueden ser consumidas por otros servicios. Además, puede conectar su propio almacenamiento de Azure al servicio para modelos más grandes.
Para utilizar Azure ML Studio, ni siquiera necesita una cuenta para probar el servicio. Puede iniciar sesión de forma anónima y usar Azure ML Studio durante un máximo de ocho horas.
Spark ML Lib
Esto es Biblioteca de aprendizaje automático. El objetivo de este marco es hacer que el aprendizaje automático práctico sea escalable y fácil.
Consiste en utilidades y algoritmos de aprendizaje comunes, que incluyen clasificación, regresión, agrupamiento, filtrado colaborativo, reducción de dimensionalidad, así como primitivas de optimización de nivel inferior y API de canalización de nivel superior.
Con esto, llegamos al final de nuestra lista de los 10 mejores marcos de aprendizaje automático.
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