Era ada di sini dan membuat banyak kemajuan di bidang Teknologi dan menurut Laporan Gartner, Pembelajaran Mesin dan AI akan 2,3 juta Pekerjaan pada tahun 2020 dan pertumbuhan besar-besaran ini telah menyebabkan evolusi berbagai Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin. Pada artikel ini, kami akan membahas topik-topik berikut:
contoh blok statis di java
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin adalah sejenis yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak untuk belajar dari data dan menjadi lebih akurat dalam memprediksi hasil tanpa campur tangan manusia.
Ini adalah konsep yang memungkinkan mesin untuk belajar dari contoh dan pengalaman, dan itu juga tanpa diprogram secara eksplisit. Untuk mewujudkannya, kami memiliki banyak Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin yang tersedia saat ini. adalah evolusi dari algoritme normal. Mereka membuat program Anda lebih pintar dengan memungkinkan mereka belajar secara otomatis dari data yang Anda berikan.
10 Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin Teratas
Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin adalah antarmuka, pustaka, atau alat yang memungkinkan pengembang untuk membangun model pembelajaran mesin dengan mudah, tanpa mendalami algoritme yang mendasarinya. Mari kita bahas 10 Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin Teratas secara mendetail:
TensorFlow
Google Tensorflow adalah salah satu kerangka kerja paling populer saat ini. Ini adalah perpustakaan perangkat lunak sumber terbuka untuk komputasi numerik menggunakan grafik aliran data. TensorFlow mengimplementasikan grafik aliran data, tempat kumpulan data atau tensor dapat diproses dengan serangkaian algoritme yang dijelaskan oleh grafik.
Theano
Theano terlipat dengan indah , perpustakaan sistem saraf keadaan abnormal, yang berjalan hampir paralel dengan perpustakaan Theano. Posisi fundamental yang menguntungkan Keras adalah moderat Perpustakaan Python untuk penemuan mendalam yang bisa terus mengalir Theano atau TensorFlow.
Itu dibuat untuk membuat model pembelajaran yang nyata teraktualisasikan secepat dan sesederhana mungkin untuk pekerjaan inovatif. Dikosongkan di bawah izin MIT yang toleran, itu terus berjalan pada Python 2.7 atau 3.5 dan dapat secara konsisten dijalankan pada GPU dan CPU dengan struktur dasar.
Belajar Sci-Kit
Scikit-learn adalah salah satu yang paling terkenal Perpustakaan ML . Ini lebih disukai untuk penghitungan pembelajaran yang diatur dan tidak diawasi. Preseden menerapkan relaps langsung dan terhitung, pohon pilihan, tandan, k-implies, dll.
Kerangka kerja ini melibatkan banyak kalkulasi untuk AI biasa dan tugas penambangan data, termasuk pengelompokan, relaps, dan ketertiban.
kopi
Caffe adalah struktur pembelajaran populer lainnya yang dibuat dengan artikulasi, kecepatan, dan kualitas terukur sebagai prioritas utama. Ini dibuat oleh Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) dan oleh donor jaringan.
DeepDream Google bergantung pada Caffe Framework. Struktur ini adalah pustaka C ++ resmi BSD dengan Antarmuka Python.
H20
H20 adalah platform pembelajaran mesin sumber terbuka. Ini adalah sebuah yang berorientasi bisnis dan membantu dalam membuat keputusan berdasarkan data dan memungkinkan pengguna untuk menarik wawasan. Ini sebagian besar digunakan untuk pemodelan prediktif, analisis risiko dan penipuan, analisis asuransi, teknologi periklanan, perawatan kesehatan, dan kecerdasan pelanggan.
Pembelajaran Mesin Amazon
Amazon Machine Learning menyediakan alat visualisasi yang membantu Anda melalui proses pembuatan model pembelajaran mesin (ML) tanpa harus belajar rumit dan teknologi.
Ini adalah layanan yang memudahkan developer dari semua tingkat keahlian untuk menggunakan teknologi pembelajaran mesin. Ini menghubungkan ke data yang disimpan di Amazon S3, Redshift, atau RDS, dan dapat menjalankan klasifikasi biner, kategorisasi multikelas, atau regresi pada data untuk membangun model.
Obor
Framework ini memberikan dukungan luas untuk algoritme pembelajaran mesin ke GPU terlebih dahulu. Mudah digunakan dan efisien karena bahasa skrip yang mudah dan cepat, LuaJIT , dan yang mendasarinya C / CUDA penerapan.
Tujuan Torch adalah untuk mendapatkan fleksibilitas dan kecepatan maksimum dalam membangun algoritme ilmiah Anda bersama dengan proses yang sangat sederhana.
Mesin Google Cloud ML
Cloud Machine Learning Engine adalah layanan terkelola yang membantu developer dan data scientist dalam membangun dan menjalankan model machine learning yang unggul dalam produksi.
Ini menawarkan layanan pelatihan dan prediksi yang dapat digunakan bersama-sama atau secara individu. Ini digunakan oleh perusahaan untuk memecahkan masalah seperti memastikan keamanan pangan, awan pada citra satelit, menanggapi email pelanggan empat kali lebih cepat, dll.
Azure ML Studio
Kerangka ini memungkinkan Microsoft Azure pengguna untuk membuat dan melatih model, lalu mengubahnya menjadi API yang dapat digunakan oleh layanan lain. Selain itu, Anda dapat menyambungkan penyimpanan Azure Anda sendiri ke layanan untuk model yang lebih besar.
print_r ()
Untuk menggunakan Azure ML Studio, Anda bahkan tidak memerlukan akun untuk mencoba layanan. Anda dapat masuk secara anonim dan menggunakan Azure ML Studio hingga delapan jam.
Spark ML Lib
Ini adalah Perpustakaan pembelajaran mesin. Tujuan kerangka kerja ini adalah membuat pembelajaran mesin praktis dapat diskalakan dan mudah.
Ini terdiri dari algoritme dan utilitas pembelajaran umum, termasuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, pemfilteran kolaboratif, pengurangan dimensi, serta primitif pengoptimalan tingkat rendah dan API pipeline tingkat yang lebih tinggi.
Dengan ini, kami telah sampai di akhir daftar 10 Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin Teratas kami.
Jika Anda ingin mendaftar untuk kursus lengkap tentang Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, Edureka memiliki kurasi khusus yang akan membuat Anda mahir dalam teknik-teknik seperti Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Natural Language Processing. Ini mencakup pelatihan tentang kemajuan terbaru dan pendekatan teknis dalam Kecerdasan Buatan & Pembelajaran Mesin seperti Pembelajaran Mendalam, Model Grafis, dan Pembelajaran Penguatan.