Язык программирования должен нуждаться в платформе для его выполнения. Машинное обучение можно реализовать с помощью PYTHON, R или MATLAB. Инструмент программирования всегда полезен программистам для реализации модели или программы. Устройство всегда полезно для обнаружения ошибок и других параметров. Как можно обучить модель или как можно предсказать значение? С использованием алгоритмов машинного обучения это возможно. Машинное обучение помогает отраслям прогнозировать свой рост, прибыль и т. д., используя различные алгоритмы, такие как регрессия, классификация и т. д.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение является частью науки о данных. Он использует различные алгоритмы для обучения модели и прогнозирует результат. Изучение процессов «обучения» или процессов, которые используют данные для повышения производительности при выполнении набора задач, является основным направлением области машинного обучения. Машинное обучение классифицируется следующим образом:
i) Контролируемое обучение
ii) Обучение без учителя
iii) Обучение с подкреплением
iv) частично контролируемое обучение
i) Контролируемое обучение
Контролируемое машинное обучение зависит от помеченного набора данных. Он используется для классификации данных на основе помеченного местоположения. Некоторые из наиболее подходящих алгоритмов, подпадающих под эту категорию, — это деревья решений, логистическая регрессия и линейная регрессия.
ii) Обучение без учителя
Неконтролируемое обучение зависит от немаркированного набора данных. Он используется при кластеризации данных. Некоторые примеры, подпадающие под эту категорию, включают алгоритм K-ближайших соседей, кластеризацию K-средних и т. д.
iii) Обучение с подкреплением
Эта процедура делает машинное обучение оптимальными методами. Некоторые из задействованных приложений - автономные автомобили и т. Д.
iv) частично контролируемое обучение
Полу-контролируемое обучение является промежуточным звеном между контролируемым и неконтролируемым обучением. Одним из лучших примеров является Text Classifier.
Инструменты машинного обучения
Мы можем оценивать данные, учиться на них и принимать решения с помощью алгоритмов машинного обучения. Алгоритмы используются в машинном обучении, а библиотека машинного обучения представляет собой набор алгоритмов. Теперь мы рассмотрим некоторые инструменты машинного обучения (ML).
- Тензорный поток
TensorFlow — одна из наиболее широко используемых библиотек с открытым исходным кодом для обучения моделей глубокого обучения и машинного обучения. Команда Google Brain создала его, и он предлагает библиотеку JS. Его любят специалисты по машинному обучению, которые используют его для создания различных приложений машинного обучения. Крупномасштабные проекты машинного обучения и глубокого обучения предоставляют богатую библиотеку, инструменты и ресурсы для численных вычислений. Это позволяет специалистам по данным и разработчикам машинного обучения быстро проектировать и создавать приложения для машинного обучения. Пользователи могут быстро приступить к работе с TensorFlow и машинным обучением благодаря высокоуровневому API Keras, который предоставляет TensorFlow.
2. ПиТорч
PyTorch — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Torch. Эта бесплатная платформа с открытым исходным кодом была разработана FAIR (подразделение Facebook по исследованию искусственного интеллекта). Это хорошо известная платформа машинного обучения, которую можно использовать для решения множества различных задач, включая компьютерное зрение и обработку естественного языка. По сравнению с интерфейсом C++ интерфейс Python PyTorch более интерактивен. В дополнение к PyTorch были созданы другие инструменты глубокого обучения, такие как PyTorch Lightning, Hugging Face’s Transformers, Tesla Autopilot и т. д. Он определяет класс Tensor с n-мерным массивом, который может выполнять тензорные операции и поддерживать GPU.
3. Google Cloud ML Engine
Компьютерная система может работать при обучении классификатора с обширными данными. Однако многочисленным приложениям глубокого или машинного обучения требуются миллионы или даже миллиарды обучающих наборов данных. С другой стороны, используемый алгоритм выполняется медленно. В этой ситуации следует выбрать Google Cloud ML Engine. Это размещенная платформа, на которой специалисты по данным и инженеры по машинному обучению создают и используют модели машинного обучения самого высокого уровня. Он предлагает управляемый сервис, который позволяет программистам быстро создавать модели машинного обучения из любых данных независимо от их размера.
4.Машинное обучение Amazon (AML)
Amazon Machine Learning (AML), мощная облачная программа машинного обучения, часто используется для прогнозирования и создания моделей машинного обучения. Он также объединяет данные из различных источников, включая Redshift, Amazon S3 и RDS.
5.NET
Платформа машинного обучения для научных вычислений под названием Accord.Net построена на языке программирования .Net. Он интегрирован с написанными на C# библиотеками для обработки изображений и аудио. Эта структура предлагает различные библиотеки для различных приложений машинного обучения, включая распознавание образов, линейную алгебру и статистическую обработку данных. Пакеты Accord Statistics, Accord.Math и Accord.MachineLearning являются одними из наиболее известных пакетов среды Accord.Net.
6.Apache Mahout
Проект Apache Mahout с открытым исходным кодом Apache Software Foundation используется для создания программ машинного обучения, в основном ориентированных на линейную алгебру. Благодаря сетевой архитектуре линейной алгебры и математически выразительному Scala DSL программисты могут быстро применять свои алгоритмы на практике. Кроме того, он предлагает библиотеки Java/Scala для математических операций, в основном ориентированных на статистику и линейную алгебру.
7.Сёгун
Shogun — это бесплатная библиотека программного обеспечения для машинного обучения с открытым исходным кодом. Он был разработан в 1999 году Гуннаром Раетчем и Сереном Зонненбургом. Эта программная библиотека C++ использует SWIG для предоставления интерфейсов для нескольких языков, включая Python, R, Scala, C#, Ruby и т. д. (упрощенная оболочка и генератор интерфейсов). Основное внимание Shogun уделяет различным методам регрессии и классификации на основе ядра, включая метод опорных векторов (SVM), кластеризацию K-средних и т. д. Кроме того, он предлагает полную реализацию скрытых марковских моделей.
8. Орикс2
Он основан на Apache Kafka и Apache Spark и демонстрирует лямбда-архитектуру. Он часто используется для крупномасштабных проектов машинного обучения в реальном времени. Это основа для создания приложений, обеспечивающая полную фильтрацию, регрессионный анализ, классификацию и пакеты кластеризации. Помимо Apache Spark, Hadoop, Tomcat и Kafka, он написан на Java. Oryx 2.8.0 — новейшая версия Oryx2.
9. Apache Spark MLib
Масштабируемая библиотека машинного обучения Apache Spark MLlib доступна для Apache Mesos, Hadoop, Kubernetes, автономно и в облаке. Кроме того, он имеет доступ к данным из многих источников данных. Это платформа с открытым исходным кодом для кластерных вычислений, обеспечивающая отказоустойчивость, параллелизм данных и интерфейс для целых кластеров.
10. Комплект Google ML для мобильных устройств
Google предлагает ML Kit разработчикам мобильных приложений, обладающим ноу-хау и технологиями машинного обучения, для создания более надежных, оптимизированных и настраиваемых приложений. Этот набор инструментов можно использовать для сканирования штрих-кодов, распознавания лиц, распознавания текста и обнаружения ориентиров. Его также можно использовать для работы в автономном режиме.
Заключение
В этом разделе мы обсудили определение машинного обучения, его типы и инструменты, необходимые для машинного обучения (ML). Машинное обучение является частью науки о данных. Кандидаты с надлежащим набором навыков в области науки о данных предпочитают компании, основанные на побочных продуктах. Где кандидат может повысить свою квалификацию в области Data Science? Многие институты в Индии готовят кандидатов в области науки о данных. В SkillSlash кандидаты получают индивидуальное наставничество и заставляют работать над реальными проектами. У Skillslash также есть эксклюзивные курсы, такие как Курс по науке о данных в Бангалоре, Курс для разработчиков полного стекаи Курс по проектированию системычтобы кандидаты в каждой области могли успешно учиться и иметь безопасное будущее в этих областях.
Звучит потрясающе, не правда ли? Свяжитесь со службой поддержки студентов сегодня, чтобы узнать больше о программе и о том, какую пользу она может принести вам.
