Cadres d'apprentissage automatique
Avant de commencer cet article sur les cadres d'apprentissage automatique, nous devrions avoir une introduction sur ce qu'est un cadre et ce qu'est exactement l'apprentissage automatique. Comme cet article traite des frameworks, commençons par comprendre ce qu'est le framework? Selon Wikipedia, «le cadre logiciel est une abstraction dans laquelle un logiciel fournissant des fonctionnalités génériques peut être modifié de manière sélective par du code écrit par l'utilisateur supplémentaire, fournissant ainsi un logiciel spécifique à l'application. Un cadre logiciel fournit un moyen standard de créer et de déployer des applications. »Maintenant, comprenons-le en termes plus simples Supposons que vous faites du thé masala, Pour cela, vous avez besoin de divers ingrédients comme le lait, les feuilles de thé, le sucre et les épices, mais tout en le préparant il peut arriver que vous ne puissiez pas mettre les bons ingrédients dans le bon rapport. Mais un jour, vous mélangez tous les ingrédients dans le bon rapport et les stockez dans le pot. Maintenant vous pouvez l'utiliser directement depuis le pot vous n'avez pas peur d'oublier que le ratio sera correct. Ainsi, le pot devient le cadre ici, il économise du temps et des efforts.
Maintenant, qu'est-ce que l'apprentissage automatique? C'est tout un mot à la mode depuis le début de cette décennie et c'est aussi très excitant. Ainsi, l'apprentissage automatique n'est pas une intelligence artificielle, car parfois les gens s'y confondent. C'est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui permet à un système d'apprendre des données ou des images passées pour l'améliorer sans être explicitement programmé pour le faire. Donc, fondamentalement, l'algorithme d'apprentissage automatique apprend à la machine à rechercher un modèle dans les données passées et à utiliser cette expérience pour prendre de meilleures décisions pour l'avenir sans ou intervention humaine minimale.
Top 10 des différents cadres d'apprentissage automatique
Voyons maintenant dix cadres d'apprentissage machine différents:
-
- Scikit-Learn: C'est une bibliothèque d'apprentissage automatique gratuite qui est construite sur SciPy (python scientifique). Il est très largement utilisé par les programmeurs Python. Il a été développé par David Cournapeau. Vous pouvez effectuer l'ingénierie des fonctionnalités avec vos données (augmenter le nombre de fonctionnalités), la mise à l'échelle, le prétraitement, la division de vos données en sous-ensembles de formation et de test. Il comprend également de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique comme la régression linéaire, la régression logistique, l'algorithme K-mean et les machines à vecteurs de support. Il est très populaire car il peut facilement fonctionner avec NumPy et SciPy.
- Tensor Flow: C'est également une bibliothèque open source qui est généralement utilisée pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur ou d'apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones. Il est créé par Google. Tensor Flow est une bibliothèque pour la programmation de flux de données, il utilise diverses techniques d'optimisation pour le calcul de l'expression mathématique qui est utilisée pour obtenir les résultats souhaités. Les principales caractéristiques de sci-kit learn sont:
1. Cela fonctionne très bien avec une expression mathématique qui implique des tableaux multidimensionnels.
2. Il est hautement évolutif sur plusieurs machines.
3. Il fonctionne avec une grande variété d'ensembles de données.
Ces fonctionnalités en font un cadre très utile pour le déploiement de modèles de production.
- Amazon Machine Learning: comme son nom l'indique, il est fourni par Amazon. Il s'agit d'un service qui peut être utilisé par les développeurs pour créer des modèles. Il peut être utilisé comme un outil de visualisation et peut être utilisé par les ingénieurs d'apprentissage automatique pour créer des modèles sans avoir à connaître les détails de chaque modèle. Il peut exécuter ou créer toutes sortes de modèles comme la classification binaire, les algorithmes d'ensemble de classification multi-classes, les modèles de régression.
- Azure ML Studio: ce cadre provient de Microsoft. Donc, comment cela fonctionne, c'est qu'il permet aux utilisateurs Azure enregistrés de créer et de former des modèles et après l'avoir fait, vous pouvez les utiliser comme API à utiliser par d'autres services. Les utilisateurs obtiennent jusqu'à 10 Go de stockage par compte. Il prend en charge une grande variété d'algorithmes d'apprentissage automatique. Une très bonne fonctionnalité à ce sujet est que même si vous n'avez pas de compte, vous pouvez essayer le service en vous connectant au compte de manière anonyme et vous pouvez utiliser ML studio jusqu'à 8 heures.
- MLib (Spark): Il s'agit du produit d'apprentissage automatique d'Apache Spark. Il contient ou prend en charge tous les types d'algorithmes et d'utilitaires d'apprentissage automatique tels que la classification de régression (binaire et multi-classes), le clustering, l'ensemble et bien d'autres.
- Torch: Il s'agit d'un cadre scientifique d'apprentissage automatique qui prend en charge divers utilitaires et algorithmes d'apprentissage automatique. La principale caractéristique de ce cadre est qu'il place le GPU en premier. Il propose des packages axés sur la communauté dans le domaine de l'apprentissage automatique, de la vision par ordinateur, du traitement d'image, du deep learning et bien d'autres. Son principal objectif est de fournir une évolutivité, une flexibilité et une vitesse élevées lors de la création de modèles d'apprentissage automatique. Il s'agit certainement d'un cadre à rechercher lors de la création de modèles d'apprentissage automatique.
- Theano: Il est construit en python. Il nous permet de définir, créer et optimiser des calculs mathématiques. Comme Torch, il peut également utiliser un GPU qui contribue à l'optimisation et à l'évolutivité.
- Veles: Il est écrit en C ++ et c'est un framework d'apprentissage profond. Bien qu'il soit écrit en C ++, il utilise python pour effectuer l'automatisation. Il est principalement utilisé dans les réseaux neuronaux comme les réseaux neuronaux récurrents CNN (convolution Neural Networks).
- H20: Le nom semble intéressant, mais ce cadre nous permet d'appliquer des mathématiques et des analyses prédictives pour résoudre les problèmes d'aujourd'hui. Il utilise des combinaisons de fonctionnalités intéressantes telles que:
1. La meilleure technologie Open Source de race.
2. WebUI facile à utiliser.
3. Prise en charge agnostique des données pour toutes les bases de données courantes.
Parallèlement à l'utilisation de H2o, nous pouvons travailler avec les langues existantes et l'étendre de manière transparente avec Hadoop. - Caffe: C'est un cadre d'apprentissage en profondeur qui a été créé en utilisant la vitesse, la modularité à l'esprit. Il est principalement utilisé avec des problèmes de réseau neuronal et a été fondé par Berkeley Vision and Learning Center.
Donc, après avoir découvert certains des meilleurs cadres parmi tant d'autres. Terminons maintenant.
Conclusion
Aujourd'hui, chaque domaine produit des données et les données doivent être analysées et modélisées à l'aide de certains algorithmes afin de pouvoir être utilisées pour produire de meilleurs résultats futurs. Donc, en bref, c'est ce que fait l'apprentissage automatique. C'est une compétence essentielle du 21e siècle et la plupart des frameworks sont open-source avec des communautés de développeurs. C'est l'un des domaines en croissance de la technologie et du domaine informatique.
Article recommandé
Cela a été un guide pour les cadres d'apprentissage automatique. Ici, nous avons discuté des 10 principaux cadres d'apprentissage machine différents. Vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -
- Techniques d'apprentissage automatique
- Introduction à l'apprentissage automatique
- Questions d'entretiens chez Machine Learning
- Qu'est-ce que la modélisation des données?
- Top 6 des comparaisons entre CNN et RNN