Estruturas de aprendizado de máquina

Antes de iniciar este artigo sobre estruturas de aprendizado de máquina, devemos ter uma introdução do que é uma estrutura e o que exatamente é o aprendizado de máquina. Como este artigo trata de estruturas, primeiro vamos entender o que é estrutura. De acordo com a Wikipedia, “a estrutura de software é uma abstração na qual o software que fornece funcionalidade genérica pode ser seletivamente alterado por código adicional escrito pelo usuário, fornecendo software específico para o aplicativo. Uma estrutura de software fornece uma maneira padrão de criar e implantar aplicativos. ”Agora, vamos entendê-la em termos mais simples. Suponha que você esteja tomando chá masala. Para isso, você precisa de vários ingredientes, como leite, folhas de chá, açúcar e especiarias, mas enquanto o prepara. pode acontecer que você não consiga colocar os ingredientes certos na proporção certa. Mas um dia você mistura todos os ingredientes na proporção certa e os armazena na jarra. Agora você pode usá-lo diretamente a partir do frasco. Você não tem medo de esquecer que a proporção estará correta. Portanto, o jarro se torna a estrutura aqui, economiza tempo e esforço.
Agora, o que é Machine Learning? É um palavrão desde o início desta década e também é muito emocionante. Portanto, o aprendizado de máquina não é inteligência artificial, pois às vezes as pessoas se confundem com ele. É um subconjunto de inteligência artificial que permite que um sistema aprenda com dados ou imagens anteriores para aprimorá-lo sem ser explicitamente programado para isso. Portanto, basicamente, o algoritmo de aprendizado de máquina ensina a máquina a procurar um padrão nos dados passados ​​e a usar essa experiência para tomar melhores decisões para o futuro sem ou com a mínima intervenção humana.

As 10 principais estruturas de aprendizado de máquina

Então, agora vamos analisar dez estruturas diferentes de aprendizado de máquina:

    1. Scikit-Learn: É uma biblioteca de aprendizado de máquina gratuita, construída sobre SciPy (python científico). É usado muito extensivamente pelos programadores Python. Foi desenvolvido por David Cournapeau. Você pode fazer engenharia de recursos com seus dados (aumentando o número de recursos), dimensionando, pré-processando, dividindo seus dados em subconjuntos de treinamento e teste. Também inclui muitos algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, regressão logística, algoritmo K-mean, máquinas de vetores de suporte. É muito popular porque pode trabalhar facilmente com o NumPy e o SciPy.
    2. Fluxo de tensor: também é uma biblioteca de código aberto que geralmente é usada para algoritmos de aprendizado profundo ou de aprendizado de máquina usando redes neurais. É criado pelo Google. O Tensor Flow é uma biblioteca para programação de fluxo de dados. Utiliza várias técnicas de otimização para o cálculo da expressão matemática usada para obter os resultados desejados. As principais características do sci-kit learn são:
      1. Funciona muito bem com uma expressão matemática que envolve matrizes multidimensionais.
      2. É altamente escalável entre máquinas.
      3. Ele funciona com uma grande variedade de conjuntos de dados.
      Esses recursos o tornam uma estrutura muito útil para implantar modelos de produção.
  1. Aprendizado de máquina da Amazon: como o nome sugere, ele é fornecido pela Amazon. É um serviço que pode ser usado pelos desenvolvedores para criar modelos. Ele pode ser usado como uma ferramenta de visualização e pode ser usado por engenheiros de aprendizado de máquina para criar modelos sem precisar conhecer os detalhes de cada modelo. Ele pode executar ou criar todos os tipos de modelos, como classificação binária, algoritmos de conjuntos de classificação multi-classe e modelos de regressão.
  2. Azure ML Studio: essa estrutura é da Microsoft. Então, como funciona é que permite que usuários registrados do Azure criem e treinem modelos e, depois de fazer isso, você pode usá-los como APIs para serem consumidos por outros serviços. Os usuários obtêm até 10 GB de armazenamento por conta. Ele suporta uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina. Um recurso muito bom sobre isso: mesmo que você não tenha uma conta, você pode experimentar o serviço entrando na conta anonimamente e pode usar o ML studio por até 8 horas.
  3. MLib (Spark): É o produto de aprendizado de máquina do Apache Spark. Ele contém ou suporta todos os tipos de algoritmos e utilitários de aprendizado de máquina, como classificação de regressão (binária e multi-classe), clustering, ensemble e muito mais.
  4. Tocha: É uma estrutura científica de aprendizado de máquina que suporta vários utilitários e algoritmos de aprendizado de máquina. A característica marcante dessa estrutura é que ela coloca a GPU em primeiro lugar. Possui pacotes orientados pela comunidade em aprendizado de máquina, visão por computador, processamento de imagens, aprendizado profundo e muito mais. O principal é fornecer alta escalabilidade, flexibilidade e velocidade ao criar modelos de aprendizado de máquina. Definitivamente, é uma estrutura a ser procurada ao criar modelos de aprendizado de máquina.
  5. Theano: Ele é construído usando python. Ele nos permite definir, criar e otimizar cálculos matemáticos. Como o Torch, ele também pode usar GPU, o que ajuda na otimização e escalabilidade.
  6. Veles: Está escrito em C ++ e é uma estrutura de aprendizado profundo. Embora esteja escrito em C ++, ele usa python para executar a automação. É usado principalmente em redes neurais como as redes neurais recorrentes da CNN (convolution Neural Networks).
  7. H20: O nome parece interessante, mas essa estrutura nos permite aplicar matemática e análises preditivas para resolver os problemas atuais. Ele usa algumas combina alguns recursos interessantes, como:
    1. Melhor da raça Open Source Technology.
    2. Fácil de usar WebUI.
    3. Suporte independente de dados para todos os bancos de dados comuns.
    Além de usar o H2o, podemos trabalhar com os idiomas existentes e também estendê-lo perfeitamente com o Hadoop.
  8. Caffe: É uma estrutura de aprendizado profundo que foi criada com a velocidade, a modularidade em mente. É usado principalmente com problemas de rede neural e foi fundado pelo Berkeley Vision and Learning Center.
    Então, depois de conhecer algumas das melhores estruturas de muitas. Vamos concluir agora.

Conclusão

Atualmente, todos os campos produzem dados e os dados precisam ser analisados ​​e modelados usando certos algoritmos, para que possam ser usados ​​para produzir melhores resultados futuros. Então, resumindo, é isso que o aprendizado de máquina faz. É uma habilidade essencial do século XXI e a maioria das estruturas é de código aberto nas comunidades de desenvolvedores. É um dos campos em crescimento na tecnologia e no campo de TI.

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Este foi um guia para estruturas de aprendizado de máquina. Aqui discutimos as 10 principais estruturas de aprendizado de máquina. Você também pode consultar o seguinte artigo para saber mais -

  1. Técnicas de aprendizado de máquina
  2. Introdução ao aprendizado de máquina
  3. Perguntas da entrevista de aprendizado de máquina
  4. O que é modelagem de dados?
  5. Top 6 Comparações entre CNN vs RNN

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Big Data