Introdução ao aprendizado de máquina
Arthur Samuel cunhou o termo aprendizado de máquina em 1959. Um pioneiro americano em jogos de computador e inteligência artificial disse que 'dá aos computadores a capacidade de aprender sem programação explícita. O Machine Learning é um novo lema que flutua. Merece ser um dos subcampos mais interessantes da ciência da computação. Os programas de inteligência artificial eram geralmente explicitamente planejados para realizar tarefas no passado. Na maioria dos casos, o "Aprendizado" consistia em ajustar vários parâmetros a uma implementação fixa para que os fatos fossem adicionados a uma coleção de outros fatos (uma base de conhecimento) e, em seguida (efetivamente), procurando uma solução para o problema. solução conhecida para outra. na forma de um caminho de vários pequenos passos. Neste tópico, vamos aprender sobre as ferramentas de aprendizado de máquina.
O que é a Machine Learning Tool?
As ferramentas de aprendizado de máquina são aplicativos algorítmicos de inteligência artificial que fornecem aos sistemas a capacidade de entender e melhorar sem considerável contribuição humana. Ele permite que o software, sem ser explicitamente programado, preveja os resultados com mais precisão. Ferramentas de aprendizado de máquina com rodinhas são algoritmos supervisionados. Eles exigem que um indivíduo agende a entrada e a saída desejada e forneça feedback sobre a precisão dos resultados finais. Algoritmos não supervisionados exigem muito pouca intervenção humana, empregando uma abordagem de "aprendizado profundo" para verificar bancos de dados massivos e chegar a conclusões de dados de treinamento anteriores baseados em exemplos; eles são geralmente usados para tarefas de processamento mais complexas, como a conscientização de imagens, fala para texto e geração de linguagens naturais.
As Ferramentas de aprendizado de máquina são compostas por
- Preparação e coleta de dados
- Modelos de construção
- Implantação e treinamento de aplicativos
Ferramentas locais para telecomunicações e aprendizado remoto
Podemos comparar ferramentas de aprendizado de máquina com local e remoto. Você pode baixar e instalar uma ferramenta local e usá-la localmente, mas uma ferramenta remota é executada em um servidor externo.
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Ferramentas locais
Você pode baixar, instalar e executar uma ferramenta local em seu ambiente local.
As características das ferramentas locais são as seguintes:
- Adaptado para dados e algoritmos na memória.
- Controle de execução de configuração e parametrização.
- Integre seus sistemas para satisfazer seus requisitos.
Exemplos de ferramentas locais são Shogun, Golearn for Go, etc.
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Ferramentas Remotas
Essa ferramenta é hospedada no servidor e chamada ao seu ambiente local. Esses instrumentos são freqüentemente chamados de Machine Learning as a Service (MLaaS)
- Personalizado para conjuntos de dados maiores para serem executados em uma escala.
- Execute vários dispositivos, múltiplos núcleos e armazenamento compartilhado.
- Interfaces mais simples que fornecem menos controle de configuração e parametrização do algoritmo.
Exemplos dessas ferramentas são aprendizado de máquina na AWS, previsão no Google, Apache Mahout etc.
Ferramentas para aprendizado de máquina:
Abaixo estão as diferentes ferramentas de aprendizado de máquina que são as seguintes:
TensorFlow
Esta é uma biblioteca de aprendizado de máquina do Google Brain, da organização de inteligência artificial do Google, lançada em 2015. O Tensor Flow permite criar suas próprias bibliotecas. Também podemos usar a linguagem C ++ e python devido à flexibilidade. Uma característica importante desta biblioteca é que os diagramas de fluxo de dados são usados para representar cálculos numéricos com a ajuda de nós e arestas. As operações matemáticas são representadas por nós, enquanto as arestas indicam matrizes de dados multidimensionais nas quais as operações são executadas. O TensorFlow é usado por muitas empresas famosas como eBay, Twitter, Dropbox, etc. Ele também fornece ótimas ferramentas de desenvolvimento, especialmente no Android.
Keras
Keras é uma biblioteca Python de aprendizado profundo que pode ser executada em cima do Theano, TensorFlow. Francois Chollet, um membro da equipe do Google Brain, o desenvolveu para dar aos cientistas de dados a capacidade de executar programas de aprendizado de máquina rapidamente. Devido ao uso da interface de alto nível e compreensível da biblioteca e à divisão das redes em sequências de módulos separados, é possível a criação de protótipos rápidos. É mais popular por causa da interface do usuário, facilidade de extensibilidade e modularidade. Ele roda tanto na CPU quanto na GPU.
Scikit-learn
O Scikit-learn, lançado pela primeira vez em 2007, é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina. Python é uma linguagem de script dessa estrutura e inclui vários modelos de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, clustering e redução de dimensionalidade. O Scikit-learn foi desenvolvido em três projetos de código aberto - Matplotlib, NumPy e SciPy.
O Scikit-learn fornece aos usuários n número de algoritmos de aprendizado de máquina. A biblioteca da estrutura se concentra na modelagem de dados, mas não no carregamento, resumo, manipulação de dados.
Caffe2
Caffe2 é uma versão atualizada do Caffe. É uma ferramenta de aprendizado de máquina leve e de código aberto desenvolvida pelo Facebook. Possui extensa biblioteca de aprendizado de máquina para executar modelos complexos. Além disso, ele suporta implantação móvel. Essa biblioteca possui API C ++ e Python, que permite que os desenvolvedores prototipem primeiro e a otimização pode ser feita posteriormente
Apache Spark MLlib
O Apache Spark MLlib é uma estrutura distribuída para aprendizado de máquina. O núcleo Spark é desenvolvido na parte superior. O Apache acende o MLlib é nove vezes mais rápido a partir da implementação baseada em disco. É amplamente utilizado como um projeto de código aberto que concentra o aprendizado de máquina para facilitar.
O Apache Spark MLlib possui uma biblioteca para treinamento profissional escalável. O MLlib inclui algoritmos para regressão, filtros colaborativos, clustering, árvores de decisão, APIs de pipeline de níveis mais altos.
OpenNN
O OpenNN é desenvolvido pela empresa de inteligência artificial Artelnics. OpenNN é uma biblioteca de firmware de análise avançada escrita em C ++. O método mais bem-sucedido de aprendizado de máquina é a implementação de redes neurais. É de alto desempenho. A velocidade de execução e a alocação de memória desta biblioteca se destacam.
Amazon SageMaker
O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que permite que pesquisadores e desenvolvedores de dados criem, treinem e implementem modelos de aprendizado de máquina em qualquer escala de maneira rápida e fácil. O Amazon SageMaker oferece suporte a notebooks Jupyter de aplicativos da Web de código aberto que ajudam os desenvolvedores a compartilhar código ativo. Esses notebooks incluem drivers, pacotes e bibliotecas para plataformas e estruturas comuns de aprendizado profundo para usuários do SageMaker. O Amazon SageMaker opcionalmente criptografa modelos durante e durante o trânsito através do AWS Key Management Service, e as solicitações de API são realizadas por meio de uma conexão segura à camada de soquete. O SageMaker também armazena código em volumes que são protegidos e criptografados por grupos de segurança.
Conclusão
Antes de desenvolver aplicativos de aprendizado de máquina, é muito importante selecionar uma ferramenta de aprendizado de máquina que possua bibliotecas extensas, excelente interface com o usuário e suporte para linguagens de programação comuns. Portanto, este foi um guia para as ferramentas de aprendizado de máquina que ajudarão na seleção da tecnologia necessária.
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