Marcos de aprendizaje automático

Antes de comenzar este artículo sobre Frameworks de Machine Learning, deberíamos tener una Introducción de qué es un framework y qué es exactamente Machine Learning. Como este artículo trata sobre marcos, primero entendamos qué es un marco. Según Wikipedia, “el marco de software es una abstracción en la que el software que proporciona funcionalidad genérica puede cambiarse selectivamente mediante un código adicional escrito por el usuario, proporcionando así un software específico de la aplicación. Un marco de software proporciona una forma estándar de crear e implementar aplicaciones ”. Ahora, comprendamoslo en términos más simples. Suponga que está preparando té de masala. Para eso, necesita varios ingredientes como leche, hojas de té, azúcar y especias, pero mientras lo prepara. puede suceder que no pueda colocar los ingredientes correctos en la proporción correcta. Pero un día mezclas todos los ingredientes en la proporción correcta y los guardas en el frasco. Ahora puede usarlo directamente desde el frasco, no tiene miedo de olvidar que la proporción será correcta. Entonces, el frasco se convierte en el marco aquí, ahorra tiempo y esfuerzo.
Ahora, ¿qué es el aprendizaje automático? Es una palabra de moda desde el comienzo de esta década y también es muy emocionante. Entonces, el aprendizaje automático no es inteligencia artificial, ya que a veces las personas se confunden con él. Es un subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda de datos o imágenes anteriores para mejorarlo sin ser programado explícitamente para hacerlo. Entonces, básicamente, el algoritmo de aprendizaje automático le enseña a la máquina a buscar un patrón en los datos del pasado y usar esa experiencia para tomar mejores decisiones para el futuro sin intervención humana mínima o mínima.

Los 10 principales marcos de aprendizaje automático diferentes

Entonces, ahora veamos diez marcos diferentes de aprendizaje automático:

1. Scikit-Learn: es una biblioteca de aprendizaje automático gratuita que se basa en SciPy (Python científico). Es muy utilizado por los programadores de Python. Fue desarrollado por David Cournapeau. Puede hacer ingeniería de características con sus datos (aumentando el número de características), escalar, preprocesar, dividir sus datos en subconjuntos de capacitación y prueba. También incluye muchos algoritmos de aprendizaje automático como regresión lineal, regresión logística, algoritmo K-mean, máquinas de vectores de soporte. Es muy popular porque puede funcionar fácilmente con NumPy y SciPy.
2. Tensor Flow: también es una biblioteca de código abierto que generalmente se utiliza para algoritmos de aprendizaje profundo o aprendizaje automático utilizando redes neuronales. Es creado por Google. Tensor Flow es una biblioteca para la programación del flujo de datos. Utiliza varias técnicas de optimización para el cálculo de la expresión matemática que se utiliza para obtener los resultados deseados. Las características más destacadas de sci-kit learn son:
  1. Funciona muy bien con una expresión matemática que involucra matrices multidimensionales.
  2. Es altamente escalable a través de máquinas.
  3. Funciona con una amplia variedad de conjuntos de datos.
  Estas características lo convierten en un marco muy útil para implementar modelos de producción.

Amazon Machine Learning: como su nombre lo indica, Amazon lo proporciona. Es un servicio que los desarrolladores pueden usar para crear modelos. Puede usarse como una herramienta de visualización y puede ser utilizada por ingenieros de aprendizaje automático para crear modelos sin tener que conocer los detalles de cada modelo. Puede ejecutar o crear todo tipo de modelos como clasificación binaria, algoritmos de conjunto de clasificación de múltiples clases, modelos de regresión.
Azure ML Studio: este marco proviene de Microsoft. Entonces, cómo funciona es que permite a los usuarios registrados de Azure crear y entrenar modelos y, después de hacerlo, puede usarlos como API para ser consumidos por otros servicios. Los usuarios obtienen hasta 10 GB de almacenamiento por cuenta. Es compatible con una amplia variedad de algoritmos de aprendizaje automático. Una característica muy buena sobre esto es que incluso si no tiene una cuenta, puede probar el servicio iniciando sesión en la cuenta de forma anónima y puede usar ML studio hasta 8 horas.
MLib (Spark): es el producto de aprendizaje automático de Apache Spark. Contiene o admite todos los tipos de algoritmos de aprendizaje automático y utilidades como clasificación de regresión (binaria y multiclase), agrupación, conjunto y muchos más.
Torch: es un marco científico de aprendizaje automático que admite varias utilidades y algoritmos de aprendizaje automático. La característica más destacada de este marco es que pone a la GPU primero. Tiene paquetes impulsados por la comunidad en aprendizaje automático, visión por computadora, procesamiento de imágenes, aprendizaje profundo y muchos más. Su principal objetivo es proporcionar una alta escalabilidad, flexibilidad y velocidad al crear modelos de aprendizaje automático. Definitivamente es un marco para buscar al construir modelos de aprendizaje automático.
Theano: Está construido con python. Nos permite definir, crear y optimizar cálculos matemáticos. Al igual que Torch, también puede usar GPU que ayuda en la optimización y escalabilidad.
Veles: está escrito en C ++ y es un marco de aprendizaje profundo. Aunque está escrito en C ++, usa python para realizar la automatización. Se utiliza principalmente en redes neuronales como redes neuronales recurrentes CNN (redes neuronales de convolución).
H20: El nombre suena interesante, pero este marco nos permite aplicar matemática y análisis predictivo para resolver los problemas de hoy. Utiliza algunas combinaciones de algunas características interesantes como:
1. Tecnología de código abierto Best of Breed.
2. Fácil de usar WebUI.
3. Soporte agnóstico de datos para todas las bases de datos comunes.
Junto con el uso de H2o, podemos trabajar con los idiomas existentes y también extenderlo sin problemas con Hadoop.
Caffe: es un marco de aprendizaje profundo que se creó teniendo en cuenta la velocidad y la modularidad. Se utiliza principalmente con problemas de redes neuronales y fue fundada por Berkeley Vision and Learning Center.
Entonces, después de conocer algunos de los mejores marcos de muchos. Concluyamos ahora.

Conclusión

Todos los campos actuales producen datos y los datos deben analizarse y modelarse utilizando ciertos algoritmos para que puedan utilizarse para producir mejores resultados futuros. En resumen, eso es lo que hace el aprendizaje automático. Es una habilidad esencial del siglo XXI y la mayoría de los marcos son de código abierto con comunidades de desarrolladores. Es uno de los campos en crecimiento en tecnología y el campo de TI.

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Esta ha sido una guía para los marcos de aprendizaje automático. Aquí hemos discutido los 10 principales marcos de aprendizaje automático diferentes. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información: