Introducción al aprendizaje automático.
Arthur Samuel acuñó el término aprendizaje automático en 1959. Un pionero estadounidense en juegos de computadora e inteligencia artificial dijo que 'les da a las computadoras la capacidad de aprender sin programación explícita. Machine Learning es un nuevo lema que flota. Merece ser uno de los subcampos más interesantes en informática. Los programas de inteligencia artificial generalmente se planificaron explícitamente para llevar a cabo tareas en el pasado. En la mayoría de los casos, el "Aprendizaje" consistió en ajustar varios parámetros a una implementación fija para que los hechos se agreguen a una colección de otros hechos (una base de conocimiento), y luego (efectivamente) buscar una solución al problema desde uno Solución conocida a otra. en forma de un camino de varios pasos pequeños. En este tema, vamos a aprender sobre las herramientas de aprendizaje automático.
¿Qué es la herramienta de aprendizaje automático?
Las herramientas de aprendizaje automático son aplicaciones algorítmicas de inteligencia artificial que proporcionan a los sistemas la capacidad de comprender y mejorar sin un aporte humano considerable. Permite que el software, sin ser programado explícitamente, prediga resultados con mayor precisión. Las herramientas de aprendizaje automático con ruedas de entrenamiento son algoritmos supervisados. Requieren que un individuo programe tanto la entrada como la salida deseada y proporcione comentarios sobre la precisión de los resultados finales. Los algoritmos no supervisados exigen muy poca intervención humana al emplear un enfoque de "aprendizaje profundo" para verificar bases de datos masivas y llegar a conclusiones de datos de capacitación basados en ejemplos anteriores; Por lo tanto, se utilizan generalmente para tareas de procesamiento más complejas, como la conciencia de imágenes, la conversión de voz a texto y la generación de lenguajes naturales.
Las herramientas de aprendizaje automático se componen de
- Preparación y recolección de datos.
- La construcción de modelos
- Implementación de aplicaciones y capacitación
Herramientas locales para telecomunicaciones y aprendizaje remoto.
Podemos comparar herramientas de aprendizaje automático con locales y remotas. Puede descargar e instalar una herramienta local y usarla localmente, pero una herramienta remota se ejecuta en un servidor externo.
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Herramientas locales
Puede descargar, instalar y ejecutar una herramienta local en su entorno local.
Las características de las herramientas locales son las siguientes:
- Adaptado para datos y algoritmos en memoria.
- Configuración y control de ejecución de parametrización.
- Integre sus sistemas para satisfacer sus requisitos.
Ejemplos de herramientas locales son Shogun, Golearn for Go, etc.
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Herramientas remotas
Esta herramienta se aloja desde el servidor y se llama a su entorno local. Estos instrumentos a menudo se denominan Machine Learning as a Service (MLaaS)
- Personalizado para conjuntos de datos más grandes para ejecutarse a escala.
- Ejecute múltiples dispositivos, múltiples núcleos y almacenamiento compartido.
- Interfaces más simples que proporcionan menos control de configuración y parametrización del algoritmo.
Ejemplos de estas herramientas son Machine Learning en AWS, Predication en Google, Apache Mahout, etc.
Herramientas para el aprendizaje automático:
A continuación se muestran las diferentes herramientas de aprendizaje automático que son las siguientes:
TensorFlow
Esta es una biblioteca de aprendizaje automático de Google Brain de la organización de inteligencia artificial de Google lanzada en 2015. Tensor Flow le permite crear sus propias bibliotecas. También podemos usar lenguaje C ++ y python debido a la flexibilidad. Una característica importante de esta biblioteca es que los diagramas de flujo de datos se utilizan para representar cálculos numéricos con la ayuda de nodos y aristas. Las operaciones matemáticas están representadas por nodos, mientras que los bordes denotan conjuntos de datos multidimensionales en los que se realizan operaciones. TensorFlow es utilizado por muchas compañías famosas como eBay, Twitter, Dropbox, etc. También ofrece excelentes herramientas de desarrollo, especialmente en Android.
Keras
Keras es una biblioteca de Python de aprendizaje profundo que puede ejecutarse sobre Theano, TensorFlow. Francois Chollet, miembro del equipo de Google Brain, lo desarrolló para dar a los científicos de datos la capacidad de ejecutar rápidamente programas de aprendizaje automático. Debido al uso de la interfaz comprensible de alto nivel de la biblioteca y la división de redes en secuencias de módulos separados, es posible la creación rápida de prototipos. Es más popular debido a la interfaz de usuario, la facilidad de extensibilidad y la modularidad. Se ejecuta en CPU y GPU.
Scikit-learn
Scikit-learn, que se lanzó por primera vez en 2007, es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático. Python es un lenguaje de secuencias de comandos de este marco e incluye varios modelos de aprendizaje automático, como la clasificación, la regresión, la agrupación y la reducción de la dimensionalidad. Scikit-learn está diseñado en tres proyectos de código abierto: Matplotlib, NumPy y SciPy.
Scikit-learn proporciona a los usuarios un número de algoritmos de aprendizaje automático. La biblioteca de framework se enfoca en el modelado de datos pero no en cargar, resumir y manipular datos.
Caffe2
Caffe2 es una versión actualizada de Caffe. Es una herramienta de aprendizaje automático ligera y de código abierto desarrollada por Facebook. Tiene una amplia biblioteca de aprendizaje automático para ejecutar modelos complejos. Además, es compatible con la implementación móvil. Esta biblioteca tiene C ++ y Python API, que permite a los desarrolladores crear prototipos primero, y la optimización se puede hacer más tarde.
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib es un marco distribuido para el aprendizaje automático. El núcleo Spark se desarrolla en la parte superior. Apache provoca que MLlib sea nueve veces más rápido que la implementación basada en disco. Se utiliza ampliamente como un proyecto de código abierto que se enfoca en el aprendizaje automático para facilitarlo.
Apache Spark MLlib tiene una biblioteca para capacitación vocacional escalable. MLlib incluye algoritmos para regresión, filtros de colaboración, agrupación, árboles de decisiones, API de canalización de niveles superiores.
OpenNN
OpenNN es desarrollado por la compañía de inteligencia artificial Artelnics. OpenNN es una biblioteca de firmware de análisis avanzado escrita en C ++. El método más exitoso de aprendizaje automático es la implementación de redes neuronales. Es de alto rendimiento. Se destaca la velocidad de ejecución y la asignación de memoria de esta biblioteca.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker es un servicio totalmente administrado que permite a los investigadores y desarrolladores de datos construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático en cualquier escala de manera rápida y fácil. Amazon SageMaker admite computadoras portátiles Jupyter de aplicación web de código abierto que ayudan a los desarrolladores a compartir código en vivo. Estos portátiles incluyen controladores, paquetes y bibliotecas para plataformas y marcos de aprendizaje profundo comunes para usuarios de SageMaker. Amazon SageMaker opcionalmente cifra los modelos durante y durante el tránsito a través del Servicio de administración de claves de AWS, y las solicitudes de API se realizan a través de una conexión segura a la capa de socket. SageMaker también almacena código en volúmenes que están protegidos y encriptados por grupos de seguridad.
Conclusión
Antes de desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático, es muy importante seleccionar una herramienta de aprendizaje automático que tenga bibliotecas extensas, una excelente interfaz de usuario y soporte para lenguajes de programación comunes. Por lo tanto, esta ha sido una guía para las herramientas de aprendizaje automático que ayudarán a seleccionar la tecnología requerida.
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Esta ha sido una guía para las herramientas de aprendizaje automático. Aquí hemos discutido las Herramientas para el aprendizaje automático y las herramientas locales para telecomunicaciones y aprendizaje remoto. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información.
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