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【澳门新葡8455最新网站】资源 | 机器学习必知的15大框架,欢迎补充!

原题目:能源 | 机器学习必知的15大框架,款待补充!

姓名:石小帆

根源:机器学习算法与Python学习

学号:17021210937

本文约4000字**建议阅读8分钟。**

转载自:

本文向大家介绍了机械学习中必需通晓的十四个大框架。

机器学习程序猿是付出产物和营造算法团队中的大器晚成局地,并保管其保障、急迅和成规模地劳作。他们和数量地工学家紧密同盟来打探理论知识和行当利用。数据我们和机器学习工程师的重视分化是:

(有微量删减卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎

  • 机械学习技术员创设、开荒和有限支撑机器学习系统的制品。
  • 多少大家实行考验钻探变成有关于机器学习项指标主张,然后深入分析来驾驭机器学习系统的心地影响。

【嵌牛导读】:随着人工智能的飞跃进步,机器学习也变得非常火,越多的人开首涉足这么些小圈子。

下边是机器学习的框架介绍:

【嵌牛鼻子】:机器学习,学习框架

1. Apache Singa 是叁个用以在巨型数据集上练习深度学习的通用分布式深度学习平台,它是依赖分层抽象的洗练开采模型设计的。

【嵌牛提问】:既然起首了机器学习的求学,那么学习中的小同伴,你们有未有理会到个中很要紧的意气风发对框架呢?

它还援救各样当前风靡的纵深学习模型,有前馈模型(卷积神经网络,CNN卡塔尔,能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经互连网,ENVISIONNN卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,还为客商提供了不菲内嵌层。

【嵌牛正文】:

2. Amazon Machine
Learning(AML)
是后生可畏种让各类品级使用机器学习本领的开荒人士可轻巧精晓的四个服务,提供了视觉工具和指导,可以辅导您在不要求读书复杂的机器学习算法和手艺的情形下制造机器学习。

机器学习程序猿是支付付加物和营造算法团队中的豆蔻梢头有个别,并确认保障其保障、神速和成规模地下工作作。他们和多少地工学家紧凑合营来询问理论知识和行当应用。数据大家和机械和工具学习工程师的重视分歧是:

3. Azure ML Studio允许微软Azure的客商成立和教练模型,随后将那一个模型转变为能被其余服务应用的API。固然你能够将协和的Azure存款和储蓄链接到越来越大模型的服务,但是每个账户模型数据的存放容积最多不超越10GB。在Azure中有大气的算法可供使用,那要多谢微软绵绵部分第三方。以至你都无需注册账号,就足以无名登入,使用Azure
ML Studio服务长达8小时。

机器学习技术员构建、开荒和保卫安全机器学习体系的成品。

4. Caffe是由Berkeley视觉学习中央(BLVC)和社区进献者们遵照BSD-2-左券开荒的一个纵深学习框架,它秉承“表示、作用和模块化”的支付思想。模型和构成优化通过配备实际不是硬编码完成,何况顾客可依照必要在CPU管理和GPU管理时期举行切换,Caffe的高效性使其在尝试研商和行业布局中的表现很圆满,使用单个NVIDIA
K40 GPU微处理机每一日就可以管理超越三千万张图像 。

数码大家举行查验切磋产生有关于机器学习项目标主见,然后剖析来精晓机器学习系统的心地影响。

5.H2O惹人轻易地动用数学和远望解析来消亡现行反革命极具挑衅性的经济贸易难题,它玄妙的咬合了现阶段在任何机器学习平台还没被使用的独有特色:最棒开源技能,易于使用的WebUI和熟识的界面,补助广大的数据库和分化文件类型。用H2O,你能够行使现成的语言和工具。别的,也还足以无缝扩大到Hadoop意况中。

上面是机器学习的框架介绍:

6. Massive Online Analysis
(MOA)
是当前最受迎接的数据流开采开源框架,具备贰个相当活跃的社区。它含有风流倜傥层层的机械学习算法(分类,回归,聚类,离群检测,概念漂移检验和引入系统卡塔 尔(英语:State of Qatar)和评价工具。和WEKA项目后生可畏律,MOA
也是用Java编写,但增加性越来越好。

1.Apache Singa
是二个用于在巨型数据集上操练深度学习的通用分布式深度学习平台,它是基于分层抽象的简练开采模型设计的。它还扶助种种当前风行的吃水学习模型,有前馈模型(卷积神经网络,CNN卡塔尔国,能量模型(受限玻尔兹曼机,RBM和循环神经互连网,CRUISERNN卡塔尔国,还为客户提供了众多内嵌层。

7. MLlib (Spark)是Apache
斯Parker的机械学习库,指标是让机器学习于旧贯彻可伸缩性和易操作性,它由分布的读书算法和实用程序组成,包涵分类、回归、聚类,协同过滤、降维,相同的时候总结底层优化原生语言和高层管道API。

2.亚马逊(Amazon卡塔 尔(英语:State of Qatar) Machine
Learning(AML卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎是生机勃勃种让各类品级使用机器学习本领的开荒职员可轻易驾驭的一个劳动,提供了视觉工具和带领,能够引导您在不必读书复杂的机械学习算法和本事的图景下建设构造机器学习。

8. Mlpack是贰个依据C++的底子学习库
,最先于二零一二年临蓐,据库的开垦者声称,它秉承“可扩大性、高效性和易用性”的观点来规划的。执行Mlpack有二种艺术:通过快捷处理大约的“黑盒”操作命令行推行的缓存,只怕依附C++
API管理相比复杂的做事。Mlpack可提供轻松的能被整合到大型的机器学习应用方案中的命令路程序和C++的类。

3.Azure ML
Studio允许微软Azure的客商创造和教练模型,随后将这一个模型转变为能被别的服务应用的API。就算你能够将本人的Azure存款和储蓄链接到更加大模型的劳动,可是每种账户模型数据的累积体量最多不超过10GB。在Azure中有大气的算法可供使用,那要谢谢微软软一些第三方。以至你都没有必要注册账号,就足以无名登陆,使用Azure
ML Studio服务长达8小时。

9. Pattern是Python编制程序语言的web开掘组件,有数量开掘工具(
谷歌(Google卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎、脸书 、Wikipedia API,互连网爬虫,HTML
DOM深入分析器卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎,自然语言管理(词性注解,n-gram搜索,心情分析,WordNet接口卡塔 尔(英语:State of Qatar),机器学习(向量空间模型,聚类,扶持向量机卡塔 尔(英语:State of Qatar),互连网解析和可视化。

4.Caffe是由Berkeley视觉学习中央(BLVC)和社区进献者们依赖BSD-2-左券开垦的多个纵深学习框架,它秉承“表示、功能和模块化”的费用观念。模型和重新组合优化通过安排实际不是硬编码实现,而且顾客可借助供给在CPU管理和GPU管理时期张开切换,Caffe的高效性使其在试验钻探和行当布局中的展现很完美,使用单个NVIDIA
K40 GPU微电脑天天就能够管理超越七千万张图像 。

10. Scikit-Learn为了数学和科学专业,基于现成的多少个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib卡塔 尔(阿拉伯语:قطر‎拓宽了Python的行使节制。最后生成的库既可用以交互作用式职业台应用程序,也可停放到别的软件中进行理并答复用。该工具包基于BSD左券,是完全无偿开源的,可重新利用。Scikit-Learn中含有四种用以机器学习任务的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由全体多数开拓者和机械学习行家的巨型社区支出的,由此,Scikit-Learn中抢先的技术往往会在超级短期内被开辟出来。

5.H2O令人轻巧地选用数学和预测深入分析来解决现行反革命极具挑战性的小购买出卖难题,它奇妙的咬合了方今在任何机器学习平台还没被应用的独有特色:最佳开源手艺,易于使用的WebUI和驾驭的分界面,扶植左近的数据库和莫衷一是文件类型。用H2O,你能够动用现成的言语和工具。其他,也还足以无缝扩大到Hadoop境况中。

11. Shogu是最先的机械学习库之后生可畏,它创设于一九九八年,用C++开拓,但并不囿于于C++境遇。依赖SWIG库,Shogun适用于各样语言景况,如Java,Python,c#,Ruby,哈弗,Lua,Octave和Mablab。Shogun
目的在于面向广大的特定类型和上学铺排意况实行合併的大范围学习,如分类,回归或研究性数据深入剖判。

6.Massive Online Analysis
(MOA)是现阶段最受接待的数据流开掘开源框架,具备一个百般活跃的社区。它蕴涵一文山会海的机器学习算法(分类,回归,聚类,离群检查实验,概念漂移检查实验和推举系统卡塔尔国和评价工具。和WEKA项目相符,MOA
也是用Java编写,但扩张性更加好。

12. TensorFlow是三个应用数据流图举办数值运算的开源软件库,它完成了数量流图,此中,张量(“tensors”卡塔尔国可由意气风发层层图片描述的算法来管理,数据在该系统中的变化被称呼“流”,因此而得名。数据流可用C++或Python编码后在CPU或GPU的设备上运维。

7.MLlib (Spark)是Apache
斯Parker的机器学习库,目标是让机器学习落实可伸缩性和易操作性,它由遍布的就学算法和实用程序组成,包含分类、回归、聚类,同盟过滤、降维,同期蕴含底层优化原生语言和高层管道API。

13. Theano是七个基于BSD合同公布的可定义、可优化和可数值总计的Phython库。使用Theano也能够达到规定的规范与用C实现大数目处理的快慢相抗衡,是支撑高效机器学习的算法。

8.Mlpack是三个基于C++的底医学习库
,最先于2013年出产,据库的开辟者声称,它秉承“可增添性、高效性和易用性”的视角来安插的。实践Mlpack有二种办法:通过飞快管理大致的“黑盒”操作命令行实践的缓存,可能依赖C++
API管理比较复杂的干活。Mlpack可提供简单的能被整合到大型的机械学习实施方案中的命令路程序和C++的类。

14. Torch是风姿罗曼蒂克种习认为常支持把GPU放在第一人的机器学习算法的科学总括框架。由于选拔了简要火速的本子语言LuaJIT和尾部的C/CUDA来促成,使得该框架易于使用且快捷。Torch目的是让您通过极端轻松的进程、最大的油滑和进程创建协和的科学算法。Torch是基于Lua开垦的,具备一个震天动地的生态社区驱动库包设计机器学习、计算机视觉、模拟信号管理,并行管理,图像,摄像,音频和互联网等。

9.帕特tern是Python编制程序语言的web发现组件,有数据开掘工具( 谷歌(Google卡塔尔国、Instagram、Wikipedia API,网络爬虫,HTML
DOM拆解解析器卡塔 尔(英语:State of Qatar),自然语言管理(词性标明,n-gram搜索,心绪深入分析,WordNet接口卡塔尔,机器学习(向量空间模型,聚类,扶助向量机卡塔尔国,网络剖析和<canvas>可视化。

15. Veles是生机勃勃套用C++开辟的面向深层学习应用程序的分布式平台,不过它应用Python在节点间活动操作与合营任务。在有关数据汇总到该集群早先,可对数码实行解析与机动标准化调解,且REST
API允许将各已练习模型立时增添至坐蓐情形个中,它注重于质量和灵活性。Veles大概从不硬编码,可对负有科学普及确定的网络拓扑结构实行操练,如全卷积神经互连网,卷积神经网络,循环神经网络等。

10.Scikit-Learn为了数学和不易职业,基于现存的几个Python包(Numpy,SciPy和matplotlib卡塔 尔(英语:State of Qatar)扩充了Python的利用范围。最终生成的库既可用以交互作用式职业台应用程序,也可放置到其余软件中开展复用。该工具包基于BSD左券,是完全免费开源的,可重复使用。Scikit-Learn中富含两种用于机器学习义务的工具,如聚类,分类,回归等。Scikit-Learn是由具备广大开垦者和机械和工具学习行家的重型社区付出的,因而,Scikit-Learn中当先的技能往往会在极短期内被支付出来。

参照链接:

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本文转自: style=”font-size: 16px;”>机器学习算法与Python学习
民众号;

11.Shogu是最早的机器学习库之生机勃勃,它制造于一九九三年,用C++开拓,但并不囿于于C++景况。依据SWIG库,Shogun适用于各个语言情形,如Java,Python,c#,Ruby,本田CR-V,Lua,Octave和Mablab。Shogun
目的在于面向广大的特定类型和上学安顿情状张开联合的宽广学习,如分类,回归或研究性数据剖析。

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12.TensorFlow是一个行使数据流图实行数值运算的开源软件库,它达成了数码流图,个中,张量(“tensors”卡塔尔国可由生机勃勃层层图片描述的算法来拍卖,数据在该系统中的变化被称为“流”,因而而得名。数据流可用C++或Python编码后在CPU或GPU的装置上运营。

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13.Theano是三个遵照BSD左券公布的可定义、可优化和可数值总计的Phython库。使用Theano也能够达到规定的标准与用C达成大数目管理的快慢相抗衡,是支撑高效机器学习的算法。

主编:

14.Torch是一种普及帮衬把GPU放在第二位的机械学习算法的科学总结框架。由于使用了轻巧飞快的台本语言LuaJIT和尾部的C/CUDA来达成,使得该框架易于使用且非常快。Torch指标是让您通过极端简约的历程、最大的八面见光和速度建设构造自身的不易算法。Torch是基于Lua开拓的,具有二个庞大的生态社区驱动库包设计机器学习、Computer视觉、功率信号管理,并行处理,图像,录像,音频和互连网等。

15.Veles是大器晚成套用C++开垦的面向深层学习应用程序的布满式平台,但是它应用Python在节点间活动操作与协作义务。在连锁数据汇总到该集群早前,可对数码进行解析与机动典型化调解,且REST
API允许将各已锻炼模型立时增加至坐蓐情况在那之中,它重申于性能和灵活性。Veles大致未有硬编码,可对具备科学普及认可的网络拓扑结构举行训练,如全卷积神经互连网,卷积神经网络,循环神经网络等。

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