10 meilleurs logiciels d'apprentissage automatique | Cadre d'apprentissage automatique – Apprendre une langue étrangère

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1. Cadre d'apprentissage automatique – Objectif

À travers ce blog, nous allons apprendre le meilleur logiciel d’apprentissage automatique. Aussi, va apprendre Apprentissage machine Frameworks: Apache Singa, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, TensorFlow, Oryx 2, Accord.NET, Amazon Machine Learning (AML), PredictionIO et Eclipse Deeplearning4j en détail avec leur dernière version.

Commençons donc par le tutoriel sur le framework d’apprentissage machine.

Logiciel d'apprentissage automatique | Cadre d'apprentissage automatique

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2. Meilleur logiciel d'apprentissage automatique

Les meilleurs logiciels et cadres d'apprentissage automatique sont décrits ci-dessous.

Logiciel d'apprentissage automatique | Cadre d'apprentissage automatique

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une. Apache Singa

Logiciel d'apprentissage automatique

Logiciel d'apprentissage automatique

Apache Singa – Logiciel d'apprentissage automatique, project a été initié par DB System Group en 2014. Ils se concentraient principalement sur la distribution l'apprentissage en profondeur en partitionnant le modèle. Apache Singa fournit un modèle de programmation simple. En outre, fonctionne sur un cluster de machines. Il est principalement utilisé dans le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance d'images. Un prototype Singa accepté par Apache Incubator en mars 2015. Il fournit une architecture flexible pour une formation distribuée évolutive. Et également extensible pour fonctionner sur une large gamme de matériel.

Apache Singa a été conçu avec un modèle de programmation intuitif basé sur l'abstraction de la couche. Une grande variété de modèles d'apprentissage en profondeur populaires sont pris en charge. Tels que les modèles feed-forward. Aussi, ces modèles sont basés sur une architecture flexible. Bien que Singa exécute divers cadres d’entraînement synchrones, asynchrones et hybrides.

La pile logicielle de Singa comprend trois composants principaux: Core, IO et Model. En outre, le composant de base est concerné avec des opérations de gestion de la mémoire et du tenseur. Bien que, IO contienne des classes pour lire et écrire des données sur le disque et le réseau. De plus, le modèle comprend des structures de données et des algorithmes pour les modèles d’apprentissage automatique.

Ses principales caractéristiques de Apache Singa- Machine Learning Framework:

  • Il inclut l’abstraction du tenseur pour un support puissant pour des modèles d’apprentissage automatique plus avancés
  • Prend en charge l'abstraction de périphérique pour l'exécution sur divers périphériques matériels
  • Utilise make pour la compilation plutôt que l'outil automatique GNU
  • Improvisé Python contraignant et contient plus de modèles d'apprentissage en profondeur comme VGG et ResNet
  • Comprend amélioré Cours IO pour lire, écrire, encoder et décoder des fichiers et des données

La dernière version est la 1.0.

b. Shogun

Logiciel d'apprentissage automatique

Logiciel d'apprentissage Shogun-Machine

Shogun – Logiciel d'apprentissage automatique, a été initié par Soeren Sonnenburg et Gunnar Raetsch en 1999. Bien que, il est actuellement en développement rapide par une grande équipe de programmeurs.

Cette boîte à outils libre et open source écrite en C ++ fournit des algorithmes. Et aussi des structures de données pour des problèmes d'apprentissage machine. De plus, Shogun Toolbox fournit l'utilisation d'une boîte à outils. Cela via une interface unifiée de C ++, Python, Octave, R, Java, Lua et C ++. Par conséquent, il peut fonctionner sous Windows, Linux et même MacOS.
Shogun est conçu pour l'apprentissage unifié à grande échelle. Cela concerne un large éventail de types de fonctionnalités et de paramètres d’apprentissage. Comme la classification, la régression, la réduction de la dimensionnalité, le regroupement. Il contient un nombre de algorithmes exclusifs de pointe. Comme une richesse de efficace SVM les implémentations, plusieurs apprentissage du noyau

Shogun (Machine Learning Framework) prend en charge les liaisons vers d'autres bibliothèques d'apprentissage machine. Tels que LibSVM, LibLinear, SVMLight, LibOCAS et bien d’autres.

Ses caractéristiques incluent une classification unique, une classification multi-classes et des cadres de test; et apprentissage à grande échelle.

La dernière version est 4.1.0.

c. Apache Mahout

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Apache Mahout – Logiciel d’apprentissage automatique, étant un projet libre et open source de Apache Software Foundation. Son objectif est de développer des algorithmes distribués gratuits pour divers domaines. Tels que le filtrage collaboratif, le clustering et la classification. Mahout fournit des bibliothèques et des collections Java pour divers types d'opérations mathématiques.

Apache Mahout est implémenté sur Apache Hadoop en utilisant le MapReduce paradigme.

Catégorisation du contenu avec Mahout: Mahout utilise le simple classificateur naïf Bayes activé par Carte-Réduire.

La dernière version est la 0.12.2.

ré. Apache Spark MLlib

Logiciel d'apprentissage automatique

Logiciel d'apprentissage Spark MLlib-Machine

Apache Spark MLlib est une bibliothèque d'apprentissage automatique. C’est primaire objectif pour rendre l’apprentissage automatique pratique évolutif et facile. Il comprend des algorithmes et des utilitaires d’apprentissage courants. En outre, il inclut la classification, la régression, la classification, le filtrage collaboratif, la réduction de la dimensionnalité.

Les différents algorithmes qui ont été mis en œuvre et inclus avec MLlib sont:

Statistiques sommaires, corrélations, tests d'hypothèses, génération de données aléatoires

Classification et régression:

  • Prend en charge les machines à vecteurs, la régression logistique, la régression linéaire, la classification naïve de Bayes
  • Techniques de filtrage collaboratif incluant les moindres carrés en alternance (ALS)
  • Méthodes d'analyse en grappes, y compris k-moyennes et Allocation de Dirichlet Latente (LDA)
  • Algorithmes d'optimisation tels que descente de gradient stochastique et BGGS à mémoire limitée

La dernière version est la 2.0.1.

e. TensorFlow

Logiciel d'apprentissage automatique

Logiciel d'apprentissage TensorFlow-Machine

TensorFlow – Machine Learning Software, est une bibliothèque de logiciels open source pour l'apprentissage automatique. Il a été développé par l'équipe de Google pour des sortes de tâches de perception. En outre, mener des recherches sophistiquées sur l’apprentissage automatique et réseaux de neurones profonds.

TensorFlow effectue des calculs numériques à l'aide de graphiques de flux de données. Ceux-ci élaborent les calculs mathématiques avec un graphe orienté de noeuds et d'arêtes. Les bords décrivent les relations d'entrée / sortie entre les nœuds. Les bords de données contiennent des tableaux de données multidimensionnels ou des tenseurs dimensionnés de manière dynamique.

TensorFlow permet aux utilisateurs d’écrire leurs propres bibliothèques de niveau supérieur en utilisant C ++ et Python. En outre, exprimer le réseau neuronal calcul sous forme de graphe de flux de données.

Portable:

TensorFlow – Machine Learning Framework peut fonctionner sur différents processeurs ou GPU, et même sur des plates-formes informatiques mobiles. Il prend également en charge docker et l'exécution via le cloud.

La dernière version est la 0.10.0.

F. Oryx 2

Logiciel d'apprentissage automatique

Logiciel d'apprentissage Oryx 2-Machine

Machine Learning Software – Oryx 2, est une réalisation de Architecture lambda. Il a été construit sur Apache Spark pour l'apprentissage automatique à grande échelle en temps réel. Aussi est conçu pour la construction d'applications et comprend emballé. Ce sont des applications de bout en bout pour le filtrage, la classification, la régression et la mise en cluster collaboratifs.

Oryx 2 comprend les trois niveaux suivants.

  • La couche d'architecture générale Lambda fournit des couches de traitement par lots, de vitesse et de service. Comme ceux qui ne sont pas spécifiques à l'apprentissage automatique.
  • Spécialisation au sommet qui, à son tour. En outre, pour fournir une abstraction d'apprentissage automatique à la sélection d'hyperparamètre, etc.
  • Oryx 2 est constitué des couches suivantes de l'architecture Lambda. Ces éléments ainsi que les éléments de connexion.

Utilisé pour calculer les nouveaux résultats à partir de données historiques et les résultats précédents.

Produit et publie des mises à jour incrémentielles de modèles à partir d'un flux de nouvelles données.

Couche de service:

Reçoit les modèles et les mises à jour, et implémente une API asynchrone, en exposant les opérations de requête sur les résultats.

Couche de transport de données:

Déplace les données entre les couches et prend des entrées de sources externes.

La dernière version est la 2.2.1.

g. Accord.NET

Logiciel d'apprentissage automatique

Logiciel Accord.NET-Machine Learning

Accord.NET est un framework d'apprentissage machine open source .NET. Comme pour le calcul scientifique. En outre, il se compose de plusieurs bibliothèques pour diverses applications. Tels que le traitement de données statistiques, la reconnaissance de formes, l'algèbre linéaire, etc.

Ce cadre d'apprentissage automatique est divisé dans les bibliothèques via l'installateur, les packages compressés et NuGet. Comme il comprend Accord.Math, Accord.Statistics, Accord.MachineLearning, etc.

  • Bibliothèque matricielle pour une meilleure réutilisation du code. Et également un changement progressif des algorithmes existants par rapport aux structures .NET standard.
  • Se compose de plus de 40 distributions statistiques différentes. Tels que les modèles de Markov cachés et les modèles de mélange.
  • Se compose de plus de 30 tests d’hypothèses tels que ANOVA, deux échantillons, plusieurs échantillons, etc.
  • Se compose de plus de 38 fonctions de noyau telles que KVM, KPC et KDA.

La dernière version est la 3.1.0.

h. Amazon Machine Learning (AML)

Logiciel d'apprentissage automatique

Logiciel d'apprentissage automatique

Amazon Machine Learning (AML) est un logiciel d’apprentissage automatique destiné aux développeurs. Il possède de nombreux outils de visualisation et assistants. Ce besoin de créer des modèles d’apprentissage automatique sophistiqués et intelligents haut de gamme. Bien que, sans avoir besoin d'apprendre des algorithmes et technologies complexes de ML.

AML est basé sur la technologie ML simple, évolutive, dynamique et flexible. Tel qu’il a été utilisé par les professionnels de la communauté des «scientifiques internes» d’Amazon Ce besoin de créer Amazon Cloud Services. AML se connecte aux données stockées dans Amazon S3, Redshift ou RDS. En outre, peut exécuter la classification binaire, la catégorisation multi-classe.

le contenu clé utilisé dans Amazon ML sont répertoriés au dessous de:

  • Sources de données: en gros, il contient des métadonnées associées aux entrées de données dans Amazon ML.
  • Modèles ML: En outre, il génère des prédictions à l'aide des modèles extraits des données d'entrée.
  • Évaluations: Bien que, il mesure la qualité des modèles ML.
  • En général, les prévisions de lot asynchrone générer des prévisions pour plusieurs saisir les observations de données.
  • Prévisions en temps réel de manière synchrone générer des prévisions pour les observations de données individuelles.

Principales fonctionnalités d'Amazon Machine Learning Framework sont:

  • Fondamentalement, il prend en charge plusieurs sources de données au sein de son système.
  • En outre, il permet aux utilisateurs de créer un objet de source de données à partir de données résidant dans Amazon Redshift.
  • De plus, cela permet également aux utilisateurs de créer un objet source de données à partir de données stockées dans la base de données MySQL.
  • En outre, prend en charge trois types de modèles: la classification binaire, la classification multi-classe et la régression.

je. PrédictionIO

Logiciel PredictionIO-Machine Learning

Logiciel PredictionIO-Machine Learning

Apache PredictionIO est un serveur de machine learning open source. Il a été construit sur une pile open source pour les développeurs et les scientifiques de données. En outre, il doit créer des moteurs prédictifs pour toute tâche d'apprentissage automatique.

Il se compose de trois composants principaux:

Plateforme PredictionIO –

sa pile d'apprentissage machine open source pour la construction, l'évaluation. Et aussi pour déployer des moteurs avec des algorithmes d'apprentissage automatique

Fondamentalement, il s’agit d’une couche d’analyse open source d’apprentissage automatique permettant d’unifier les événements de plusieurs plateformes

Également, un endroit pour télécharger les modèles de moteur. Comme pour un autre type d'applications d'apprentissage automatique

j. Eclipse Deeplearning4j

Eclipse Deeplearning4j est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur à code source ouvert pour la machine virtuelle Java. Il peut servir d’outil de bricolage pour Java, Scalaet les programmeurs Clojure travaillant sur Hadoop et d'autres systèmes de fichiers. Il permet aux développeurs de configurer des réseaux de neurones profonds. Nous avons également l'habitude de concevoir dans des environnements professionnels des GPU et des CPU distribués.

Le projet a été créé par une société de San Francisco appelée Skymind. En outre, il propose un support technique, une formation et une distribution d'entreprise de Deeplearning4j.

Il s’agissait donc d’une structure d’apprentissage machine. J'espère que vous aimez notre explication.

3. Conclusion

En conséquence, nous avons étudié les meilleurs logiciels ou structures d’apprentissage machine: Apache Singa, Shogun, Apache Mahout, Apache Spark MLlib, TensorFlow, Oryx 2, Accord.NET, Amazon Machine Learning (AML), PredictionIO et Eclipse Deeplearning4j. Par conséquent, ce logiciel d'apprentissage automatique est un sujet en plein essor aujourd'hui. J'espère que ce blog vous aidera à comprendre que le logiciel d'apprentissage automatique est le meilleur moyen. De plus, si vous avez des questions, n'hésitez pas à les demander dans une section de commentaires.

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