Rate this post

Mục tiêu của blog này của là cung cấp cho bạn một số phần mềm cho phép bạn triển khai các thuật toán máy học một cách dễ dàng. Chúng ta sẽ thảo luận về phần mềm và công cụ hỗ trợ cả tạo mẫu nhanh cũng như chức năng bổ sung cho các ngôn ngữ khác dưới dạng công cụ.

Các bài viết liên quan:

Mặc dù có vô số dịch vụ phần mềm có sẵn để phát triển các giải pháp machine learning, nhưng chúng tôi đã chọn những dịch vụ đã và đang tạo nên tên tuổi của họ trong ngành này.

11 Phần mềm Machine learning

Machine learning đã nổi lên như một công nghệ quan trọng nhất của thế kỷ 21.

Với rất nhiều thuật toán có thể được sử dụng để thiết kế các giải pháp machine learning, chúng ta sẽ xem xét một số giải pháp phần mềm rất phổ biến mà bạn có thể sử dụng để xây dựng mô hình machine learning của riêng mình.

TensorFlow

Tên tiêu chuẩn cho machine learning trong ngành Khoa học dữ liệu là TensorFlow.

TensorFlow có thể là một thư viện phần mềm mã nguồn mở và miễn phí dành cho machine learning. Nó thường được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ khác nhau nhưng có tính năng đặc biệt chuyên về đào tạo và suy luận các mạng nơ-ron sâu.

Tensorflow có thể là một thư viện toán tượng trưng được hỗ trợ luồng dữ liệu và lập trình có thể phân biệt. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng các giải pháp Máy học thống kê cũng như Deep learning thông qua giao diện rộng rãi của GPU CUDA.

Kiểu dữ liệu cơ bản nhất của TensorFlow là tensor là một mảng đa chiều. Nó là một bộ công cụ mã nguồn mở có thể được sử dụng để xây dựng đường ống machine learning để bạn có thể xây dựng các hệ thống có thể mở rộng để xử lý dữ liệu. Nó cung cấp hỗ trợ và chức năng cho các ứng dụng khác nhau của ML như Computer Vision, NLP và Reinforcement Learning.

TensorFlow là một trong những công cụ phải biết của machine learning dành cho người mới bắt đầu.

Xem thêm Các ứng dụng của Machine Learning trong thực tế

Shogun

Shogun là một phần mềm machine learning mã nguồn mở phổ biến. Nó cũng được viết bằng C ++. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ khác nhau như Python, R, Scala, C #, Ruby, v.v.

Một số thuật toán được Shogun hỗ trợ là:

  • Support Vector Machines
  • Dimensionality Reduction
  • Clustering Algorithms
  • Hidden Markov Models
  • Linear Discriminant Analysis

Apache Mahout

Apache Mahout là một machine learning mã nguồn mở tập trung vào lọc cộng tác cũng như phân loại. Những triển khai này là một phần mở rộng của Nền tảng Apache Hadoop.

Trong khi nó vẫn đang được phát triển, số lượng các thuật toán được hỗ trợ bởi nó đã tăng lên đáng kể. Vì nó được triển khai trên Hadoop nên nó sử dụng các mô hình Bản đồ / Rút gọn.

Một số tính năng độc đáo của Apache Mahout là:

  • Nó cung cấp Scala DSL và một khung đại số tuyến tính phân tán để tính toán Deep learning
  • Nó cung cấp các bộ giải gốc cho CPU, GPU cũng như các bộ tăng tốc CUDA.

Apache Spark MLlib

Spark là một nền tảng phát trực tuyến dữ liệu mạnh mẽ và trên hết, nó cung cấp một số tính năng machine learning nâng cao thông qua MLlib của nó. Nó cung cấp một nền tảng máy học có thể mở rộng với một số API cho phép người dùng triển khai máy học trên dữ liệu thời gian thực.

Với MLlib, bạn có thể dễ dàng tích hợp bất kỳ nguồn Hadoop nào để hoạt động liền mạch bằng cách áp dụng các thuật toán machine learning một cách dễ dàng.

Với Spark, bạn có thể thực hiện tính toán lặp đi lặp lại mà qua đó bạn có thể đạt được kết quả tốt hơn cho các thuật toán của mình.

Một số thuật toán được MLlib hỗ trợ như sau:

  • Phân loại, Naive Bayes, Hồi quy logistic
  • Hồi quy – Tuyến tính, Phân tích tỷ lệ sống sót
  • Tăng cường Gradient, LDA, Mô hình hóa chủ đề
  • Cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên, v.v.

Xem thêm Cách học Machine Learning hiệu quả- 7 bước học Machine learning

Oryx 2

Oryx 2 sử dụng Kiến trúc Lambda để xử lý máy học quy mô lớn và thời gian thực. Mô hình này được xây dựng dựa trên kiến ​​trúc Apache Spark liên quan đến các chức năng đóng gói để xây dựng ứng dụng và tạo mẫu nhanh.

Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển mô hình từ đầu đến cuối để lọc cộng tác, phân loại, hồi quy cũng như các hoạt động phân cụm.

Oryx 2 bao gồm ba cấp độ sau.

  • Tầng đầu tiên là tầng lambda chung cung cấp tốc độ và các tầng phục vụ không dành riêng cho các quy trình machine learning.
  • Chuyên môn thứ hai cung cấp các tóm tắt ML để chọn các siêu tham số.
  • Nó cung cấp một triển khai end-to-end của các ứng dụng ML ở tầng thứ ba của nó.

H20.ai

Nền tảng Deep learning của H20 cung cấp một mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp có thể mở rộng. Nó có thể là một nền tảng máy học phân tán, mã nguồn mở hoàn toàn trong bộ nhớ với khả năng mở rộng tuyến tính.

Nó hỗ trợ các thuật toán thống kê & máy học được sử dụng rộng rãi nhất bao gồm máy tăng độ dốc, mô hình tuyến tính tổng quát, Deep learning và hơn thế nữa.

ANN này bao gồm một số thành phần và thông số có thể được thay đổi cho phù hợp dựa trên dữ liệu được cung cấp. Nó cũng bao gồm tốc độ ủ tốc độ và tốc độ học tập thích ứng để mang lại kết quả dự đoán cao.

Các phiên bản khác của H20 cũng hỗ trợ Convolutional Neural Networks và Recurrent Neural Networks.

Pytorch

PyTorch là một thư viện máy học mã nguồn mở được hỗ trợ thư viện Torch, được sử dụng cho các ứng dụng như thị giác máy tính và xử lý lưỡi.

Được phát triển bởi Facebook, Pytorch cung cấp một khung Deep learning nâng cao. Các tính năng quan trọng của Pytorch là Mạng thần kinh sâu và Tensors. Với Pytorch, bạn có thể phát triển tạo mẫu nhanh để nghiên cứu. Hơn nữa, bạn có thể xây dựng đường ống phần mềm bằng Pytorch.

Ngôn ngữ lập trình xác suất rất riêng của Uber được xây dựng bằng Pytorch.

Sử dụng nó, bạn có thể phát triển các đồ thị động để tăng tốc quá trình machine learning của mình. PyTorch cũng cung cấp cho mã của bạn khả năng song song dữ liệu

Xem thêm Data mining so với machine learning

RapidMiner

RapidMiner cung cấp một môi trường tích hợp và toàn diện để thực hiện một số tác vụ như chuẩn bị dữ liệu, machine learning, Deep learning, khai thác văn bản cũng như phân tích dự đoán. Nó phổ biến nhờ tốc độ cực nhanh để tăng doanh thu, giảm chi phí và tránh rủi ro.

Một trong những tính năng quan trọng nhất của nó là tính năng kéo và thả dựa trên GUI cho phép người dùng xây dựng quy trình xử lý dữ liệu một cách trực quan có thể được chọn từ hơn 2000 nút có sẵn.

Ngoài việc xây dựng các mô hình machine learning, người ta cũng có thể tối ưu hóa hiệu suất của mô hình thông qua việc đóng gói, tăng cường và xây dựng các nhóm mô hình.

Weka

Weka là viết tắt của Waikato Environment for Knowledge Analysis. Nó là một phần mềm machine learning được viết bằng Java. Nó bao gồm một số thuật toán machine learning có thể được triển khai và sẵn sàng để sử dụng. Các thuật toán này chủ yếu được sử dụng để khai thác dữ liệu.

Một số công cụ này là phân loại, phân cụm, hồi quy, trực quan hóa cũng như chuẩn bị dữ liệu.

Weka là một giao diện GUI mã nguồn mở cho phép thực hiện dễ dàng các thuật toán machine learning với các dòng lập trình tối thiểu. Chúng tôi có thể thực hiện chức năng của máy học trên dữ liệu mà không cần viết bất kỳ dòng mã nào.

Do đó, phần mềm này lý tưởng cho những người mới bắt đầu machine learning.

KNIME

KNIME hay Konstanz Information Miner là một nền tảng phân tích, báo cáo cũng như tích hợp dữ liệu mã nguồn mở.

Với sự trợ giúp của KNIME, người ta có thể thực hiện các thành phần khác nhau của máy học và khai thác dữ liệu. Nó trực quan và liên tục tích hợp các tính năng phát triển mới vào nó. Nó hỗ trợ người dùng hiểu dữ liệu và thiết kế quy trình làm việc khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng các thành phần có thể tái sử dụng mà tất cả mọi người đều có thể truy cập được.

Knime sử dụng khái niệm tổng hợp dữ liệu mô-đun.

Với sự trợ giúp của GUI và JDBC, nó có thể kết hợp nhiều nguồn dữ liệu để thực hiện mô hình hóa, phân tích và trực quan hóa dữ liệu mà không cần lập trình rộng rãi.

Keras

Keras là một thư viện Neuron Network mã nguồn mở cung cấp hỗ trợ cho Python. Nó phổ biến vì tính mô-đun, tốc độ và dễ sử dụng. Do đó, nó có thể được sử dụng để thử nghiệm nhanh cũng như tạo mẫu nhanh.

Nó cung cấp hỗ trợ cho việc triển khai NN. Nó có khả năng chạy liên tục trên CPU và GPU.

So với các thư viện phổ biến rộng rãi hơn như TensorFlow và Pytorch, Keras cung cấp sự thân thiện với người dùng, cho phép người dùng dễ dàng triển khai các mạng nơ-ron mà không cần hiểu về thuật ngữ kỹ thuật.

Bản tóm tắt

Trong bài viết này, chúng tôi đã giới thiệu cho các bạn một số phần mềm machine learning phổ biến có thể được sử dụng để phát triển các mô hình từ đầu cũng như để tạo mẫu nhanh.

Chúng tôi đã điểm qua một số phần mềm phổ biến mà qua đó bạn có thể xây dựng một loạt các ứng dụng phần mềm.

Xem thêm machine learning cho R – cách sử dụng pakage

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now