آموزش دوره شبکه
13 چارچوب منبع باز برای کسب مهارت در یادگیری ماشینی
تسلط بر یادگیری ماشینی
در یک سال گذشته، یادگیری ماشینی به طرز بی سابقه ای به جریان اصلی دنیای فناوری در دوره های شبکه تبدیل شده است.
جالب این که روند توسعه محیط های ابری ارزان قیمت و کارت های گرافیکی پرشتاب و قدرتمند، نقش بسزایی در این زمینه داشته اند.
این عوامل منجر به رشد انفجاری چارچوب هایی شده است که اکنون برای یادگیری ماشینی در اختیار کاربران قرار دارند.
چارچوب هایی که بخش عمده ای از آن ها منابع باز هستند.
اما فراتر از منبع باز بودن، توسعه دهندگان به شیوه پیاده سازی انتزاعی آن ها بیش از پیش توجه کرده اند.
همین موضوع باعث شده است تا یادگیری ماشینی در طیف گسترده ای از کلاس ها در اختیار توسعه دهندگان قرار گیرد.
بر همین اساس، در این مقاله تعدادی از این چارچوب های یادگیری را معرفی خواهیم کرد.
در انتخاب این ابزارها سعی کرده ایم چارچوب هایی را که به تازگی معرفی یا در یک سال گذشته بازبینی شده اند، بررسی کنیم.
چارچوب هایی که در ادامه با آن ها آشنا خواهید شد.
امروزه به طرز گسترده ای در دنیای فناوری استفاده می شوند.
این چارچوب ها با دو رویکرد کلی طراحی شده اند.
اول اینکه به ساده ترین شکل ممکن مشکلات مرتبط با حوزه ی کاری خود را حل کنند.
و دوم آنکه در چالش خاصی که در ارتباط با یادگیری ماشینی پیش روی توسعه دهندگان قرار دارد، به مقابله برخیزد.
برای شرکت در دوره های تخصصی شبکه با آموزشگاه برتر تماس بگیرید.
ApacheSpark MLiB
“Apache SparK” به دلیل اینکه بخشی از خانواده هادوپ است.
- آموزش دوره شبکه
ممکن است در مقایسه با رقبای خود شهرت بیشتری داشته باشد.
در حالی که این چارچوب پردازش داده های درون حافظه ای خارج از هادوپ متولد شد.
اما به خوبی موفق شد در اکوسیستم هادوپ خوش بدرخشد.
Spark یک ابزار یادگیری ماشینی رونده است.
این مهم به لطف کتابخانه الگوریتم های روبه رشدی که برای استفاده روی داده های موجود در حافظه استفاده می شوند، به وجود آمده است.
الگوریتم هایی که از سرعت بالایی برخوردار هستند.
الگوریتم های مورد استفاده در اسپارک دائماً درحال گسترش و تجدید نظر هستند.
و هنوز به عنوان موجودیت کاملی خود را نشان نداده اند.
سال گذشته در نسخه 1.5 ، تعدادی از آن ها الگوریتم های بهبود یافته بودند.
در حالی که در دوره شبکه تعداد دیگری در جهت تقویت پشتیبانی از Mlib که در پایتون استفاده می شود، عرضه شده اند.
پلتفرم بزرگی که به یاری کاربران رشته آمارو ریاضیات آمده است.
Spark نسخه 1.6 می تواند کارهای SparkMI را از طریق یک پایپ لاین (مجموعه ای از عناصر پردازشی داده ای) پایدار به حالت تعلیق (Suspend) در آورده.
و مجدداً از حالت تعلیق خارج کند و به مرحله اجرا در آورد.
آپاچی اسپارک متشکل از ماژول های یادگیری ماشینی (MLib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی (Spark Streaming) و Spark SQL است.
مطالب جدید آموزش دوره شبکه را در وب سایت برتر مطالعه نمایید.
Apache Singa
- دوره شبکه
چارچوب های یادگیری عمیق، بازوی قدرتمند یادگیری ماشینی به شمار می روند.
و توابع قدرتمندی را در اختیار یادگیری ماشینی قرار می دهند.
قابلیت هایی همچون پردازش زبان طبیعی و تشخیص تصاویر از جمله موارد هستند.
Singa به تازگی به دورن Apache Incubator راه پیدا کرده است.
چارچوب منبع بازی که با هدف ساده سازی آموزش مدل های یادگیری عمیق روی حجم گسترده ای از داده ها استفاده می شود.
Singa مدل برنامه نویسی ساده ای برای آموزش شبکه های یادگیری عمیق بر مبنای کلاستری از ماشین ها ارائه می کند.
این چارچوب از انواع رایجی از آموزش ها همچون شبکه عصبی پیچیده (convolutional neural network) ، ماشین بولتزمن محدود (Restricted Boltzmann machine) و شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent neural network) پشتیبانی می کند.
مدل ها می توانند هم زمان یکی بعد از دیگری در زمان های مختلف پهلوبه پهلو (slide to slide) آموزش ببینند.
انتخاب هر یک از این روش ها به این موضوع بستگی دارد که کدام یک برای حل مشکل بهتر جواب می دهند.
Singa می تواند فرایند کلاستربندی با Apache Zookeeper را ساده تر کند.
آموزشگاه برتر مجهزترین مرکز آموزش دوره شبکه در خاورمیانه است.
هیچ نظری موجود نیست:
ارسال یک نظر