已开展了工作,添加支持MATLAB的功能,但是像这样的项目在处理机器学习工作的主要环境下径直发挥作用,才往往会受到更大的追捧。 Marvin Marvin神经网络框架是另一种比较新的框架,它是普林斯顿视觉小组(Princeton Vision Group)的杰作。它“生来就是为了被改动的”,开发者在项目的说明文档中这么解释,它只依赖用C++和CUDA ...
技术无关:为了跟上技术生态系统不断变化的本质,机器学习框架必须灵活、模块化和可扩展。 技能无关:统计学、分布式系统、可视化、分析、开发、云计算、数据工程和容器化只是机器学习框架需要支持的不同人才的几个例子。 机器学习生命周期:即使机器学习的开发可以与任何其他应用程序的开发相提并论,它必须更加动态地监控数...
机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。 数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法,然后分析来理解机器学习系统的度量影响。 下面是机器学习的框架介绍: 1.Apache Singa是一个用于在大型数据集上训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单开发模型设计的。它还支持各种当前流行的...
Torch 本身是一款由纽约大学于 2012 年发布的机器学习框架,使用 Lua 语言作为接口。PyTorch 的创始团队汇聚了包括 Adam Paszke、Sam Gross、Soumith Chintala 等杰出人才。 PyTorch 的基本信息和特性 PyTorch 是一个开源的深度学习框架,提供了丰富的工具和库,为用户构建、训练和部署深度学习模型提供了便利。其核心概念涵...
TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架，它支持多种编程语言，包括Python、C++、Java和Go等。TensorFlow的特点是高度灵活、可扩展和可移植性强，适用于各种类型的机器学习任务，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。2、PyTorch PyTorch是由Facebook开发的深度学习框架，它具有易用性和高度灵活性，支持动态计算图...
“ 深度学习 ”框架增强了重任务类型机器学习的功能，如自然语言处理和图像识别。Singa 是一个 Apache 的孵化器项目，也是一个开源框架，作用是使在大规模数据集上训练深度学习模型变得更简单。Singa 提供了一个简单的编程模型，用于在机器群集上训练深度学习网络，它支持很多普通类型的训练工作：卷积神经网络，受限...
本文介绍机器学习的框架指南,基本是免费和开源的。 包括:通用机器学习、自动化机器学习、集成方法、不平衡的数据集、随机森林、极限学习机、内核方法、梯度提升等。 文章结构分为“目录版”和“简介版”。 目录版 1 通用机器学习 scikit-learn - Python 中的机器学习 ...
Apache Spark 最为人所知的是它是Hadoop家族的一员,但是这个内存数据处理框架却是脱胎于Hadoop之外,也正在Hadoop生态系统以外为自己获得了名声。Hadoop 已经成为可供使用的机器学习工具,这得益于其不断增长的算法库,这些算法可以高速度应用于内存中的数据。
顾名思义，Auto Sklearn框架是建立在流行的scikit-learn机器学习库之上的。Auto Sklearn可以做什么:特征描述(框架的一个显著特性)机器学习模型选型超参数设定Auto Sklearn在处理小数据集方面做得很好，但不处理大型数据集不太理想。TPOT TPOT被定位为一个框架，其中机器学习管道是完全自动化的。为了找到最佳模型，它...