La inteligencia artificial es el tema más candente de 2017. El aprendizaje automático ha evolucionado a partir de la inteligencia artificial y está a la vanguardia. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son una forma efectiva de expandir su negocio y llevarlo a un nuevo nivel. El aprendizaje automático se utiliza cuando no es posible crear programas y algoritmos. Se utiliza en motores de búsqueda, minería de datos, detección de spam, reconocimiento de caracteres. Aquí hay varias herramientas de aprendizaje automático.
Shogun
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Shogun es la herramienta más antigua para el aprendizaje automático. Pero ahora está pasando por un gran desarrollo por parte de un equipo de programadores expertos. Fue creado por Soeren Sonnenburg y Gunnar Raetsch en 1999 y fue escrito en C ++. Esta herramienta proporciona algoritmos y estructuras de datos para todos los problemas de la máquina DevStudio no está en absoluto restringida al trabajo en C ++. Se puede usar en muchos lenguajes como C ++, Octave, Python, Java, Ruby, R, Matlab.
Incluye varias características como regresión, preprocesamiento, visualización, estrategias de selección de modelos, clasificación única, clasificación de clases múltiples. Incluso es compatible con muchas otras bibliotecas de aprendizaje automático como LibLinear, LibOCAS, VowpalWabbit, SVMLight, Tapkee, SLEP, LibSVM, GPML, libqp y mucho más.
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Apache Mahout
Bajo la licencia Apache, la biblioteca Mahout ofrece herramientas escalables de aprendizaje automático. Es un proyecto de código abierto que es completamente gratuito. Apache Mahout se crea en Apache Hadoop. Mahout proporciona herramientas para encontrar ciertos patrones en grandes conjuntos de datos después de que los grandes datos se almacenan en el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS). TI ofrece varias características como varios algoritmos como H2O, Apache, Scala + Apache Spark, Flink. Proporciona un entorno de estera vectorial para experimentar con la sintaxis de tipo R.
Scikit-Learn
Python es fácil de adoptar lenguaje de programación. La gente lo usa para ciencias, matemáticas, estadísticas. Scikit-Learn aprovecha la amplitud de Python al construir sobre paquetes Python. Es una herramienta eficiente para el análisis de datos e incluso la minería de datos. Scikit-learning es fácilmente accesible para todos. Es de código abierto y está disponible bajo licencia BSD. Está desarrollado por el equipo de desarrolladores profesionales y expertos en aprendizaje automático. Está construido en SciPy, matplotlib, NumPy.
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib es una biblioteca escalable de aprendizaje automático. MLlib incluye agrupamiento, dimensionalidad, regresión, filtrado colaborativo, árboles de decisión, API de canalización de nivel superior. Apache Spark MLlib se considera como un marco distribuido de aprendizaje automático. Está desarrollado en la parte superior de Spark Core. Es nueve veces más rápido que la implementación basada en disco. Es un proyecto de código abierto ampliamente utilizado que se centra en facilitar el aprendizaje automático.
TensorFlow
El flujo de tensor de Google es una biblioteca de aprendizaje automático. Ahora es un marco de código abierto, ya que anteriormente se desarrolló para incorporar el aprendizaje automático en su propio sistema. Tensor flow es la biblioteca más flexible, ya que le permite escribir sus propias bibliotecas. Utiliza lenguajes C ++ y Python. El flujo del tensor es muy poderoso, ya que reemplazó las tecnologías anteriores de Google para desarrollar IA. TensorFlow se utiliza para varios proyectos, como fotos de Google, reconocimiento de voz, búsqueda y Gmail.
La inteligencia artificial es el tema más candente de 2017. El aprendizaje automático ha evolucionado a partir de la inteligencia artificial y está a la vanguardia. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son una forma efectiva de expandir su negocio y llevarlo a un nuevo nivel. El aprendizaje automático se utiliza cuando no es posible crear programas y algoritmos. Se utiliza en motores de búsqueda, minería de datos, detección de spam, reconocimiento de caracteres. Aquí hay varias herramientas de aprendizaje automático. Shogun Shogun es la herramienta más antigua para el aprendizaje automático. Pero ahora está pasando por un gran desarrollo por parte de un equipo de programadores expertos. Fue creado por Soeren Sonnenburg y Gunnar Raetsch en 1999 y fue escrito en C ++. Esta herramienta proporciona algoritmos y estructuras de datos para todos los problemas de la máquina DevStudio no está en absoluto restringida al trabajo en C ++. Se puede usar en muchos lenguajes como C ++, Octave, Python, Java, Ruby, R, Matlab. Incluye varias características como regresión, preprocesamiento, visualización, estrategias de selección de modelos, clasificación única, clasificación de clases múltiples. Incluso es compatible con muchas otras bibliotecas de aprendizaje automático como LibLinear, LibOCAS, VowpalWabbit, SVMLight, Tapkee, SLEP, LibSVM, GPML, libqp y mucho más. Lea también: Las 5 mejores herramientas de inteligencia artificial Apache Mahout Bajo la licencia Apache, la biblioteca Mahout ofrece herramientas escalables de aprendizaje automático. Es un proyecto de código abierto que es completamente gratuito. Apache Mahout se crea en Apache Hadoop. Mahout proporciona herramientas para encontrar ciertos patrones en grandes conjuntos de datos después de que los grandes datos se almacenan en el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS). TI ofrece varias características como varios algoritmos como H2O, Apache, Scala + Apache Spark, Flink. Proporciona un entorno de estera vectorial para experimentar con la sintaxis de tipo R. Scikit-Learn Python es un lenguaje de programación fácil de adoptar. La gente lo usa para ciencias, matemáticas, estadísticas. Scikit-Learn aprovecha la amplitud de Python al construir sobre paquetes Python. Es una herramienta eficiente para el análisis de datos e incluso la minería de datos. Scikit-learning es fácilmente accesible para todos. Es de código abierto y está disponible bajo licencia BSD. Está desarrollado por el equipo de desarrolladores profesionales y expertos en aprendizaje automático. Está construido en SciPy, matplotlib, NumPy. Apache Spark MLlib Apache Spark MLlib es una biblioteca escalable de aprendizaje automático. MLlib incluye agrupamiento, dimensionalidad, regresión, filtrado colaborativo, árboles de decisión, API de canalización de nivel superior. Apache Spark MLlib se considera como un marco distribuido de aprendizaje automático. Está desarrollado en la parte superior de Spark Core. Es nueve veces más rápido que la implementación basada en disco. Es un proyecto de código abierto ampliamente utilizado que se centra en facilitar el aprendizaje automático. TensorFlow El flujo de tensor de Google es una biblioteca de aprendizaje automático. Ahora es un marco de código abierto, ya que anteriormente se desarrolló para incorporar el aprendizaje automático en su propio sistema. Tensor flow es la biblioteca más flexible, ya que le permite escribir sus propias bibliotecas. Utiliza lenguajes C ++ y Python. El flujo del tensor es muy poderoso, ya que reemplazó las tecnologías anteriores de Google para desarrollar IA. TensorFlow se utiliza para varios proyectos, como fotos de Google, reconocimiento de voz, búsqueda y Gmail.
