가장 인기 있는 Top 10 머신 러닝 툴

 

Gmail이 스팸 메일을 어떻게 탐지하고 스팸 카테고리로 분류하는지 궁금해 본 적이 있는가?

당신은 페이스북에 있는 이미지에 있는 당신의 친구들을 태그 한 적이 있나요?

페이스북은 당신이 태그 하고 싶은 친구의 이름을 제안합니다.

페이스북이 얼굴을 알아보고 제안을 하는 것이 어떻게 가능한가?

정답은 기계 학습입니다.

페이스북과 구글뿐만 아니라 모든 크고 작은 회사들이 머신 러닝과 그것의 도구를 사용하고 있다.

따라서 ML, AI, 데이터 사이언스, 빅 데이터 등 최신 첨단 기술로 자신을 업그레이드하고 유명 기업에 채용해야 합니다.

머신 러닝에서는 기업이 성능을 향상하기 위해 사용하는 ML 도구를 학습해야 합니다.

오늘은 다음 직장 면접에서 반드시 알아야 할 10가지 기계 학습 도구에 대해 알아보겠습니다.

이러한 도구는 Python 및 R과 같은 언어를 학습하는 데 도움이 됩니다.

가장 인기 있는 기계 학습 도구

머신 러닝은 데이터 과학자가 갖춰야 할 핵심 기술 중 하나입니다.

머신러닝에 정통하기 위해서는 데이터 과학자가 다양한 도구를 통해 자신의 통계적 학습을 표현할 수 있어야 한다.

1. Scikit-learn

Scikit-learn은 파이썬 프로그래밍 언어를 위한 무료 소프트웨어 머신 러닝 라이브러리일 수 있다.

서포트 벡터 머신을 포함한 다양한 분류, 회귀 및 클러스터링 알고리즘을 특징으로 한다.

Scikit-learn은 파이썬을 위한 무료 머신 러닝 라이브러리일 수 있다.

그것은 아마도 가장 인기 있고 기계 학습 라이브러리를 구현하기 쉬울 것이다.

Scikit-learn은 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 위한 간단한 도구를 제공합니다.

오픈 소스이며 Scipy, numpy, matplotlib 위에서 실행된다.

Scikit-learn은 2007년 프랑스의 컴퓨터 과학자 David Cournapau에 의해 처음 고안되었다.

또한 Ensemble Learning, Boosting, Dimensionality Reduction 및 Parameter Tuning과 같은 고급 기능을 사용할 수 있습니다.

2. NLTK

자연어 처리를 목적으로 하는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리이다.

NLTK는 Natural Language Tool Kit의 약자입니다.

NLP를 위한 다양한 기호 및 통계 도구를 제공한다.

NLTK는 스템화, 레미화, 토큰화, 구두점, 문자 수, 단어 수 등과 같은 다양한 연산을 제공한다.

또한 NLTK는 사용자가 텍스트 코퍼스에 액세스 할 수 있는 50개 이상의 코퍼스에 대한 인터페이스를 제공한다.

구텐베르크 말뭉치는 NLTK에서 가장 인기 있는 말뭉치이다.

이 말뭉치는 분석할 수 있는 25,000권 이상의 무료 책으로 구성되어 있다.

NLTK의 저자들은 또한 도서관에 대한 심층적인 개요를 제공하는 책을 썼다.

3. PyTorch

PyTorch는 프로그래밍 언어인 Lua를 지원하는 오픈 소스 머신 러닝 패키지인 Torch를 지원하는 파이썬 머신 러닝 패키지일 수 있다.

파이 토치는 페이스북 AI가 개발한 개방형 딥러닝 프레임워크다.

텐서와 심층 신경망과 같은 두 가지 주요 기능을 제공한다.

PyTorch는 연구와 프로토타이핑으로 가장 유명하다.

그것은 소프트웨어 파이프라인을 구축하는 것뿐만 아니라 고급 연구 목적으로 널리 사용되고 있다.

우버의 확률적 프로그래밍 언어 소프트웨어 "Pyro"는 PyTorch 프레임워크를 사용한다.

선호하는 언어가 파이썬인 사용자를 위해 PyTorch를 즐겨 사용할 것이다.

또한 사용자에게 동적 그래프 작성 기능을 제공합니다.

또한 PyTorch는 코드에게 데이터 병렬 처리 기능을 제공합니다.

4. Keras

케라스는 딥 러닝을 위한 미니멀리스트 파이썬 라이브러리일 수 있다.

강력한 신경망을 구축하는 데 사용되는 강력한 API입니다.

텐서 플로, CNTK 또는 테아노 위에서 실행할 수 있다.

심층 신경망은 모두 유행이지만, 주요 프레임워크의 복잡성은 개발자에게 새로운 머신 러닝을 사용하는 데 장애물이 되어 왔다.

케라스는 선도적인 고급 신경망 API 중 하나이다.

Keras를 사용하면 동적 프로토타이핑을 수행할 수 있습니다.

또한 컨볼루션 신경망과 반복 신경망을 지원하는 것도 쉽게 배울 수 있다.

게다가 케라스는 GPU와 CPU 위에서 실행할 수 있다.

케라스는 구현하기 쉽고 사용자에게 읽을 수 있는 코드를 제공한다.

Keras를 사용하면 모델을 개발하고 레이어를 정의하며 입력-출력 기능을 설정할 수 있습니다.

케라스는 텐서 플로우를 백엔드에서 사용한다.

백엔드에서 케라스는 텐서 플로우 또는 테아노를 사용하여 텐서 제품, 컨볼루션 및 기타 저수준 계산을 수행한다는 것을 의미한다.

5. Apache Spark

Apache Spark는 오픈 소스 빅 데이터 플랫폼이다.

데이터 병렬화와 내결함성을 위한 광범위한 지원을 제공합니다.

이는 실시간 데이터 스트리밍 기능을 제공하기 때문에 Hadoop과 같은 오래된 빅데이터 플랫폼에 비해 개선된 것입니다.

또한 Spark는 Machine Learning과 같은 다양한 데이터 처리 도구를 제공합니다.

스파크는 포괄적인 데이터 과학 툴로, 머신 러닝 알고리즘을 데이터에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 엄청난 양의 빅 데이터를 처리할 수 있는 기능도 제공하기 때문입니다.

그것은 번개처럼 빠른 계산 기술로 인기가 있다.

Apache Spark는 IT 기술에서 가장 수요가 많은 기술입니다.

Apache Spark에 대한 명확한 통찰력을 얻으려면 DataFlair에서 디자인한 전체 Spark 튜토리얼 시리즈를 살펴보시기 바랍니다.

6. SAS 

SAS 연구소에서 제공하는 안정적이고 신뢰할 수 있으며 효율적인 통계 분석 도구입니다.

SAS는 통계 분석 시스템을 나타냅니다.

고급 분석, 다변량 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 예측 분석을 위한 광범위한 도구를 제공합니다.

SAS의 다양한 컴포넌트가 있으며 결과는 HTML, PDF, Excel 형태로 게시될 수 있습니다.

SAS는 머신 러닝 알고리듬을 배치하고 머신 러닝의 반복 프로세스를 가속화하기 위한 광범위한 GUI를 제공한다.

7. Numpy

Numpy는 Tensor Flow, PyTorch, Keras와 같은 많은 기계 학습 라이브러리의 구성 요소이다.

기계 학습을 배우고 신경망을 처음부터 구현하려면 Numpy에 대한 지식을 보유해야 합니다.

Numpy는 대규모 텐서와 벡터의 빠르고 효율적인 계산을 용이하게 한다.

파이썬은 원래 수치 컴퓨팅을 위해 설계되지 않았지만, 가독성과 사용의 용이성으로 인해 이 분야를 위한 이상적인 선택이 되었다.

그러나, 통역 기반 언어인 파이썬은 운영에서 저속 문제를 겪었다.

따라서, 이 문제를 완화하기 위해, 트라비스 올리펀트는 2006년에 Numpy를 도입했다.

그 이후로, 그것은 많은 진보된 기계 학습 라이브러리의 백본이 되었다.

8 Mlr

mlr은 다수의 분류 및 회귀 기법에 대한 광범위한 지원을 제공하는 R 패키지이다.

또한 생존 분석, 클러스터링, 비용 관련 학습 등을 수행할 수 있습니다.

또한 교차 검증 및 부트 스트래핑을 사용하여 다시 샘플링할 수 있습니다.

또한 하이퍼 파라미터 조정 및 모델 최적화에도 사용할 수 있다.

mlr을 사용하면 2차 판별 분석, 로지스틱 회귀 분석, 의사 결정 트리, 랜덤 포리스트 및 더 많은 연산을 수행할 수 있습니다.

9. XGBoost

XGBoost는 Gradient Boosting 알고리즘의 효율적인 구현을 제공하는 R 패키지이다.

이 패키지는 정확성을 높이기 위해 XGBoost 알고리즘을 사용하는 Kagglers에 의해 가장 널리 사용된다.

10. Shogun

Shogun은 C++로 작성된 인기 있는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리이다.

C++로 작성되었기 때문에 신속한 시제품 제작을 제공하고 실제 시나리오에서 프로젝트에 파이프라인을 연결할 수 있습니다.

또한, R, 스칼라, 파이썬, 루비, C#에 대한 지원을 제공한다.

쇼군은 분류, 클러스터링, 히든 마코프 모델, 선형 판별 분석 등과 같은 머신 러닝에서 다양한 연산을 촉진한다.

요약

이런 것들이 기계 학습에 사용되는 중요한 도구들입니다.

Python과 R의 툴과 라이브러리와 SAS와 Shogun과 같은 개별 소프트웨어 제품군을 살펴보았습니다.

이러한 머신 러닝 툴을 이해하고 DataFlair를 통한 데이터 과학 및 머신 러닝의 세계로의 전환을 시작하는 데 필요한 지식을 습득하셨기를 바랍니다.