Makine öğreniminde kullanılan bazı yaygın cephe sistemleri şunları içerir:
1. OpenAI Gym: Takviyeli öğrenme algoritmaları geliştirmek ve karşılaştırmak için popüler bir Python kitaplığı. Farklı RL algoritmalarının performansını simüle etmek ve değerlendirmek için bir dizi ortam (yani oyunlar, kontrol görevleri vb.) sağlar.
2. Keras: Python'da derin öğrenme modellerini oluşturma, eğitme ve değerlendirme sürecini basitleştiren üst düzey bir sinir ağları API'si. TensorFlow, Theano ve CNTK gibi popüler derin öğrenme kitaplıklarına kullanıcı dostu bir arayüz görevi görür.
3. Scikit-learn: Python'da sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyutluluk azaltma görevleri için çok çeşitli algoritmalar sağlayan çok yönlü bir makine öğrenimi kitaplığı. Farklı algoritmalar için tutarlı bir API sunarak farklı modellerle deneme yapmayı kolaylaştırır.
4. TensorFlow: Makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için popüler bir açık kaynak çerçevesi. Modelleri eğitme ve değerlendirme sürecini basitleştiren üst düzey bir arabirim (TensorFlow Estimators) ve daha gelişmiş özelleştirme için alt düzey API'ler sağlar.
5. PyTorch: Dinamik bir hesaplama grafiği sağlayan, sinir ağları oluşturmayı ve bunlarla deney yapmayı kolaylaştıran açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesi. Farklı model türlerini uygulamak için çeşitli modüller ve yardımcı programlar sunar ve GPU hızlandırmayı destekler.
6. Caffe/Caffe2: Caffe, başlangıçta bilgisayarlı görü görevleri için geliştirilmiş bir derin öğrenme çerçevesidir, Caffe2 ise onun halefidir ve daha genel amaçlı bir makine öğrenimi çerçevesi sağlar. Çeşitli uygulamalar için kullanıcı dostu bir arayüz ve önceden eğitilmiş modeller sağlarlar.
Bu cephe sistemleri, temeldeki makine öğrenimi çerçevelerinin karmaşıklığını soyutlamaya yardımcı olur ve birleşik arabirimler sunarak geliştiricilerin ve araştırmacıların farklı algoritmalar ve modellerle çalışmasını kolaylaştırır.
Yayın tarihi: