머신 러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있는 여러 머신러닝 소프트웨어가 있습니다. 신속한 프로토 타이핑과 도구 형태로 다른 언어에 추가 된 기능을 모두 용이하게하는 소프트웨어 및 도구에 대해 알아보겠습니다.
1. 텐서플로우(TensorFlow)
TensorFlow는 머신러닝을 위한 무료 오픈소스 소프트웨어 라이브러리일 수 있습니다. 다양한 작업에 걸쳐 자주 사용되지만 특히 심층 신경망의 교육 및 추론에 특화되어 있습니다. Tensorflow는 지원되는 데이터 흐름 및 미분 가능한 프로그래밍인 기호 수학 라이브러리일 수 있습니다. CUDA GPU의 광범위한 인터페이스를 통해 통계적 머신 러닝 솔루션과 딥 러닝 모두의 구축을 용이하게 합니다.
TensorFlow의 가장 기본적인 데이터 유형은 다차원 배열인 텐서입니다. 데이터를 처리하기 위해 확장 가능한 시스템을 구축할 수 있도록 머신 러닝 파이프라인을 구축하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 도구 키트입니다. 컴퓨터 비전, NLP 및 강화 학습과 같은 ML의 다양한 응용 프로그램에 대한 지원 및 기능을 제공합니다.
TensorFlow는 초보자를 위한 머신 러닝의 필수 도구 중 하나입니다.
2. 쇼군(Shogun)
Shogun은 인기 있는 오픈 소스 머신 러닝 소프트웨어입니다. 또한 C++로 작성되었습니다. Python, R, Scala, C#, Ruby 등과 같은 다양한 언어를 지원합니다.
Shogun에서 지원하는 알고리즘는 다음과 같습니다.
- 벡터 머신 지원
- 차원 축소(Dimensionality Reduction)
- 클러스터링 알고리즘
- 히든 마르코프 모델
- 선형 판별 분석
3. 아파치 마하우트(Apache Mahout)
Apache Mahout은 협업 필터링 및 분류에 중점을 둔 오픈 소스 Machine Learning입니다. 이러한 구현은 Apache Hadoop Platform의 확장입니다.
아직 진행 중이지만 지원하는 알고리즘의 수가 크게 증가하고 있습니다. Hadoop을 기반으로 구현되기 때문에 Map/Reduce 패러다임을 사용합니다.
Apache Mahout의 고유한 기능 중 일부는 다음과 같습니다.
- 딥 러닝 계산을 위한 표현력 있는 Scala DSL과 분산 선형 대수 프레임워크를 제공합니다
- CPU, GPU 및 CUDA 가속기를 위한 기본 솔버를 제공합니다.
4. 아파치 스파크 MLlib
Spark는 강력한 데이터 스트리밍 플랫폼이며 그 위에 MLlib를 통해 몇 가지 고급 머신 러닝 기능을 제공합니다. 사용자가 실시간 데이터에서 기계 학습을 구현할 수 있는 여러 API가 있는 확장 가능한 머신 러닝 플랫폼을 제공합니다.
MLlib를 사용하면 머신 러닝 알고리즘을 쉽게 적용하여 원활하게 작동하도록 모든 Hadoop 소스를 쉽게 통합할 수 있습니다.
Spark를 사용하면 알고리즘에 대해 더 나은 결과를 얻을 수 있는 반복 계산을 수행할 수 있습니다.
MLlib에서 지원하는 알고리즘 중 일부는 다음과 같습니다.
- 분류, 나이브 베이즈, 로지스틱 회귀 분석
- 회귀 분석 – 선형, 생존 분석
- 그래디언트 부스팅, LDA, 토픽 모델링
- Decision Trees, Random Forests 등
5. 오릭스 2(Oryx 2)
Oryx 2는 실시간 및 대규모 머신 러닝 처리를 위해 Lambda 아키텍처를 사용합니다. 이 모델은 신속한 프로토타이핑 및 애플리케이션을 빌드하기 위한 패키지된 기능을 포함하는 Apache Spark 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.
협업 필터링, 분류, 회귀 및 클러스터링 작업을 위한 엔드 투 엔드 모델 개발을 용이하게 합니다.
오릭스 2는 다음과 같은 3개의 계층으로 구성되어 있습니다.
- 첫 번째 계층은 Machine Learning 절차에만 국한되지 않는 계층과 속도를 제공하는 일반 람다 계층입니다.
- 두 번째 전문화는 하이퍼파라미터를 선택하기 위한 ML 추상화를 제공합니다.
- 세 번째 계층에서 ML 애플리케이션의 엔드 투 엔드 구현을 제공합니다.
6. H20.ai
H20의 딥 러닝 플랫폼은 확장 가능한 다층 인공 신경망을 제공합니다. 선형 확장성을 갖춘 완전한 오픈 소스, 분산 인메모리 머신 러닝 플랫폼일 수 있습니다. 그래디언트 부스트 머신, 일반화 선형 모델, 딥 러닝 등을 포함하여 가장 널리 사용되는 통계 및 머신 러닝 알고리즘을 지원합니다.
이 ANN은 제공된 데이터에 따라 적절하게 변경할 수 있는 여러 구성 요소와 매개변수로 구성됩니다. 또한 Rate Annealing 및 Adaptive Learning Rate로 구성되어 고도로 예측 가능한 출력을 생성합니다.
네이티브 H20-3은 표준 피드포워드 신경망만 지원합니다.
다른 버전의 H20도 Convolutional Neural Networks 및 Recurrent Neural Networks를 지원합니다.
7. 파이토치(PyTorch)
PyTorch는 컴퓨터 비전 및 혀 처리와 같은 애플리케이션에 사용되는 Torch 라이브러리를 지원하는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다. Facebook에서 개발한 Pytorch는 고급 딥 러닝 프레임워크를 제공합니다. Pytorch의 중요한 기능은 Deep Neural Networks와 Tensor입니다. Pytorch를 사용하면 연구를 위한 신속한 프로토타이핑을 개발할 수 있습니다. 또한 Pytorch를 사용하여 소프트웨어 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
Uber의 고유한 확률론적 프로그래밍 언어는 Pytorch로 구축되었습니다. 이를 사용하여 동적 그래프를 개발하여 머신 러닝 프로세스를 가속화할 수 있습니다. PyTorch는 또한 코드에 데이터 병렬 처리 기능을 제공합니다.
PyTorch는 동적 계산 그래프를 지원하여 현장에서 적절한 모델을 더 쉽게 구성할 수 있기 때문에 연구자들 사이에서 선호됩니다. 이러한 동적 특성은 또한 언어로 코딩할 때 Python의 특성을 보완하기 때문에 디버그를 더 쉽게 만듭니다.
8. 래피드마이너(RapidMiner)
RapidMiner는 데이터 준비, 머신 러닝, 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 예측 분석과 같은 여러 작업을 수행하기 위한 통합되고 포괄적인 환경을 제공합니다. 번개처럼 빠른 속도로 수익을 창출하고 비용을 절감하며 위험을 피할 수 있는 것으로 유명합니다.
가장 필수적인 기능 중 하나는 사용자가 2000개 이상의 사용 가능한 노드에서 선택할 수 있는 데이터 처리 워크플로를 직관적으로 구축할 수 있는 GUI 기반 드래그 앤 드롭 기능입니다.
머신 러닝 모델을 구축하는 것 외에도 모델 앙상블을 배깅, 부스팅 및 구축하여 모델 성능을 최적화할 수도 있습니다.
9. 웨카(Weka)
Weka는 Waikato Environment for Knowledge Analysis의 약자입니다. Java로 작성된 머신 러닝 소프트웨어입니다. 여러 머신 러닝 알고리즘으로 구성되며 배포할 수 있으며 사용할 준비가 되어 있습니다. 이러한 알고리즘은 주로 데이터 마이닝에 사용됩니다. 이러한 도구 중 일부는 분류, 클러스터링, 회귀, 시각화 및 데이터 준비입니다.
Weka는 최소한의 프로그래밍 라인으로 머신 러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있는 오픈 소스 GUI 인터페이스입니다. 코드를 작성하지 않고도 데이터에 대해 머신 러닝 기능을 수행할 수 있습니다.
이 소프트웨어는 머신 러닝의 초보자에게 이상적입니다.
10. KNIME
KNIME 또는 Konstanz Information Miner는 오픈 소스 데이터 분석, 보고 및 통합 플랫폼입니다.
KNIME의 도움으로 머신 러닝 및 데이터 마이닝의 다양한 구성 요소를 수행할 수 있습니다. 직관적이며 지속적으로 새로운 개발 기능을 통합하고 있습니다. 사용자가 데이터를 이해하고 모든 사람이 액세스할 수 있는 재사용 가능한 구성 요소를 사용하여 데이터 과학 워크플로를 설계하는 데 도움이 됩니다.
Knime은 모듈식 데이터 파이프라인 개념을 사용합니다. GUI 및 JDBC의 도움으로 여러 데이터 소스를 혼합하여 광범위한 프로그래밍 없이도 데이터 모델링, 분석 및 시각화를 수행할 수 있습니다.
11. 케라스(Keras)
Keras는 Python을 지원하는 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. 모듈성, 속도 및 사용 편의성으로 인해 인기가 있습니다. 따라서 빠른 실험과 신속한 프로토타이핑에 사용할 수 있습니다. Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks 및 둘 다의 구현을 지원합니다. CPU와 GPU에서 원활하게 실행할 수 있습니다.
TensorFlow 및 Pytorch와 같이 널리 사용되는 라이브러리와 비교할 때 Keras는 사용자가 기술 전문 용어에 머물지 않고도 신경망을 쉽게 구현할 수 있는 사용자 친화성을 제공합니다.
따라서 Keras는 TensorFlow 또는 Theano를 기반으로 하는 고수준 API 때문에 딥 러닝 모델을 개발할 때 특히 선호됩니다. 이 추상화는 신경망을 구축하는 데 도움이 되므로 이 수준에서 구현의 세부 사항에 대해 걱정하지 않고 모델을 구축하려는 초보자와 전문가 모두가 사용하기에 적합합니다.
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