마인드스포어

마인드스포어

개발자	화웨이
초도출시	2020년 3월 31일, 3년 전(2020-03-31)
저장소	github.com/mindspore-ai/mindspore
로 적음	C++, 러스트, 줄리아, 아크TS, Cangjie
플랫폼	Linux, EulerOS, openEuler, OpenHarmony, HarmonyOS
유형	머신러닝 도서관
면허증.	아파치 라이선스 2.0
웹사이트	www.mindspore.cn/en

에 관한 시리즈의 일부
머신러닝 데이터 마이닝
패러다임 지도학습 비지도 학습 온라인 학습 일괄 학습 메타학습 준지도학습 자기 지도 학습 강화학습 규칙 기반 학습 양자 기계 학습
문제 분류 생성모델 회귀 클러스터링 치수 축소 밀도 추정 이상 탐지 데이터 정리 자동ML 결사규칙 시맨틱 분석 구조화 예측 특징공학 특징 학습 순위 정하기 배우기 문법 귀납법 온톨로지 학습 멀티모달 학습
지도학습 (분류 • 회귀) 도제식 학습 의사결정나무 앙상블 배깅 부스팅 랜덤 포레스트 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 분석 퍼셉트론 관련성 벡터 머신(RVM) SVM(Support Vector Machine)
클러스터링 버치 치유하다 계층적 k- means 퍼지 기대-최대화(EM) DBSCAN 광학 장치 평균 이동
차원 축소 요인분석 CCA ICA LDA NMF PCA PGD t-SNE SDL
구조화 예측 그래픽 모델 베이즈넷 조건부 랜덤 필드 히든 마르코프
이상 탐지 RANSAC k-NN 국소이상치인자 격리림
인공신경망 오토인코더 인지 컴퓨팅 딥러닝 딥드림 피드포워드 신경망 순환신경망 LSTM GRU ESN 저장소 계산 제한 볼츠만 기계 간 확산모델 SOM 합성곱 신경망 유넷 변압기 비전. 맘바 스파이킹 신경망 멤트랜지스터 전기화학램(ECRAM)
강화학습 Q-러닝 사스 시간차(TD) 다중 에이전트 셀프플레이
인간과 함께 배우기 능동학습 크라우드소싱 휴먼 인 더 루프
모델 진단 결정계수 혼동행렬 학습곡선 ROC 곡선
수학적 기초 커널 머신 편향-분산 트레이드오프 계산학습이론 경험적 리스크 최소화 오캠학습 PAC 학습 통계학습 VC이론
기계 학습 장소 ECML PKDD 뉴립스 ICML ICLR 아이제이카이 ML JMLR
관련기사 인공지능 용어집 기계 학습 연구를 위한 데이터 세트 목록 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야의 데이터 세트 목록 기계 학습의 개요
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마인드스포어는 화웨이가 개발한 딥러닝, 머신러닝, 인공지능을 위한 오픈소스 소프트웨어 프레임워크입니다.^[1][2]

개요

맞춤형 오픈 하모니 기반 하모니를 지원합니다.OS NEXT 코어 시스템에는 MindSpore 프레임워크를 완벽하게 지원하는 Huawei의 구축된 LLM 모델인 PanGu-σ와 함께 제공되는 AI 시스템 스택이 포함되어 있습니다. 이와 함께 교육 인터페이스 및 아크를 위한 OpenHarmony Native 장치 측 AI 지원OpenHarmony 4.1의 API 11 Beta 1에 소개된 MindSpore Lite AI 프레임워크 코드베이스를 통한 NNRt(Neural Network Runtime) 백엔드 구성을 위한 TS 프로그래밍 인터페이스.^[4]

참고 항목

• 딥러닝 소프트웨어의 비교
• 차별화 프로그래밍
• 텐서 흐름
• 케라스
• 쿠다

참고문헌

서지학

외부 링크

• 공식 홈페이지
• Learning MindSpore Web
• 딥러닝과 마인드스포어북(ENG)