10 nejlepších softwaru pro strojové učení

Strojové učení (ML) je klíčem k úspěchu mnoha firem v tomto světě založeném na datech. Je to technika používaná k tomu, aby stroje mohly provádět úkoly, aniž by dostávaly výslovné pokyny od lidí. Technologie strojového učení se mohou samy „učit“ analýzou dat a identifikací vzorců.

Algoritmy strojového učení mohou být předem navrženy tak, aby se specializovaly na konkrétní úlohu, nebo mohou uživateli umožnit implementovat vlastní modely specifické pro jeho data. Vzestup dat a strojového učení také vedl k nárůstu softwaru pro strojové učení, což jsou speciální nástroje používané pro účely umělé inteligence a strojového učení. Některé z tohoto softwaru se specializují na věci, jako je účetnictví nebo nábor, zatímco jiné nástroje strojového učení lze přizpůsobit jedinečným sadám dat.

Zde je 10 nejlepších programů pro strojové učení:

1. Platforma Google Cloud AI

Na prvním místě našeho seznamu 10 nejlepších softwaru pro strojové učení je platforma Google Cloud AI Platform, která vám umožňuje trénovat modely strojového učení ve velkém, hostovat trénovaný model v cloudu a používat svůj model k předpovídání nových dat. Kombinuje platformu AI, AutoML a MLOps a zároveň nabízí vědu o datech typu point-and-click s AutoM a také pokročilou optimalizaci modelu.

Google skutečně shromáždil všechna svá aktiva pod jednou střechou s platformou AI, která pokrývá širokou škálu služeb ML, jako je příprava dat, školení, ladění, nasazení, spolupráce a sdílení modelů strojového učení. Jeho AI Hub je místo, kde můžete objevovat, sdílet a nasazovat modely ML. Je to katalog opakovaně použitelných modelů, které lze nasadit do jednoho z prováděcích prostředí platformy AI. Obsahuje mnoho dalších funkcí, jako jsou virtuální počítače Deep Learning, kanály Kubeflow a další.

Zde jsou některé z hlavních funkcí platformy Google Cloud AI:

• Vysvětlení AI
• Snadno použitelné rozhraní
• Dobré spojení s TPU a TensorFlow
• Různé služby ML

2. Azure Machine Learning 

Další nejlepší možností pro software ML je Azure Machine Learning, který obsahuje spoustu skvělých funkcí, které umožňují datovým vědcům získávat data ze široké škály zdrojů. Umožňuje také odborníkům vytvářet modely ML s jednoduchým skriptováním a člověkem srozumitelnými postupy kódování.

Jednou z hlavních funkcí softwaru ML je, že poskytuje MLO, které organizacím pomáhají rychle vytvářet, testovat a nasazovat modely ML. Životní cyklus ML lze zefektivnit a uživatelé mohou využít Azure DevOps nebo akce GitHub k plánování, správě a automatizaci kanálů ML a provádět analýzu posunu dat ke zlepšení výkonu modelu.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Azure Machine Learning:

• Předtrénované modely
• Bezplatné doplňky produktu
• K dispozici pro uživatele s omezeným pozadím kódování
• Zjednodušuje práci na dálku

3. IBM Machine Learning

Sada IBM Machine Learning je kombinací různých produktů, jako je IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data a IBM Watson Openscale. Prostřednictvím softwaru strojového učení můžete vytvářet modely umělé inteligence pomocí nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem, monitorovat modely a nasazovat je do svých aplikací.

IBM Watson Machine Learning Accelerator je funkce hlubokého učení v IBM Watson Studio na IBM Cloud Pak for Data. Pomáhá firmám provádět širokou škálu úkolů, jako je dynamické škálování výpočtů, lidí a aplikací v jakémkoli cloudu. Můžete také spravovat a sjednocovat velké datové sady a modely s transparentností a viditelností.

Zde jsou některé z hlavních funkcí sady IBM Machine Learning:

• Příprava dat přetažením, prolnutí a modelování
• Textová analýza pro nestrukturovaná data
• Snadno použitelné API
• Neomezené modelování

4. Amazonské strojové učení

Amazon Machine Learning si vybudoval silnou pověst, uživatelé spoléhají na platformu při vytváření, nasazování a spouštění aplikací strojového učení v cloudu prostřednictvím AWS. Zahrnuje průběžně školené a plně řízené zpracování přirozeného jazyka (NLP), rozpoznávání obrázků a další.

Amazon Machine Learning umožňuje přesné předpovědi, hluboké statistiky z vašich dat, snížení provozní režie a lepší zákaznickou zkušenost. Platforma vám pomáhá v každé fázi procesů přijetí ML a nabízí komplexní sadu služeb AI a ML, infrastrukturu a implementační zdroje.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Amazon Machine Learning:

• Vyřešte skutečné obchodní problémy v jakémkoli odvětví
• Přizpůsobte ML obchodním potřebám
• Specifická průmyslová řešení
• Zvládá velké datové sady pomocí více serverů

5. Neural Designer

Další nejlepší volbou pro software pro strojové učení je Neural Designer, vysoce výkonná platforma ML, která využívá řadu nástrojů typu drag-and-drop a point-and-click. Tento software je zvláště užitečný pro ty, kteří chtějí nasadit modely neuronových sítí ve strojírenství, bankovnictví, pojišťovnictví, zdravotnictví, maloobchodě a spotřebním průmyslu.

Snadno použitelná platforma spoléhá na dobře definovaný protokol pro vytváření modelů neuronových sítí, což vám umožňuje vyvíjet aplikace založené na umělé inteligenci bez programování nebo vytváření blokových diagramů. Obsahuje také nejmodernější algoritmy pro přípravu dat, trénování modelu, testovací analýzu, výběr funkcí, optimalizaci odezvy a nasazení modelu.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Neural Designer:

• Řeší problémy s optimalizací parametrů
• Dobrá správa paměti s velkými datovými sadami
• CPU a GPU optimalizované výpočty
• Snadno použitelné rozhraní

6. Anaconda

Anaconda je skvělý software pro strojové učení pro malé podniky nebo nezávislé pracovníky a používají ho velká jména jako AT&T a Toyota. Zahrnuje řadu funkcí, jako je správce balíčků Conda, zrcadlené nebo cloudové úložiště, správce prostředí a neomezené komerční balíčky a šířka pásma.

Software pro strojové učení zjednodušuje správu a nasazení balíčků a skládá se z velké sady nástrojů, které vám pomohou snadno shromažďovat data ze zdrojů pomocí strojového učení a umělé inteligence. Tyto funkce jsou důvodem, proč je Anaconda nejlepší volbou pro datové vědce a IT profesionály.

Zde jsou některé z hlavních rysů Anaconda:

• Zdarma a open-source
• Více než 1500 balíčků datové vědy Python/R
• Zjednodušuje správu a nasazení balíčků
• Nástroje pro snadný sběr dat ze zdrojů pomocí ML a AI

7. H2O.ai 

Uživatelsky přívětivá platforma H2O.ai byla společností Gartner jmenována vizionářem v magickém kvadrantu 2020 pro platformy datové vědy a strojového učení. Platforma AI nabízí ochranu proti podvodům, optimalizaci cen, detekci anomálií a mnoho dalšího.

H2O.ai je open source a lze jej využít ve prospěch podniků mnoha způsoby. Platforma urychluje převod dat na předpovědi, využívá datová jezera a sila a umožňuje bezproblémové nasazení pracovních zátěží AI na místě i v cloudu.

Dalším nejprodávanějším argumentem pro H2O.ai je to, že poskytuje škálování v algoritmech ML a kompatibilitu s každým hlavním programovacím jazykem, jako je Python a Java.

Zde jsou některé z hlavních funkcí H2O.ai:

• Podpora velkých dat
• Flexibilní modelování
• Transparentnost open source
• Urychluje převod dat na předpovědi

8. TensorFlow

TensorFlow je velmi populární platforma s otevřeným zdrojovým kódem, která nabízí širokou škálu možností pro usnadnění výpočtů na stroji a hlubokém učení. Jeho grafický přístup je užitečný pro vizualizaci dat a umožňuje snadné ladění uzlů pomocí TensorBoard.

TensorFlow je také kompatibilní s Keras a umožňuje jeho uživatelům kódovat v něm sekce funkcí na vysoké úrovni. Kromě toho je platforma vysoce škálovatelná, takže lze provést téměř každou operaci. Uživatelé mohou s TensorFlow vyvíjet jakýkoli druh systému díky jeho vlastnostem nasazení na každém stroji a grafickému znázornění modelu.

To vedlo k použití TensorFlow k vývoji systémů jako Airbnb a Dropbox.

Zde jsou některé z hlavních funkcí TensorFlow:

• Uživatelsky přívětivý proces školení a ladění
• Zdarma k použití
• Rozsáhlá knihovna funkcí pro úkoly kolem textu, obrázků, videa a dalších
• Podpora více GPU

9. Kouzlo

Blíží se konec našeho seznamu Spell, což je software pro strojové učení zvláště užitečný pro spolupráci. Platforma se specializuje na budování a správu projektů ML ve vyvíjejících se prostředích. Umožňuje uživatelům snadno distribuovat svůj kód pro paralelní spouštění projektů, přístup ke kolaborativním pracovním prostorům Jupyter a nasazování modelů v infrastrukturách založených na Kubernetes.

Spell také nabízí jednoduché nastavení a funkce pro integraci, které umožňují rozšiřování týmů, stejně jako intuitivní nástroje webové konzole a nástroje příkazového řádku.

Zde jsou některé z hlavních funkcí Spell:

• Jednoduché příkazy
• Rozhraní příkazového řádku a použitelnost
• Funkce registrace
• Užitečné pro vysoce působivá, vyvíjející se prostředí

10. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Náš seznam 10 nejlepších softwaru pro strojové učení uzavírá Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), což je řešení AI společnosti Microsoft, které trénuje stroj pomocí jeho algoritmů hlubokého učení. Dokáže zpracovávat data z Pythonu, C++ a mnoha dalších.

CNTK je open source sada nástrojů pro komerční distribuované hluboké učení a umožňuje uživatelům snadno kombinovat oblíbené typy modelů, jako jsou dopředné DNN, konvoluční neuronové sítě (CNN) a rekurentní neuronové sítě (RNN/LSTms).

Nástroj strojového učení lze buď zahrnout jako knihovnu do vašich programů Python, C# nebo C++, nebo jej lze použít jako samostatný software pro strojové učení prostřednictvím vlastního jazyka pro popis modelu.

Zde jsou některé z hlavních funkcí CNTK:

• Open-source
• Distribuované hluboké učení na komerční úrovni
• Snadno kombinujte oblíbené typy modelů
• Zahrnuto jako knihovna nebo samostatný nástroj