5 nejlepších nástrojů a rámců strojového učení v roce 2022

Nástroje strojového učení získávají zvýšenou pozornost díky jejich širokému použití v různých odvětvích pro vysokorychlostní a přesnou prediktivní analytiku. Pokud si myslíte, že to začíná být těžké, nestresujte se; tento článek vymaže všechny vaše pochybnosti, abyste se o nich dozvěděli více strojové učení a jeho aplikace. Strojové učení (ML) usnadňuje softwarovým aplikacím předpovídat chování s větší přesností.

Nejmodernější nástroje strojového učení

Nejmodernější algoritmy ML využívají existující data (nazývaná také historická data) k předpovídání budoucích hodnot výsledku. Podle Zpráva SEMrush, bude do roku 97 potřeba přibližně 2025 milionů odborníků na strojové učení a AI a datových analytiků. Tento článek vám pomůže vybrat ty nejlepší nástroje pro vaše podnikání. 

Zde jsou příklady 5 nejlepších nástrojů a aplikací pro strojové učení dostupných na trhu.

Strojové učení v Microsoft Azure

V každém odvětví se umělá inteligence (AI) rychle prosazuje. Obchodní analytici, vývojáři, datoví vědci a odborníci na strojové učení, mimo jiné, rychle zavádějí AI v dnešních podnicích. Celý váš tým datové vědy může těžit z intuitivního rozhraní drag-and-drop v nástroji Azure Machine Learning Designer, které urychluje vytváření a nasazení modelů strojového učení. Jedná se o specializovaný nástroj pro:

• Výzkumníkům v oblasti datové vědy více vyhovují vizualizační nástroje než kód.
• Uživatelé bez zkušeností se strojovým učením hledají jednodušší úvod do tématu.
• Odborníci na strojové učení, kteří jsou také zvědaví na rychlé prototypování.
• Inženýři pracující ve strojovém učení vyžadují grafický proces pro řízení tréninku a nasazení modelu.

V Azure Machine Learning Designer můžete vyvíjet a trénovat modely strojového učení pomocí nejmodernějších technik strojového učení a hlubokého učení, jako jsou ty pro klasické strojové učení, počítačové vidění, textovou analýzu, doporučení a detekci anomálií. Můžete také vytvářet své modely pomocí přizpůsobeného Pythonu a R kódu. 

Každý modul lze přizpůsobit tak, aby fungoval na samostatném Azure Machine Learning. Můžete počítat clustery. Datoví vědci se také mohou zaměřit na školení spíše než na problémy se škálovatelností.

Watson od IBM

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je technika, která dešifruje význam a gramatiku lidské řeči; IBM Watson je procesor pro analýzu dat, který využívá NLP. 

IBM Watson analyzuje podstatné datové soubory a interpretuje je tak, aby během několika sekund poskytla odpovědi na otázky kladené lidmi. IBM Watson je navíc kognitivní superpočítač. Dokáže porozumět přirozenému jazyku a reagovat na něj. Dokáže také analyzovat obrovské množství dat a reagovat na obchodní výzvy.

Systém Watson je provozován interně korporacemi. Je to nákladné, protože budete potřebovat rozpočet přes milion dolarů. Naštěstí je Watson přístupný prostřednictvím cloudu IBM pro několik odvětví. Díky tomu je praktickou volbou pro mnoho malých a středních podniků.

Amazon ML

Amazon Machine Learning je spravovaná služba pro vývoj modelů strojového učení a vytváření předpovědních analýz. Amazon Machine Learning zjednodušuje proces strojového učení pro uživatele prostřednictvím svého nástroje pro automatizovanou transformaci dat. AWS upřednostňuje cloudové zabezpečení před čímkoli jiným. Jako klient AWS máte přístup k datovému centru a síťové architektuře navržené tak, aby splňovala potřeby podniků, které nejvíce dbají na bezpečnost.

Amazon SageMaker je navíc robustní cloudové řešení, které zpřístupňuje strojové učení vývojářům všech úrovní dovedností. SageMaker umožňuje datovým vědcům a vývojářům vytvářet, rychle trénovat a nasazovat modely strojového učení do hostovaného prostředí připraveného k produkci. S Kubeflow na AWS přispívá Amazon Web Services (AWS) do open source komunity Kubeflow tím, že nabízí distribuci Kubeflow, která pomáhá společnostem jako zdraví vytvářet pracovní postupy strojového učení, které jsou vysoce spolehlivé, bezpečné, přenosné a škálovatelné a zároveň vyžadují minimální provozní režii díky své bezproblémové integraci se spravovanými službami AWS.

TensorFlow

TensorFlow od Googlu výrazně usnadnil získávání dat, trénování modelů, získávání predikcí a zpřesňování budoucích výsledků.

TensorFlow je bezplatná knihovna s otevřeným zdrojovým kódem vyvinutá týmem Brain společnosti Google pro použití v numerických výpočtech a vysoce výkonném strojovém učení.

TensorFlow poskytuje snadný přístup k různým modelům a algoritmům strojového učení a hlubokého učení prostřednictvím známých programovacích metafor. Aplikace jsou psány v Pythonu nebo JavaScriptu pro uživatelsky přívětivé rozhraní API a poté běží v rychlém a efektivním C++.

TensorFlow je oblíbenou alternativou k jiným frameworkům, jako je PyTorch a Apache MXNet, a lze jej použít k trénování a provozování hlubokých neuronových sítí pro úkoly, jako je klasifikace ručně psaných číslic, NLP a simulace založené na PDE. Nejlepší na tom je, že stejné modely lze použít pro trénink a predikci produkce v TensorFlow.

TensorFlow také obsahuje rozsáhlou kolekci předtrénovaných modelů pro použití ve vašich iniciativách. Pokud trénujete své modely v TensorFlow, můžete jako vodítko použít příklady kódu uvedené v publikaci TensorFlow Model Garden.

PyTorch

Strojové učení (ML) je snazší pomocí PyTorch, bezplatného a open-source frameworku napsaného v Pythonu a pomocí knihovny Torch.

Torch, knihovna strojového učení (ML) vytvořená ve skriptovacím jazyce Lua, se používá k vývoji hlubokých neuronových sítí. V rámci PyTorch frameworku je k dispozici více než dvě stě různých matematických operací. Protože PyTorch usnadňuje vytváření modelů pro umělé neuronové sítě, získává na popularitě. PyTorch se používá v mnoha oblastech, jako je počítačové vidění, k vývoji klasifikace obrazu, detekce objektů a mnoha dalších. Může být také použit pro vytváření chatbotů a pro jazykové modelování. 

• Je to snadné naučit se a ještě méně složité to uvést do praxe.
• Kompletní a výkonná sada rozhraní API pro rozšíření knihoven PyTorch.
• Poskytuje podporu výpočtových grafů za běhu.
• Je přizpůsobivý, rychlý a má optimalizační funkce.
• Pytorch podporuje zpracování GPU a CPU.
• Integrované vývojové prostředí (IDE) a ladicí nástroje Pythonu zjednodušují opravu chyb.