5 nejlepších nástrojů a frameworků pro strojové učení v roce 2022

Nástroje pro strojové učení získávají velkou pozornost kvůli jejich širokému použití v různých odvětvích pro předpovědi s vysokou rychlostí a přesností. Pokud si myslíte, že je to složité, neztrácejte se; tento článek vám vysvětlí všechny vaše pochybnosti a poskytne více informací o strojovém učení a jeho aplikacích. Strojové učení (ML) umožňuje softwarovým aplikacím předpovídat chování s vyšší přesností.

Strojové učení na nejvyšší úrovni

Algoritmy pro strojové učení na nejvyšší úrovni používají existující data (také nazývaná historická data) k předpovědi budoucích hodnot. Podle SEMrush Report bude potřeba přibližně 97 milionů odborníků na strojové učení a umělou inteligenci a analytiků dat do roku 2025. Tento článek vám pomůže vybrat nejlepší nástroje pro vaše podnikání.

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

Strojové učení na Microsoft Azure

V každém odvětví se umělá inteligence (AI) rychle rozšiřuje. Business analytici, vývojáři, odborníci na data a odborníci na strojové učení, mezi jinými, rychle přijímají AI v dnešních podnicích. Celý váš tým pro data science může využít intuitivní rozhraní Azure Machine Learning designer, které urychluje vytváření a nasazení modelů pro strojové učení. Jedná se o specializovaný nástroj pro:

• Výzkumníky v oblasti datové vědy, kteří jsou více pohodlní s nástroji pro vizualizaci než s kódem.
• Uživatele bez zkušeností se strojovým učením, kteří hledají více streamlinovaný úvod do tématu.
• Odborníky na strojové učení, kteří jsou také zvědaví na rychlé prototypování.
• Inženýry pracující se strojovým učením, kteří vyžadují grafický proces pro řízení školení a nasazení modelů.

Můžete vyvíjet a školoit modely pro strojové učení v Azure Machine Learning Designer pomocí nejmodernějších technik pro strojové učení a hluboké učení, jako jsou klasické strojové učení, počítačové vidění, textová analýza, doporučení a detekce anomálií. Můžete také vytvářet své modely pomocí vlastního kódu Python a R.

Každý modul lze přizpůsobit pro práci na samostatném Azure Machine Learning. Můžete také využít výpočetní klastry. Kromě toho se odborníci na data mohou soustředit na školení místo řešení problémů se škálovatelností.

IBM’s Watson

Přirozené jazykové zpracování (NLP) je technika, která rozlušťuje význam a gramatiku lidské řeči; IBM Watson je procesor pro analýzu dat, který využívá NLP.

IBM Watson analyzuje velké sady dat a interpretuje je, aby poskytl odpovědi na otázky položené lidmi během několika sekund. Kromě toho je IBM Watson kognitivní superpočítač. Může rozumět a reagovat na přirozený jazyk. Může také analyzovat obrovské množství dat a řešit obchodní výzvy.

Systém Watson je provozován interně společnostmi. Je nákladný, protože budete potřebovat rozpočet přesahující jeden milion dolarů. Naštěstí lze Watson získat prostřednictvím IBM cloudu pro několik odvětví. To z něj činí praktickou volbu pro mnoho malých a středních podniků.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning je spravovaná služba pro vývoj modelů pro strojové učení a generování předpovědní analýzy. Amazon Machine Learning zjednodušuje proces strojového učení pro uživatele prostřednictvím svého automatického nástroje pro transformaci dat. AWS klade důraz na bezpečnost cloudu nad vším ostatním. Jako klient AWS máte přístup k datovému centru a síťové architektuře navržené pro potřeby nejbezpečnějších podniků.

Kromě toho je Amazon SageMaker robustní cloudová řešení, která zpřístupňuje strojové učení vývojářům všech úrovní. SageMaker umožňuje odborníkům na data a vývojářům vytvářet, školoit a nasazovat modely pro strojové učení do hostovaného, produkčního prostředí. S Kubeflow na AWS se Amazon Web Services (AWS) podílí na otevřené komunitě Kubeflow a nabízí svou distribuci Kubeflow, která pomáhá společnostem, jako je athenahealth, vytvářet pracovní postupy pro strojové učení, které jsou vysoce spolehlivé, zabezpečené, přenositelné a škálovatelné s minimálními provozními náklady díky jejich bezproblémové integraci se spravovanými službami AWS.

TensorFlow

Google’s (GOOGL ) TensorFlow zpřístupnil získání dat, školení modelů, získání předpovědí a vylepšení budoucích výsledků.

TensorFlow je zdarma a otevřená knihovna vyvinutá týmem Google Brain pro numerické výpočty a strojové učení s vysokým výkonem.

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

TensorFlow je populární alternativou k jiným frameworkům, jako je PyTorch a Apache MXNet, a lze jej použít pro školení a spuštění hlubokých neuronových sítí pro úkoly, jako je klasifikace ručně psaných číslic, NLP a simulace založené na PDE. Nejlepší částí je, že stejné modely lze použít pro školení a produkční předpověď v TensorFlow.

TensorFlow také obsahuje velkou sbírku předškolených modelů pro použití ve vašich projektech. Pokud školicíte modely v TensorFlow, můžete použít ukázkový kód poskytnutý v TensorFlow Model Garden jako průvodce.

PyTorch

Strojové učení (ML) je usnadněno pomocí PyTorch, zdarma a otevřeného frameworku napsaného v Pythonu a využívajícího knihovnu Torch.

Torch, knihovna pro strojové učení vytvořená ve skriptovacím jazyce Lua, se používá pro vývoj hlubokých neuronových sítí. V rámci frameworku PyTorch je k dispozici více než dvě stě různých matematických operací. Díky tomu, že PyTorch usnadňuje vytváření modelů pro umělé neuronové sítě, získává na popularitě. PyTorch se používá v mnoha oblastech, jako je počítačové vidění, pro vývoj image klasifikace, detekce objektů a mnoho dalšího. Může být také použit pro vytváření chatbotů a jazykových modelů.

• Je snadné se s ním seznámit a ještě méně komplikované jej použít.
• Kompletní a silný soubor API pro rozšíření knihoven PyTorch.
• Poskytuje podporu pro runtime computational graph.
• Je přizpůsobitelný, rychlý a má funkce optimalizace.
• PyTorch podporuje zpracování GPU a CPU.
• Integrované vývojové prostředí (IDE) Python a nástroje pro ladění usnadňují opravu chyb.