10 bedste maskinlæringssoftware

Machine learning (ML) er nøglen til mange virksomheders succes i denne datadrevne verden. Det er den teknik, der bruges til at sætte maskiner i stand til at udføre opgaver uden at modtage eksplicitte instruktioner fra mennesker. Maskinlæringsteknologier kan "lære" helt af sig selv ved at analysere dataene og identificere mønstre.

Maskinlæringsalgoritmer kan være prædesignet til at specialisere sig i en specifik opgave, eller de kan give brugeren mulighed for at implementere deres egne modeller, der er specifikke for deres data. Stigningen af ​​data og maskinlæring har også ført til en stigning i maskinlæringssoftware, som er dedikerede værktøjer, der bruges til AI og maskinlæringsformål. Noget af denne software er specialiseret til ting som regnskab eller rekruttering, mens andre maskinlæringsværktøjer kan tilpasses til unikke datasæt.

Her er de 10 bedste maskinlæringssoftware:

1. Google Cloud AI-platform

Øverst på vores liste over 10 bedste maskinlæringssoftware er Google Cloud AI Platform, som giver dig mulighed for at træne dine maskinlæringsmodeller i stor skala, hoste din trænede model i skyen og bruge din model til at lave forudsigelser om nye data. Den kombinerer AI-platformen, AutoML og MLOps, mens den tilbyder peg-og-klik-datavidenskab med AutoM samt avanceret modeloptimering.

Google bragte virkelig alle sine aktiver under ét tag med AI Platform, der dækker en bred vifte af ML-tjenester som dataforberedelse, træning, tuning, implementering, samarbejde og deling af maskinlæringsmodeller. Dens AI Hub er hvor du kan opdage, dele og implementere ML-modeller. Det er et katalog over genanvendelige modeller, der kan implementeres i et af AI Platforms eksekveringsmiljøer. Det inkluderer mange andre funktioner som Deep Learning VM'er, Kubeflow-pipelines og mere.

Her er nogle af hovedfunktionerne i Google Cloud AI Platform:

• AI forklaringer
• Brugervenlig grænseflade
• God forbindelse med TPU og TensorFlow
• Forskellige ML-tjenester

2. Azure maskinindlæring 

En anden topmulighed for ML-software er Azure Machine Learning, som indeholder en masse fantastiske funktioner, der gør det muligt for dataforskere at trække data fra en lang række kilder. Det giver også eksperter mulighed for at bygge ML-modeller med enkel scripting og menneskelig forståelig kodningspraksis.

En af de vigtigste funktioner i ML-softwaren er, at den leverer MLOps til at hjælpe organisationer med at bygge, teste og implementere ML-modeller hurtigt. ML-livscyklussen kan strømlines, og brugere kan udnytte Azure DevOps eller GitHub Actions til at planlægge, administrere og automatisere ML-pipelines og udføre datadriftsanalyse for at forbedre modellens ydeevne.

Her er nogle af hovedfunktionerne i Azure Machine Learning:

• Foruddannede modeller
• Gratis produkttilføjelser
• Tilgængelig for dem med begrænset kodningsbaggrund
• Forenkler fjernarbejde

3. IBM Machine Learning

IBM Machine Learning-pakken er kombinationen af ​​forskellige produkter, såsom IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data og IBM Watson Openscale. Gennem maskinlæringssoftwaren kan du konstruere AI-modeller med open source-værktøjer, overvåge modellerne og implementere dem med dine apps.

IBM Watson Machine Learning Accelerator er en dyb læringsfunktion i IBM Watson Studio på IBM Cloud Pak for Data. Det hjælper virksomheder med at udføre en bred vifte af opgaver, såsom skalering af computere, mennesker og apps dynamisk på tværs af enhver sky. Du kan også administrere og forene store datasæt og modeller med gennemsigtighed og synlighed.

Her er nogle af hovedfunktionerne i IBM Machine Learning-pakken:

• Træk-og-slip dataforberedelse, blanding og modellering
• Tekstanalyse for ustrukturerede data
• Nem at bruge API
• Ubegrænset modellering

4. Amazon maskinindlæring

Amazon Machine Learning har opbygget et stærkt omdømme, hvor brugere er afhængige af platformen til at bygge, implementere og køre maskinlæringsapplikationer i skyen gennem AWS. Det inkluderer kontinuerligt trænet og fuldt administreret naturlig sprogbehandling (NLP), billedgenkendelse og mere.

Amazon Machine Learning muliggør præcise forudsigelser, dyb indsigt fra dine data, reducerede driftsomkostninger og forbedret kundeoplevelse. Platformen hjælper dig på alle trin i ML-adoptionsprocesserne og tilbyder et omfattende sæt af AI- og ML-tjenester, infrastruktur og implementeringsressourcer.

Her er nogle af hovedfunktionerne i Amazon Machine Learning:

• Løs forretningsproblemer i den virkelige verden i enhver branche
• Skræddersy ML til virksomhedens behov
• Branchespecifikke løsninger
• Håndterer store datasæt ved hjælp af flere servere

5. Neural designer

Et andet topvalg til maskinlæringssoftware er Neural Designer, en højtydende ML-platform, der bruger en række træk-og-slip, peg-og-klik-værktøjer. Softwaren er især nyttig for dem, der ønsker at implementere neurale netværksmodeller i ingeniør-, bank-, forsikrings-, sundheds-, detail- og forbrugerindustrien.

Den brugervenlige platform er afhængig af veldefineret protokol til opbygning af neurale netværksmodeller, så du kan udvikle AI-drevne applikationer uden programmering eller byggeblokdiagrammer. Den indeholder også state-of-the-art algoritmer til dataforberedelse, modeltræning, testanalyse, funktionsvalg, responsoptimering og modelimplementering.

Her er nogle af hovedfunktionerne i Neural Designer:

• Håndterer parameteroptimeringsproblemer
• God hukommelsesstyring med store datasæt
• CPU- og GPU-optimerede beregninger
• Brugervenlig grænseflade

6. Anaconda

Anaconda er en fantastisk maskinlæringssoftware til små virksomheder eller freelancere, og den bruges af store navne som AT&T og Toyota. Det inkluderer en række funktioner som en Conda-pakkemanager, et spejlvendt eller skybaseret lager, en miljømanager og ubegrænset kommercielle pakker og båndbredde.

Machine learning-softwaren forenkler pakkeadministration og -implementering, og den består af et stort sæt værktøjer, der hjælper dig med nemt at indsamle data fra kilder ved hjælp af machine learning og AI. Disse funktioner er grunden til, at Anaconda er et topvalg for dataforskere og it-professionelle.

Her er nogle af hovedfunktionerne i Anaconda:

• Gratis og open source
• Over 1500 Python/R datavidenskabspakker
• Forenkler pakkehåndtering og -implementering
• Værktøjer til nemt at indsamle data fra kilder ved hjælp af ML og AI

7. H2O.ai 

En brugervenlig platform, H2O.ai, blev udnævnt til en visionær af Gartner i 2020 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms. AI-platformen tilbyder forebyggelse af bedrageri, prisoptimering, afsløring af anomalier og meget mere.

H2O.ai er open source, og det kan bruges til at gavne virksomheder på mange måder. Platformen fremskynder konverteringen af ​​data til forudsigelser, udnytter datasøer og siloer og tillader AI-arbejdsbelastninger at blive problemfrit implementeret på stedet og i skyen.

Et andet topsalgsargument for H2O.ai er, at det giver skala i ML-algoritmer og kompatibilitet med alle større programmeringssprog, såsom Python og Java.

Her er nogle af hovedfunktionerne i H2O.ai:

• Big data support
• Fleksibel modellering
• Open source gennemsigtighed
• Fremskynder konvertering af data til forudsigelser

8. TensorFlow

TensorFlow er en meget populær open source-platform, der tilbyder en bred vifte af muligheder for at lette maskin- og deep learning-beregninger. Dens grafiske tilgang er nyttig til at visualisere data, og den tillader nem fejlfinding af noder ved brug af TensorBoard.

TensorFlow er også kompatibel med Keras, hvilket gør det muligt for dets brugere at kode funktionalitetssektioner på højt niveau i den. Udover dette er platformen meget skalerbar, hvor næsten alle operationer kan udføres. Brugere kan udvikle enhver form for system med TensorFlow takket være dets egenskaber ved at være installeret på hver maskine og grafisk repræsentation af en model.

Dette har ført til, at TensorFlow er blevet brugt til at udvikle systemer som Airbnb og Dropbox.

Her er nogle af hovedfunktionerne i TensorFlow:

• Brugervenlig trænings- og fejlretningsproces
• Gratis at bruge
• Massivt bibliotek af funktioner til opgaver omkring tekst, billeder, video og mere
• Multi-GPU understøttelse

9. Stave

Nærmer sig slutningen af ​​vores liste er Spell, som er en maskinlæringssoftware, der er særlig nyttig til samarbejde. Platformen er specialiseret i at bygge og styre ML-projekter i miljøer under udvikling. Det gør det muligt for brugere nemt at distribuere deres kode for at køre projekter parallelt, få adgang til samarbejdsbaserede Jupyter-arbejdsområder og implementere modeller i Kubernetes-baserede infrastrukturer.

Spell tilbyder også enkle opsætnings- og onboarding-funktioner for at muliggøre ekspanderende teams, såvel som intuitive webkonsolværktøjer og kommandolinjeværktøjer.

Her er nogle af de vigtigste funktioner i Spell:

• Enkle kommandoer
• Kommandolinjegrænseflade og brugervenlighed
• Onboarding funktioner
• Nyttig til miljøer i udvikling med høj effekt

10. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Afslutning på vores liste over 10 bedste maskinlæringssoftware er Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), som er Microsofts AI-løsning, der træner maskinen med dens dybe læringsalgoritmer. Det kan håndtere data fra Python, C++ og meget mere.

CNTK er et open source-værktøjssæt til distribueret dyb læring i kommerciel kvalitet, og det giver brugerne mulighed for nemt at kombinere populære modeltyper som feed-forward-DNN'er, konvolutionelle neurale netværk (CNN'er) og tilbagevendende neurale netværk (RNN'er/LSTms).

Maskinlæringsværktøjet kan enten inkluderes som et bibliotek i dine Python-, C#- eller C++-programmer, eller det kan bruges som en selvstændig maskinlæringssoftware gennem sit eget modelbeskrivelsessprog.

Her er nogle af hovedfunktionerne i CNTK:

• Open source
• Distribueret dyb læring i kommerciel klasse
• Kombiner nemt populære modeltyper
• Inkluderet som et bibliotek eller selvstændigt værktøj