5 bedste maskinlæringsværktøjer og -rammer i 2022

Maskinlæringsværktøjer får stor opmærksomhed på grund af deres omfattende anvendelse på tværs af industrier til højhastigheds- og præcise forudsigende analyser. Hvis du synes, det bliver svært, så lad være med at stresse; denne artikel vil fjerne alle dine tvivl at vide mere om machine learning og dets applikationer. Machine learning (ML) letter softwareapplikationer til at forudsige adfærd med bedre nøjagtighed.

Avancerede maskinlæringsværktøjer

ML-state-of-the-art-algoritmerne bruger eksisterende data (også kaldet historiske data) til at forudsige fremtidige udfaldsværdier. Ifølge SEMrush-rapport, vil der være brug for cirka 97 millioner maskinlærings- og AI-eksperter og dataanalytikere i 2025. Denne artikel hjælper dig med at vælge de bedste værktøjer til dine virksomheder. 

Her er eksempler på de 5 bedste maskinlæringsværktøjer og applikationer, der er tilgængelige på markedet.

Machine Learning på Microsoft Azure

Kunstig intelligens (AI) vinder hurtigt frem i alle sektorer. Forretningsanalytikere, udviklere, dataloger og maskinlæringseksperter, blandt andre, implementerer hurtigt AI i nutidens virksomheder. Hele dit datavidenskabelige team kan drage fordel af Azure Machine Learning Designers intuitive træk-og-slip-grænseflade, som fremskynder oprettelsen og implementeringen af ​​maskinlæringsmodeller. Dette er et specialiseret værktøj til:

• Forskere inden for datavidenskab er mere komfortable med visualiseringsværktøjer end med kode.
• Brugere uden erfaring med maskinlæring søger en mere strømlinet introduktion til emnet.
• Eksperter i maskinlæring, der også er nysgerrige på hurtig prototyping.
• Ingeniører, der arbejder med maskinlæring, kræver en grafisk proces for at styre modeltræning og implementering.

Du kan udvikle og træne machine learning-modeller i Azure Machine Learning Designer ved hjælp af avancerede maskinlærings- og deep learning-teknikker, såsom dem til klassisk maskinlæring, computersyn, tekstanalyse, anbefalinger og anomalidetektion. Du kan også oprette dine modeller ved hjælp af tilpasset Python og R-kode. 

Hvert modul kan tilpasses til at fungere på separat Azure Machine Learning. Du kan beregne klynger. Dataforskere kan også fokusere på træning frem for skalerbarhedsproblemer.

IBMs Watson

Naturlig sprogbehandling (NLP) er en teknik, der tyder betydningen og grammatikken i menneskelig tale; IBM Watson er en dataanalysebehandler, der anvender NLP. 

IBM Watson analyserer væsentlige datasæt og fortolker dem for at give svar på spørgsmål stillet af mennesker i løbet af få sekunder. Derudover er IBM Watson en kognitiv supercomputer. Det kan forstå og reagere på naturligt sprog. Det kan også analysere enorme mængder data og besvare forretningsmæssige udfordringer.

Watson-systemet drives internt af virksomheder. Det er dyrt, da du skal bruge et budget på over en million dollars. Heldigvis kan Watson tilgås via IBM-skyen for flere brancher. Dette gør det til et praktisk valg for mange små og mellemstore virksomheder.

Amazon ML

Amazon Machine Learning er en administreret tjeneste til udvikling af Machine Learning-modeller og fremstilling af forudsigelsesanalyser. Amazon Machine Learning forenkler maskinlæringsprocessen for brugeren via dets automatiserede datatransformationsværktøj. AWS prioriterer cloud-sikkerhed over alt andet. Som AWS-klient har du adgang til et datacenter og netværksarkitektur designet til at opfylde behovene hos de mest sikkerhedsbevidste virksomheder.

Desuden er Amazon SageMaker en robust cloud-baseret løsning, der gør maskinlæring tilgængelig for udviklere på alle færdighedsniveauer. SageMaker gør det muligt for datavidenskabsfolk og udviklere at skabe, træne hurtigt og implementere maskinlæringsmodeller i en hostet, produktionsklar indstilling. Med Kubeflow på AWS bidrager Amazon Web Services (AWS) til open source Kubeflow-fællesskabet ved at tilbyde sin Kubeflow-distribution, som hjælper virksomheder som f.eks. athenesundhed konstruer ML-arbejdsgange, der er yderst pålidelige, sikre, bærbare og skalerbare, samtidig med at de kræver minimal driftsmæssig overhead takket være deres problemfri integration med AWS' administrerede tjenester.

TensorFlow

Googles TensorFlow har gjort det meget nemmere at indsamle data, træne modeller, få forudsigelser og forfine fremtidige resultater.

TensorFlow er et gratis open source-bibliotek udviklet af Googles Brain-team til brug i numerisk beregning og maskinlæring med høj kapacitet.

TensorFlow giver nem adgang til forskellige maskinlærings- og deep learning-modeller og algoritmer gennem velkendte programmeringsmetaforer. Applikationer er skrevet i Python eller JavaScript til en brugervenlig front-end API og kører derefter i hurtig, effektiv C++.

TensorFlow er et populært alternativ til andre rammer som PyTorch og Apache MXNet, og det kan bruges til at træne og køre dybe neurale netværk til opgaver som håndskrevet cifferklassificering, NLP og PDE-baserede simuleringer. Det bedste er, at de samme modeller kan bruges til træning og produktionsforudsigelse i TensorFlow.

TensorFlow indeholder også en betydelig samling af præ-trænede modeller til brug i dine initiativer. Hvis du træner dine modeller i TensorFlow, kan du bruge kodeeksemplerne i TensorFlow Model Garden som vejledninger.

PyTorch

Maskinlæring (ML) er gjort lettere ved at bruge PyTorch, en gratis og open source-ramme skrevet i Python og ved hjælp af Torch-biblioteket.

Torch, et maskinlæringsbibliotek (ML) skabt i scriptsproget Lua, bruges til at udvikle dybe neurale netværk. Mere end to hundrede forskellige matematiske operationer er tilgængelige i PyTorch-rammen. Da PyTorch gør det lettere at skabe modeller til kunstige neurale netværk, vinder det popularitet. PyTorch bruges på mange områder, såsom computersyn, til at udvikle billedklassificering, objektdetektering og meget mere. Det kan også bruges til at lave chatbots og til sprogmodellering. 

• Det er nemt at lære og endnu mindre kompliceret at føre ud i livet.
• Et komplet og kraftfuldt sæt API'er til udvidelse af PyTorch-bibliotekerne.
• Det giver runtime beregningsgrafunderstøttelse.
• Den er tilpasningsdygtig, hurtig og har optimeringsfunktioner.
• Pytorch understøtter GPU- og CPU-behandling.
• Pythons integrerede udviklingsmiljø (IDE) og fejlfindingsværktøjer forenkler fejlretning.