5 Bedste Maskinlæringsværktøjer og -rammer i 2022

Maskinlæringsværktøjer får hyper-opmærksomhed på grund af deres bredt anvendelse på tværs af brancher til højhastigheds- og nøjagtige prognoseanalyser. Hvis du synes, det bliver svært, så stress ikke; denne artikel vil afklare alle dine tvivl om maskinlærings og dets anvendelser. Maskinlærings (ML) gør software-applikationer i stand til at forudsige adfærd med bedre nøjagtighed.

State-of-the-art Maskinlæringsværktøjer

De nyeste maskinlæringsalgoritmer bruger eksisterende data (også kaldet historisk data) til at forudsige fremtidige resultatværdier. Ifølge SEMrush-rapporten, vil der være behov for cirka 97 millioner maskinlærings- og AI-eksperter og dataanalytikere i 2025. Denne artikel vil hjælpe dig med at vælge de bedste værktøjer til din forretning. 

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

Maskinlæringsværktøjer på Microsoft Azure

I alle sektorer er kunstig intelligens (AI) hurtigt på vej. Forretningsanalytikere, udviklere, datavidenskabsfolk og maskinlærings-eksperter er blandt andet hurtigt ved at adoptere AI i dagens virksomheder. Din hele datavidenskabs-team kan drage fordel af Azure Machine Learnings intuitivt drag-and-drop-grænseflade, der hurtigt kan oprette og implementere maskinlæringsmodeller. Dette er et specialværktøj til:

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

Du kan udvikle og træne maskinlæringsmodeller i Azure Machine Learning Designer ved hjælp af avancerede maskinlærings- og dybdlærings-teknikker, såsom klassisk maskinlæringsværktøj, computerseende, tekstanalyse, anbefaling og afvigelsesdetektion. Du kan også oprette dine modeller ved hjælp af tilpasset Python- og R-kode. 

Hver modul kan tilpasses til at køre på separate Azure Machine Learning-computere. Datavidenskabsfolk kan fokusere på træning i stedet for skaleringsproblemer.

IBM’s Watson

Naturlig sprogbehandling (NLP) er en teknik, der afkoder betydningen og grammatikken af menneskesprog; IBM Watson er en dataanalyseprocessor, der anvender NLP. 

IBM Watson analyserer store datasæt og fortolker dem for at give svar på spørgsmål, der stilles af mennesker på få sekunder. Desuden er IBM Watson en kognitiv supercomputer. Den kan forstå og svare på naturligt sprog. Den kan også analysere store mængder data og besvare forretningsudfordringer.

Watson-systemet køres internt af virksomheder. Det er dyrt, da du vil have brug for en budget på over en million dollars. Heldigvis kan Watson tilgås via IBM-clouden til flere brancher. Dette gør det til en praktisk valg for mange små og mellemstore virksomheder.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning er en administreret tjeneste til udvikling af maskinlæringsmodeller og produktion af prognoseanalyser. Amazon Machine Learning forenkler maskinlæringsprocessen for brugeren via dens automatiserede dataomdannelseværktøj. AWS prioriterer cloud-sikkerhed over alt andet. Som AWS-kunde har du adgang til et datacenter og netværksarkitektur, der er designet til at tilfredsstille behovene for de mest sikkerhedsbevidste virksomheder.

Desuden er Amazon SageMaker en kraftfuld cloud-baseret løsning, der gør maskinlæringsværktøjer tilgængelige for udviklere på alle niveauer. SageMaker giver datavidenskabsfolk og udviklere mulighed for at oprette, træne og implementere maskinlæringsmodeller i en værts- og produktionsklar miljø. Med Kubeflow på AWS bidrager Amazon Web Services (AWS) til den åbne Kubeflow-samfund ved at tilbyde sin Kubeflow-distribution, der hjælper virksomheder som athenahealth med at opbygge ML-arbejdsgange, der er højtilgængelige, sikre, bærbare og skalerbare med minimalt operativt overskud takket være deres ubesværet integration med AWS’s administrative tjenester.

TensorFlow

Google’s TensorFlow har gjort det meget lettere at hente data, træne modeller, få prognoser og forbedre fremtidige resultater.

TensorFlow er en gratis og åben kilde-bibliotek udviklet af Google’s Brain-team til brug i numerisk beregning og høj-gennemstrømning maskinlæringsværktøj.

TensorFlow giver let adgang til forskellige maskinlærings- og dybdlæringsmodeller og algoritmer gennem velkendte programmeringsmetaforer. Applikationer er skrevet i Python eller JavaScript til en brugervenlig front-end-API og derefter kørt i hurtig og effektiv C++.

TensorFlow er en populær alternativ til andre rammer som PyTorch og Apache MXNet, og det kan bruges til at træne og køre dybe neurale netværk til opgaver som håndskrevne cifre-klassificering, NLP og PDE-baserede simulationer. Det bedste er, at de samme modeller kan bruges til træning og produktionsprognose i TensorFlow.

TensorFlow indeholder også en stor samling af forudtrænede modeller til brug i dine initiativer. Hvis du træner dine modeller i TensorFlow, kan du bruge kodeeksemplerne i TensorFlow Model Garden som vejledning.

PyTorch

Maskinlæringsværktøj (ML) er lettere at bruge med PyTorch, en gratis og åben kilde-ramme skrevet i Python og anvender Torch-biblioteket.

Torch, et maskinlæringsværktøj (ML) bibliotek skabt i scripting-sproget Lua, bruges til at udvikle dybe neurale netværk. Over 200 forskellige matematiske operationer er tilgængelige inden for PyTorch-rammen. Da PyTorch gør det lettere at oprette modeller for kunstige neurale netværk, vinder det popularitet. PyTorch bruges i mange områder, såsom computerseende, til at udvikle billedklassificering, objektgenkendelse og meget mere. Det kan også bruges til at lave chatbots og til sprogmodellering. 

• Det er let at lære og endnu mindre kompliceret at anvende.
• En komplet og kraftfuld samling af API’er til at udvide PyTorch-bibliotekerne.
• Det giver runtime-komputationsgrafs-støtte.
• Det er tilpasningsdygtigt, hurtigt og har optimeringsfunktioner.
• PyTorch understøtter GPU- og CPU-behandling.
• Pythons integrerede udviklingsmiljø (IDE) og fejlfindingværktøjer gør det lettere at løse fejl.