5 Bedste Værktøjer og Rammer til Maskinlæring i 2022

Værktøjer til maskinlæring får hyper-opmærksomhed på grund af deres bredt anvendte anvendelse på tværs af brancher til højhastigheds- og nøjagtige predictive analytics. Hvis du synes, det bliver svært, så stress ikke; denne artikel vil klare alle dine tvivl om at vide mere om maskinlæring og dets anvendelser. Maskinlæring (ML) gør det muligt for software-applikationer at forudsige adfærd med bedre nøjagtighed.

State-of-the-art Værktøjer til Maskinlæring

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

Her er eksempler på 5 af de bedste værktøjer og applikationer til maskinlæring, der er tilgængelige på markedet.

Maskinlæring på Microsoft Azure

I enhver sektor er kunstig intelligens (AI) hurtigt på vej op. Forretningsanalytikere, udviklere, datavidenskabsfolk og maskinlæringseksperter er blandt andet hurtigt ved at antage AI i dagens virksomheder. Din hele datavidenskabs-hold kan drage fordel af Azure Machine Learnings intuitive drag-and-drop-grænseflade, der accelererer opbygning og implementering af maskinlæringsmodeller. Dette er et specialværktøj 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 efter hurtig prototypering.
• Ingeniører, der arbejder med maskinlæring, 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 maskinlæring, computer vision, 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 i 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. Derudover 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 Machine Learning er en administreret tjeneste til udvikling af maskinlæringsmodeller og produktion af predictive analytics. Amazon Machine Learning forenkler maskinlæringsprocessen for brugeren via dets automatiserede data-transformation-værktøj. AWS prioriterer cloud-sikkerhed over alt andet. Som AWS-kunde har du adgang til et datacenter og netværksarkitektur, der er designet til at opfylde behovene for de mest sikkerhedsbevidste virksomheder.

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

TensorFlow

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

TensorFlow er en gratis og åben kilde-bibliotek udviklet af Googles Brain-team til brug i numerisk beregning og høj-gennemstrømning maskinlæring.

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, effektiv C++.

TensorFlow er en populær alternativ til andre rammer som PyTorch og Apache MXNet, og den 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 produktionsforudsigelser 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

Maskinlæring (ML) er nemmere med PyTorch, en gratis og åben kilde-ramme skrevet i Python og anvender Torch-biblioteket.

Torch, et maskinlæringsbibliotek skabt i scriptsproget Lua, anvendes til at udvikle dybe neurale netværk. Der er mere end to hundrede forskellige matematiske operationer tilgængelige inden for PyTorch-rammen. Da PyTorch gør det lettere at opbygge modeller for kunstige neurale netværk, vinder det popularitet. PyTorch anvendes i mange felter, såsom computer vision, til at udvikle billedklassificering, objektdetektion og meget mere. Den kan også anvendes til at lave chatbots og til sprogmodellering. 

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