5 Parasta Konenäöoppi-työkalua ja -kehyksiä vuonna 2022

Konenäöoppi-työkalut saavat paljon huomiota laajamittaisen soveltamisen vuoksi eri aloilla korkean nopeuden ja tarkan ennustavan analytiikan vuoksi. Jos luulet, että se on vaikeaa, älä stressaa; tämä artikkeli selventää kaikki epäselvyydet, jotta voit tietää enemmän konepäätelystä ja sen sovelluksista. Konepäätely (ML) mahdollistaa ohjelmistosovellusten ennustaa käyttäytymistä paremmalla tarkkuudella.

Viimeisimmän Konenäöoppi-työkalut

ML:n viimeisimmät algoritmit käyttävät olemassa olevia tietoja (jota kutsutaan myös historiallisiksi tiedoiksi) ennustamaan tulevaisuuden arvoja. SEMrush-raportin mukaan noin 97 miljoonaa konepäätely- ja tekoäly-asiantuntijaa ja data-analyytikkoa tarvitaan vuoteen 2025 mennessä. Tämä artikkeli auttaa sinua valitsemaan parhaat työkalut liiketoiminnallesi.

Tässä on esimerkkejä 5 parhaasta konepäätely-työkalusta ja sovelluksista, jotka ovat saatavilla markkinoilla.

Microsoft Azuren Konenäöoppi

Jokaisessa sektorissa tekoäly (AI) on nopeasti voimistumassa. Liiketoimintaanalyytikot, kehittäjät, data-tieteilijät ja konepäätely-asiantuntijat ovat nopeasti omaksuvat AI:ta nykyisissä yrityksissä. Koko data-tieteellinen tiimisi voi hyötyä Azure Machine Learning -suunnittelijan helppokäyttöisestä raahaus-ja-laske-toiminnosta, joka nopeuttaa konepäätely-mallien luomista ja käyttöönottoa. Tämä on erikoistunut työkalu seuraaville:

• Data-tieteilijät, jotka ovat mukavampia visualisointityökalujen kanssa kuin koodin kanssa.
• Käyttäjät, jotka eivät ole aiemmin käsitelleet konepäätelyä, etsivät sujuvampaa johdantoa aiheeseen.
• Konepäätely-asiantuntijat, jotka ovat myös uteliaita nopeasta prototyyppien luomisesta.
• Insinöörit, jotka työskentelevät konepäätelyssä, tarvitsevat graafisen prosessin mallien koulutukseen ja käyttöönottoon.

Voit kehittää ja kouluttaa konepäätely-malleja Azure Machine Learning -suunnittelijassa käyttäen edistyneitä konepäätely- ja syväoppimismenetelmiä, kuten klassisen konepäätelyn, tietokoneen näön, tekstin analytiikan, suosittelun ja poikkeamien havaitsemisen menetelmiä. Voit myös luoda malleja mukautettujen Python- ja R-koodien avulla.

Jokainen moduuli voidaan mukauttaa toimimaan eri Azure Machine Learning -laskentaympäristöissä. Data-tieteilijät voivat keskittyä koulutukseen eikä skaalautuvuuden ongelmiin.

IBM:n Watson

Luonnollisen kielen prosessointi (NLP) on menetelmä, joka tulkitsee ihmisen puheen merkityksen ja kieliopin; IBM Watson on data-analytiikka-prosessori, joka käyttää NLP:ä.

IBM Watson analysoi suuria tietoja ja tulkkaa niitä antaakseen vastauksia kysymyksiin, jotka esitetään ihmisille muutamassa sekunnissa. Lisäksi IBM Watson on kognitiivinen supertietokone. Se voi ymmärtää ja vastata luonnolliseen kielen. Se voi myös analysoida valtavia määriä tietoa ja vastata liiketoimintahaasteisiin.

Watson-järjestelmä toimii yritysten sisällä. Se on kallista, koska tarvitset yli miljoonan dollarin budjetin. Onneksi Watson voidaan käyttää IBM-pilvessä useissa aloissa. Tämä tekee siitä käytännöllisen valinnan monille pienille ja keskisuurille yrityksille.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning on hallittu palvelu konepäätely-mallien kehittämiseen ja ennustavan analytiikan tuottamiseen. Amazon Machine Learning yksinkertaa konepäätely-prosessia käyttäjälle automaattisella tietojen muunnos-työkalulla. AWS priorisoi pilvi-tietoturvan kaiken muun edelle. AWS-asiakkaana sinulla on pääsy tietokeskukseen ja verkkoinfrastruktuuriin, joka on suunniteltu tyytyväisyyden takaamiseksi jopa turvallisuuden kannalta vaativimmille yrityksille.

Lisäksi Amazon SageMaker on voimakas pilvipohjainen ratkaisu, joka tekee konepäätelystä saatavilla kehittäjille kaikilla taitotasolla. SageMaker mahdollistaa data-tieteilijöille ja kehittäjille luoda, kouluttaa nopeasti ja käyttöönottoon konepäätely-malleja isännöidystä, tuotantovalmiissa ympäristössä. AWS:n Kubeflow-jakelu auttaa yrityksiä, kuten athenahealth, rakentamaan ML-työvirrat, jotka ovat erittäin luotettavia, turvallisia, siirrettäviä ja skaalautuvia, vaatimalla vähän operaatiivista ylläpitoa kiitos AWS:n hallitun palvelun helpon integraation.

TensorFlow

Google (GOOGL ) TensorFlow on tehnyt siitä paljon helpomman hankkia tietoja, kouluttaa malleja, saada ennusteita ja parantaa tulevia tuloksia.

TensorFlow on ilmainen ja avoimen lähdekoodin kirjasto, jonka Google Brain -tiimi on kehittänyt numeerisen laskennan ja korkean suorituskyvyn konepäätelyn käyttöön.

TensorFlow tarjoaa helpon pääsyn eri konepäätely- ja syväoppimismalleihin ja algoritmeihin tuttuja ohjelmointimetaphoreja käyttäen. Sovellukset on kirjoitettu Pythonilla tai JavaScriptillä käyttäjäystävällisen etä-API:n ja suoritetaan nopeasti ja tehokkaasti C++:lla.

TensorFlow on suosittu vaihtoehto muihin kehyksiin, kuten PyTorch ja Apache MXNet, ja sitä voidaan käyttää kouluttamaan ja suorittamaan syviä neuroverkkoja tehtävien, kuten käsin kirjoitettujen numeroiden luokittelu, NLP ja PDE-pohjaiset simulaatiot. Parasta on, että samat mallit voidaan käyttää koulutukseen ja tuotantoon TensorFlowissa.

TensorFlow sisältää myös suuren kokoelman esikoulutettuja malleja, joita voidaan käyttää projekteissasi. Jos koulutat malleja TensorFlowssa, voit käyttää esimerkkoja, jotka on annettu TensorFlow-mallipuutarhassa.

PyTorch

Konepäätely (ML) on helpompaa PyTorchin avulla, joka on ilmainen ja avoimen lähdekoodin kehys, joka on kirjoitettu Pythonilla ja käyttää Torch-kirjastoa.

Torch on konepäätely-kirjasto, joka on luotu Lua-komentokielen avulla kehittää syviä neuroverkkoja. PyTorch-kehys sisältää yli 200 erilaista matemaattista operaatiota. Koska PyTorch tekee siitä helpomman luoda malleja tekoälyverkoille, se on suosittu monilla aloilla, kuten tietokoneen näössä, jossa kehitetään kuvien luokittelu, objektien havaitseminen ja paljon muuta. Sitä voidaan myös käyttää chatbottien luomiseen ja kielimallien luomiseen.

• Se on helppo oppia ja vielä vähemmän monimutkainen käyttää.
• Täydellinen ja voimakas joukko API:ita PyTorch-kirjastojen laajentamiseen.
• Se tarjoaa laskennallisen verkon tukirakenteen ajan.
• Se on sopeutuvainen, nopea ja sisältää optimointiominaisuudet.
• PyTorch tukee sekä GPU- että CPU-suorittimia.
• Pythonin integroitu kehitysympäristö ja virheenjäljitystyökalut yksinkertaisesti virheiden korjaamista.