2022 में 5 सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग टूल और फ्रेमवर्क

मशीन लर्निंग टूल्स को उच्च-वेग और सटीक पूर्वानुमानिक विश्लेषण के लिए उद्योगों में व्यापक अनुप्रयोग के कारण अत्यधिक ध्यान मिल रहा है। यदि आप सोचते हैं कि यह मुश्किल हो रहा है, तो चिंता न करें; यह लेख आपको मशीन लर्निंग और इसके अनुप्रयोगों के बारे में अधिक जानने के लिए सभी आपके संदेहों को दूर करेगा।मशीन लर्निंग (एमएल) सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों को बेहतर सटीकता के साथ व्यवहार का पूर्वानुमान लगाने में सुविधा प्रदान करता है।

स्टेट-ऑफ-द-आर्ट मशीन लर्निंग टूल्स

एमएल राज्य-ऑफ-द-आर्ट एल्गोरिदम मौजूदा डेटा (जिसे ऐतिहासिक डेटा भी कहा जाता है) का उपयोग भविष्य के परिणाम मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए करते हैं।एसईएमरश रिपोर्ट के अनुसार, लगभग 97 मिलियन मशीन लर्निंग और एआई विशेषज्ञ और डेटा विश्लेषक 2025 तक की आवश्यकता होगी। यह लेख आपको अपने व्यवसाय के लिए सर्वश्रेष्ठ टूल चुनने में मदद करेगा।

यहाँ बाजार में उपलब्ध 5 सर्वश्रेष्ठ मशीन लर्निंग टूल और अनुप्रयोगों के उदाहरण हैं।

माइक्रोसॉफ्ट एज्योर पर मशीन लर्निंग

प्रत्येक क्षेत्र में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तेजी से जमीन हासिल कर रही है। व्यवसाय विश्लेषक, डेवलपर, डेटा वैज्ञानिक और मशीन लर्निंग विशेषज्ञ, अन्य लोगों के बीच, आज के उद्यमों में एआई को तेजी से अपना रहे हैं। आपकी पूरी डेटा विज्ञान टीम एज्योर मशीन लर्निंग डिज़ाइनर के सहज ज्ञान युक्त ड्रैग-एंड-ड्रॉप इंटरफ़ेस से लाभान्वित हो सकती है, जो मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण और तैनाती को तेज करता है। यह एक विशेष उपकरण है:

• डेटा विज्ञान के क्षेत्र में शोधकर्ता कोड की तुलना में दृश्य उपकरणों के साथ अधिक सहज हैं।
• मशीन लर्निंग के साथ अनुभव नहीं रखने वाले उपयोगकर्ता विषय पर एक अधिक सुव्यवस्थित परिचय चाहते हैं।
• मशीन लर्निंग में विशेषज्ञ जो तेजी से प्रोटोटाइप बनाने में रुचि रखते हैं।
• मशीन लर्निंग में काम करने वाले इंजीनियरों को मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती को नियंत्रित करने के लिए एक ग्राफिकल प्रक्रिया की आवश्यकता है।

आप एज्योर मशीन लर्निंग डिज़ाइनर में उन्नत मशीन लर्निंग और गहरे शिक्षण तकनीकों का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल विकसित और प्रशिक्षित कर सकते हैं, जैसे कि क्लासिक मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विजन, टेक्स्ट विश्लेषण, सिफारिश और असामान्यता का पता लगाने के लिए। आप अपने मॉडलों को अनुकूलित पायथन और आर कोड का उपयोग करके भी बना सकते हैं।

प्रत्येक मॉड्यूल को अलग-अलग एज्योर मशीन लर्निंग कंप्यूट क्लस्टर पर काम करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। डेटा वैज्ञानिक प्रशिक्षण पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और स्केलेबिलिटी समस्याओं के बारे में चिंता नहीं कर सकते हैं।

आईबीएम का वाटसन

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एक तकनीक है जो मानव भाषण के अर्थ और व्याकरण को समझती है; आईबीएम वाटसन एक डेटा विश्लेषण प्रोसेसर है जो एनएलपी का उपयोग करता है।

आईबीएम वाटसन बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करता है और मानव द्वारा प्रस्तुत प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उन्हें व्याख्या करता है। इसके अलावा, आईबीएम वाटसन एक संज्ञानात्मक सुपरकंप्यूटर है। यह प्राकृतिक भाषा को समझ और प्रतिक्रिया दे सकता है। यह बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है और व्यावसायिक चुनौतियों का उत्तर दे सकता है।

वाटसन सिस्टम को निगमों द्वारा इन-हाउस संचालित किया जाता है। यह महंगा है, क्योंकि आपको एक मिलियन डॉलर से अधिक के बजट की आवश्यकता होगी। सौभाग्य से, वाटसन को आईबीएम क्लाउड के माध्यम से कई उद्योगों के लिए एक्सेस किया जा सकता है। यह छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए एक व्यावहारिक विकल्प बनाता है।

अमेज़न एमएल

अमेज़न मशीन लर्निंग एक प्रबंधित सेवा है जो मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने और पूर्वानुमानिक विश्लेषण उत्पन्न करने के लिए है। अमेज़न मशीन लर्निंग अपने स्वचालित डेटा परिवर्तन उपकरण के माध्यम से उपयोगकर्ता के लिए मशीन लर्निंग प्रक्रिया को सरल बनाता है। एएमएजेड प्राथमिकता क्लाउड सुरक्षा को सबसे ऊपर रखता है। एएमएजेड क्लाइंट के रूप में, आपके पास सुरक्षा के सबसे जागरूक उद्यमों की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किए गए डेटा सेंटर और नेटवर्क आर्किटेक्चर तक पहुंच है।

इसके अलावा, अमेज़न सेजमेकर एक शक्तिशाली क्लाउड-आधारित समाधान है जो विकासकर्ताओं को सभी कौशल स्तरों के लिए मशीन लर्निंग को सुलभ बनाता है। सेजमेकर डेटा वैज्ञानिकों और विकासकर्ताओं को होस्टेड, उत्पादन-तैयार सेटिंग में मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में सक्षम बनाता है। एएमएजेड पर कुबेफ्लो, एएमएजेड कुबेफ्लो समुदाय में अपने कुबेफ्लो वितरण की पेशकश करके योगदान देता है, जो कंपनियों जैसे एथेनाहेल्थ को एमएल कार्यसूची बनाने में मदद करता है जो एएमएजेड की प्रबंधित सेवाओं के साथ सहज एकीकरण के कारण न्यूनतम परिचालन ओवरहेड के साथ सुरक्षित, पोर्टेबल और स्केलेबल हैं।

टेंसोरफ्लो

गूगल के टेंसोरफ्लो ने डेटा प्राप्त करने, मॉडल प्रशिक्षित करने, पूर्वानुमान प्राप्त करने और भविष्य के परिणामों में सुधार करने को बहुत आसान बना दिया है।

टेंसोरफ्लो गूगल की ब्रेन टीम द्वारा संख्यात्मक गणना और उच्च-थ्रूपुट मशीन लर्निंग के लिए विकसित एक नि:शुल्क और ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है।

टेंसोरफ्लो परिचित प्रोग्रामिंग मेटाफर के माध्यम से विभिन्न मशीन लर्निंग और गहरे शिक्षण मॉडल और एल्गोरिदम तक आसान पहुंच प्रदान करता है। एप्लिकेशन पायथन या जावास्क्रिप्ट में लिखे जाते हैं और तेज़, कुशल सी++ में चलाए जाते हैं।

टेंसोरफ्लो पायटॉर्च और एपाचे एमएक्सनेट जैसे अन्य फ्रेमवर्क के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है, और इसका उपयोग गहरे तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित और चलाने के लिए किया जा सकता है जो हस्तलिखित अंकों की वर्गीकरण, एनएलपी, और पीडीई-आधारित सिमुलेशन जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त हैं। टेंसोरफ्लो में आपके प्रयासों में उपयोग के लिए प्री-ट्रेन्ड मॉडल का एक बड़ा संग्रह भी शामिल है। यदि आप टेंसोरफ्लो में अपने मॉडल को प्रशिक्षित कर रहे हैं, तो आप टेंसोरफ्लो मॉडल गार्डन में प्रदान किए गए कोड उदाहरणों का उपयोग मार्गदर्शक के रूप में कर सकते हैं।

पायटॉर्च

मशीन लर्निंग (एमएल) को पायटॉर्च का उपयोग करके आसान बनाया जा सकता है, जो पायथन में लिखा गया एक नि:शुल्क और ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है और टॉर्च लाइब्रेरी का उपयोग करता है।

टॉर्च एक मशीन लर्निंग (एमएल) लाइब्रेरी है जो स्क्रिप्टिंग भाषा लुआ में बनाई गई है और गहरे तंत्रिका नेटवर्क विकसित करने के लिए उपयोग की जाती है। पायटॉर्च फ्रेमवर्क के भीतर 200 से अधिक विभिन्न गणितीय संचालन उपलब्ध हैं। पायटॉर्च कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के लिए मॉडल बनाना आसान बनाता है, इसलिए यह लोकप्रिय हो रहा है। पायटॉर्च का उपयोग कंप्यूटर विजन, छवि वर्गीकरण, वस्तु का पता लगाने और बहुत कुछ विकसित करने के लिए किया जा सकता है। इसका उपयोग चैटबॉट और भाषा मॉडलिंग के लिए भी किया जा सकता है।

• यह उठाना आसान है और लागू करना और भी कम जटिल है।
• पायटॉर्च लाइब्रेरी को विस्तारित करने के लिए एक पूर्ण और शक्तिशाली सेट ऑफ एपीआई।
• यह रनटाइम कम्प्यूटेशनल ग्राफ़ समर्थन प्रदान करता है।
• यह अनुकूलनीय, तेज़ और अनुकूलन सुविधाओं के साथ आता है।
• पायटॉर्च जीपीयू और सीपीयू प्रोसेसिंग को सपोर्ट करता है।
• पायथन का एकीकृत विकास पर्यावरण (आईडीई) और डीबगिंग टूल बग्स को ठीक करना आसान बनाते हैं।