10 Լավագույն մեքենայական ուսուցման ծրագրակազմ

Մեքենայի ուսուցումը (ML) շատ բիզնեսների հաջողության բանալին է տվյալների վրա հիմնված այս աշխարհում: Դա այն տեխնիկան է, որն օգտագործվում է մեքենաներին հնարավորություն տալու առաջադրանքներ կատարել առանց մարդկանց կողմից հստակ հրահանգներ ստանալու: Մեքենայի ուսուցման տեխնոլոգիաները կարող են ինքնուրույն «սովորել»՝ վերլուծելով տվյալները և նույնականացնելով օրինաչափությունները:

Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են նախապես նախագծվել հատուկ առաջադրանքի մեջ մասնագիտանալու համար, կամ դրանք կարող են թույլ տալ օգտվողին իրականացնել իրենց տվյալներին հատուկ իրենց մոդելները: Տվյալների և մեքենայական ուսուցման աճը հանգեցրել է նաև մեքենայական ուսուցման ծրագրերի ավելացմանը, որոնք հատուկ գործիքներ են, որոնք օգտագործվում են AI և մեքենայական ուսուցման նպատակներով: Այս ծրագրաշարի մի մասը մասնագիտացված է այնպիսի բաների համար, ինչպիսիք են հաշվապահությունը կամ հավաքագրումը, մինչդեռ մեքենայական ուսուցման այլ գործիքներ կարող են հարմարեցվել եզակի տվյալների հավաքածուներին:

Ահա մեքենայական ուսուցման 10 լավագույն ծրագրերը.

1. Google Cloud AI հարթակ

Մեքենայական ուսուցման 10 լավագույն ծրագրերի մեր ցուցակը գլխավորում է Google Cloud AI Platform-ը, որը հնարավորություն է տալիս մարզել ձեր մեքենայական ուսուցման մոդելները մասշտաբով, հյուրընկալել ձեր վարժեցված մոդելը ամպում և օգտագործել ձեր մոդելը՝ նոր տվյալների վերաբերյալ կանխատեսումներ անելու համար: Այն համատեղում է AI պլատֆորմը, AutoML-ը և MLOps-ը, միաժամանակ առաջարկելով կետ և սեղմեք տվյալների գիտություն AutoM-ի հետ, ինչպես նաև առաջադեմ մոդելների օպտիմալացում:

Google-ն իրոք մի հարկի տակ բերեց իր բոլոր ակտիվները AI պլատֆորմի միջոցով՝ ընդգրկելով ML ծառայությունների լայն շրջանակ, ինչպիսիք են տվյալների պատրաստումը, ուսուցումը, թյունինգը, տեղակայումը, համագործակցությունը և մեքենայական ուսուցման մոդելների փոխանակումը: Նրա AI Hub-ն այն վայրն է, որտեղ դուք կարող եք հայտնաբերել, համօգտագործել և կիրառել ML մոդելներ: Դա բազմակի օգտագործման մոդելների կատալոգ է, որը կարող է տեղակայվել AI պլատֆորմի կատարողական միջավայրերից մեկում: Այն ներառում է բազմաթիվ այլ հնարավորություններ, ինչպիսիք են Deep Learning VM-ները, Kubeflow խողովակաշարերը և այլն:

Ահա Google Cloud AI պլատֆորմի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• AI բացատրություններ
• Հեշտ օգտագործման ինտերֆեյս
• Լավ կապ TPU-ի և TensorFlow-ի հետ
• Տարբեր ML ծառայություններ

2. Azure մեքենայի ուսուցում 

ML ծրագրաշարի մեկ այլ լավագույն տարբերակն է Azure Machine Learning-ը, որն իր մեջ ներառում է բազմաթիվ հիանալի հնարավորություններ, որոնք տվյալների գիտնականներին հնարավորություն են տալիս տվյալների հավաքել աղբյուրների լայն շրջանակից: Այն նաև թույլ է տալիս փորձագետներին կառուցել ML մոդելներ պարզ սկրիպտավորման և մարդու համար հասկանալի կոդավորման պրակտիկաների միջոցով:

ML ծրագրաշարի գլխավոր առանձնահատկություններից մեկն այն է, որ այն տրամադրում է MLOps՝ օգնելու կազմակերպություններին արագ կառուցել, փորձարկել և կիրառել ML մոդելներ: ML-ի կյանքի ցիկլը կարելի է պարզեցնել, և օգտատերերը կարող են օգտագործել Azure DevOps-ը կամ GitHub Actions-ը՝ պլանավորելու, կառավարելու և ավտոմատացնելու ML խողովակաշարերը, ինչպես նաև կատարել տվյալների շեղումների վերլուծություն՝ մոդելի արդյունավետությունը բարելավելու համար:

Ահա Azure Machine Learning-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Նախապես պատրաստված մոդելներ
• Անվճար արտադրանքի հավելումներ
• Հասանելի է սահմանափակ կոդավորման ֆոն ունեցողների համար
• Պարզեցնում է հեռահար աշխատանքը

3. IBM Machine Learning

IBM Machine Learning փաթեթը տարբեր ապրանքների համադրություն է, ինչպիսիք են IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data և IBM Watson Openscale: Մեքենայական ուսուցման ծրագրաշարի միջոցով դուք կարող եք կառուցել AI մոդելներ բաց կոդով գործիքներով, վերահսկել մոդելները և տեղակայել դրանք ձեր հավելվածների հետ:

IBM Watson Machine Learning Accelerator-ը խորը ուսուցման հնարավորություն է IBM Watson Studio-ում IBM Cloud Pak for Data-ում: Այն օգնում է ձեռնարկություններին կատարել առաջադրանքների լայն շրջանակ, ինչպիսիք են հաշվարկների, մարդկանց և հավելվածների դինամիկ չափումը ցանկացած ամպի վրա: Դուք կարող եք նաև կառավարել և միավորել տվյալների մեծ հավաքածուները և մոդելները թափանցիկությամբ և տեսանելիությամբ:

Ահա IBM Machine Learning փաթեթի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Քաշեք և թողեք տվյալների պատրաստում, խառնուրդ և մոդելավորում
• Տեքստի վերլուծություն չկառուցված տվյալների համար
• Հեշտ օգտագործման API
• Անսահմանափակ մոդելավորում

4. Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning-ը մեծ համբավ է ձեռք բերել, քանի որ օգտվողները հենվում են հարթակի վրա՝ AWS-ի միջոցով ամպի մեջ մեքենայական ուսուցման հավելվածներ ստեղծելու, տեղակայելու և գործարկելու համար: Այն ներառում է շարունակաբար վերապատրաստված և ամբողջությամբ կառավարվող բնական լեզվի մշակում (NLP), պատկերների ճանաչում և այլն:

Amazon Machine Learning-ը հնարավորություն է տալիս ճշգրիտ կանխատեսումներ անել, խորը պատկերացումներ ստանալ ձեր տվյալներից, նվազեցնել գործառնական ծախսերը և բարելավել հաճախորդների փորձը: Պլատֆորմն օգնում է ձեզ ՓԼ ընդունման գործընթացի յուրաքանչյուր փուլում՝ առաջարկելով AI և ML ծառայությունների, ենթակառուցվածքների և իրականացման ռեսուրսների համապարփակ փաթեթ:

Ահա Amazon Machine Learning-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Լուծեք իրական բիզնեսի խնդիրները ցանկացած ոլորտում
• Հարմարեցրեք ML-ը բիզնեսի կարիքներին
• Արդյունաբերության հատուկ լուծումներ
• Կառավարում է մեծ տվյալների հավաքածուներ՝ օգտագործելով բազմաթիվ սերվերներ

5. Նյարդային դիզայներ

Մեքենայական ուսուցման ծրագրաշարի մեկ այլ լավագույն ընտրությունը Neural Designer-ն է՝ բարձր արդյունավետությամբ ML հարթակ, որն օգտագործում է մի շարք քաշել և թողնել, կետ և սեղմել գործիքներ: Ծրագիրը հատկապես օգտակար է նրանց համար, ովքեր ցանկանում են նեյրոնային ցանցերի մոդելներ տեղակայել ճարտարագիտության, բանկային, ապահովագրության, առողջապահության, մանրածախ և սպառողական արդյունաբերության ոլորտներում:

Հեշտ օգտագործման հարթակը հենվում է նեյրոնային ցանցի մոդելներ կառուցելու լավ սահմանված արձանագրության վրա, որը թույլ է տալիս զարգացնել AI-ով աշխատող հավելվածներ՝ առանց ծրագրավորման կամ բլոկ-սխեմաների կառուցման: Այն նաև պարունակում է ժամանակակից ալգորթիմներ տվյալների պատրաստման, մոդելների ուսուցման, թեստավորման վերլուծության, առանձնահատկությունների ընտրության, արձագանքման օպտիմալացման և մոդելի տեղակայման համար:

Ահա նյարդային դիզայների որոշ հիմնական առանձնահատկությունները.

• Վերաբերվում է պարամետրերի օպտիմալացման խնդիրներին
• Հիշողության լավ կառավարում մեծ տվյալների հավաքածուներով
• CPU և GPU օպտիմիզացված հաշվարկներ
• Հեշտ օգտագործման ինտերֆեյս

6. ANACONDA

Anaconda-ն մեքենայական ուսուցման հիանալի ծրագիր է փոքր բիզնեսի կամ ֆրիլանսերի համար, և այն օգտագործվում է այնպիսի խոշոր անունների կողմից, ինչպիսիք են AT&T-ն և Toyota-ն: Այն ներառում է մի շարք առանձնահատկություններ, ինչպիսիք են Conda փաթեթների կառավարիչը, հայելային կամ ամպի վրա հիմնված պահոցը, շրջակա միջավայրի կառավարիչը և անսահմանափակ առևտրային փաթեթներ և թողունակություն:

Մեքենայի ուսուցման ծրագիրը հեշտացնում է փաթեթի կառավարումը և տեղակայումը, և այն բաղկացած է գործիքների մեծ փաթեթից, որոնք օգնում են ձեզ հեշտությամբ հավաքել տվյալներ աղբյուրներից՝ օգտագործելով մեքենայական ուսուցում և AI: Այս հատկանիշներն են պատճառը, որ Anaconda-ն լավագույն ընտրությունն է տվյալների գիտնականների և ՏՏ մասնագետների համար:

Ահա Անակոնդայի հիմնական հատկանիշներից մի քանիսը.

• Անվճար և բաց կոդով
• Ավելի քան 1500 Python/R տվյալների գիտության փաթեթներ
• Պարզեցնում է փաթեթի կառավարումը և տեղաբաշխումը
• Գործիքներ, որոնք հեշտությամբ հավաքում են տվյալներ աղբյուրներից՝ օգտագործելով ML և AI

7. H2O.ai 

Օգտագործողի համար հարմար հարթակ՝ H2O.ai-ն Gartner-ի կողմից ճանաչվել է Visionary՝ Տվյալների գիտության և մեքենայական ուսուցման հարթակների 2020 թվականի Magic Quadrant-ում: AI հարթակն առաջարկում է խարդախության կանխարգելում, գների օպտիմալացում, անոմալիաների հայտնաբերում և շատ ավելին:

H2O.ai-ն բաց կոդ է, և այն կարող է օգտագործվել բազմաթիվ առումներով բիզնեսներին օգուտ բերելու համար: Պլատֆորմն արագացնում է տվյալների փոխակերպումը կանխատեսումների, օգտագործում տվյալների լճեր և սիլոսներ և թույլ է տալիս արհեստական ​​ինտելեկտի ծանրաբեռնվածությունը անխափան տեղակայել տարածքներում և ամպի մեջ:

H2O.ai-ի մեկ այլ ամենավաճառվող կետն այն է, որ այն ապահովում է մասշտաբներ ML ալգորիթմներում և համատեղելիություն ծրագրավորման բոլոր հիմնական լեզուների հետ, ինչպիսիք են Python-ը և Java-ն:

Ահա H2O.ai-ի հիմնական հատկանիշներից մի քանիսը.

• Մեծ տվյալների աջակցություն
• Ճկուն մոդելավորում
• Բաց կոդով թափանցիկություն
• Արագացնում է տվյալների վերափոխումը կանխատեսումների

8. TensorFlow

TensorFlow-ը շատ տարածված, բաց կոդով հարթակ է, որն առաջարկում է մեքենայական և խորը ուսուցման հաշվարկները հեշտացնելու հնարավորությունների լայն շրջանակ: Դրա գրաֆիկական մոտեցումը օգտակար է տվյալների վիզուալիզացման համար և թույլ է տալիս հեշտացնել հանգույցները TensorBoard-ի օգտագործմամբ:

TensorFlow-ը նաև համատեղելի է Keras-ի հետ՝ հնարավորություն տալով իր օգտատերերին կոդավորել դրա բարձր մակարդակի ֆունկցիոնալ բաժինները: Բացի այդ, պլատֆորմը շատ լայնածավալ է, գրեթե բոլոր գործողությունները կարող են կատարվել: Օգտագործողները կարող են զարգացնել ցանկացած տեսակի համակարգ TensorFlow-ի միջոցով՝ յուրաքանչյուր մեքենայի վրա տեղակայվելու հատկության և մոդելի գրաֆիկական ներկայացման շնորհիվ:

Սա հանգեցրել է նրան, որ TensorFlow-ն օգտագործվում է Airbnb-ի և Dropbox-ի նման համակարգեր մշակելու համար:

Ահա TensorFlow-ի հիմնական առանձնահատկություններից մի քանիսը.

• Օգտագործողի համար հարմար ուսուցում և վրիպազերծման գործընթաց
• Ազատ օգտագործեք
• Գործառույթների հսկայական գրադարան տեքստի, պատկերների, տեսանյութերի և այլնի շուրջ առաջադրանքների համար
• Multi-GPU աջակցություն

9. Հեգել

Մեր ցուցակի ավարտին է մոտենում Spell-ը, որը մեքենայական ուսուցման ծրագիր է, որը հատկապես օգտակար է համագործակցության համար: Պլատֆորմը մասնագիտացած է զարգացող միջավայրերում ՓԼ նախագծերի կառուցման և կառավարման գործում: Այն հնարավորություն է տալիս օգտատերերին հեշտությամբ բաշխել իրենց կոդը՝ նախագծերը զուգահեռ գործարկելու, Jupyter-ի համատեղ աշխատանքային տարածքներ մուտք գործելու և Kubernetes-ի վրա հիմնված ենթակառուցվածքներում մոդելներ տեղակայելու համար:

Spell-ը նաև առաջարկում է պարզ տեղադրման և ներբեռնման գործառույթներ՝ թիմերի ընդլայնման համար, ինչպես նաև ինտուիտիվ վեբ վահանակի գործիքներ և հրամանի տող գործիքներ:

Ահա Spell-ի հիմնական հատկանիշներից մի քանիսը.

• Պարզ հրամաններ
• Հրամանատարի ինտերֆեյս և օգտագործելիություն
• Ներգրավման առանձնահատկությունները
• Օգտակար է բարձր ազդեցության, զարգացող միջավայրերի համար

10: Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Մեքենայական ուսուցման լավագույն 10 ծրագրաշարի մեր ցուցակը փակում է Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), որը Microsoft-ի AI լուծումն է, որը վարժեցնում է մեքենան իր խորը ուսուցման ալգորիթմներով: Այն կարող է կառավարել Python-ի, C++-ի տվյալները և շատ ավելին:

CNTK-ն բաց կոդով գործիքակազմ է առևտրային մակարդակի բաշխված խորը ուսուցման համար, և այն թույլ է տալիս օգտվողներին հեշտությամբ համատեղել հանրաճանաչ մոդելների տեսակները, ինչպիսիք են առաջընթաց DNN-ները, կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը (CNN) և կրկնվող նեյրոնային ցանցերը (RNN/LSTms):

Մեքենայի ուսուցման գործիքը կարող է կամ ներառվել որպես գրադարան ձեր Python, C# կամ C++ ծրագրերում, կամ այն ​​կարող է օգտագործվել որպես ինքնուրույն մեքենայական ուսուցման ծրագիր՝ իր մոդելի նկարագրության լեզվով:

Ահա CNTK-ի հիմնական հատկանիշներից մի քանիսը.

• Բաց կոդով
• Առևտրային դասարանի բաշխված խորը ուսուցում
• Հեշտությամբ համատեղեք հայտնի մոդելների տեսակները
• Ներառված է որպես գրադարան կամ ինքնուրույն գործիք