10 Perangkat Lunak Pembelajaran Mesin Terbaik

Pembelajaran mesin (ML) adalah kunci kesuksesan banyak bisnis di dunia berbasis data ini. Ini adalah teknik yang digunakan untuk memungkinkan mesin menjalankan tugas tanpa menerima instruksi eksplisit dari manusia. Teknologi pembelajaran mesin dapat “belajar” sendiri dengan menganalisis data dan mengidentifikasi pola.

Algoritme pembelajaran mesin dapat dirancang sebelumnya untuk berspesialisasi dalam tugas tertentu, atau memungkinkan pengguna menerapkan model mereka sendiri yang spesifik untuk data mereka. Munculnya data dan pembelajaran mesin juga menyebabkan peningkatan perangkat lunak pembelajaran mesin, yang merupakan alat khusus yang digunakan untuk tujuan AI dan pembelajaran mesin. Beberapa perangkat lunak ini dikhususkan untuk hal-hal seperti akuntansi atau rekrutmen, sementara alat pembelajaran mesin lainnya dapat diadaptasi ke kumpulan data unik.

Berikut adalah 10 perangkat lunak pembelajaran mesin terbaik:

1. Platform AI Google Cloud

Yang teratas dalam daftar 10 perangkat lunak pembelajaran mesin terbaik kami adalah Google Cloud AI Platform, yang memungkinkan Anda melatih model pembelajaran mesin Anda dalam skala besar, menghosting model terlatih Anda di cloud, dan menggunakan model Anda untuk membuat prediksi tentang data baru. Ini menggabungkan platform AI, AutoML, dan MLOps sambil menawarkan ilmu data tunjuk-dan-klik dengan AutoM, serta pengoptimalan model tingkat lanjut.

Google benar-benar membawa semua asetnya ke dalam satu atap dengan AI Platform, yang mencakup berbagai layanan ML seperti persiapan data, pelatihan, penyetelan, penerapan, kolaborasi, dan berbagi model pembelajaran mesin. AI Hub-nya adalah tempat Anda dapat menemukan, berbagi, dan menerapkan model ML. Ini adalah katalog model yang dapat digunakan kembali yang dapat diterapkan ke salah satu lingkungan eksekusi AI Platform. Ini mencakup banyak fitur lain seperti Deep Learning VMs, Kubeflow pipeline, dan banyak lagi.

Berikut adalah beberapa fitur utama Google Cloud AI Platform:

• penjelasan AI
• Mudah-ke-menggunakan antarmuka
• Koneksi bagus dengan TPU dan TensorFlow
• Berbagai layanan ML

2. Pembelajaran Mesin Azure 

Opsi teratas lainnya untuk perangkat lunak ML adalah Azure Machine Learning, yang menyertakan banyak fitur hebat yang memungkinkan ilmuwan data menarik data dari berbagai sumber. Ini juga memungkinkan para ahli untuk membangun model ML dengan skrip sederhana dan praktik pengkodean yang dapat dipahami manusia.

Salah satu fitur teratas software ML adalah menghadirkan MLOps untuk membantu organisasi membangun, menguji, dan menerapkan model ML dengan cepat. Siklus hidup ML dapat disederhanakan, dan pengguna dapat memanfaatkan Tindakan Azure DevOps atau GitHub untuk menjadwalkan, mengelola, dan mengotomatiskan saluran pipa ML dan melakukan analisis aliran data untuk meningkatkan kinerja model.

Berikut adalah beberapa fitur utama dari Azure Machine Learning:

• Model pra-terlatih
• Pengaya produk gratis
• Tersedia untuk mereka yang memiliki latar belakang pengkodean terbatas
• Menyederhanakan kerja jarak jauh

3. Pembelajaran Mesin IBM

Rangkaian IBM Machine Learning adalah kombinasi dari berbagai produk, seperti IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data, dan IBM Watson Openscale. Melalui perangkat lunak pembelajaran mesin, Anda dapat membuat model AI dengan alat sumber terbuka, memantau model, dan menerapkannya dengan aplikasi Anda.

IBM Watson Machine Learning Accelerator adalah kemampuan pembelajaran mendalam di IBM Watson Studio di IBM Cloud Pak for Data. Ini membantu bisnis melakukan berbagai tugas, seperti penskalaan komputasi, orang, dan aplikasi secara dinamis di semua cloud. Anda juga dapat mengelola dan menyatukan set dan model data besar dengan transparansi dan visibilitas.

Berikut adalah beberapa fitur utama dari IBM Machine Learning suite:

• Seret dan lepas persiapan, pencampuran, dan pemodelan data
• Analisis teks untuk data tidak terstruktur
• API yang mudah digunakan
• Pemodelan tidak terbatas

4. Pembelajaran Mesin Amazon

Amazon Machine Learning telah membangun reputasi yang kuat, dengan pengguna mengandalkan platform untuk membangun, menerapkan, dan menjalankan aplikasi pembelajaran mesin di cloud melalui AWS. Ini mencakup pemrosesan bahasa alami (NLP) yang terus dilatih dan dikelola sepenuhnya, pengenalan gambar, dan banyak lagi.

Amazon Machine Learning memungkinkan prediksi akurat, wawasan mendalam dari data Anda, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Platform ini membantu Anda di setiap tahap proses adopsi ML, menawarkan rangkaian lengkap layanan AI dan ML, infrastruktur, dan sumber daya implementasi.

Berikut adalah beberapa fitur utama Amazon Machine Learning:

• Memecahkan masalah bisnis dunia nyata di industri apa pun
• Sesuaikan ML dengan kebutuhan bisnis
• Solusi khusus industri
• Menangani kumpulan data besar menggunakan banyak server

5. Desainer Saraf

Pilihan teratas lainnya untuk perangkat lunak pembelajaran mesin adalah Neural Designer, platform ML berperforma tinggi yang menggunakan rangkaian alat tarik-dan-lepas, tunjuk-dan-klik. Perangkat lunak ini sangat berguna bagi mereka yang ingin menerapkan model jaringan saraf di industri teknik, perbankan, asuransi, perawatan kesehatan, ritel, dan konsumen.

Platform yang mudah digunakan bergantung pada protokol yang terdefinisi dengan baik untuk membangun model jaringan saraf, memungkinkan Anda untuk mengembangkan aplikasi bertenaga AI tanpa pemrograman atau diagram blok bangunan. Ini juga berisi algoritma canggih untuk persiapan data, pelatihan model, analisis pengujian, pemilihan fitur, pengoptimalan respons, dan penyebaran model.

Berikut adalah beberapa fitur utama Neural Designer:

• Menangani masalah optimasi parameter
• Manajemen memori yang baik dengan kumpulan data besar
• Kalkulasi yang dioptimalkan CPU dan GPU
• Mudah-ke-menggunakan antarmuka

6. Anaconda

Anaconda adalah perangkat lunak pembelajaran mesin yang bagus untuk usaha kecil atau pekerja lepas, dan digunakan oleh nama besar seperti AT&T dan Toyota. Ini mencakup berbagai fitur seperti manajer paket Conda, repositori berbasis cermin atau cloud, manajer lingkungan, dan paket komersial dan bandwidth tak terbatas.

Perangkat lunak pembelajaran mesin menyederhanakan pengelolaan dan penyebaran paket, dan terdiri dari seperangkat alat besar yang membantu Anda dengan mudah mengumpulkan data dari sumber menggunakan pembelajaran mesin dan AI. Fitur-fitur inilah yang membuat Anaconda menjadi pilihan utama bagi ilmuwan data dan profesional TI.

Berikut adalah beberapa fitur utama Anaconda:

• Gratis dan bersumber terbuka
• Lebih dari 1500 paket ilmu data Python/R
• Menyederhanakan manajemen dan penerapan paket
• Alat untuk mengumpulkan data dengan mudah dari sumber menggunakan ML dan AI

7. H2O.ai 

Platform yang mudah digunakan, H2O.ai dinobatkan sebagai Visionary oleh Gartner di Magic Quadrant 2020 untuk Platform Sains Data dan Pembelajaran Mesin. Platform AI menawarkan pencegahan penipuan, pengoptimalan harga, deteksi anomali, dan banyak lagi.

H2O.ai adalah open source, dan dapat digunakan untuk menguntungkan bisnis dalam banyak hal. Platform ini mempercepat konversi data menjadi prediksi, memanfaatkan data lake dan silo, serta memungkinkan beban kerja AI diterapkan secara mulus di lokasi dan di cloud.

Nilai jual teratas lainnya untuk H2O.ai adalah menyediakan skala dalam algoritme ML dan kompatibilitas dengan setiap bahasa pemrograman utama, seperti Python dan Java.

Berikut adalah beberapa fitur utama H2O.ai:

• Dukungan data besar
• Pemodelan yang fleksibel
• Transparansi sumber terbuka
• Mempercepat konversi data menjadi prediksi

8. TensorFlow

TensorFlow adalah platform sumber terbuka yang sangat populer yang menawarkan berbagai kemampuan untuk memudahkan mesin dan komputasi deep learning. Pendekatan grafisnya berguna untuk memvisualisasikan data, dan memungkinkan debugging node dengan mudah menggunakan TensorBoard.

TensorFlow juga kompatibel dengan Keras, memungkinkan penggunanya untuk membuat kode bagian fungsionalitas tingkat tinggi di dalamnya. Selain itu, platform ini sangat terukur, dengan hampir setiap operasi dapat dilakukan. Pengguna dapat mengembangkan segala jenis sistem dengan TensorFlow berkat karakteristiknya yang diterapkan di setiap mesin dan representasi grafis dari suatu model.

Hal ini menyebabkan TensorFlow digunakan untuk mengembangkan sistem seperti Airbnb dan Dropbox.

Berikut adalah beberapa fitur utama TensorFlow:

• Proses pelatihan dan debugging yang mudah digunakan
• Gratis digunakan
• Pustaka besar fungsi untuk tugas seputar teks, gambar, video, dan lainnya
• Dukungan multi-GPU

9. Mantra

Mendekati akhir daftar kami adalah Spell, yang merupakan perangkat lunak pembelajaran mesin yang sangat berguna untuk kolaborasi. Platform ini berspesialisasi dalam membangun dan mengelola proyek ML di lingkungan yang berkembang. Ini memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mendistribusikan kode mereka untuk menjalankan proyek secara paralel, mengakses ruang kerja Jupyter kolaboratif, dan menerapkan model dalam infrastruktur berbasis Kubernetes.

Spell juga menawarkan fitur penyiapan dan pengenalan yang sederhana untuk mengaktifkan tim yang berkembang, serta alat konsol web dan alat baris perintah yang intuitif.

Berikut adalah beberapa fitur utama Spell:

• Perintah sederhana
• Antarmuka baris perintah dan kegunaan
• Fitur orientasi
• Berguna untuk lingkungan yang berdampak tinggi dan berkembang

10. Perangkat Kognitif Microsoft (CNTK)

Menutup daftar 10 perangkat lunak pembelajaran mesin terbaik kami adalah Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), yang merupakan solusi AI Microsoft yang melatih mesin dengan algoritme pembelajaran mendalamnya. Itu dapat menangani data dari Python, C ++, dan banyak lagi.

CNTK adalah perangkat sumber terbuka untuk pembelajaran mendalam terdistribusi tingkat komersial, dan memungkinkan pengguna dengan mudah menggabungkan jenis model populer seperti DNN feed-forward, jaringan saraf konvolusional (CNN), dan jaringan saraf berulang (RNNs/LSTms).

Alat pembelajaran mesin dapat disertakan sebagai pustaka dalam program Python, C#, atau C++ Anda, atau dapat digunakan sebagai perangkat lunak pembelajaran mesin mandiri melalui bahasa deskripsi modelnya sendiri.

Berikut adalah beberapa fitur utama CNTK:

• Open-source
• Pembelajaran mendalam terdistribusi tingkat komersial
• Menggabungkan jenis model populer dengan mudah
• Termasuk sebagai perpustakaan atau alat mandiri