5 Alat dan Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin Terbaik di 2022

Alat pembelajaran mesin mendapatkan perhatian yang sangat besar karena aplikasi mereka yang luas di berbagai industri untuk analitik prediktif yang akurat dan cepat. Jika Anda merasa bahwa ini semakin sulit, jangan stres; artikel ini akan menjawab semua keraguan Anda untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin dan aplikasinya. Pembelajaran mesin (ML) memungkinkan aplikasi perangkat lunak untuk memprediksi perilaku dengan akurasi yang lebih baik.

Alat Pembelajaran Mesin Terkini

Algoritma pembelajaran mesin terkini menggunakan data yang ada (juga disebut data historis) untuk memprediksi nilai hasil di masa depan. Menurut Laporan SEMrush, sekitar 97 juta ahli pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan serta analis data akan dibutuhkan oleh 2025. Artikel ini akan membantu Anda dalam memilih alat terbaik untuk bisnis Anda.

Berikut adalah contoh dari 5 alat pembelajaran mesin dan aplikasi terbaik yang tersedia di pasar.

Pembelajaran Mesin di Microsoft Azure

Di setiap sektor, kecerdasan buatan (AI) dengan cepat mendapatkan tempat. Analis bisnis, pengembang, ilmuwan data, dan ahli pembelajaran mesin, di antara lainnya, dengan cepat mengadopsi AI di perusahaan saat ini. Tim sains data Anda dapat memanfaatkan antarmuka drag-and-drop yang intuitif dari Azure Machine Learning designer, yang mempercepat pembuatan dan penerapan model pembelajaran mesin. Ini adalah alat khusus untuk:

• Peneliti di bidang sains data lebih nyaman dengan alat visualisasi daripada dengan kode.
• Pengguna tanpa pengalaman dengan pembelajaran mesin mencari pengenalan yang lebih mudah ke topik tersebut.
• Ahli pembelajaran mesin yang juga penasaran tentang prototipe cepat.
• Insinyur yang bekerja di pembelajaran mesin memerlukan proses grafis untuk mengontrol pelatihan model dan penerapan.

Anda dapat mengembangkan dan melatih model pembelajaran mesin di Azure Machine Learning Designer menggunakan teknik pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam yang canggih, seperti klasik pembelajaran mesin, visi komputer, analitik teks, rekomendasi, dan deteksi anomali. Anda juga dapat membuat model Anda menggunakan kode Python dan R yang disesuaikan.

Setiap modul dapat disesuaikan untuk beroperasi pada klaster komputasi Azure Machine Learning yang terpisah. Ilmuwan data dapat fokus pada pelatihan daripada masalah skalabilitas.

IBM’s Watson

Pengolahan bahasa alami (NLP) adalah teknik yang memahami makna dan tata bahasa ucapan manusia; IBM Watson adalah prosesor analitik data yang menggunakan NLP.

IBM Watson menganalisis dataset yang besar dan menafsirkannya untuk memberikan jawaban atas pertanyaan yang diajukan oleh manusia dalam waktu beberapa detik. Di samping itu, IBM Watson adalah superkomputer kognitif. Ini dapat memahami dan merespons bahasa alami. Ini juga dapat menganalisis jumlah data yang besar dan menjawab tantangan bisnis.

Sistem Watson dioperasikan di dalam perusahaan. Ini mahal, karena Anda memerlukan anggaran lebih dari satu juta dolar. Namun, Watson dapat diakses melalui cloud IBM untuk beberapa industri. Ini membuatnya menjadi pilihan yang praktis untuk banyak bisnis kecil dan menengah.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning adalah layanan yang dikelola untuk mengembangkan model pembelajaran mesin dan menghasilkan analitik prediktif. Amazon Machine Learning menyederhanakan proses pembelajaran mesin bagi pengguna melalui alat transformasi data yang otomatis. AWS mengutamakan keamanan cloud di atas segalanya. Sebagai klien AWS, Anda memiliki akses ke arsitektur pusat data dan jaringan yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan perusahaan yang paling sadar keamanan.

Selain itu, Amazon SageMaker adalah solusi cloud yang kuat yang membuat pembelajaran mesin dapat diakses oleh pengembang dengan semua tingkat keterampilan. SageMaker memungkinkan ilmuwan data dan pengembang untuk membuat, melatih dengan cepat, dan menerapkan model pembelajaran mesin ke lingkungan produksi yang siap. Dengan Kubeflow di AWS, Amazon Web Services (AWS) berkontribusi pada komunitas Kubeflow sumber terbuka dengan menawarkan distribusi Kubeflow, yang membantu perusahaan seperti athenahealth membangun alur kerja ML yang sangat andal, aman, portabel, dan scalable dengan overhead operasional minimal berkat integrasi yang mulus dengan layanan yang dikelola AWS.

TensorFlow

TensorFlow Google (GOOGL ) telah membuatnya lebih mudah untuk memperoleh data, melatih model, mendapatkan prediksi, dan memperbaiki hasil di masa depan.

TensorFlow adalah perpustakaan sumber terbuka dan gratis yang dikembangkan oleh tim Brain Google untuk digunakan dalam komputasi numerik dan pembelajaran mesin dengan throughput tinggi.

TensorFlow menyediakan akses mudah ke berbagai model pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran dalam melalui metafora pemrograman yang familiar. Aplikasi ditulis dalam Python atau JavaScript untuk antarmuka pengguna yang ramah dan kemudian dijalankan dalam C++ yang cepat dan efisien.

TensorFlow adalah alternatif populer untuk kerangka kerja lain seperti PyTorch dan Apache MXNet, dan dapat digunakan untuk melatih dan menjalankan jaringan saraf dalam untuk tugas seperti klasifikasi digit tulisan tangan, NLP, dan simulasi berbasis PDE. Bagian terbaiknya adalah model yang sama dapat digunakan untuk pelatihan dan prediksi produksi di TensorFlow.

TensorFlow juga menyertakan koleksi besar model pra-latih untuk digunakan dalam proyek Anda. Jika Anda melatih model Anda di TensorFlow, Anda dapat menggunakan contoh kode yang disediakan di Taman Model TensorFlow sebagai panduan.

PyTorch

Pembelajaran mesin (ML) dipermudah dengan PyTorch, kerangka kerja sumber terbuka dan gratis yang ditulis dalam Python dan menggunakan perpustakaan Torch.

Torch, perpustakaan pembelajaran mesin yang dibuat dalam bahasa scripting Lua, digunakan untuk mengembangkan jaringan saraf dalam. Lebih dari dua ratus operasi matematika yang berbeda tersedia dalam kerangka kerja PyTorch. Karena PyTorch membuat pembuatan model untuk jaringan saraf buatan lebih mudah, ini menjadi populer. PyTorch digunakan dalam banyak bidang, seperti visi komputer, untuk mengembangkan klasifikasi gambar, deteksi objek, dan banyak lagi. Ini juga dapat digunakan untuk membuat chatbot dan pemodelan bahasa.

• Mudah dipelajari dan bahkan menos complicado untuk diterapkan.
• Set lengkap dan kuat API untuk memperluas Perpustakaan PyTorch.
• Ini menyediakan dukungan grafik komputasi waktu runtime.
• Ini fleksibel, cepat, dan memiliki fitur optimasi.
• PyTorch mendukung pemrosesan GPU dan CPU.
• Lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) Python dan alat debugging mempermudah memperbaiki bug.