5 Migliori Strumenti e Framework di Machine Learning nel 2022

Gli strumenti di machine learning stanno ricevendo un’attenzione iper-attiva a causa della loro ampia applicazione in vari settori per analisi predittive ad alta velocità e accuratezza. Se pensi che stia diventando difficile, non stressarti; questo articolo chiarirà tutti i tuoi dubbi per saperne di più su machine learning e le sue applicazioni. La machine learning (ML) consente alle applicazioni software di prevedere comportamenti con maggiore accuratezza.

Strumenti di Machine Learning all’avanguardia

Gli algoritmi di machine learning all’avanguardia utilizzano i dati esistenti (noti anche come dati storici) per prevedere i valori dei risultati futuri. Secondo il Rapporto SEMrush, circa 97 milioni di esperti di machine learning e intelligenza artificiale e analisti di dati saranno necessari entro il 2025. Questo articolo ti aiuterà a selezionare gli strumenti migliori per le tue aziende.

Ecco alcuni esempi dei 5 migliori strumenti di machine learning e applicazioni accessibili sul mercato.

Machine Learning su Microsoft Azure

In ogni settore, l’intelligenza artificiale (AI) sta guadagnando rapidamente terreno. Gli analisti aziendali, gli sviluppatori, gli scienziati dei dati e gli esperti di machine learning, tra gli altri, stanno adottando rapidamente l’AI nelle aziende di oggi. Tutto il team di data science può trarre vantaggio dall’interfaccia intuitiva di drag-and-drop di Azure Machine Learning designer, che accelera la creazione e la distribuzione di modelli di machine learning. Questo è uno strumento specializzato per:

• I ricercatori nel campo della scienza dei dati sono più a loro agio con gli strumenti di visualizzazione rispetto al codice.
• Gli utenti senza esperienza con la machine learning cercano un’introduzione più fluida all’argomento.
• Gli esperti di machine learning che sono anche curiosi di prototipazione rapida.
• Gli ingegneri che lavorano con la machine learning richiedono un processo grafico per controllare l’addestramento e la distribuzione dei modelli.

Puoi sviluppare e addestrare modelli di machine learning in Azure Machine Learning Designer utilizzando tecniche di machine learning e deep learning all’avanguardia, come quelle per la machine learning classica, la visione artificiale, l’analisi del testo, la raccomandazione e la rilevazione delle anomalie. Puoi anche creare i tuoi modelli utilizzando codice Python e R personalizzato.

Ogni modulo può essere personalizzato per funzionare su cluster di calcolo di Azure Machine Learning separati. I data scientist possono concentrarsi sull’addestramento piuttosto che sui problemi di scalabilità.

IBM’s Watson

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una tecnica che decifra il significato e la grammatica del linguaggio umano; IBM Watson è un processore di analisi dei dati che utilizza l’NLP.

IBM Watson analizza grandi set di dati e li interpreta per fornire risposte alle domande presentate dagli esseri umani in pochi secondi. Inoltre, IBM Watson è un supercomputer cognitivo. Può comprendere e rispondere al linguaggio naturale. Può anche analizzare grandi quantità di dati e rispondere alle sfide aziendali.

Il sistema Watson è gestito internamente dalle aziende. È costoso, poiché avrai bisogno di un budget di oltre un milione di dollari. Fortunatamente, Watson può essere accessibile tramite la piattaforma cloud di IBM per vari settori. Ciò lo rende una scelta pratica per molte piccole e medie imprese.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning è un servizio gestito per lo sviluppo di modelli di machine learning e la produzione di analisi predittive. Amazon Machine Learning semplifica il processo di machine learning per l’utente tramite il suo strumento di trasformazione dei dati automatizzato. AWS dà priorità alla sicurezza cloud sopra ogni altra cosa. Come cliente AWS, hai accesso a un data center e a un’architettura di rete progettata per soddisfare le esigenze delle aziende più consapevoli della sicurezza.

Inoltre, Amazon SageMaker è una soluzione cloud robusta che rende la machine learning accessibile agli sviluppatori di tutti i livelli di competenza. SageMaker consente ai data scientist e agli sviluppatori di creare, addestrare rapidamente e distribuire modelli di machine learning in un ambiente di produzione ospitato e pronto all’uso. Con Kubeflow su AWS, Amazon Web Services (AWS) contribuisce alla comunità open-source Kubeflow offrendo la sua distribuzione Kubeflow, che aiuta le aziende come athenahealth a costruire flussi di lavoro di machine learning altamente affidabili, sicuri, portabili e scalabili con un minimo sforzo operativo grazie alla loro integrazione senza soluzione di continuità con i servizi gestiti di AWS.

TensorFlow

TensorFlow di Google (GOOGL ) ha reso molto più semplice acquisire dati, addestrare modelli, ottenere previsioni e raffinare i risultati futuri.

TensorFlow è una libreria gratuita e open-source sviluppata dal team Brain di Google per l’uso nel calcolo numerico e nella machine learning ad alto rendimento.

TensorFlow fornisce un accesso facile a vari modelli di machine learning e algoritmi di deep learning attraverso metafore di programmazione familiari. Le applicazioni sono scritte in Python o JavaScript per un’API front-end utente-friendly e poi eseguite in C++ veloce ed efficiente.

TensorFlow è un’alternativa popolare ad altri framework come PyTorch e Apache MXNet, e può essere utilizzato per addestrare e eseguire reti neurali profonde per compiti come la classificazione di cifre scritte a mano, l’elaborazione del linguaggio naturale e le simulazioni basate su PDE. La parte migliore è che gli stessi modelli possono essere utilizzati per l’addestramento e la previsione di produzione in TensorFlow.

TensorFlow include anche una vasta raccolta di modelli pre-addestrati per l’uso nei tuoi progetti. Se stai addestrando i tuoi modelli in TensorFlow, puoi utilizzare gli esempi di codice forniti nel giardino dei modelli di TensorFlow come guide.

PyTorch

La machine learning (ML) è resa più semplice utilizzando PyTorch, un framework gratuito e open-source scritto in Python e utilizzante la libreria Torch.

Torch, una libreria di machine learning creata nel linguaggio di scripting Lua, è utilizzata per sviluppare reti neurali profonde. Sono disponibili oltre duecento operazioni matematiche diverse all’interno del framework PyTorch. Poiché PyTorch rende più semplice la creazione di modelli per reti neurali artificiali, sta guadagnando popolarità. PyTorch è utilizzato in molti campi, come la visione artificiale, per sviluppare la classificazione delle immagini, la rilevamento degli oggetti e molto altro. Può anche essere utilizzato per creare chatbot e per la modellazione del linguaggio.

• È semplice da imparare e ancora meno complicato da mettere in pratica.
• Un set completo e potente di API per estendere le librerie PyTorch.
• Fornisce il supporto del grafico computazionale in fase di esecuzione.
• È adattabile, veloce e ha funzionalità di ottimizzazione.
• PyTorch supporta l’elaborazione GPU e CPU.
• L’ambiente di sviluppo integrato (IDE) di Python e gli strumenti di debugging semplificano la correzione degli errori.