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 tutti i 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. Il machine learning (ML) consente alle applicazioni software di prevedere i comportamenti con maggiore accuratezza.

Strumenti di Machine Learning all’avanguardia

Gli algoritmi di machine learning all’avanguardia utilizzano i dati esistenti (chiamati anche 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 esempi dei 5 migliori strumenti e applicazioni di machine learning 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. La tua intera squadra 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 che con il codice.
• Gli utenti senza esperienza con il 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 nel machine learning richiedono un processo grafico per controllare l’addestramento e la distribuzione del modello.

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 il machine learning classico, il computer vision, 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 separati di Azure Machine Learning. Inoltre, gli scienziati dei dati possono concentrarsi sull’addestramento piuttosto che sui problemi di scalabilità.

IBM’s Watson

Natural language processing (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 il 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 operato internamente dalle aziende. È costoso, poiché avrai bisogno di un budget di oltre un milione di dollari. Fortunatamente, Watson può essere accessibile tramite il cloud di IBM per diversi settori. Ciò lo rende una scelta pratica per molte piccole e medie imprese.

Amazon ML

Amazon 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 automatico. AWS dà la priorità alla sicurezza cloud sopra tutto il resto. 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-based robusta che rende il machine learning accessibile a sviluppatori di tutti i livelli di competenza. SageMaker consente agli scienziati dei dati e agli sviluppatori di creare, addestrare rapidamente e distribuire modelli di machine learning in un ambiente di produzione pronto all’uso. Con Kubeflow su AWS, Amazon Web Services (AWS) contribuisce alla comunità open-source Kubeflow offrendo la sua distribuzione Kubeflow, che aiuta aziende come athenahealth a costruire flussi di lavoro di ML altamente affidabili, sicuri, portabili e scalabili con un minimo di overhead operativo grazie alla loro integrazione senza soluzione di continuità con i servizi gestiti di AWS.

TensorFlow

Google’s TensorFlow 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 il calcolo numerico e il machine learning ad alto rendimento.

TensorFlow fornisce un accesso facile a vari modelli e algoritmi di machine learning e deep learning attraverso metafore di programmazione familiari. Le applicazioni sono scritte in Python o JavaScript per un’API front-end utente-friendly e quindi 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 attività come la classificazione di cifre scritte a mano, il NLP e le simulazioni basate su PDE. La cosa migliore è che gli stessi modelli possono essere utilizzati per l’addestramento e la previsione di produzione in TensorFlow.

TensorFlow include anche una grande 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 TensorFlow Model Garden come guide.

PyTorch

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

Torch, una libreria di machine learning (ML) creata nel linguaggio di scripting Lua, viene 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 viene utilizzato in molti campi, come il computer vision, per sviluppare la classificazione delle immagini, la rilevazione degli oggetti e molto altro. Può anche essere utilizzato per creare chatbot e per la modellazione del linguaggio. 

• È semplice da imparare e anche 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 debug semplificano la correzione degli errori.