10 תוכנות למידת מכונה הטובות ביותר

למידת מכונה (ML) היא המפתח להצלחת עסקים רבים בעולם מונע נתונים זה. זוהי הטכניקה המשמשת כדי לאפשר למכונות לבצע משימות מבלי לקבל הוראות מפורשות על ידי בני אדם. טכנולוגיות למידת מכונה יכולות "ללמוד" לבד על ידי ניתוח הנתונים וזיהוי דפוסים.

אלגוריתמי למידת מכונה יכולים להיות מתוכננים מראש כדי להתמחות במשימה ספציפית, או שהם יכולים לאפשר למשתמש ליישם מודלים משלו ספציפיים לנתונים שלו. עליית הנתונים ולמידת מכונה הובילה גם לעלייה בתוכנות למידת מכונה, שהן כלים ייעודיים המשמשים למטרות AI ולמידת מכונה. חלק מהתוכנות הללו מתמחות לדברים כמו הנהלת חשבונות או גיוס עובדים, בעוד שניתן להתאים כלי למידת מכונה אחרים למערכות נתונים ייחודיות.

להלן 10 תוכנות למידת המכונה הטובות ביותר:

1. פלטפורמת AI של Google Cloud

בראש הרשימה של 10 תוכנות למידת המכונה הטובות ביותר שלנו היא Google Cloud AI Platform, המאפשרת לך לאמן את מודלים למידת המכונה שלך בקנה מידה, לארח את המודל המאומן שלך בענן, ולהשתמש במודל שלך כדי ליצור תחזיות לגבי נתונים חדשים. הוא משלב את פלטפורמת הבינה המלאכותית, AutoML ו-MLOps תוך שהוא מציע מדע נתונים של הצבע ולחץ עם AutoM, כמו גם אופטימיזציה מתקדמת של מודלים.

גוגל באמת הביאה את כל הנכסים שלה תחת קורת גג אחת עם פלטפורמת AI, המכסה מגוון רחב של שירותי ML כמו הכנת נתונים, הדרכה, כוונון, פריסה, שיתוף פעולה ושיתוף מודלים של למידת מכונה. רכזת ה-AI שלו היא המקום שבו אתה יכול לגלות, לשתף ולפרוס דגמי ML. זהו קטלוג של מודלים לשימוש חוזר שניתן לפרוס לאחת מסביבות הביצוע של AI Platform. הוא כולל תכונות רבות אחרות כמו Deep Learning VMs, Kubeflow pipelines ועוד.

להלן כמה מהתכונות העיקריות של Google Cloud AI Platform:

• הסברים בינה מלאכותית
• ממשק קל לשימוש
• חיבור טוב עם TPU ו- TensorFlow
• שירותי ML שונים

2. למידת מכונה בתכלת 

אפשרות מובילה נוספת עבור תוכנת ML היא Azure Machine Learning, הכוללת הרבה תכונות נהדרות המאפשרות למדעני נתונים למשוך נתונים ממגוון רחב של מקורות. זה גם מאפשר למומחים לבנות מודלים של ML עם סקריפטים פשוטים ושיטות קידוד מובנות לאדם.

אחת התכונות המובילות של תוכנת ML היא שהיא מספקת MLOps כדי לעזור לארגונים לבנות, לבדוק ולפרוס מודלים של ML במהירות. ניתן לייעל את מחזור החיים של ML, ומשתמשים יכולים למנף את Azure DevOps או GitHub Actions כדי לתזמן, לנהל ולבצע אוטומציה של צינורות ML ולבצע ניתוח סחף נתונים כדי לשפר את ביצועי המודל.

להלן כמה מהתכונות העיקריות של Azure Machine Learning:

• דגמים מאומנים מראש
• תוספות מוצרים בחינם
• זמין עבור אלה עם רקע קידוד מוגבל
• מפשט עבודה מרחוק

3. IBM Machine Learning

חבילת IBM Machine Learning היא שילוב של מוצרים שונים, כגון IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data ו-IBM Watson Openscale. באמצעות תוכנת למידת מכונה, אתה יכול לבנות מודלים של AI עם כלי קוד פתוח, לנטר את המודלים ולפרוס אותם עם האפליקציות שלך.

מאיץ למידת המכונה של IBM Watson הוא יכולת למידה עמוקה ב-IBM Watson Studio ב-IBM Cloud Pak for Data. זה עוזר לעסקים לבצע מגוון רחב של משימות, כגון קנה מידה של מחשוב, אנשים ואפליקציות באופן דינמי בכל ענן. אתה יכול גם לנהל ולאחד מערכי נתונים ומודלים גדולים עם שקיפות ונראות.

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של חבילת ה-IBM Machine Learning:

• גרור ושחרר הכנה, מיזוג ויצירת מודלים של נתונים
• ניתוח טקסט לנתונים לא מובנים
• ממשק API קל לשימוש
• דוגמנות ללא הגבלה

4. למידת מכונת אמזון

Amazon Machine Learning בנתה מוניטין חזק, כאשר משתמשים מסתמכים על הפלטפורמה כדי לבנות, לפרוס ולהפעיל יישומי למידת מכונה בענן באמצעות AWS. הוא כולל עיבוד שפה טבעית (NLP) מאומן ומנוהל באופן רציף, זיהוי תמונות ועוד.

Amazon Machine Learning מאפשרת תחזיות מדויקות, תובנות עמוקות מהנתונים שלך, תקורה תפעולית מופחתת וחווית לקוח משופרת. הפלטפורמה מסייעת לך בכל שלב של תהליכי אימוץ ML, ומציעה מערך מקיף של שירותי AI ו-ML, תשתית ומשאבי יישום.

להלן כמה מהתכונות העיקריות של Amazon Machine Learning:

• לפתור בעיות עסקיות בעולם האמיתי בכל תעשייה
• התאמת ML לצרכי העסק
• פתרונות ספציפיים לתעשייה
• מטפל במערכי נתונים גדולים באמצעות מספר שרתים

5. מעצב עצבי

בחירה מובילה נוספת עבור תוכנת למידת מכונה היא Neural Designer, פלטפורמת ML בעלת ביצועים גבוהים המשתמשת בסדרה של כלים של גרירה ושחרור, הצבע ולחיצה. התוכנה שימושית במיוחד עבור אלה המעוניינים לפרוס מודלים של רשתות עצביות בתעשיות ההנדסה, הבנקאות, הביטוח, הבריאות, הקמעונאות והצרכנות.

הפלטפורמה הקלה לשימוש מסתמכת על פרוטוקול מוגדר היטב לבניית מודלים של רשתות עצביות, המאפשרת לך לפתח יישומים המופעלים על ידי בינה מלאכותית ללא תכנות או דיאגרמות אבני בנייה. הוא מכיל גם אלגורתימים חדישים להכנת נתונים, אימון מודלים, ניתוח בדיקות, בחירת תכונות, אופטימיזציה של תגובה ופריסה של מודל.

להלן כמה מהתכונות העיקריות של מעצב עצבי:

• מטפל בבעיות אופטימיזציה של פרמטרים
• ניהול זיכרון טוב עם ערכות נתונים גדולים
• חישובים מותאמים למעבד ו-GPU
• ממשק קל לשימוש

6. האנקונדה

Anaconda היא תוכנת למידת מכונה נהדרת לעסקים קטנים או פרילנסרים, והיא משמשת שמות גדולים כמו AT&T וטויוטה. הוא כולל מגוון תכונות כמו מנהל חבילות Conda, מאגר שיקוף או מבוסס ענן, מנהל סביבה וחבילות מסחריות ורוחב פס בלתי מוגבלים.

תוכנת למידת מכונה מפשטת את ניהול החבילות והפריסה, והיא מורכבת מסט גדול של כלים שעוזרים לך לאסוף בקלות נתונים ממקורות באמצעות למידת מכונה ובינה מלאכותית. תכונות אלו הן הסיבה לכך ש-Anaconda היא הבחירה המובילה עבור מדעני נתונים ואנשי IT.

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של אנקונדה:

• קוד פתוח וחופשי
• מעל 1500 חבילות Python/R Data Science
• מפשט את ניהול החבילות והפריסה
• כלים לאיסוף נתונים בקלות ממקורות באמצעות ML ו-AI

7. H2O.ai 

פלטפורמה ידידותית למשתמש, H2O.ai הוכתרה ל-Visionary על ידי Gartner ברביע הקסם לשנת 2020 לפלטפורמות של מדעי נתונים ולמידת מכונה. פלטפורמת הבינה המלאכותית מציעה מניעת הונאה, אופטימיזציה של מחירים, זיהוי חריגות ועוד הרבה יותר.

H2O.ai הוא קוד פתוח, וניתן להשתמש בו כדי להועיל לעסקים בדרכים רבות. הפלטפורמה מאיצה את ההמרה של נתונים לתחזיות, ממנפת אגמי נתונים וממגורות ומאפשרת לפריסה חלקה של עומסי עבודה של AI במקום ובענן.

עוד נקודת מכירה מובילה עבור H2O.ai היא שהוא מספק קנה מידה באלגוריתמי ML ותאימות לכל שפת תכנות מרכזית, כגון Python ו-Java.

להלן כמה מהמאפיינים העיקריים של H2O.ai:

• תמיכה ב-Big Data
• דוגמנות גמישה
• שקיפות בקוד פתוח
• מאיץ את ההמרה של נתונים לתחזיות

8. TensorFlow

TensorFlow היא פלטפורמת קוד פתוח פופולרית מאוד, המציעה מגוון רחב של יכולות להקלה על חישובי מכונה ולמידה עמוקה. הגישה הגרפית שלו שימושית להמחשת נתונים, והיא מאפשרת איתור באגים קל של צמתים באמצעות TensorBoard.

TensorFlow תואם גם ל-Keras, מה שמאפשר למשתמשים שלו לקודד בו קטעי פונקציונליות ברמה גבוהה. חוץ מזה, הפלטפורמה ניתנת להרחבה מאוד, כאשר כמעט כל פעולה ניתנת לביצוע. משתמשים יכולים לפתח כל סוג של מערכת עם TensorFlow הודות למאפיין שלה לפריסה על כל מכונה וייצוג גרפי של מודל.

זה הוביל לשימוש ב-TensorFlow לפיתוח מערכות כמו Airbnb ו-Dropbox.

להלן כמה מהתכונות העיקריות של TensorFlow:

• תהליך הדרכה וניפוי באגים ידידותי למשתמש
• חינם לשימוש
• ספריה עצומה של פונקציות למשימות סביב טקסט, תמונות, וידאו ועוד
• תמיכה מרובת GPU

9. כישוף

לקראת סוף הרשימה שלנו נמצאת Spell, שהיא תוכנת למידת מכונה שימושית במיוחד לשיתוף פעולה. הפלטפורמה מתמחה בבנייה וניהול של פרויקטי ML בסביבות מתפתחות. זה מאפשר למשתמשים להפיץ בקלות את הקוד שלהם כדי להפעיל פרויקטים במקביל, לגשת למרחבי עבודה שיתופיים של Jupyter ולפרוס מודלים בתשתיות מבוססות Kubernetes.

Spell מציעה גם תכונות פשוטות של הגדרה והפעלה כדי לאפשר צוותים מתרחבים, כמו גם כלים אינטואיטיביים של קונסולת אינטרנט וכלי שורת פקודה.

הנה כמה מהתכונות העיקריות של Spell:

• פקודות פשוטות
• ממשק שורת פקודה ושימושיות
• תכונות כניסה למטוס
• שימושי עבור סביבות מתפתחות בעלות השפעה רבה

10. ערכת הכלים הקוגניטיביים של מיקרוסופט (CNTK)

סוגרת את רשימת 10 תוכנות למידת המכונה הטובות ביותר שלנו היא Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), שהוא פתרון הבינה המלאכותית של מיקרוסופט שמאמן את המכונה עם אלגוריתמי הלמידה העמוקה שלה. הוא יכול לטפל בנתונים מ-Python, C++ ועוד הרבה יותר.

CNTK הוא ערכת כלים בקוד פתוח ללמידה עמוקה מבוזרת ברמה מסחרית, והיא מאפשרת למשתמשים לשלב בקלות סוגי מודלים פופולריים כמו DNN-feed-forward, רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN) ורשתות עצביות חוזרות (RNNs/LSTms).

כלי למידת מכונה יכול להיכלל כספרייה בתוכנות Python, C# או C++ שלך, או שהוא יכול לשמש כתוכנת למידת מכונה עצמאית באמצעות שפת תיאור מודל משלה.

להלן כמה מהתכונות העיקריות של CNTK:

• קוד פתוח
• למידה עמוקה מבוזרת בכיתה מסחרית
• שלב בקלות סוגי דגמים פופולריים
• כלול כספרייה או כלי עצמאי