10 최고의 기계 학습 소프트웨어

머신러닝(ML)은 데이터 중심 세상에서 많은 기업이 성공할 수 있는 열쇠입니다. 인간의 명시적인 지시를 받지 않고도 기계가 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다. 머신러닝 기술은 데이터를 분석하고 패턴을 식별함으로써 스스로 "학습"할 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 특정 작업을 전문화하도록 사전 설계되거나 사용자가 자신의 데이터에 특정한 자체 모델을 구현하도록 허용할 수 있습니다. 데이터와 기계 학습의 증가는 AI 및 기계 학습 목적으로 사용되는 전용 도구인 기계 학습 소프트웨어의 증가로 이어졌습니다. 이 소프트웨어 중 일부는 회계 또는 채용과 같은 일에 특화되어 있으며 다른 기계 학습 도구는 고유한 데이터 세트에 맞게 조정할 수 있습니다.

다음은 최고의 기계 학습 소프트웨어 10가지입니다.

1. 구글 클라우드 AI 플랫폼

최고의 기계 학습 소프트웨어 10개 중 XNUMX위를 차지한 Google Cloud AI Platform은 기계 학습 모델을 대규모로 훈련하고, 훈련된 모델을 클라우드에서 호스팅하고, 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 할 수 있게 해줍니다. AI 플랫폼, AutoML 및 MLOps를 결합하는 동시에 포인트 앤 클릭 데이터 과학과 AutoM 및 고급 모델 최적화를 제공합니다.

Google은 데이터 준비, 교육, 튜닝, 배포, 공동작업, 기계 학습 모델 공유와 같은 광범위한 ML 서비스를 다루는 AI Platform을 통해 모든 자산을 한 지붕 아래로 가져왔습니다. AI Hub는 ML 모델을 검색, 공유 및 배포할 수 있는 곳입니다. AI Platform의 실행 환경 중 하나에 배포할 수 있는 재사용 가능한 모델의 카탈로그입니다. 여기에는 Deep Learning VM, Kubeflow 파이프라인 등과 같은 다른 많은 기능이 포함됩니다.

Google Cloud AI Platform의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• AI 설명
• 사용하기 쉬운 인터페이스
• TPU 및 TensorFlow와의 좋은 연결
• 다양한 ML 서비스

2. Azure 기계 학습 

ML 소프트웨어를 위한 또 다른 최고의 옵션은 데이터 과학자가 다양한 소스에서 데이터를 가져올 수 있도록 하는 많은 뛰어난 기능을 포함하는 Azure Machine Learning입니다. 또한 전문가는 간단한 스크립팅과 사람이 이해할 수 있는 코딩 방식으로 ML 모델을 구축할 수 있습니다.

ML 소프트웨어의 주요 기능 중 하나는 조직이 ML 모델을 신속하게 빌드, 테스트 및 배포할 수 있도록 MLOps를 제공한다는 것입니다. ML 수명 주기를 간소화할 수 있으며 사용자는 Azure DevOps 또는 GitHub Actions를 활용하여 ML 파이프라인을 예약, 관리 및 자동화하고 데이터 드리프트 분석을 수행하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.

다음은 Azure Machine Learning의 주요 기능 중 일부입니다.

• 사전 훈련된 모델
• 무료 제품 추가 기능
• 제한된 코딩 배경을 가진 사람들을 위해 사용 가능
• 원격 작업 간소화

3. IBM 기계 학습

IBM Machine Learning 제품군은 IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data 및 IBM Watson Openscale과 같은 다양한 제품의 조합입니다. 기계 학습 소프트웨어를 통해 오픈 소스 도구로 AI 모델을 구성하고 모델을 모니터링하며 앱과 함께 배포할 수 있습니다.

IBM Watson Machine Learning Accelerator는 IBM Cloud Pak for Data의 IBM Watson Studio에 있는 딥 러닝 기능입니다. 기업이 모든 클라우드에서 컴퓨팅, 사람, 앱을 동적으로 확장하는 것과 같은 광범위한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 또한 투명성과 가시성으로 대규모 데이터 세트와 모델을 관리하고 통합할 수 있습니다.

다음은 IBM Machine Learning 제품군의 주요 기능 중 일부입니다.

• 끌어서 놓기 데이터 준비, 혼합 및 모델링
• 구조화되지 않은 데이터에 대한 텍스트 분석
• 사용하기 쉬운 API
• 무제한 모델링

4. 아마존 머신 러닝

Amazon Machine Learning은 사용자가 AWS를 통해 클라우드에서 기계 학습 애플리케이션을 구축, 배포 및 실행하는 플랫폼을 사용하면서 강력한 평판을 쌓아왔습니다. 여기에는 지속적으로 훈련되고 완벽하게 관리되는 자연어 처리(NLP), 이미지 인식 등이 포함됩니다.

Amazon Machine Learning은 정확한 예측, 데이터에 대한 깊은 통찰력, 운영 오버헤드 감소 및 고객 경험 개선을 가능하게 합니다. 이 플랫폼은 포괄적인 AI 및 ML 서비스, 인프라 및 구현 리소스 세트를 제공하여 ML 채택 프로세스의 모든 단계에서 사용자를 지원합니다.

다음은 Amazon Machine Learning의 주요 기능 중 일부입니다.

• 모든 산업에서 실제 비즈니스 문제 해결
• 비즈니스 요구 사항에 맞게 ML 조정
• 산업별 솔루션
• 여러 서버를 사용하여 대규모 데이터 세트 처리

5. 신경 디자이너

기계 학습 소프트웨어를 위한 또 다른 최고의 선택은 일련의 드래그 앤 드롭, 포인트 앤 클릭 도구를 사용하는 고성능 ML 플랫폼인 Neural Designer입니다. 이 소프트웨어는 엔지니어링, 은행, 보험, 의료, 소매 및 소비자 산업에서 신경망 모델을 배포하려는 사람들에게 특히 유용합니다.

사용하기 쉬운 플랫폼은 신경망 모델 구축을 위해 잘 정의된 프로토콜을 사용하므로 블록 다이어그램을 프로그래밍하거나 구축하지 않고도 AI 기반 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 또한 데이터 준비, 모델 교육, 테스트 분석, 기능 선택, 응답 최적화 및 모델 배포를 위한 최신 알고리즘이 포함되어 있습니다.

Neural Designer의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 매개변수 최적화 문제 처리
• 빅 데이터 세트로 우수한 메모리 관리
• CPU 및 GPU 최적화 계산
• 사용하기 쉬운 인터페이스

6. 아나콘다

Anaconda는 소기업 또는 프리랜서를 위한 훌륭한 기계 학습 소프트웨어이며 AT&T 및 Toyota와 같은 유명 기업에서 사용합니다. 여기에는 Conda 패키지 관리자, 미러링 또는 클라우드 기반 리포지토리, 환경 관리자, 무제한 상용 패키지 및 대역폭과 같은 다양한 기능이 포함됩니다.

머신 러닝 소프트웨어는 패키지 관리 및 배포를 간소화하고 머신 러닝 및 AI를 사용하여 소스에서 데이터를 쉽게 수집하는 데 도움이 되는 대규모 도구 세트로 구성됩니다. 이러한 기능 때문에 Anaconda는 데이터 과학자 및 IT 전문가에게 최고의 선택입니다.

다음은 Anaconda의 주요 기능 중 일부입니다.

• 무료 및 오픈 소스
• 1500개 이상의 Python/R 데이터 사이언스 패키지
• 패키지 관리 및 배포 간소화
• ML 및 AI를 사용하여 소스에서 데이터를 쉽게 수집하는 도구

7. H2O.ai 

사용자 친화적인 플랫폼인 H2O.ai는 Gartner의 2020 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms에서 Visionary로 선정되었습니다. AI 플랫폼은 사기 방지, 가격 최적화, 이상 탐지 등을 제공합니다.

H2O.ai는 오픈 소스이며 다양한 방식으로 비즈니스에 도움이 되는 데 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 데이터를 예측으로 변환하는 속도를 높이고 데이터 레이크와 사일로를 활용하며 AI 워크로드를 온프레미스 및 클라우드에 원활하게 배포할 수 있도록 합니다.

H2O.ai의 또 다른 최고 판매 포인트는 ML 알고리즘의 확장성과 Python 및 Java와 같은 모든 주요 프로그래밍 언어와의 호환성을 제공한다는 것입니다.

다음은 H2O.ai의 주요 기능 중 일부입니다.

• 빅데이터 지원
• 유연한 모델링
• 오픈 소스 투명성
• 데이터를 예측으로 빠르게 변환

8. TensorFlow

TensorFlow는 널리 사용되는 오픈 소스 플랫폼으로 머신 및 딥 러닝 계산을 용이하게 하는 광범위한 기능을 제공합니다. 그래픽 접근 방식은 데이터 시각화에 유용하며 TensorBoard를 사용하여 노드를 쉽게 디버깅할 수 있습니다.

TensorFlow는 또한 Keras와 호환되므로 사용자가 높은 수준의 기능 섹션을 코딩할 수 있습니다. 이 외에도 플랫폼은 확장성이 뛰어나 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다. TensorFlow는 모든 시스템에 배포되는 특성과 모델의 그래픽 표현 덕분에 사용자는 모든 종류의 시스템을 TensorFlow로 개발할 수 있습니다.

이로 인해 Airbnb 및 Dropbox와 같은 시스템을 개발하는 데 TensorFlow가 사용되었습니다.

다음은 TensorFlow의 주요 기능 중 일부입니다.

• 사용자 친화적인 교육 및 디버깅 프로세스
• 무료로 사용할 수
• 텍스트, 이미지, 비디오 등의 작업을 위한 방대한 함수 라이브러리
• 다중 GPU 지원

9. 철자

우리 목록의 거의 끝 부분에 협업에 특히 유용한 기계 학습 소프트웨어인 Spell이 있습니다. 이 플랫폼은 진화하는 환경에서 ML 프로젝트를 구축하고 관리하는 데 특화되어 있습니다. 이를 통해 사용자는 코드를 쉽게 배포하여 프로젝트를 병렬로 실행하고, 협업 Jupyter 작업 공간에 액세스하고, Kubernetes 기반 인프라에서 모델을 배포할 수 있습니다.

Spell은 또한 팀 확장을 지원하는 간단한 설정 및 온보딩 기능과 직관적인 웹 콘솔 도구 및 명령줄 도구를 제공합니다.

다음은 Spell의 주요 기능 중 일부입니다.

• 간단한 명령
• 명령줄 인터페이스 및 유용성
• 온보딩 기능
• 영향력이 크고 진화하는 환경에 유용

10. Microsoft 인지 도구 키트(CNTK)

최고의 기계 학습 소프트웨어 10개 목록을 마무리하는 것은 딥 러닝 알고리즘으로 기계를 훈련시키는 Microsoft의 AI 솔루션인 Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)입니다. Python, C++ 등의 데이터를 처리할 수 있습니다.

CNTK는 상용급 분산 딥 러닝을 위한 오픈 소스 툴킷으로, 이를 통해 사용자는 피드포워드 DNN, CNN(컨볼루션 신경망), RNN/LSTms(반복 신경망)과 같은 널리 사용되는 모델 유형을 쉽게 결합할 수 있습니다.

기계 학습 도구는 Python, C# 또는 C++ 프로그램에 라이브러리로 포함되거나 자체 모델 설명 언어를 통해 독립형 기계 학습 소프트웨어로 사용될 수 있습니다.

다음은 CNTK의 주요 기능 중 일부입니다.

• 오픈 소스
• 상용 등급의 ​​분산 딥 러닝
• 인기 있는 모델 유형을 쉽게 결합
• 라이브러리 또는 독립 실행형 도구로 포함