인공 지능

5년 최고의 기계 학습 도구 및 프레임워크 2022개

업데이트 on 2022 년 12 월 14 일

기계 학습 도구는 빠르고 정확한 예측 분석을 위해 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 적용되기 때문에 큰 주목을 받고 있습니다. 점점 힘들어지고 있다고 생각되면 스트레스를 받지 마세요. 이 기사는 더 많은 것을 알기 위해 모든 의심을 없애줄 것입니다. 기계 학습 및 그 응용. 기계 학습(ML)은 소프트웨어 애플리케이션이 보다 정확하게 동작을 예측할 수 있도록 합니다.

최첨단 기계 학습 도구

ML 최첨단 알고리즘은 기존 데이터(과거 데이터라고도 함)를 사용하여 미래 결과 값을 예측합니다. 에 따르면 SEM러시 보고서, 97년까지 약 2025만 명의 기계 학습 및 AI 전문가와 데이터 분석가가 필요할 것입니다. 이 기사는 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 될 것입니다.

다음은 시장에서 액세스할 수 있는 5가지 최고의 기계 학습 도구 및 응용 프로그램의 예입니다.

Microsoft Azure의 기계 학습

모든 분야에서 인공 지능(AI)이 빠르게 자리를 잡고 있습니다. 특히 비즈니스 분석가, 개발자, 데이터 과학자 및 기계 학습 전문가는 오늘날의 기업에서 AI를 빠르게 채택하고 있습니다. 전체 데이터 과학 팀은 기계 학습 모델의 생성 및 배포를 촉진하는 Azure Machine Learning 디자이너의 직관적인 끌어서 놓기 인터페이스를 활용할 수 있습니다. 다음을 위한 전문 도구입니다.

데이터 과학 분야의 연구원은 코드보다 시각화 도구에 더 익숙합니다.
기계 학습 경험이 없는 사용자는 주제에 대한 보다 간소화된 소개를 찾습니다.
래피드 프로토타이핑에도 관심이 있는 기계 학습 전문가.
머신 러닝 분야에서 일하는 엔지니어는 모델 교육 및 배포를 제어하기 위한 그래픽 프로세스가 필요합니다.

Azure Machine Learning Designer에서 클래식 기계 학습, 컴퓨터 비전, 텍스트 분석, 추천 및 변칙 검색과 같은 최첨단 기계 학습 및 딥 러닝 기술을 사용하여 기계 학습 모델을 개발하고 학습할 수 있습니다. 사용자 정의된 Python 및 R 코드를 사용하여 모델을 생성할 수도 있습니다.

각 모듈은 별도의 Azure Machine Learning에서 작동하도록 사용자 지정할 수 있습니다. 클러스터를 계산할 수 있습니다. 또한 데이터 과학자는 확장성 문제보다 교육에 집중할 수 있습니다.

IBM의 왓슨

자연 언어 처리 (NLP)는 인간의 말의 의미와 문법을 해독하는 기술입니다. IBM Watson은 NLP를 사용하는 데이터 분석 프로세서입니다.

IBM Watson은 상당한 데이터 세트를 분석하고 이를 해석하여 몇 초 만에 사람이 제시한 질문에 대한 답변을 제공합니다. 또한 IBM Watson은 코그너티브 슈퍼컴퓨터입니다. 자연어를 이해하고 응답할 수 있습니다. 또한 방대한 양의 데이터를 분석하고 비즈니스 과제에 답할 수 있습니다.

Watson 시스템은 기업에서 사내에서 운영합니다. 백만 달러 이상의 예산이 필요하므로 비용이 많이 듭니다. 다행스럽게도 Watson은 여러 산업 분야에서 IBM 클라우드를 통해 액세스할 수 있습니다. 이것은 많은 중소기업을 위한 실용적인 선택입니다.

아마존 ML

Amazon Machine Learning은 기계 학습 모델을 개발하고 예측 분석을 생성하기 위한 관리형 서비스입니다. Amazon Machine Learning은 자동화된 데이터 변환 도구를 통해 사용자의 기계 학습 프로세스를 간소화합니다. AWS는 무엇보다 클라우드 보안을 우선시합니다. AWS 고객은 보안에 가장 민감한 기업의 요구 사항을 충족하도록 설계된 데이터 센터 및 네트워크 아키텍처에 액세스할 수 있습니다.

또한 Amazon SageMaker는 모든 기술 수준의 개발자가 기계 학습에 액세스할 수 있게 해주는 강력한 클라우드 기반 솔루션입니다. SageMaker를 사용하면 데이터 과학자와 개발자가 기계 학습 모델을 생성하고 신속하게 교육하고 호스팅된 생산 준비 환경에 배포할 수 있습니다. AWS의 Kubeflow를 통해 Amazon Web Services(AWS)는 Kubeflow 배포판을 제공하여 오픈 소스 Kubeflow 커뮤니티에 기여합니다. 아테나 헬스 AWS의 관리형 서비스와의 원활한 통합 덕분에 최소한의 운영 오버헤드가 필요하면서도 매우 안정적이고 안전하며 이식 가능하고 확장 가능한 ML 워크플로를 구성할 수 있습니다.

TensorFlow

Google의 TensorFlow를 사용하면 데이터 수집, 모델 교육, 예측, 향후 결과 개선이 훨씬 간단해졌습니다.

TensorFlow는 수치 계산 및 처리량이 많은 기계 학습에 사용하기 위해 Google의 Brain 팀에서 개발한 무료 오픈 소스 라이브러리입니다.

TensorFlow는 친숙한 프로그래밍 메타포를 통해 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 모델과 알고리즘에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 응용 프로그램은 사용자 친화적인 프런트 엔드 API를 위해 Python 또는 JavaScript로 작성된 다음 빠르고 효율적인 C++에서 실행됩니다.

TensorFlow는 PyTorch 및 Apache MXNet과 같은 다른 프레임워크에 대한 대중적인 대안이며 필기 숫자 분류, NLP 및 PDE 기반 시뮬레이션과 같은 작업을 위한 심층 신경망을 훈련하고 실행하는 데 사용할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 동일한 모델을 TensorFlow에서 학습 및 생산 예측에 사용할 수 있다는 것입니다.

TensorFlow에는 또한 이니셔티브에 사용할 수 있는 사전 훈련된 모델의 상당한 컬렉션이 포함되어 있습니다. TensorFlow에서 모델을 교육하는 경우 TensorFlow Model Garden에 제공된 코드 예제를 가이드로 사용할 수 있습니다.

파이 토치

Python으로 작성되고 Torch 라이브러리를 사용하는 무료 오픈 소스 프레임워크인 PyTorch를 사용하면 머신 러닝(ML)이 더 쉬워집니다.

스크립팅 언어 Lua로 생성된 기계 학습(ML) 라이브러리인 Torch는 심층 신경망을 개발하는 데 사용됩니다. PyTorch 프레임워크 내에서는 200개 이상의 서로 다른 수학 연산을 사용할 수 있습니다. PyTorch를 사용하면 인공 신경망 모델을 더 쉽게 만들 수 있기 때문에 인기를 얻고 있습니다. PyTorch는 컴퓨터 비전과 같은 다양한 분야에서 이미지 분류, 객체 감지 등을 개발하는 데 사용됩니다. 또한 챗봇을 만들고 언어 모델링에도 사용할 수 있습니다.