5 beste tools en frameworks voor machine learning in 2022

Machine learning-tools krijgen veel aandacht vanwege hun grootschalige toepassing in verschillende sectoren voor snelle en nauwkeurige voorspellende analyses. Als je denkt dat het moeilijk wordt, maak je dan geen zorgen; dit artikel zal al uw twijfels wegnemen waar u meer over wilt weten machine learning en zijn toepassingen. Machine learning (ML) maakt het voor softwaretoepassingen mogelijk om gedrag met een grotere nauwkeurigheid te voorspellen.

State-of-the-art tools voor machinaal leren

De state-of-the-art algoritmen van ML gebruiken bestaande gegevens (ook wel historische gegevens genoemd) om toekomstige uitkomstwaarden te voorspellen. Volgens de SEMrush-rapport, zullen er tegen 97 ongeveer 2025 miljoen machine learning- en AI-experts en data-analisten nodig zijn. Dit artikel helpt u bij het selecteren van de beste tools voor uw bedrijf. 

Hier zijn voorbeelden van de 5 beste machine learning tools en applicaties die op de markt verkrijgbaar zijn.

Machine Learning op Microsoft Azure

In elke sector wint kunstmatige intelligentie (AI) snel terrein. Onder andere bedrijfsanalisten, ontwikkelaars, datawetenschappers en machine learning-experts passen AI snel toe in hedendaagse ondernemingen. Uw volledige data science-team kan profiteren van de intuïtieve drag-and-drop-interface van Azure Machine Learning Designer, die het maken en implementeren van machine learning-modellen versnelt. Dit is een gespecialiseerde tool voor:

• Onderzoekers op het gebied van data science zijn meer op hun gemak met visualisatietools dan met code.
• Gebruikers zonder ervaring met machine learning zoeken een meer gestroomlijnde inleiding tot het onderwerp.
• Experts in machine learning die ook nieuwsgierig zijn naar rapid prototyping.
• Ingenieurs die met machine learning werken, hebben een grafisch proces nodig om modeltraining en -implementatie te regelen.

U kunt machine learning-modellen ontwikkelen en trainen in Azure Machine Learning Designer met behulp van geavanceerde machine learning- en deep learning-technieken, zoals die voor klassieke machine learning, computervisie, tekstanalyse, aanbevelingen en detectie van afwijkingen. U kunt uw modellen ook maken met behulp van aangepaste Python- en R-code. 

Elke module kan worden aangepast om op afzonderlijke Azure Machine Learning te werken. Je kunt clusters berekenen. Ook kunnen datawetenschappers zich richten op training in plaats van schaalbaarheidsproblemen.

IBM's Watson

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is een techniek die de betekenis en grammatica van menselijke spraak ontcijfert; IBM Watson is een processor voor gegevensanalyse die gebruikmaakt van NLP. 

IBM Watson analyseert substantiële datasets en interpreteert deze om binnen enkele seconden antwoord te geven op vragen van mensen. Daarnaast is IBM Watson een cognitieve supercomputer. Het kan natuurlijke taal begrijpen en erop reageren. Het kan ook enorme hoeveelheden gegevens analyseren en zakelijke uitdagingen beantwoorden.

Het Watson-systeem wordt intern beheerd door bedrijven. Het is kostbaar, omdat je een budget van meer dan een miljoen dollar nodig hebt. Gelukkig is Watson voor meerdere branches via de IBM-cloud te benaderen. Dit maakt het een praktische keuze voor veel kleine en middelgrote bedrijven.

Amazon-ML

Amazon Machine Learning is een beheerde service voor het ontwikkelen van Machine Learning-modellen en het produceren van voorspellingsanalyses. Amazon Machine Learning vereenvoudigt het machine learning-proces voor de gebruiker via de geautomatiseerde tool voor gegevenstransformatie. AWS geeft prioriteit aan cloudbeveiliging boven alles. Als AWS-klant hebt u toegang tot een datacenter en netwerkarchitectuur die zijn ontworpen om te voldoen aan de behoeften van de meest beveiligingsbewuste ondernemingen.

Bovendien is Amazon SageMaker een robuuste cloudgebaseerde oplossing die machine learning toegankelijk maakt voor ontwikkelaars van alle niveaus. SageMaker stelt datawetenschappers en -ontwikkelaars in staat om machine learning-modellen te creëren, snel te trainen en in te zetten in een gehoste, productieklare omgeving. Met Kubeflow op AWS draagt ​​Amazon Web Services (AWS) bij aan de open-source Kubeflow-gemeenschap door zijn Kubeflow-distributie aan te bieden, waarmee bedrijven zoals athenahealth Creëer ML-workflows die uiterst betrouwbaar, veilig, draagbaar en schaalbaar zijn en die tegelijkertijd minimale operationele overhead vereisen dankzij de naadloze integratie met de beheerde services van AWS.

TensorFlow

Dankzij TensorFlow van Google is het veel eenvoudiger geworden om gegevens te verzamelen, modellen te trainen, voorspellingen te doen en toekomstige resultaten te verfijnen.

TensorFlow is een gratis open-sourcebibliotheek die is ontwikkeld door het Brain-team van Google voor gebruik in numerieke berekeningen en high-throughput machinaal leren.

TensorFlow biedt eenvoudige toegang tot verschillende machine learning- en deep learning-modellen en algoritmen via bekende programmeermetaforen. Applicaties worden geschreven in Python of JavaScript voor een gebruiksvriendelijke front-end API en draaien vervolgens in snelle, efficiënte C++.

TensorFlow is een populair alternatief voor andere frameworks zoals PyTorch en Apache MXNet, en het kan worden gebruikt om diepe neurale netwerken te trainen en uit te voeren voor taken zoals handgeschreven cijferclassificatie, NLP en op PDE gebaseerde simulaties. Het beste is dat dezelfde modellen kunnen worden gebruikt voor training en productievoorspelling in TensorFlow.

TensorFlow bevat ook een aanzienlijke verzameling vooraf getrainde modellen voor gebruik in uw initiatieven. Als u uw modellen in TensorFlow traint, kunt u de codevoorbeelden in de TensorFlow Model Garden als leidraad gebruiken.

PyTorch

Machine learning (ML) wordt gemakkelijker gemaakt met behulp van PyTorch, een gratis en open-source framework geschreven in Python en met behulp van de Torch-bibliotheek.

Torch, een machine learning (ML)-bibliotheek gemaakt in de scripttaal Lua, wordt gebruikt om diepe neurale netwerken te ontwikkelen. Er zijn meer dan tweehonderd verschillende wiskundige bewerkingen beschikbaar binnen het PyTorch-framework. Omdat PyTorch het maken van modellen voor kunstmatige neurale netwerken eenvoudiger maakt, wint het aan populariteit. PyTorch wordt op veel gebieden gebruikt, zoals computervisie, om beeldclassificatie, objectdetectie en nog veel meer te ontwikkelen. Het kan ook worden gebruikt om chatbots te maken en voor taalmodellering. 

• Het is eenvoudig op te pakken en nog eenvoudiger om in de praktijk te brengen.
• Een complete en krachtige set API's voor het uitbreiden van de PyTorch-bibliotheken.
• Het biedt ondersteuning voor computationele grafieken tijdens runtime.
• Het is aanpasbaar, snel en beschikt over optimalisatiefuncties.
• Pytorch ondersteunt GPU- en CPU-verwerking.
• De geïntegreerde ontwikkelomgeving (IDE) en de foutopsporingshulpmiddelen van Python maken het oplossen van bugs eenvoudiger.