5 Beste Machine Learning Tools en Frameworks in 2022

Machine learning tools krijgen hyper-aandacht vanwege hun brede toepassing in verschillende industrieën voor high-velocity en accurate predictieve analytics. Als je denkt dat het moeilijk wordt, maak je geen zorgen; dit artikel zal al je twijfels wegnemen om meer te weten over machine learning en zijn toepassingen. Machine learning (ML) maakt het mogelijk voor softwaretoepassingen om gedragingen te voorspellen met een betere nauwkeurigheid.

State-of-the-art Machine Learning Tools

De ML state-of-the-art algoritmen gebruiken bestaande gegevens (ook wel historische gegevens genoemd) om toekomstige resultaatwaarden te voorspellen. Volgens de SEMrush Report, zullen ongeveer 97 miljoen machine learning- en AI-experts en data-analisten nodig zijn in 2025. Dit artikel zal je helpen bij het kiezen van de beste tools voor je bedrijf.

Hier zijn enkele voorbeelden van de 5 beste machine learning tools en toepassingen die beschikbaar zijn op de markt.

Machine Learning op Microsoft Azure

In elke sector wint kunstmatige intelligentie (AI) snel terrein. Businessanalisten, ontwikkelaars, datawetenschappers en machine learning-experts, onder anderen, nemen AI snel over in de ondernemingen van vandaag. Je hele data science-team kan profiteren van de intuïtieve drag-and-drop-interface van Azure Machine Learning Designer, die de creatie en implementatie van machine learning-modellen versnelt. Dit is een gespecialiseerd hulpmiddel voor:

• Onderzoekers op het gebied van datawetenschap die meer comfortabel zijn met visualisatiehulpmiddelen dan met code.
• Gebruikers zonder ervaring met machine learning die een meer gestroomlijnde introductie tot het onderwerp zoeken.
• Machine learning-experts die ook geïnteresseerd zijn in snelle prototyping.
• Ingenieurs die werken met machine learning en een grafisch proces nodig hebben om modeltraining en -implementatie te controleren.

Je kunt machine learning-modellen ontwikkelen en trainen in Azure Machine Learning Designer met behulp van geavanceerde machine learning- en diepe leertechnieken, zoals die voor klassieke machine learning, computerzicht, tekstanalyse, aanbeveling en anomaliedetectie. Je kunt ook je modellen maken met behulp van aangepaste Python- en R-code.

Elk module kan worden aangepast om te werken op afzonderlijke Azure Machine Learning-computeklusters. Datawetenschappers kunnen zich richten op training in plaats van schaalbaarheidsproblemen.

IBM’s Watson

Natural language processing (NLP) is een techniek die de betekenis en grammatica van menselijke spraak ontcijfert; IBM Watson is een data-analyseprocessor die NLP gebruikt.

IBM Watson analyseert grote gegevenssets en interpreteert ze om antwoorden te geven op vragen die door mensen worden gesteld in een paar seconden. Bovendien is IBM Watson een cognitieve supercomputer. Het kan natuurlijke taal begrijpen en beantwoorden. Het kan ook grote hoeveelheden gegevens analyseren en bedrijfsuitdagingen beantwoorden.

Het Watson-systeem wordt in-house door bedrijven geëxploiteerd. Het is duur, want je hebt een budget van meer dan een miljoen dollar nodig. Gelukkig kan Watson worden geopend via de IBM-cloud voor verschillende industrieën. Dit maakt het een praktische keuze voor veel kleine en middelgrote ondernemingen.

Amazon ML

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

Bovendien is Amazon SageMaker een krachtige cloudgebaseerde oplossing die machine learning toegankelijk maakt voor ontwikkelaars van alle niveaus. SageMaker stelt datawetenschappers en ontwikkelaars in staat om machine learning-modellen te maken, snel te trainen en te implementeren 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, die bedrijven zoals athenahealth helpt om ML-workflows te bouwen die hoogwaardig, beveiligd, draagbaar en schaalbaar zijn en die minimale operationele overhead vereisen dankzij hun naadloze integratie met de beheerde services van AWS.

TensorFlow

Google’s (GOOGL ) TensorFlow heeft het veel gemakkelijker gemaakt om gegevens te verzamelen, modellen te trainen, voorspellingen te verkrijgen en toekomstige resultaten te verbeteren.

TensorFlow is een gratis en open-sourcebibliotheek die is ontwikkeld door het Google Brain-team voor numerieke berekeningen en high-throughput machine learning.

TensorFlow biedt eenvoudige toegang tot verschillende machine learning- en diepe leermodellen en algoritmen via vertrouwde programmeermetaphoren. Toepassingen zijn geschreven in Python of JavaScript voor een gebruikersvriendelijke API en worden uitgevoerd in snelle, efficiënte C++.

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

TensorFlow bevat ook een grote verzameling vooraf getrainde modellen die kunnen worden gebruikt in je projecten. Als je je modellen traint in TensorFlow, kun je de codevoorbeelden in de TensorFlow Model Garden gebruiken als gids.

PyTorch

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

Torch, een machine learning-bibliotheek die is gemaakt in de scripttaal Lua, wordt gebruikt om diepe neurale netwerken te ontwikkelen. Meer dan tweehonderd verschillende wiskundige bewerkingen zijn beschikbaar in het PyTorch-framework. Omdat PyTorch het maken van modellen voor kunstmatige neurale netwerken gemakkelijker maakt, wint het aan populariteit. PyTorch wordt gebruikt in veel gebieden, zoals computerzicht, om beeldclassificatie, objectdetectie en veel meer te ontwikkelen. Het kan ook worden gebruikt om chatbots te maken en voor taalmodellering.

• Het is gemakkelijk om te leren en nog minder ingewikkeld om toe te passen.
• Een complete en krachtige set APIs voor het uitbreiden van de PyTorch-bibliotheken.
• Het biedt runtime-computational graph-ondersteuning.
• Het is aanpasbaar, snel en heeft optimalisatiefuncties.
• PyTorch ondersteunt GPU- en CPU-verwerking.
• Python’s geïntegreerde ontwikkelomgeving (IDE) en foutopsporingshulpmiddelen vereenvoudigen het oplossen van fouten.