5 beste maskinlæringsverktøy og rammeverk i 2022

Maskinlæringsverktøy får hyperoppmerksomhet på grunn av deres omfattende anvendelse på tvers av bransjer for høyhastighets og nøyaktig prediktiv analyse. Hvis du synes det blir vanskelig, ikke stress; denne artikkelen vil fjerne alle tvilene dine for å vite mer om maskinlæring og dets applikasjoner. Maskinlæring (ML) gjør det lettere for programvareapplikasjoner å forutsi atferd med bedre nøyaktighet.

Toppmoderne maskinlæringsverktøy

ML-state-of-the-art-algoritmene bruker eksisterende data (også kalt historiske data) for å forutsi fremtidige utfallsverdier. Ifølge SEMrush-rapport, vil det være behov for omtrent 97 millioner maskinlærings- og AI-eksperter og dataanalytikere innen 2025. Denne artikkelen vil hjelpe deg med å velge de beste verktøyene for virksomhetene dine. 

Her er eksempler på de 5 beste maskinlæringsverktøyene og applikasjonene som er tilgjengelige på markedet.

Maskinlæring på Microsoft Azure

Kunstig intelligens (KI) vinner raskt terreng i alle sektorer. Forretningsanalytikere, utviklere, dataforskere og maskinlæringseksperter, blant andre, tar raskt i bruk KI i dagens bedrifter. Hele datavitenskapsteamet ditt kan dra nytte av Azure Machine Learning Designers intuitive dra-og-slipp-grensesnitt, som fremskynder opprettelsen og distribusjonen av maskinlæringsmodeller. Dette er et spesialisert verktøy for:

• Forskere innen datavitenskap er mer komfortable med visualiseringsverktøy enn med kode.
• Brukere uten erfaring med maskinlæring søker en mer strømlinjeformet introduksjon til emnet.
• Eksperter på maskinlæring som også er nysgjerrige på rask prototyping.
• Ingeniører som jobber med maskinlæring krever en grafisk prosess for å kontrollere modellopplæring og distribusjon.

Du kan utvikle og trene maskinlæringsmodeller i Azure Machine Learning Designer ved å bruke banebrytende maskinlærings- og dyplæringsteknikker, for eksempel de for klassisk maskinlæring, datasyn, tekstanalyse, anbefaling og avviksdeteksjon. Du kan også lage modellene dine ved å bruke tilpasset Python og R-kode. 

Hver modul kan tilpasses for å operere på separat Azure Machine Learning. Du kan beregne klynger. Dataforskere kan også fokusere på opplæring i stedet for skalerbarhetsproblemer.

IBMs Watson

Naturlig språkbehandling (NLP) er en teknikk som tyder betydningen og grammatikken i menneskelig tale; IBM Watson er en dataanalyseprosessor som bruker NLP. 

IBM Watson analyserer betydelige datasett og tolker dem for å gi svar på spørsmål som stilles av mennesker i løpet av sekunder. I tillegg er IBM Watson en kognitiv superdatamaskin. Den kan forstå og reagere på naturlig språk. Den kan også analysere enorme mengder data og svare på forretningsutfordringer.

Watson-systemet drives internt av selskaper. Det er kostbart, siden du trenger et budsjett på over en million dollar. Heldigvis kan Watson nås via IBM-skyen for flere bransjer. Dette gjør det til et praktisk valg for mange små og mellomstore bedrifter.

Amazon ML

Amazon Machine Learning er en administrert tjeneste for utvikling av Machine Learning-modeller og produksjon av prediksjonsanalyser. Amazon Machine Learning forenkler maskinlæringsprosessen for brukeren via sitt automatiserte datatransformasjonsverktøy. AWS prioriterer skysikkerhet over alt annet. Som AWS-klient har du tilgang til et datasenter og nettverksarkitektur designet for å oppfylle behovene til de mest sikkerhetsbevisste virksomhetene.

Dessuten er Amazon SageMaker en robust skybasert løsning som gjør maskinlæring tilgjengelig for utviklere på alle ferdighetsnivåer. SageMaker gjør det mulig for dataforskere og utviklere å lage, trene raskt og distribuere maskinlæringsmodeller i en vertsbasert, produksjonsklar setting. Med Kubeflow på AWS bidrar Amazon Web Services (AWS) til Kubeflow-fellesskapet med åpen kildekode ved å tilby sin Kubeflow-distribusjon, som hjelper selskaper som athenahealth konstruere ML-arbeidsflyter som er svært pålitelige, sikre, bærbare og skalerbare, samtidig som de krever minimal driftsoverhead takket være sømløs integrasjon med AWS sine administrerte tjenester.

tensorflow

Googles TensorFlow har gjort det mye enklere å innhente data, trene modeller, få spådommer og forbedre fremtidige resultater.

TensorFlow er et gratis og åpen kildekode-bibliotek utviklet av Googles Brain-team for bruk i numerisk beregning og maskinlæring med høy gjennomstrømning.

TensorFlow gir enkel tilgang til ulike maskinlærings- og dyplæringsmodeller og algoritmer gjennom kjente programmeringsmetaforer. Applikasjoner er skrevet i Python eller JavaScript for en brukervennlig front-end API og kjøres deretter i rask, effektiv C++.

TensorFlow er et populært alternativ til andre rammeverk som PyTorch og Apache MXNet, og det kan brukes til å trene og kjøre dype nevrale nettverk for oppgaver som håndskrevet sifferklassifisering, NLP og PDE-baserte simuleringer. Det beste er at de samme modellene kan brukes til trening og produksjonsprediksjon i TensorFlow.

TensorFlow inkluderer også en betydelig samling av forhåndstrente modeller for bruk i initiativene dine. Hvis du trener modellene dine i TensorFlow, kan du bruke kodeeksemplene i TensorFlow Model Garden som veiledninger.

PyTorch

Maskinlæring (ML) er gjort enklere ved å bruke PyTorch, et gratis rammeverk med åpen kildekode skrevet i Python og ved å bruke Torch-biblioteket.

Torch, et maskinlæringsbibliotek (ML) laget i skriptspråket Lua, brukes til å utvikle dype nevrale nettverk. Mer enn to hundre forskjellige matematiske operasjoner er tilgjengelige i PyTorch-rammeverket. Siden PyTorch gjør det enklere å lage modeller for kunstige nevrale nettverk, blir det stadig mer populært. PyTorch brukes på mange felt, for eksempel datasyn, for å utvikle bildeklassifisering, objektdeteksjon og mye mer. Den kan også brukes til å lage chatbots og til språkmodellering. 

• Det er enkelt å lære og enda mindre komplisert å sette ut i livet.
• Et komplett og kraftig sett med APIer for å utvide PyTorch-bibliotekene.
• Det gir støtte for kjøretidsberegningsgrafer.
• Den er tilpasningsdyktig, rask og har optimaliseringsfunksjoner.
• Pytorch støtter GPU- og CPU-behandling.
• Pythons integrerte utviklingsmiljø (IDE) og feilsøkingsverktøy forenkler feilretting.