5 Beste Maskinlæringsverktøy og Rammer i 2022

Maskinlæringsverktøy får hyper-opmerksomhet på grunn av deres vidstrakte anvendelse på tvers av bransjer for høyhastighets- og nøyaktig prediktiv analyse. Hvis du synes det blir vanskelig, stress ikke; denne artikkelen vil klargjøre alle dine tvil for å lære mer om maskinlæring og dens anvendelser. Maskinlæring (ML) muliggjør programvareapplikasjoner å forutsi atferd med bedre nøyaktighet.

State-of-the-art Maskinlæringsverktøy

De mest avanserte maskinlæringsalgoritmene bruker eksisterende data (også kalt historisk data) for å forutsi fremtidige resultatverdier. Ifølge SEMrush-rapporten, 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 din forretning.

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

Maskinlæring på Microsoft Azure

I hver sektor, er kunstig intelligens (AI) raskt på vei til å vinne terreng. Forretningsanalytikere, utviklere, dataforskere og maskinlærings-eksperter, blant andre, tar raskt i bruk AI i dagens bedrifter. Hele din data science-team kan dra nytte av Azure Machine Learning-designerens intuitive drag-and-drop-grensesnitt, som akselererer opprettelse og distribusjon av maskinlæringsmodeller. Dette er et spesialisert verktøy for:

• Forskere i dataforsking som er mer komfortable med visualiseringsverktøy enn med kode.
• Brukere uten erfaring med maskinlæring søker en mer strømlinjeformet introduksjon til emnet.
• Eksperter i maskinlæring som også er nysgjerrige på rask prototyping.
• Ingeniører som arbeider med maskinlæring, som trenger en grafisk prosess for å kontrollere modelltrening og distribusjon.

Du kan utvikle og trene maskinlæringsmodeller i Azure Machine Learning Designer ved hjelp av avanserte maskinlærings- og dyp lærings-teknikker, som klassisk maskinlæring, datavisualisering, tekstanalyse, anbefaling og avviksdeteksjon. Du kan også opprette dine modeller ved hjelp av tilpasset Python- og R-kode.

Hver modul kan tilpasses for å fungere på separate Azure Machine Learning-komputekluster. Dataforskere kan fokusere på trening i stedet for skaleringsproblemer.

IBM’s Watson

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

IBM Watson analyserer store datamengder og tolker dem for å gi svar på spørsmål presentert av mennesker på få sekunder. I tillegg er IBM Watson en kognitiv superdatamaskin. Den kan forstå og svare på naturlig språk. Den kan også analysere store mengder data og svare på forretningsutfordringer.

Watson-systemet driftes internt av bedrifter. Det er dyrt, da du vil trenge en budsjetter på over en million dollar. Heldigvis kan Watson nås via IBM-cloud for flere bransjer. Dette gjør det til et praktisk valg for mange små og mellomstore bedrifter.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning er en administrert tjeneste for å utvikle maskinlæringsmodeller og produsere predikativ analyse. Amazon Machine Learning forenkler maskinlæringsprosessen for brukeren gjennom sin automatiske datatransformasjonsverktøy. AWS prioriterer sky-sikkerhet over alt annet. Som en AWS-kunde har du tilgang til et datasenter og nettverksarkitektur designet for å møte behovene til de mest sikkerhetsbevisste bedriftene.

I tillegg er Amazon SageMaker en kraftig sky-basert løsning som gjør maskinlæring tilgjengelig for utviklere på alle nivåer. SageMaker muliggjør at dataforskere og utviklere kan opprette, trene raskt og distribuere maskinlæringsmodeller i en vertsfunksjon, produksjonsklar setting. Med Kubeflow på AWS, bidrar Amazon Web Services (AWS) til den åpne Kubeflow-samfunnet ved å tilby sin Kubeflow-distribusjon, som hjelper bedrifter som athenahealth å bygge ML-arbeidsflyter som er høyt pålitelige, sikre, bærbare og skalerbare, samtidig som de krever minimalt operasjonelt underhåll takket være deres sømløse integrasjon med AWS’ administrative tjenester.

TensorFlow

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

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

TensorFlow tilbyr enkel tilgang til ulike maskinlærings- og dyp læringsmodeller og algoritmer gjennom kjente programmeringsmetaforer. Applikasjonene er skrevet i Python eller JavaScript for et brukervennlig API og kjøres i rask, effektiv C++.

TensorFlow er et populært alternativ til andre rammer som PyTorch og Apache MXNet, og kan brukes til å trene og kjøre dype neurale nettverk for oppgaver som håndskrevne tegnklassifisering, NLP og PDE-basert simulering. Det beste er at de samme modellene kan brukes for trening og produksjonsprediksjon i TensorFlow.

TensorFlow inkluderer også en stor samling av forhånds-trente modeller som kan brukes i dine prosjekter. Hvis du trener dine modeller i TensorFlow, kan du bruke kodeeksemplene i TensorFlow Model Garden som veiledere.

PyTorch

Maskinlæring (ML) er enklere med PyTorch, en gratis og åpen kildekode-ramme skrevet i Python og som bruker Torch-biblioteket.

Torch, et maskinlæringsbibliotek skapt i skriptspråket Lua, brukes til å utvikle dype neurale nettverk. Over to hundre forskjellige matematiske operasjoner er tilgjengelige i PyTorch-rammen. Siden PyTorch gjør det enklere å opprette modeller for kunstige neurale nettverk, vinner det popularitet. PyTorch brukes i mange felt, som datavisualisering, for å utvikle bildeklassifisering, objektgjenkjenning og mye mer. Det kan også brukes til å lage chatboter og for språkmodellering.

• Det er enkelt å lære og enda mindre komplisert å sette i praksis.
• En fullstendig og kraftig samling av API-er for å utvide PyTorch-bibliotekene.
• Det tilbyr runtime-komputasjonsgraf-støtte.
• Det er tilpassbart, raskt og har optimeringsfunksjoner.
• PyTorch støtter GPU- og CPU-behandling.
• Pythons integrerte utviklingsmiljø (IDE) og feilsøkingsverktøy forenkler feilsøking.