5 Najlepszych Narzędzi i Ram Uczenia Maszynowego w 2022

Narzędzia uczenia maszynowego zyskują coraz większą uwagę ze względu na ich szerokie zastosowanie w różnych branżach do przewidywania z wykorzystaniem dużej prędkości i dokładności. Jeśli uważasz, że jest to trudne, nie martw się; ten artykuł wyjaśni Twoje wątpliwości i pomoże Ci dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym i jego zastosowaniach. Uczenie maszynowe (ML) umożliwia aplikacjom oprogramowania przewidywanie zachowań z lepszą dokładnością.

Najnowocześniejsze Narzędzia Uczenia Maszynowego

Najnowocześniejsze algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują istniejące dane (nazywane również danymi historycznymi) do przewidywania przyszłych wartości wyników. Zgodnie z Raportem SEMrush, około 97 milionów ekspertów od uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji oraz analityków danych będzie potrzebnych do 2025 roku. Ten artykuł pomoże Ci wybrać najlepsze narzędzia dla Twojej firmy.

Oto przykłady 5 najlepszych narzędzi i aplikacji uczenia maszynowego dostępnych na rynku.

Uczenie Maszynowe na Platformie Microsoft Azure

W każdej branży, sztuczna inteligencja (AI) zyskuje na popularności. Analitycy biznesu, deweloperzy, naukowcy danych i eksperci od uczenia maszynowego, wśród innych, szybko przyjmują AI we współczesnych przedsiębiorstwach. Cały zespół naukowców danych może skorzystać z intuicyjnego interfejsu przeciągnij-i-upuść projektanta Azure Machine Learning, który przyspiesza tworzenie i wdrożenie modeli uczenia maszynowego. To specjalistyczne narzędzie dla:

• Naukowców w dziedzinie nauki o danych, którzy są bardziej komfortowi z narzędziami wizualizacji niż z kodem.
• Użytkowników bez doświadczenia w uczeniu maszynowym, którzy szukają bardziej uproszczonego wprowadzenia do tematu.
• Eksperci od uczenia maszynowego, którzy są również ciekawi szybkiego prototypowania.
• Inżynierowie pracujący w uczeniu maszynowym wymagają graficznego procesu do kontrolowania szkolenia i wdrożenia modeli.

Możesz tworzyć i szkolić modele uczenia maszynowego w Azure Machine Learning Designer z wykorzystaniem najnowocześniejszych technik uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, takich jak klasyczne uczenie maszynowe, analiza wizualna, analiza tekstu, rekomendacja i wykrywanie anomalii. Możesz również tworzyć swoje modele z wykorzystaniem niestandardowego kodu Python i R.

Każdy moduł może być dostosowany do pracy na oddzielnym klastrze obliczeniowym Azure Machine Learning. Naukowcy danych mogą się skoncentrować na szkoleniu, a nie na problemach skalowalności.

IBM’s Watson

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to technika, która odczytuje znaczenie i gramatykę języka ludzkiego; IBM Watson to procesor analityki danych, który wykorzystuje NLP.

IBM Watson analizuje duże zestawy danych i interpretuje je, aby udzielić odpowiedzi na pytania zadawane przez ludzi w ciągu kilku sekund. Dodatkowo, IBM Watson to superkomputer poznawczy. Może on zrozumieć i odpowiedzieć na język naturalny. Może również analizować ogromne ilości danych i odpowiadać na wyzwania biznesowe.

System Watson jest obsługiwany wewnętrznie przez korporacje. Jest to kosztowne, ponieważ będziesz potrzebować budżetu przekraczającego milion dolarów. Na szczęście, Watson można uzyskać za pośrednictwem chmury IBM dla kilku branż. To sprawia, że jest to praktyczny wybór dla wielu małych i średnich przedsiębiorstw.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning to usługa zarządzana do tworzenia modeli uczenia maszynowego i generowania analizy przewidywania. Amazon Machine Learning upraszcza proces uczenia maszynowego dla użytkownika za pomocą jego automatycznego narzędzia do transformacji danych. AWS priorytetem jest bezpieczeństwo chmury ponad wszystko. Jako klient AWS, masz dostęp do architektury centrum danych i sieci zaprojektowanej w celu spełnienia potrzeb najbardziej świadomych bezpieczeństwa przedsiębiorstw.

Ponadto, Amazon SageMaker to potężne rozwiązanie chmurowe, które umożliwia deweloperom na wszystkich poziomach umiejętności tworzenie, szybkie szkolenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego w hostowanym, gotowym do produkcji środowisku. Z Kubeflow na AWS, Amazon Web Services (AWS) przyczynia się do społeczności open-source Kubeflow, oferując swoją dystrybucję Kubeflow, która pomaga firmom takim jak athenahealth budować przepływy pracy ML, które są niezawodne, bezpieczne, przenośne i skalowalne, wymagające minimalnego nakładu pracy operacyjnej dzięki ich bezproblemowej integracji z usługami zarządzanymi AWS.

TensorFlow

TensorFlow Google’ (GOOGL ) a uczynił znacznie łatwiejszym pozyskiwanie danych, szkolenie modeli, uzyskiwanie przewidywań i udoskonalanie przyszłych wyników.

TensorFlow to bezpłatna i otwarta biblioteka opracowana przez zespół Google Brain do obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego o wysokiej wydajności.

TensorFlow zapewnia łatwy dostęp do różnych modeli i algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia za pomocą znanych metafor programistycznych. Aplikacje są napisane w Pythonie lub JavaScript dla przyjaznego interfejsu API i są uruchamiane w szybkim, wydajnym C++.

TensorFlow to popularna alternatywa dla innych frameworków, takich jak PyTorch i Apache MXNet, i może być używany do szkolenia i uruchamiania głębokich sieci neuronowych do zadań, takich jak klasyfikacja znaków odręcznych, NLP i symulacje oparte na PDE. Najlepsze w tym jest to, że te same modele mogą być używane do szkolenia i przewidywania w TensorFlow.

TensorFlow zawiera również dużą kolekcję pre-trenowanych modeli do użycia w Twoich projektach. Jeśli trenujesz swoje modele w TensorFlow, możesz użyć przykładów kodu dostarczonych w Ogrodzie Modelu TensorFlow jako przewodników.

PyTorch

Uczenie maszynowe (ML) jest ułatwione dzięki PyTorch, bezpłatnemu i otwartemu frameworkowi napisanemu w Pythonie i wykorzystującemu bibliotekę Torch.

Torch, biblioteka uczenia maszynowego stworzona w języku skryptowym Lua, służy do tworzenia głębokich sieci neuronowych. W ramach frameworku PyTorch dostępnych jest ponad dwieście różnych operacji matematycznych. Ponieważ PyTorch ułatwia tworzenie modeli sieci neuronowych, zyskuje na popularności. PyTorch jest używany w wielu dziedzinach, takich jak wizja komputerowa, do tworzenia klasyfikacji obrazów, wykrywania obiektów i wielu innych. Może być również używany do tworzenia czatbotów i modeli językowych.

• Jest łatwy do nauczenia i jeszcze mniej skomplikowany w użyciu.
• Zawiera pełny i potężny zestaw API do rozszerzania bibliotek PyTorch.
• Zapewnia obsługę grafu obliczeniowego w czasie wykonywania.
• Jest dostosowywalny, szybki i ma funkcje optymalizacji.
• PyTorch obsługuje przetwarzanie GPU i CPU.
• Zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) i narzędzia debugowania Pythona ułatwiają usuwanie błędów.