10 melhores softwares de aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) é a chave para o sucesso de muitas empresas neste mundo orientado por dados. É a técnica usada para permitir que máquinas executem tarefas sem receber instruções explícitas de humanos. As tecnologias de aprendizado de máquina podem “aprender” sozinhas, analisando os dados e identificando padrões.

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser pré-projetados para se especializar em uma tarefa específica ou podem permitir que o usuário implemente seus próprios modelos específicos para seus dados. A ascensão de dados e aprendizado de máquina também levou a um aumento no software de aprendizado de máquina, que são ferramentas dedicadas usadas para fins de IA e aprendizado de máquina. Alguns desses softwares são especializados para coisas como contabilidade ou recrutamento, enquanto outras ferramentas de aprendizado de máquina podem ser adaptadas a conjuntos de dados exclusivos.

Aqui estão os 10 melhores softwares de aprendizado de máquina:

1. Plataforma de IA do Google Cloud

No topo da nossa lista dos 10 melhores softwares de aprendizado de máquina está o Google Cloud AI Platform, que permite treinar seus modelos de aprendizado de máquina em escala, hospedar seu modelo treinado na nuvem e usar seu modelo para fazer previsões sobre novos dados. Ele combina a plataforma AI, AutoML e MLOps, oferecendo ciência de dados de apontar e clicar com AutoM, bem como otimização avançada de modelos.

O Google realmente reuniu todos os seus ativos sob o mesmo teto com a AI Platform, abrangendo uma ampla gama de serviços de ML, como preparação de dados, treinamento, ajuste, implantação, colaboração e compartilhamento de modelos de aprendizado de máquina. Seu AI Hub é onde você pode descobrir, compartilhar e implantar modelos de ML. É um catálogo de modelos reutilizáveis ​​que podem ser implantados em um dos ambientes de execução do AI Platform. Ele inclui muitos outros recursos, como VMs de aprendizado profundo, pipelines Kubeflow e muito mais.

Aqui estão alguns dos principais recursos do Google Cloud AI Platform:

• explicações de IA
• Easy-to-use interface
• Boa conexão com TPU e TensorFlow
• Vários serviços de ML

2. Aprendizado de Máquina do Azure 

Outra opção importante para o software de ML é o Azure Machine Learning, que inclui muitos recursos excelentes que permitem que os cientistas de dados extraiam dados de uma ampla variedade de fontes. Ele também permite que os especialistas criem modelos de ML com scripts simples e práticas de codificação compreensíveis por humanos.

Um dos principais recursos do software de ML é que ele fornece MLOps para ajudar as organizações a criar, testar e implantar modelos de ML rapidamente. O ciclo de vida do ML pode ser simplificado e os usuários podem aproveitar o Azure DevOps ou o GitHub Actions para agendar, gerenciar e automatizar pipelines de ML e realizar análises de desvio de dados para melhorar o desempenho do modelo.

Aqui estão alguns dos principais recursos do Azure Machine Learning:

• Modelos pré-treinados
• Complementos de produtos gratuitos
• Disponível para aqueles com histórico de codificação limitado
• Simplifica o trabalho remoto

3. Aprendizado de Máquina IBM

O pacote IBM Machine Learning é a combinação de vários produtos, como IBM Watson Studio, IBM Watson Machine Learning, IBM Cloud Pak for Data e IBM Watson Openscale. Por meio do software de aprendizado de máquina, você pode construir modelos de IA com ferramentas de código aberto, monitorar os modelos e implantá-los com seus aplicativos.

O IBM Watson Machine Learning Accelerator é um recurso de aprendizado profundo no IBM Watson Studio no IBM Cloud Pak for Data. Ele ajuda as empresas a realizar uma ampla gama de tarefas, como escalar computação, pessoas e aplicativos dinamicamente em qualquer nuvem. Você também pode gerenciar e unificar grandes conjuntos de dados e modelos com transparência e visibilidade.

Aqui estão alguns dos principais recursos do pacote IBM Machine Learning:

• Preparação, combinação e modelagem de dados de arrastar e soltar
• Análise de texto para dados não estruturados
• API fácil de usar
• modelagem ilimitada

4. Aprendizado de máquina da Amazon

O Amazon Machine Learning construiu uma forte reputação, com usuários contando com a plataforma para criar, implantar e executar aplicativos de machine learning na nuvem por meio da AWS. Inclui processamento de linguagem natural (PNL) continuamente treinado e totalmente gerenciado, reconhecimento de imagem e muito mais.

O Amazon Machine Learning permite previsões precisas, insights profundos de seus dados, sobrecarga operacional reduzida e melhor experiência do cliente. A plataforma auxilia você em todas as etapas dos processos de adoção de ML, oferecendo um conjunto abrangente de serviços de IA e ML, infraestrutura e recursos de implementação.

Aqui estão alguns dos principais recursos do Amazon Machine Learning:

• Resolva problemas de negócios do mundo real em qualquer setor
• Adapte o ML às necessidades de negócios
• Soluções específicas da indústria
• Lida com grandes conjuntos de dados usando vários servidores

5. Designer neural

Outra escolha importante para software de aprendizado de máquina é o Neural Designer, uma plataforma de ML de alto desempenho que usa uma série de ferramentas de arrastar e soltar e apontar e clicar. O software é especialmente útil para quem deseja implantar modelos de rede neural nos setores de engenharia, bancos, seguros, saúde, varejo e consumo.

A plataforma fácil de usar depende de um protocolo bem definido para construir modelos de rede neural, permitindo que você desenvolva aplicativos baseados em IA sem programar ou construir diagramas de blocos. Ele também contém algoritmos de última geração para preparação de dados, treinamento de modelo, análise de teste, seleção de recursos, otimização de resposta e implantação de modelo.

Aqui estão algumas das principais características do Neural Designer:

• Lida com problemas de otimização de parâmetros
• Bom gerenciamento de memória com grandes conjuntos de dados
• Cálculos otimizados de CPU e GPU
• Easy-to-use interface

6. Jibóia

O Anaconda é um ótimo software de aprendizado de máquina para pequenas empresas ou freelancers e é usado por grandes nomes como AT&T e Toyota. Ele inclui uma variedade de recursos, como um gerenciador de pacotes Conda, um repositório espelhado ou baseado em nuvem, um gerenciador de ambiente e pacotes comerciais e largura de banda ilimitados.

O software de aprendizado de máquina simplifica o gerenciamento e a implantação de pacotes e consiste em um grande conjunto de ferramentas que ajudam você a coletar dados facilmente de fontes usando aprendizado de máquina e IA. Esses recursos são o motivo pelo qual o Anaconda é a melhor escolha para cientistas de dados e profissionais de TI.

Aqui estão algumas das principais características do Anaconda:

• Gratuito e de código aberto
• Mais de 1500 pacotes de ciência de dados Python/R
• Simplifica o gerenciamento e a implantação de pacotes
• Ferramentas para coletar facilmente dados de fontes usando ML e IA

7. H2O.ai 

Uma plataforma fácil de usar, a H2O.ai foi nomeada Visionária pelo Gartner no Quadrante Mágico de 2020 para Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. A plataforma AI oferece proteção contra fraudes, otimização de preços, detecção de anomalias e muito mais.

O H2O.ai é de código aberto e pode ser usado para beneficiar as empresas de várias maneiras. A plataforma acelera a conversão de dados em previsões, aproveita data lakes e silos e permite que cargas de trabalho de IA sejam implantadas perfeitamente no local e na nuvem.

Outro ponto de venda do H2O.ai é que ele fornece escala em algoritmos de ML e compatibilidade com todas as principais linguagens de programação, como Python e Java.

Aqui estão algumas das principais características do H2O.ai:

• Suporte a grandes dados
• modelagem flexível
• Transparência de código aberto
• Acelera a conversão de dados em previsões

8. TensorFlow

O TensorFlow é uma plataforma de código aberto altamente popular que oferece uma ampla gama de recursos para facilitar os cálculos de machine e deep learning. Sua abordagem gráfica é útil para visualizar dados e permite fácil depuração de nós com o uso do TensorBoard.

O TensorFlow também é compatível com Keras, permitindo que seus usuários codifiquem seções de funcionalidade de alto nível nele. Além disso, a plataforma é altamente escalável, podendo realizar quase todas as operações. Os usuários podem desenvolver qualquer tipo de sistema com TensorFlow graças à sua característica de ser implantado em cada máquina e representação gráfica de um modelo.

Isso levou o TensorFlow a ser usado para desenvolver sistemas como Airbnb e Dropbox.

Aqui estão algumas das principais características do TensorFlow:

• Processo de treinamento e depuração amigável
• Livre para usar
• Biblioteca enorme de funções para tarefas em torno de texto, imagens, vídeo e muito mais
• Suporte multi-GPU

9. Feitiço

Quase no final da nossa lista está o Spell, que é um software de aprendizado de máquina especialmente útil para colaboração. A plataforma é especializada na criação e gerenciamento de projetos de ML em ambientes em evolução. Ele permite que os usuários distribuam facilmente seu código para executar projetos em paralelo, acessar espaços de trabalho colaborativos do Jupyter e implantar modelos em infraestruturas baseadas em Kubernetes.

O Spell também oferece recursos simples de configuração e integração para permitir a expansão de equipes, bem como ferramentas intuitivas de console da Web e ferramentas de linha de comando.

Aqui estão algumas das principais características do Spell:

• Comandos simples
• Interface de linha de comando e usabilidade
• Recursos de integração
• Útil para ambientes em evolução de alto impacto

10. Kit de ferramentas cognitivas da Microsoft (CNTK)

Fechando nossa lista dos 10 melhores softwares de aprendizado de máquina está o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), que é a solução de IA da Microsoft que treina a máquina com seus algoritmos de aprendizado profundo. Ele pode lidar com dados de Python, C++ e muito mais.

CNTK é um kit de ferramentas de código aberto para aprendizado profundo distribuído de nível comercial e permite aos usuários combinar facilmente tipos de modelos populares, como DNNs feed-forward, redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs/LSTms).

A ferramenta de aprendizado de máquina pode ser incluída como uma biblioteca em seus programas Python, C# ou C++ ou pode ser usada como um software de aprendizado de máquina autônomo por meio de sua própria linguagem de descrição de modelo.

Aqui estão algumas das principais características do CNTK:

• Open-source
• Aprendizado profundo distribuído de nível comercial
• Combine facilmente tipos de modelos populares
• Incluído como uma biblioteca ou ferramenta autônoma