5 melhores ferramentas e estruturas de aprendizado de máquina em 2022

As ferramentas de aprendizado de máquina estão recebendo muita atenção devido à sua aplicação em larga escala em todos os setores para análises preditivas precisas e de alta velocidade. Se você acha que está ficando difícil, não se estresse; este artigo vai tirar todas as suas dúvidas para saber mais sobre aprendizado de máquina e suas aplicações. O aprendizado de máquina (ML) facilita os aplicativos de software para prever comportamentos com melhor precisão.

Ferramentas de aprendizado de máquina de última geração

Os algoritmos de última geração do ML usam dados existentes (também chamados de dados históricos) para prever valores de resultados futuros. De acordo com Relatório da SEMrush, aproximadamente 97 milhões de especialistas em aprendizado de máquina e IA e analistas de dados serão necessários até 2025. Este artigo ajudará você a selecionar as melhores ferramentas para seus negócios. 

Aqui estão exemplos das 5 melhores ferramentas e aplicativos de aprendizado de máquina disponíveis no mercado.

Aprendizado de Máquina no Microsoft Azure

Em todos os setores, a inteligência artificial (IA) está ganhando espaço rapidamente. Analistas de negócios, desenvolvedores, cientistas de dados e especialistas em aprendizado de máquina, entre outros, estão adotando a IA rapidamente nas empresas atuais. Toda a sua equipe de ciência de dados pode se beneficiar da interface intuitiva de arrastar e soltar do Azure Machine Learning Designer, que agiliza a criação e a implantação de modelos de aprendizado de máquina. Esta é uma ferramenta especializada para:

• Pesquisadores no campo da ciência de dados estão mais à vontade com ferramentas de visualização do que com código.
• Usuários sem experiência com aprendizado de máquina buscam uma introdução mais simplificada ao tópico.
• Especialistas em aprendizado de máquina que também estão curiosos sobre prototipagem rápida.
• Os engenheiros que trabalham com aprendizado de máquina precisam de um processo gráfico para controlar o treinamento e a implantação do modelo.

Você pode desenvolver e treinar modelos de aprendizado de máquina no Azure Machine Learning Designer usando técnicas de aprendizado de máquina de ponta e aprendizagem profunda, como aquelas para aprendizado de máquina clássico, visão computacional, análise de texto, recomendação e detecção de anomalias. Você também pode criar seus modelos usando código Python e R personalizado. 

Cada módulo pode ser personalizado para operar em Azure Machine Learning separado. Você pode calcular clusters. Além disso, os cientistas de dados podem se concentrar no treinamento em vez de problemas de escalabilidade.

Watson da IBM

Processamento de linguagem natural (PNL) é uma técnica que decifra o significado e a gramática da fala humana; O IBM Watson é um processador de análise de dados que emprega NLP. 

O IBM Watson analisa conjuntos de dados substanciais e os interpreta para fornecer respostas a perguntas apresentadas por humanos em questão de segundos. Além disso, o IBM Watson é um supercomputador cognitivo. Ele pode entender e responder à linguagem natural. Ele também pode analisar grandes quantidades de dados e responder a desafios de negócios.

O sistema Watson é operado internamente por corporações. É caro, pois você precisará de um orçamento de mais de um milhão de dólares. Felizmente, o Watson pode ser acessado por meio da nuvem IBM para vários setores. Isso o torna uma escolha prática para muitas pequenas e médias empresas.

AmazonML

O Amazon Machine Learning é um serviço gerenciado para desenvolver modelos de Machine Learning e produzir análises de previsão. O Amazon Machine Learning simplifica o processo de aprendizado de máquina para o usuário por meio de sua ferramenta automatizada de transformação de dados. A AWS prioriza a segurança da nuvem acima de qualquer outra coisa. Como cliente da AWS, você tem acesso a um data center e arquitetura de rede projetados para atender às necessidades das empresas mais preocupadas com a segurança.

Além disso, o Amazon SageMaker é uma solução robusta baseada em nuvem que torna o aprendizado de máquina acessível a desenvolvedores de todos os níveis de habilidade. O SageMaker permite que cientistas de dados e desenvolvedores criem, treinem rapidamente e implantem modelos de machine learning em um ambiente hospedado e pronto para produção. Com o Kubeflow na AWS, a Amazon Web Services (AWS) contribui para a comunidade Kubeflow de código aberto oferecendo sua distribuição Kubeflow, que ajuda empresas como athenahealth construir fluxos de trabalho de ML que sejam altamente confiáveis, seguros, portáteis e escaláveis, ao mesmo tempo que exigem sobrecarga operacional mínima graças à sua integração perfeita com os serviços gerenciados da AWS.

TensorFlow

O TensorFlow do Google tornou muito mais simples adquirir dados, treinar modelos, obter previsões e refinar resultados futuros.

TensorFlow é uma biblioteca gratuita e de código aberto desenvolvida pela equipe Brain do Google para uso em computação numérica e aprendizado de máquina de alto rendimento.

O TensorFlow fornece acesso fácil a vários modelos e algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo por meio de metáforas de programação conhecidas. Os aplicativos são escritos em Python ou JavaScript para uma API de front-end amigável e executados em C++ rápido e eficiente.

O TensorFlow é uma alternativa popular a outras estruturas como PyTorch e Apache MXNet, e pode ser usado para treinar e executar redes neurais profundas para tarefas como classificação de dígitos manuscritos, NLP e simulações baseadas em PDE. A melhor parte é que os mesmos modelos podem ser usados ​​para treinamento e previsão de produção no TensorFlow.

O TensorFlow também inclui uma coleção considerável de modelos pré-treinados para uso em suas iniciativas. Se você estiver treinando seus modelos no TensorFlow, poderá usar os exemplos de código fornecidos no TensorFlow Model Garden como guias.

PyTorch

O aprendizado de máquina (ML) é facilitado usando o PyTorch, uma estrutura gratuita e de código aberto escrita em Python e usando a biblioteca Torch.

Torch, uma biblioteca de aprendizado de máquina (ML) criada na linguagem de script Lua, é usada para desenvolver redes neurais profundas. Mais de duzentas operações matemáticas distintas estão disponíveis na estrutura PyTorch. Como o PyTorch facilita a criação de modelos para redes neurais artificiais, ele está ganhando popularidade. PyTorch é usado em muitos campos, como visão computacional, para desenvolver classificação de imagens, detecção de objetos e muito mais. Também pode ser usado para fazer chatbots e para modelagem de linguagem. 

• É simples de aprender e ainda menos complicado de colocar em prática.
• Um conjunto completo e poderoso de APIs para estender as bibliotecas PyTorch.
• Ele fornece suporte gráfico computacional em tempo de execução.
• É adaptável, rápido e possui recursos de otimização.
• Pytorch suporta processamento de GPU e CPU.
• O ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) e as ferramentas de depuração do Python simplificam a correção de bugs.