5 Melhores Ferramentas e Estruturas de Aprendizado de Máquina em 2022

As ferramentas de aprendizado de máquina estão recebendo atenção hiper por causa de sua aplicação em larga escala em várias indústrias para análises preditivas de alta velocidade e precisão. Se você acha que está ficando difícil, não se preocupe; este artigo esclarecerá todas as suas dúvidas para saber mais sobre aprendizado de máquina e suas aplicações. O aprendizado de máquina (ML) facilita que as aplicações de software prevejam comportamentos com melhor precisão.

Ferramentas de Aprendizado de Máquina de Ponta

Os algoritmos de aprendizado de máquina de ponta usam dados existentes (também chamados de dados históricos) para prever valores de resultados futuros. De acordo com o 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 aplicações de aprendizado de máquina acessíveis no mercado.

Aprendizado de Máquina no Microsoft Azure

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

• Pesquisadores no campo da ciência de dados que estão mais confortáveis com ferramentas de visualização do que com código.
• Usuários sem experiência com aprendizado de máquina buscam uma introdução mais simplificada ao assunto.
• Especialistas em aprendizado de máquina que também estão interessados em prototipagem rápida.
• Engenheiros que trabalham com aprendizado de máquina e necessitam de um processo gráfico para controlar o treinamento e implantação de modelos.

Você pode desenvolver e treinar modelos de aprendizado de máquina no designer de aprendizado de máquina do Azure usando técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo de ponta, como as de aprendizado de máquina clássico, visão computacional, análise de texto, recomendação e detecção de anomalias. Você também pode criar seus modelos usando código personalizado Python e R. 

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

IBM’s Watson

Processamento de linguagem natural (NLP) 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 comerciais.

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

Amazon ML

O Amazon Machine Learning é um serviço gerenciado para desenvolver modelos de aprendizado de máquina e produzir análises preditivas. O Amazon Machine Learning simplifica o processo de aprendizado de máquina para o usuário por meio de sua ferramenta de transformação de dados automatizada. A AWS prioriza a segurança da nuvem acima de tudo. Como cliente da AWS, você tem acesso a um data center e arquitetura de rede projetados para atender às necessidades das empresas mais conscientes em termos de 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 aprendizado de máquina em um ambiente de produção pronto e hospedado. Com o Kubeflow na AWS, a Amazon Web Services (AWS) contribui para a comunidade de código aberto do Kubeflow, oferecendo sua distribuição do Kubeflow, que ajuda empresas como athenahealth a construir fluxos de trabalho de ML que são altamente confiáveis, seguros, portáteis e escaláveis, com um mínimo de sobrecarga operacional, graças à sua integração perfeita com os serviços gerenciados da AWS.

TensorFlow

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

O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto e gratuito desenvolvida pela equipe Brain do Google para computação numérica e aprendizado de máquina de alto desempenho.

O TensorFlow fornece acesso fácil a vários modelos e algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo por meio de metáforas de programação familiares. As aplicações são escritas em Python ou JavaScript para uma API de front-end amigável e, em seguida, executadas 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. O melhor de tudo é que os mesmos modelos podem ser usados para treinamento e previsão de produção no TensorFlow.

O TensorFlow também inclui uma grande coleção de modelos pré-treinados para uso em seus projetos. Se você estiver treinando seus modelos no TensorFlow, você pode usar os exemplos de código fornecidos no Jardim de Modelos do TensorFlow como guias.

PyTorch

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

A 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 dentro da estrutura do PyTorch. Como o PyTorch torna mais fácil criar modelos para redes neurais artificiais, ele está ganhando popularidade. O PyTorch é usado em muitos campos, como visão computacional, para desenvolver classificação de imagens, detecção de objetos e muito mais. Ele também pode ser usado para criar chatbots e 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 do PyTorch.
• Ele fornece suporte a gráficos computacionais em tempo de execução.
• É adaptável, rápido e tem recursos de otimização.
• O PyTorch suporta processamento de GPU e CPU.
• O ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) do Python e as ferramentas de depuração simplificam a correção de bugs.