5 Cele Mai Bune Unelte și Cadre de Învățare Automată în 2022

Uneltele de învățare automată sunt din ce în ce mai atenționate datorită aplicării lor pe scară largă în diverse industrii pentru analize predictive de înaltă viteză și precizie. Dacă credeți că este dificil, nu vă îngrijorați; acest articol va clarifica toate îndoielile dvs. pentru a afla mai multe despre învățarea automată și aplicațiile sale. Învățarea automată (ML) facilitează aplicațiilor software să prevadă comportamente cu o acuratețe mai bună.

Unelte de Învățare Automată de Ultimă Generație

Algoritmii de învățare automată de ultimă generație utilizează datele existente (cunoscute și sub numele de date istorice) pentru a prevedea valorile rezultatelor viitoare. Conform Raportului SEMrush, aproximativ 97 de milioane de experți în învățare automată și inteligență artificială și analiști de date vor fi necesari până în 2025. Acest articol vă va ajuta să selectați cele mai bune unelte pentru afacerile dvs.

Iată exemplele celor 5 unelte de învățare automată și aplicații accesibile pe piață.

Învățare Automată pe Microsoft Azure

În fiecare sector, inteligența artificială (AI) câștigă rapid teren. Analisti de business, dezvoltatori, oameni de știință din domeniul datelor și experți în învățare automată, printre alții, adoptă rapid AI în întreprinderile de astăzi. Întreaga dvs. echipă de știință a datelor poate beneficia de interfața intuitivă de drag-and-drop a proiectantului Azure Machine Learning, care accelerează crearea și implementarea modelelor de învățare automată. Acesta este un instrument specializat pentru:

• Cercetătorii din domeniul științei datelor sunt mai confortabili cu uneltele de vizualizare decât cu codul.
• Utilizatorii fără experiență în învățarea automată caută o introducere mai structurată în subiect.
• Experții în învățare automată care sunt, de asemenea, interesați de prototiparea rapidă.
• Inginerii care lucrează în învățarea automată necesită un proces grafic pentru a controla antrenarea și implementarea modelului.

Puteți dezvolta și antrena modele de învățare automată în proiectantul Azure Machine Learning utilizând tehnici de învățare automată și învățare profundă de ultimă generație, cum ar fi cele pentru învățarea automată clasică, analiza de imagine, analiza de text, recomandare și detectare a anomaliilor. De asemenea, puteți crea modelele dvs. utilizând codul personalizat Python și R.

Fiecare modul poate fi personalizat pentru a funcționa pe clusterul de calcul Azure Machine Learning. De asemenea, oamenii de știință din domeniul datelor pot se concentra pe antrenare, mai degrabă decât pe problemele de scalabilitate.

IBM’s Watson

Procesarea limbajului natural (NLP) este o tehnică care decodifică sensul și gramatica limbajului uman; IBM Watson este un procesor de analize de date care utilizează NLP.

IBM Watson analizează seturi de date substanțiale și le interpretează pentru a oferi răspunsuri la întrebările prezentate de oameni într-o chestiune de secunde. În plus, IBM Watson este un supercalculator cognitiv. El poate înțelege și răspunde la limbajul natural. De asemenea, poate analiza cantități masive de date și răspunde la provocările de business.

Sistemul Watson este operat în interiorul companiilor. Este costisitor, deoarece veți avea nevoie de un buget de peste un milion de dolari. În mod fortunate, Watson poate fi accesat prin cloud-ul IBM pentru mai multe industrii. Acest lucru îl face o alegere practică pentru multe întreprinderi mici și mijlocii.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning este un serviciu gestionat pentru dezvoltarea de modele de învățare automată și analize predictive. Amazon Machine Learning simplifică procesul de învățare automată pentru utilizator prin intermediul instrumentului său de transformare automată a datelor. AWS prioritizează securitatea cloud-ului mai presus de orice altceva. Ca client AWS, aveți acces la un centru de date și o arhitectură de rețea concepută pentru a satisface nevoile celor mai conștiente companii din punct de vedere al securității.

Mai mult, Amazon SageMaker este o soluție robustă bazată pe cloud care face învățarea automată accesibilă pentru dezvoltatori de toate nivelurile. SageMaker permite oamenilor de știință din domeniul datelor și dezvoltatorilor să creeze, să antreneze rapid și să implementeze modele de învățare automată într-un mediu gata pentru producție. Cu Kubeflow pe AWS, Amazon Web Services (AWS) contribuie la comunitatea deschisă Kubeflow, oferind distribuția Kubeflow, care ajută companii precum athenahealth să construiască fluxuri de lucru ML care sunt foarte fiabile, securizate, portabile și scalabile, necesitând un minim de operațiuni datorită integrării lor perfecte cu serviciile gestionate de AWS.

TensorFlow

Google’s TensorFlow a făcut mult mai ușor să obțineți date, să antrenați modele, să obțineți predicții și să rafinați rezultatele viitoare.

TensorFlow este o bibliotecă gratuită și open-source dezvoltată de echipa Brain a Google pentru calcul numeric și învățare automată de înaltă performanță.

TensorFlow oferă acces facil la diverse modele și algoritmi de învățare automată și învățare profundă prin metafore de programare familiare. Aplicațiile sunt scrise în Python sau JavaScript pentru un API de interfață utilizator prietenos și apoi rulează în C++ rapid și eficient.

TensorFlow este o alternativă populară la alte cadre precum PyTorch și Apache MXNet și poate fi utilizat pentru a antrena și rula rețele neuronale profunde pentru sarcini precum clasificarea cifrelor scrise de mână, NLP și simulări bazate pe PDE. Cel mai bun lucru este că aceleași modele pot fi utilizate pentru antrenare și predicție de producție în TensorFlow.

TensorFlow include, de asemenea, o colecție mare de modele pre-antrenate pentru utilizare în proiectele dvs. Dacă antrenați modelele dvs. în TensorFlow, puteți utiliza exemplele de cod oferite în Grădina de modele TensorFlow ca ghid.

PyTorch

Învățarea automată (ML) este facilitată de PyTorch, un cadru gratuit și open-source scris în Python și care utilizează biblioteca Torch.

Torch, o bibliotecă de învățare automată creată în limbajul de scripting Lua, este utilizată pentru a dezvolta rețele neuronale profunde. Mai mult de două sute de operații matematice distincte sunt disponibile în cadrul PyTorch. Deoarece PyTorch face mai ușoară crearea de modele pentru rețele neuronale artificiale, el câștigă popularitate. PyTorch este utilizat în multe domenii, cum ar fi viziunea computerizată, pentru a dezvolta clasificarea de imagini, detectarea obiectelor și multe altele. De asemenea, poate fi utilizat pentru a crea chatbot-uri și pentru modelarea limbajului.

• Este ușor de învățat și și mai puțin complicat de pus în practică.
• O colecție completă și puternică de API-uri pentru extinderea bibliotecilor PyTorch.
• Oferează suport pentru graficul computațional la momentul rulării.
• Este adaptabil, rapid și are funcții de optimizare.
• PyTorch suportă procesarea GPU și CPU.
• Mediul de dezvoltare integrat (IDE) și uneltele de depanare Python simplifică corectarea erorilor.