5 Лучших Инструментов и Фреймворков Машинного Обучения в 2022 году

Инструменты машинного обучения получают гипер-внимание из-за их широкого применения в различных отраслях для высокоскоростной и точной прогностической аналитики. Если вы думаете, что это становится труднее, не волнуйтесь; эта статья поможет вам разобраться во всем, чтобы узнать больше о машинном обучении и его применении. Машинное обучение (ML) позволяет программным приложениям прогнозировать поведение с большей точностью.

Инструменты Машинного Обучения Последнего Поколения

Алгоритмы машинного обучения последнего поколения используют существующие данные (также называемые историческими данными) для прогнозирования будущих значений результатов. Согласно отчету SEMrush, примерно 97 миллионов экспертов по машинному обучению и искусственному интеллекту, а также аналитиков данных будут нужны к 2025 году. Эта статья поможет вам выбрать лучшие инструменты для ваших бизнес-проектов.

Вот примеры 5 лучших инструментов и приложений машинного обучения, доступных на рынке.

Машинное Обучение на Microsoft Azure

В каждой отрасли искусственный интеллект (ИИ) быстро набирает популярность. Бизнес-аналитики, разработчики, ученые-исследователи в области данных и эксперты по машинному обучению, среди прочих, быстро принимают ИИ в современных предприятиях. Вся ваша команда по науке о данных может извлечь пользу из интуитивно понятного интерфейса Azure Machine Learning Designer, который ускоряет создание и развертывание моделей машинного обучения. Это специализированный инструмент для:

• Исследователей в области науки о данных, которые более комфортно чувствуют себя с инструментами визуализации, чем с кодом.
• Пользователей, не имеющих опыта работы с машинным обучением, которые ищут более упрощенное введение в эту тему.
• Экспертов по машинному обучению, которые также интересуются быстрой разработкой прототипов.
• Инженеров, работающих в области машинного обучения, которые требуют графического процесса для управления обучением и развертыванием моделей.

Вы можете разработать и обучить модели машинного обучения в Azure Machine Learning Designer, используя передовые методы машинного обучения и глубокого обучения, такие как классическое машинное обучение, компьютерное зрение, текстовая аналитика, рекомендации и обнаружение аномалий. Вы также можете создавать свои модели, используя настраиваемый код Python и R.

Каждый модуль можно настроить для работы на отдельных кластерах Azure Machine Learning. Кроме того, ученые-исследователи в области данных могут сосредоточиться на обучении, а не на проблемах масштабируемости.

IBM’s Watson

Обработка естественного языка (NLP) – это метод, который расшифровывает значение и грамматику человеческой речи; IBM Watson – это процессор аналитики данных, который использует NLP.

IBM Watson анализирует большие наборы данных и интерпретирует их, чтобы предоставить ответы на вопросы, заданные людьми, за считанные секунды. Кроме того, IBM Watson – это когнитивный суперкомпьютер. Он может понимать и реагировать на естественный язык. Он также может анализировать огромные объемы данных и решать бизнес-задачи.

Система Watson работает внутри компаний. Она дорога, поскольку вам понадобится бюджет более миллиона долларов. К счастью, Watson можно получить через облако IBM для различных отраслей. Это делает его практичным выбором для многих небольших и средних предприятий.

Amazon ML

Amazon (AMZN ) Machine Learning – это управляемая служба для разработки моделей машинного обучения и прогностической аналитики. Amazon Machine Learning упрощает процесс машинного обучения для пользователя за счет своего автоматического инструмента преобразования данных. AWS ставит безопасность облака выше всего остального. Как клиент AWS, у вас есть доступ к центру данных и сетевой архитектуре, разработанной для удовлетворения потребностей наиболее требовательных предприятий.

Кроме того, Amazon SageMaker – это мощное облачное решение, которое делает машинное обучение доступным для разработчиков всех уровней. SageMaker позволяет ученым-исследователям в области данных и разработчикам создавать, быстро обучать и развертывать модели машинного обучения в готовой к производству среде. С помощью Kubeflow на AWS Amazon Web Services (AWS) вносит свой вклад в открытое сообщество Kubeflow, предлагая свою версию Kubeflow, которая помогает компаниям, таким как athenahealth, создавать рабочие процессы машинного обучения, которые высоко надежны, безопасны, портативны и масштабируемы, требуя минимальных операционных затрат благодаря их бесшовной интеграции с управляемыми службами AWS.

TensorFlow

TensorFlow от Google (GOOGL ) сделал значительно проще получение данных, обучение моделей, получение прогнозов и улучшение будущих результатов.

TensorFlow – это бесплатная и открытая библиотека, разработанная командой Google Brain для числовых вычислений и машинного обучения с высокой производительностью.

TensorFlow предоставляет легкий доступ к различным моделям и алгоритмам машинного обучения и глубокого обучения через знакомые программные метафоры. Приложения написаны на Python или JavaScript для удобного интерфейса API и затем запускаются в быстром и эффективном C++.

TensorFlow – это популярная альтернатива другим фреймворкам, таким как PyTorch и Apache MXNet, и может быть использован для обучения и запуска глубоких нейронных сетей для задач, таких как классификация рукописных цифр, NLP и симуляции на основе ПДУ. Лучшее в этом то, что одни и те же модели можно использовать для обучения и прогнозирования в TensorFlow.

TensorFlow также включает в себя большую коллекцию предварительно обученных моделей для использования в ваших проектах. Если вы обучаете свои модели в TensorFlow, вы можете использовать примеры кода, предоставленные в TensorFlow Model Garden, в качестве руководства.

PyTorch

Машинное обучение (ML) упрощается с помощью PyTorch, бесплатного и открытого фреймворка, написанного на Python и использующего библиотеку Torch.

Torch – это библиотека машинного обучения, созданная на языке Lua, используемая для разработки глубоких нейронных сетей. В фреймворке PyTorch доступно более двухсот различных математических операций. Поскольку PyTorch делает создание моделей для искусственных нейронных сетей проще, он набирает популярность. PyTorch используется во многих областях, таких как компьютерное зрение, для разработки классификации изображений, обнаружения объектов и многого другого. Он также может быть использован для создания чат-ботов и языковых моделей.

• Это легко выучить и еще проще применить.
• Полный и мощный набор API для расширения библиотек PyTorch.
• Он предоставляет поддержку вычислительного графа в режиме реального времени.
• Он адаптивен, быстр и имеет функции оптимизации.
• PyTorch поддерживает обработку на GPU и CPU.
• Интегрированная среда разработки (IDE) Python и инструменты отладки упрощают исправление ошибок.