5 лучших инструментов и фреймворков для машинного обучения в 2022 году

Инструменты машинного обучения привлекают повышенное внимание из-за их широкомасштабного применения в различных отраслях для высокоскоростного и точного прогнозного анализа. Если вы думаете, что становится тяжело, не переживайте; эта статья развеет все ваши сомнения, чтобы узнать больше о обучение с помощью машины и его приложения. Машинное обучение (ML) помогает программным приложениям прогнозировать поведение с большей точностью.

Современные инструменты машинного обучения

Современные алгоритмы машинного обучения используют существующие данные (также называемые историческими данными) для прогнозирования будущих значений результатов. Согласно Отчет SEMrush, к 97 году потребуется около 2025 миллионов специалистов по машинному обучению и ИИ, а также аналитиков данных. Эта статья поможет вам выбрать лучшие инструменты для вашего бизнеса. 

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

Машинное обучение в Microsoft Azure

В каждом секторе искусственный интеллект (ИИ) быстро набирает силу. Бизнес-аналитики, разработчики, специалисты по обработке и анализу данных и специалисты по машинному обучению быстро внедряют ИИ на современных предприятиях. Вся ваша группа специалистов по обработке и анализу данных может извлечь выгоду из интуитивно понятного интерфейса конструктора Машинного обучения Azure с возможностью перетаскивания, который ускоряет создание и развертывание моделей машинного обучения. Это специализированный инструмент для:

• Исследователям в области науки о данных удобнее работать с инструментами визуализации, чем с кодом.
• Пользователи, не имеющие опыта работы с машинным обучением, ищут более четкое введение в тему.
• Эксперты в области машинного обучения, которым также интересно быстрое прототипирование.
• Инженерам, работающим в области машинного обучения, требуется графический процесс для управления обучением и развертыванием модели.

Вы можете разрабатывать и обучать модели машинного обучения в Azure Machine Learning Designer, используя передовые методы машинного обучения и глубокого обучения, например методы классического машинного обучения, компьютерного зрения, анализа текста, рекомендаций и обнаружения аномалий. Вы также можете создавать свои модели, используя индивидуальный код Python и R. 

Каждый модуль можно настроить для работы в отдельном Машинном обучении Azure. Вы можете вычислять кластеры. Кроме того, специалисты по данным могут сосредоточиться на обучении, а не на вопросах масштабируемости.

IBM Watson

Обработка естественного языка (НЛП) — это техника, расшифровывающая смысл и грамматику человеческой речи; IBM Watson — это процессор для анализа данных, использующий NLP. 

IBM Watson анализирует существенные наборы данных и интерпретирует их, чтобы за считанные секунды дать ответы на вопросы, заданные людьми. 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 эксплуатируется внутри корпораций. Это дорого, так как вам потребуется бюджет более миллиона долларов. К счастью, к Watson можно получить доступ через облако IBM для нескольких отраслей. Это делает его практичным выбором для многих малых и средних предприятий.

Amazon машинное обучение

Amazon Machine Learning — это управляемый сервис для разработки моделей машинного обучения и прогнозной аналитики. Amazon Machine Learning упрощает процесс машинного обучения для пользователя с помощью инструмента автоматического преобразования данных. AWS ставит безопасность облака выше всего остального. В качестве клиента AWS у вас есть доступ к центру обработки данных и сетевой архитектуре, разработанной для удовлетворения потребностей самых заботящихся о безопасности предприятий.

Кроме того, Amazon SageMaker — это надежное облачное решение, которое делает машинное обучение доступным для разработчиков с любым уровнем подготовки. SageMaker позволяет специалистам по обработке и анализу данных и разработчикам создавать, быстро обучать и развертывать модели машинного обучения в размещенной, готовой к эксплуатации среде. Благодаря Kubeflow на AWS Amazon Web Services (AWS) вносит свой вклад в сообщество Kubeflow с открытым исходным кодом, предлагая свой дистрибутив Kubeflow, который помогает таким компаниям, как athenahealth создавайте высоконадежные, безопасные, переносимые и масштабируемые рабочие процессы машинного обучения, требующие минимальных операционных издержек благодаря полной интеграции с управляемыми сервисами AWS.

TensorFlow

TensorFlow от Google значительно упростил сбор данных, обучение моделей, получение прогнозов и уточнение будущих результатов.

TensorFlow — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, разработанная командой Google Brain для использования в числовых вычислениях и высокопроизводительном машинном обучении.

TensorFlow обеспечивает легкий доступ к различным моделям и алгоритмам машинного и глубокого обучения с помощью знакомых метафор программирования. Приложения пишутся на Python или JavaScript для удобного интерфейсного API, а затем запускаются на быстром и эффективном C++.

TensorFlow — это популярная альтернатива другим платформам, таким как PyTorch и Apache MXNet, и ее можно использовать для обучения и запуска глубоких нейронных сетей для таких задач, как классификация рукописных цифр, NLP и моделирование на основе PDE. Самое приятное то, что одни и те же модели можно использовать для обучения и прогнозирования производства в TensorFlow.

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

PyTorch

Машинное обучение (ML) упрощается с помощью PyTorch, бесплатной платформы с открытым исходным кодом, написанной на Python и использующей библиотеку Torch.

Torch, библиотека машинного обучения (ML), созданная на языке сценариев Lua, используется для разработки глубоких нейронных сетей. Внутри платформы PyTorch доступно более двухсот различных математических операций. Поскольку PyTorch упрощает создание моделей для искусственных нейронных сетей, он набирает популярность. PyTorch используется во многих областях, таких как компьютерное зрение, для разработки классификации изображений, обнаружения объектов и многого другого. Его также можно использовать для создания чат-ботов и языкового моделирования. 

• Его легко подобрать и еще проще применить на практике.
• Полный и мощный набор API для расширения библиотек PyTorch.
• Он обеспечивает поддержку вычислительного графа во время выполнения.
• Он адаптируемый, быстрый и имеет функции оптимизации.
• Pytorch поддерживает обработку GPU и CPU.
• Интегрированная среда разработки Python (IDE) и средства отладки упрощают исправление ошибок.